医学人工智能势不可挡

       “互联网+医疗”的发展，大概经过四代：第一代做信息化，第二代做网络化，第三代做互联网医院。现在已经进化到第四代，做智慧医院。

        所谓智慧医院，就是把大数据、人工智能、精准医疗等结合起来，同时把医患、医院、医生、药品、医疗保健、器械等所有东西高度互联，也就是全业务上网。以后的医院可能只保留它最核心的诊断和治疗部分，其他所有功能像问诊、检查、检验、医疗物流、实验室、药师服务等都由第三方服务机构来执行。以后的医疗领域，可能会形成三个中心，医院、医联体成为一个心，医生和医生集团成为一个中心，用户家庭形成一个中心。

        “互联网+医疗”的快速发展，使得大数据领域爆发非常快，数据显示，2013年全球的医疗保健的数据是153亿，到2020年的时候这个数字将达到2000多亿。

        大数据的基础上，人工智能无疑是当今最热的热点，当前人工智能进步神速，相关工具非常多，各种专利也层出不穷。这也吸引了大量的投资者把目光投向人工智能，而其中医疗影像无疑是热点中的热点。

 人工智能击败了医师

        人工智能这么热，但人工智能究竟能做到什么程度，普通人可能并不了解。一篇去年12月份发表的论文中，讲糖尿病病变的分级。它说人工智能分类准确率很高，达到99%。今年2月份，斯坦福大学在《自然》杂志发表了一篇封面文章，研究皮肤黑色素瘤，从三组对比实验中，可以清晰地看到人工智能击败了大部分的职业医师。

        在国内也有相关的成果，如中山大学做的先天性白内障研究，先用大量的数据训练，再把400例左右的先天性白内障数据导进去，就可以做二度分类。还有快速的诊断，在手术当中迅速成像，让机器判断哪些地方是有问题的。

        此外，诸如神经假体的控制，在通常意义上非常难做判断，到底是抬升肢体还是抓握，研究者将大量传感器放在人身体上面，形成三个传感器的阵列，每个阵列上有50个触点，根据这些触电搜集的数据，来判断到底是抓握，还是抬升肢体，效果据说也非常好。

        人工智能在儿童自闭症的早期诊断中也表现良好，有研究者在145名儿童组成的群体当中，预测哪些人可能有儿童自闭症，准确率高达81%。而它单独考察高危儿童预测结果，准确率达到88%。

        另外，用人工智能识别健康胚胎的研究，训练人工智能从一系列胚胎影像中发现更好的胚胎，发现人工智能可以识别和量化出24个人类肉眼不可见的胚胎。还有医学院做骨龄测试，准确率可以达到99%。

 人工智能产业现状

        医学人工智能可以分为几个阶段：第一阶段是医学大数据的运用；第二阶段是人工，即医生的经验放到机器里；第三阶段是智能，机器学习医生的数据，然后得到一个模型，用这个模型做出判断、制定方案等。

        快速爆发的人工智能技术，带动了相关产业的爆炸性增长。大量的企业进入这个领域，虽然也有一些观点认为人工智能产业存在泡沫，但不可否认的是，研发群体的庞大，本身也在推动技术的发展。在国际上，知名的人工智能技术运用非常成熟，比如说有研发机构用人工智能研发药物，可以使新药的研发缩短到9-12个月。还有机构用人工智能每年可以记录1亿患者的数据，而这些本来是医生要做的事情，这等于人工智能解放了医生的双手，使医生能够做更多的事情。

        当然，这些成果，都还在医疗领域，事实上，人工智能的应用远不止此，比如家庭，就是人工智能最能够发挥作用的地方之一。今后会有更多的智能设备进入到家庭，给家庭提供智能化的家庭服务。比如智能检测，目前，许多人做完像高血压检测、血糖的检测之后，数据几乎都没有保留下来。

        我相信以后类似这样的情况，检测设备都会及时提醒你，跟一个月前相比你的健康状况有什么样的改善，是不是更好，还是需要去看医生。以后还可能有智能化更高的设备，帮助人们做深化的检测，每天都对自己的健康进行评估，这对疾病的预防、早期发现，都有至关重要的作用。