主页（http://www.cnwulian.net）：医疗类智能应用：拥抱健康 幸福生活
药物研发更高效
进入人工智能时代，在一部分医学领域，传统的医学经验传承和学习进程将发生革命性变化，短期内就会有大量合格的机器人专科医生诞生。传统医学院的毕业生通过大量医学专业理论学习来获得前辈的宝贵经验，并将其应用于临床医疗中。而借助人工智能，机器人医生的培养模式则变为“大数据 机器学习”，即医疗机构首先向拥有数字版权的机构购买医学著作、医学论文，向获得授权的医疗机构或公共卫生服务机构购买相关疾病的历史医疗数据，然后通过智能医疗系统对机器人医生进行“训练”，经过大量的高质量训练，医疗机器人便可以达到普通专科医生的水平。
让我们尽情畅想，未来的某一天，你或许可以预约机器人医生看病，如果不需要检查，通过远程视频医疗系统即可完成医生与患者的沟通、确诊，药物可通过智能医疗物流系统送达；如果需要去医院检查，对于拍片结果，智能医疗系统会比医生更快甚至更准确地给出诊断结果和治疗方案。患者回到家中，只需遵照“医嘱”休息和吃药，相关身体数据会通过可穿戴健康监测设备回传到医院，并自动记录到进行身份加密的个人病历，医院通过智能医疗数据分析系统，及时向用户回传最新的病情进展和医疗建议……当人工智能应用进入医疗领域，这样的场景离我们不再遥远。
对于某些“潜伏”的疾病，人工智能已经可以发现苗头。比如，据外媒报道，美国北卡罗来纳大学的研究人员已经开发出了一套深度学习算法，可以预测婴儿的自闭症。又如，意大利巴里大学的研究人员用磁共振成像（MRI）扫描了67名志愿者的大脑，这些志愿者中，有阿兹海默病患者、轻度认知障碍患者以及普通健康人。人工智能系统通过相关算法能准确地鉴定出患有阿兹海默病的患者，准确率达86%，同时还能将健康人与轻度认知障碍患者进行区分。轻度认知障碍一般被认为是阿兹海默病的前兆，在该项研究中，科学家发现，实验中的轻度认知障碍患者最终都发展成了阿兹海默病。也就是说，利用人工智能技术，医生能在阿兹海默病出现前的几年，就发现患有认知障碍的大脑，预知阿兹海默病的发生。
目前，人工智能在二维医学图像领域的应用已逐步成熟，比如病理切片，医生可能需要花费几分钟或十几分钟进行推理，而经过深度学习的人工智能系统只需几十秒钟就可“读”出来。专科医生认为，人工智能识别二维医学图像，比如视网膜、内窥镜、病理切片和胸片比较有优势，效果也比较好。我们有理由相信，只要有足够多的高质量数据，人工智能和医疗机器人就可以在医疗领域实现大规模应用。毕竟在记忆维度，机器要比人厉害得多，只要灌输给机器足够多的知识（医疗数据），机器可以代替人们来搜索各种可能，并成功辅助医生，实现精准诊疗。
“治未病”不是梦
“治未病”是古往今来无数医家的最高目标。现在，通过人工智能技术，医生可以提前发现疾病征兆，从而提出有针对性的解决方案，达到预防疾病发生的目的。
利用人工智能开展药物研发，其底层核心是知识图谱，实质就是将来自实验室的理化数据、来自医疗文献中的研究成果以及各种开放医疗资料等原本没有联系的数据连通，将离散的数据整合在一起，从而提供更有价值的决策支持。此外，有了个性化医疗大数据的支持，未来的药物生产有望随之走向定制化，每个人吃的药都不一样。
“不为良相，便为良医。”范仲淹的人生追求，让我们充分感受到医生这个行业的神圣与崇高，体会到医生拯救苍生的使命感，以及准确的诊断对患者的重要性。在医生这一行，经验就是价值，“大夫越老越值钱”虽然不尽准确，但却成为一种共识。优秀的医生们最“值钱”的医疗经验和智慧，大多数都汇集在医学著作、医案文集和医学论文中，并一代代传承下来。
精准诊疗变简单
医疗机器人能够快速“出师”并走上辅助医疗岗位，依靠的是机器学习，即图像识别、自然语言处理、深度学习算法等人工智能技术。诊断对医生的经验非常倚赖，由于机器学习的效率比人类高出太多太多，医学博士需要花一整天才能看完的医学文献，机器人医生几分钟就学习完毕，因此也就能快速掌握医学前辈们的宝贵经验。在复杂疾病的诊断方面，人工智能初露锋芒。据日本《东京新闻》报道，2016年8月，东京大学医学院通过美国国际商用机器公司（IBM）研发的Watson系统对一位60岁的女性患者进行诊断，该系统通过比对2000万份癌症研究论文，在10分钟得出了诊断结果：患者得了一种罕见白血病。
