主页（http://www.cnwulian.net）：人工智能（AI）来了，未来医疗会怎么样？
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这是人工智能最好的时代，数十年来困扰人工智能的算法和硬件得到了解决，李彦宏认为这是可以媲美工业革命的新时代变革，如今成熟的人工智能已经可以被应用到各个领域，斯坦福终身教授李飞飞表示，如今的人工智能已经可以为医疗领域服务并且取得巨大的成果。
今年两会期间，复星集团董事长郭广昌就人工智能医疗提出了方案，很多见识了人工智能在围棋领域横扫无敌，医疗和围棋完全不一样，人工智能可以解决医疗问题么？现在人工智能已经应用在医疗领域并且取得巨大的成果，斯坦福大学已经可以成功分辨皮肤癌，IBM的Watson也能够在10分钟内识别癌症，甚至美国的Arterys公司旗下的产品Arterys Cardio DL获得FDA批准。
人工智能识别医学影像
通过计算机识别图片是长久以来科学界都在尝试的，但是进展一直都很缓慢，主要原因是计算速度和算法的影响，比如一张高质量的图片，往往有几十万甚至几百万像素，机器很难在短时间内识别大量图片，在医疗领域，一张医学影像往往有数百万甚至数千万大小，传统硬件根本不能很好运转起来，2007年 Nvidia 推出 CUDA 的GPU 软件接口后才真正改善.是传统双核CPU快70倍，在之后的日子里，Nvidia不停对GPU更新换代，如今的硬件已经能够很好的支持大量高质量图片的识别。
2012年，Hinton 教授采用了一种新的称为"丢弃" (Dropout) 的算法避免了过度拟合，从此时起基于卷积神经网络的系统在图像识别上有了质的飞跃，识别能力甚至超过了人类，此外人工智能同样具备了和人类一样的学习能力，在识别图像的同事同样能够认知这些图片，因此人工智能可以用来识别医学图片，比如斯坦福大学对皮肤癌的识别，特异性和灵敏度甚至超过了人类皮肤科的专家。
人类医生决策诊断
简单说来，放射科的工作主要有两个部分组成，第一部分是患者在放射科拍摄影像片（X线片、CT、MRI等），这一过程是由放射科技师操作各类机器完成，包括参数设定、扫描、图像处理等，有点类似摄影师拍照，只不过操作的机器更巨大。第二部分是影像判读，诊断医生在医用竖屏显示器上调阅影像图片，逐幅观察图片（一般普通、常规情况，一名患者的图片在80幅-320幅之间，如果是本院多次就诊患者，还需要调阅既往影像图片，作出对比，图片量倍增），寻找发现问题。
虽然中国的大学一直处于快速扩张期，但是医学影像专业人才的供应却一直不能满足需求。由于中国更多的人认为临床医学专业比其它医学专业（如医学影像学、医学检验学、护理学等等）更有前途，所以选择医学影像专业的学生常常被归入“二流”的行列，目前中国招收医学影像专业本科生的高校超过80所，但排名靠前的顶级医学院校却多不开设医学影像学专业。另一方面，部分医学影像学专业的学生（包括硕士生和博士生）毕业后并不进入医院工作，而是去医疗设备或医疗器械企业工作。再加上放射科医生的流逝，放射科医生的增长速度远远不能满足市场的需求。
世界卫生组织网站上ICD-10编码的疾病有7.8万多种，症状也有几万种。如此庞大的信息量，并不适合人类去记忆，并在5分钟～10分钟内准确判断。人类医生在长时间高强度的工作环境下也容易产生误诊，对比中美的医学影像现状，从影像方面的误诊人数来看，美国每年的误诊人数达到了1200万，而中国因为人口基数庞大，达到5700万/年，这些误诊主要发生在基层医疗机构。
人工智能可以快速精准的识别海量的图像，可以很好的解决目前医疗领域的困境，此外，应用在基层，人工智能还能够辅助基层医生，让基层医疗机构能够正常的运转起来。
那么人工智能能够取代医生么？人工智能会取代医生的重复性体力劳动工作，提升医生的职业专业程度，但医生需要在诊疗过程中观察病人的表情、神态，给予患者心理安慰和人文关怀，这些都不是计算机算法能够取代的，机器就是辅助诊断，诊断决定应该由医生来作出，而不是由软件来作出。
人工智能在医疗领域的应用
人工智能+人类医生可以为医疗带来更好的服务，在目前的医疗基础上大大提高工作效率，这种未来医疗模式可以在体检机构和医疗机构为广大人群服务。
人工智能可以通过对文本、影像等多模态海量数据的综合挖掘，发掘病人检查信息、既往病历和社会（自然）环境之间的联系，发现群体中的疾病模型及隐藏信息模型，建立预测分析模型，进一步探索疾病分布演化规律，确定危险因素，并对疾病流行趋势进行预测和预警。
2016年10月25日，中共中央、国务院发布了《“健康中国2030”规划纲要》，这是今后15年推进健康中国建设的行动纲领，健康中国战略已经成为全民奋斗的目标，大部分的慢性病和癌症在早期都是很容易被治愈的，根据世界卫生组织的数据，80%的心脑血管疾病、80%的二型糖尿病、绝大部分的原发性高血压，甚至40%的肿瘤都是可以预防和治愈的，疾病早期检查的重要性不言而喻，如果人工智能能够应用在体检机构，建立起健康生活第一道关卡。
目前我国大部门居民没有体检的习惯，大部分疾病往往是在医疗机构被检查出来，但是因为很多癌症和重大疾病在早期都没有明显症状，经常被忽略或者与其他疾病混淆，等到症状明显后往往已经到癌症的中期或者后期了，机器的特点是精准，通过海量医学影像和医学知识的学习，可以准确识别癌症，比如斯坦福大学通过2000例不同皮肤癌病例的12.9万张图像，训练出了皮肤癌识别模型，该人工智能系统与21位专业临床医生的表现相当。如今的人工智能已经可以在肺癌，肝癌，乳腺癌等常见癌症上为人类医生提供诊断建议。
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