點點給大家舉一個AI在醫(yī)療方面的應用，看AI能給人們的健康帶來哪些幫助。

AI 不是來搶工作的，它有望在醫(yī)療行業(yè)給人類帶來更多希望

這幾年的科技發(fā)展，雖然在醫(yī)療的許多方面取得了進步，但是在一些重大疾病方面，依然束手無策。而 AI 的到來，有望給人類克服重大疾病帶來希望。

疾病發(fā)現(xiàn)

在以往，很多疾病的發(fā)現(xiàn)雖然有儀器輔助，但是需要人工進行確認。尤其是在腫瘤的早期檢查階段，很多大型的醫(yī)院主要的病理分析人員工作量大，甚至會出現(xiàn)漏查情況。而現(xiàn)在，國外已經(jīng)開始通過 AI 對腫瘤進行精準診斷、圖像分析，可以在腫瘤非常微小的時候，幫助醫(yī)生更精準發(fā)現(xiàn)腫瘤，進行早期精準治療，達到治愈的效果。這種技術(shù)還可以直接覆蓋到一些基層醫(yī)療機構(gòu)，提升早期發(fā)現(xiàn)率。

谷歌在 AI 的醫(yī)療滲透方面一直充當急先鋒，之前與印度亞拉文眼科醫(yī)院（Aravind Eye Care System）合作，由醫(yī)生提供各種視網(wǎng)膜的圖片，然后谷歌的人工智能會根據(jù)這些圖片來進行學習，建立一個更為完善的篩查電銷外呼程序，幫助人們盡早發(fā)現(xiàn)糖尿病造成的眼?。≒DR）。

約翰霍普金斯大學惠靈頓工程學院和彭博公共衛(wèi)生學院的教授 Suchi Saria 進行的一項研究表明，AI 機器學習能夠改善敗血癥的早期診斷。膿毒癥是美國第十一大死因，每年有超過 25 萬人致死，超過死于前列腺癌，乳腺癌和艾滋病的人群。它是可治療的，但只有在足夠早被檢測到才行。通過使用機器學習快速分析臨床測試數(shù)據(jù)，Saria 的團隊能夠在三分之二的病例中診斷膿毒癥，相對于沒有計算幫助的情況下改善了 60％，該電銷外呼程序也能夠推薦治療方案。

2017 年 3 月，谷歌、谷歌大腦與 Verily 公司的科學家共同開發(fā)出的診斷乳腺癌的人工智能與病理學家展開對決，比賽結(jié)果是，病理學家準確率為 73.3%，人工智能準確率為 88.5%。當然，目前來看這類技術(shù)還有提升的空間。而一家來自于杭州的，把計算機視覺和深度學習技術(shù)用于醫(yī)療影像輔助診斷的科技公司杭州迪英加科技有限公司也進入到這個領域。他們聲稱可以在普通計算機上以 5-10 秒鐘內(nèi)處理和分析數(shù)據(jù)大小超過 1G 的全場掃描數(shù)字病理圖像，同時對幾種癌癥的良性和惡性判別準確率高達 98%以上，技術(shù)能力位于全球領先水平。

新藥研制

重大疾病的治療依賴于藥物，而新藥的研發(fā)在以往，是個漫長的過程。而在本月初呼叫中心系統(tǒng)，著名的藥廠葛蘭素史克（GlaxoSmithKline，GSK）宣布投資 4300 萬美元開發(fā) AI，包括其他知名藥廠，比如默克（Merck Sharp Dohme，MSD）、強生（Johnson Johnson）及賽諾菲安萬特（Sanofi-Aventis），都希望借助超級電腦及 AI 機器學習電銷外呼程序，來預測藥品成份的表現(xiàn)，評估研發(fā)的成功率，提高成本效益，加快新藥的推出。

2016 年底，美國高盛集團發(fā)布的人工智能報告：《人工智能、機器學習和數(shù)據(jù)將推動未來生產(chǎn)力的發(fā)展》（AI, Machine Learning and Data Fuel the Future of Productivity）中提到：“隨著人工智能和機器學習的不斷整合，人們將有望在新藥研發(fā)的過程中顯著地實現(xiàn)“去風險”，不但將節(jié)約每年約 260 億美元的研發(fā)成本，同時還將提高全球醫(yī)療信息領域的效率，節(jié)約的成本價值超過每年 280 億美元?！?/p>

治療方案

在癌癥治療方面，現(xiàn)在很多醫(yī)院都執(zhí)行著通用的化療或者放療方案，很少有醫(yī)院做個性化的方案嘗試。微軟則在去年就推進了一個人工智能項目 Hanover，通過機器的深度學習來解決如何制定個性化的藥物治療方案問題，同時幫助醫(yī)生預測哪些藥物對治療癌癥患者最有效，從而達到幫助治療癌癥的目的。另外，AI 領域的巨頭 IBM 也在開發(fā)一個叫做 Watson Oncology 的項目，它通過檢索 60 萬份醫(yī)療報告以及 150 萬份癌癥病人的病例從而幫助醫(yī)生解釋臨床數(shù)據(jù)，制定個性化治療方案。

國內(nèi)也有這方面的創(chuàng)業(yè)公司，北京連心醫(yī)療科技有限公司選擇單點突破，將業(yè)務聚焦在腫瘤的放射治療方案。連心醫(yī)療通過 AI 人工智能算法用 10-20 分鐘實現(xiàn)自動的靶區(qū)勾畫，并自動規(guī)劃放射療法和手術(shù)方案，評估模擬放射治療或者手術(shù)方案的治療效果。醫(yī)生則只需要檢查與微調(diào)，整個放射治療的工作效率提高 60%以上。

隱私障礙

但是，AI 完全進入到醫(yī)療領域，還有一些障礙。最大的問題來自于對隱私的保護，影響了對于患者數(shù)據(jù)的收集。AI 在利用數(shù)據(jù)做研究開發(fā)前，要以獲得用戶允許為前提呼叫中心系統(tǒng)，這需要一個過程。而 AI 需要大量精準的數(shù)據(jù)來學習總結(jié)，沒有了大數(shù)據(jù)的支撐，就很難快速進化。

比如，英國信息委員會辦公室就高舉隱私保護大旗，于 4 日宣稱 DeepMind 和英國國家衛(wèi)生服務（NHS）相關(guān)單位一項涉及 160 萬份用戶健康信息的合作協(xié)議并未獲得病患同意，違反了信息保護法。

但對于民眾來說，對于醫(yī)療引入 AI 表示歡迎，根據(jù) ARM 剛剛公布的最新調(diào)查報告（委托 Northstar Research Partners 進行的），57% 及 41% 人表示會愿意讓 AI 進行眼科檢查及腦科手術(shù)。

但我們有理由相信，AI 會幫助人類在健康方面走的更遠，雖然他未來有可能拿走我們的工作，但在某種程度上，人類更愿意得到健康。