你会选择AI人“人工智能”给你看病吗？

在这个时代，大数据、机器学习、深度学习这些词语早已不再是高空楼阁，人工智能正在从方方面面改变人类的生活方式。下棋、翻译、无人驾驶、智能投顾，AI在这些领域都已经有所建树，而今天，我们想探讨一个更严肃的话题，AI真的能帮你看病甚至延续你的生命吗？智能医疗究竟有怎样的发展和前景？

在医疗这个领域，不论是病情的诊断，还是治疗方案的制定以及药物开发，都离不开三个重要步骤：检查、分析和结论。以病情诊断为例，医生首先对需要对患者进行全方位的检查，从而找出异常的指标。

现在的医生不仅要负责临床工作还要完成一定的行政任务，没有足够的精力去处理大量的医疗数据，有时甚至不能迅速地分析出病人的病情，而人工智能显然能够提供很大的方便和技术支持。

美国食品和药物管理局（FDA)首次批准了一种人工智能诊断设备，该设备不需要专家医生来解释结果。称为IDx-DR的软件程序可以通过查看视网膜的照片来检测一种眼病。

这意味着该技术可以由眼科专家、护士或医生以外的人使用，从而使诊断更容易获得。例如，患者不需要等待眼科专家进行诊断。

从目前的发展来看，“AI+医疗”目前可以分为如下三个层次：

智能问诊

精准医疗

药物研发

智能问诊

“AI+医疗“之所以有如此大的应用前景，主要原因在于其市场需求是巨大的。在传统的医疗行业中，医生培养周期长、误诊率高，医院资源有限、效率低一直都是难以解决的问题。

可以在 17 秒内阅读 3469 本医学专著，248000 篇论文，69 种治疗方案，61540 次试验数据，106000 份临床报告。

通过融合信息检索、自然语言处理、机器学习等技术和海量数据，IBM Watson能自主进行理解、推理和学习，在短时间内迅速成为肿瘤专家。

这组数据让我们看到了智能医疗的无限可能。一方面，它的出现和发展将大大提高人类医生的效率，降低时间成本，另一方面通过辅助医生做出相应的判断，在很大程度上也降低了误诊的几率。

精准医疗

21世纪初，人类基因组计划完成时提出了个性化治疗这个理念，旨在希望用测序得到的遗传标记来判断病人是否对药物有应答，以便针对每个病人进行治疗，然而，疾病往往是多诱发原因、多基因控制的，很难从一个简单的角度进行判断。

精准医疗强调在治疗时将个人基因、环境与生活习惯差异考虑在内，基于患者的遗传信息的诊断测试结合其他分子或细胞的分析结果，再针对性地选择适当的疗法，其重点不在于“治疗”，而在于“精准”。

计算机强大的运算能力弥补了部分人类医生由于经验不足引起的误判，或是对罕见疾病的信息缺失和思虑不周，并且计算机还能够发现人眼难以察觉的细节，用数据说话，寻找出一些出人意料的规律，从而不断完善医生和计算机系统的知识体系，推进精准医疗的发展。

药物研发

虽然对专业技术的持续聚焦可以改善时间跨度，但新药研发的成本却仍在持续增加。德勤的数据显示，自2010年以来，12家主要制药公司的获批药物开发成本已经增加了33％，至约每年16亿美元。

如何才能降低新药研发的成本，增加研发成功的概率呢？答案只有一个，那就是依靠大数据和人工智能的力量。

以硅谷公司Atomwise为例，Atomwise通过IBM超级计算机，在分子结构数据库中筛选治疗方法，评估出 820 万种候选化合物，研发成本仅为数千美元，研究周期仅需要几天。

人工智能早已进入了世界各地的医院

北京协和医院的眼科医生于伟泓博士表示，过去，她常常要花两天时间分析病人的眼睛，仔细查看模糊的图像，与同事讨论她的发现，然后写报告。该医院目前正在试用的人工智能软件能极大加快她完成这些工作的速度。她说：“现在，一分钟应该都不用。”

英国牛津约翰拉德克里夫医院的研究人员开发了一种人工智能诊断系统，该系统对心脏病的诊断准确率要高于专业的医生——至少有80%的情况如此。

在哈佛大学，研究人员发明了一种“智能”显微镜，可以检测出潜在的致命血液感染，通过数十万张图片的强化训练，人工智能系统已经可以对这些细菌进行排序，准确率高达95%。

日本横滨Showa大学的一项研究显示，一个新的计算机辅助内窥镜系统可以显示出结肠中潜在的癌性增生的迹象，准确性高达86%。

所以，在医疗保健方面，人工智能并不一定要取代医生，而是优化和提高他们的能力。

在过去的几十年里，人工智能在医学领域最引人注目的应用之一是手术机器人。

2015年，在第一批手术机器人进入手术室十多年后，麻省理工学院对FDA（食品药品监督管理局）的数据进行了回顾性分析，以评估机器人手术的安全性。研究发现，有144例患者死亡，1391例患者受伤，而手术失败的主要原因是手术过于复杂或设备出现故障。

分析指出，“尽管不成功的报告相当多，但绝大多数是成功的。只不过，有些外科手术比如心胸外科，对手术机器人来说还是太复杂了。”

目前来说，虽然手术机器人在某些专科可以表现得很好，但更复杂的手术最好留给人类外科医生。不过，这种情况可能很难得到进一步发展，毕竟机器人手术失败，责任谁当呢？

一个病人可以控告一个机器人的失职吗？机器人表示我只是按程序办事。那么谁来为事故买单？医院？该AI的研发公司？

医患问题恐怕要升级了。由于可以控诉的对象变多，部分医闹甚至有可能多赚一笔。

辉格国际教育又到了辉哥讲单词环节，今天我们要分享的是：

手术：surgery

诊断：diagnose

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