IBM沃森健康项目受挫 人工智能在医疗领域前景几何

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近年来，人工智能和机器人已经开始在不少行业冲击人类劳动者。即便是被认为要有较高专业知识积累的医疗领域，也是如此。

要成为一名合格的医生需要扎实的医学知识和丰富的诊疗经验。传统观点认为，在这方面，机器很难取代医生的作用。然而，在局部领域机器人医生已经对医疗行业发起了挑战。

在2009年，美国明尼苏达州罗切斯特梅奥诊所的研究人员创建了一个人工神经网络，用以诊断心内膜炎，即心脏内层的炎症。心内膜炎通常需要用探针插入患者食道中，以判断炎症是否由潜在的致命感染所引起的，这个过程非常痛苦，而且价格非常昂贵。对患者来说还存在一定的风险性。

梅奥诊所的医生则依靠常规测试和观察到的症状训练了一个人工神经网络以诊断，取代了过去传统的用探针插入患者食道的做法，不仅降低了成本，提升了效率，还大大降低了患者的痛苦。根据一项涉及189例患者的研究发现，这个人工神经网络的准确度超过99%，使一半多的患者免于接受不必要的侵入性诊断程序。

人工智能应用在医学中的最重要的好处之一就是可以避免诊断和治疗中潜在的致命错误。在美国，每年死于医疗差错的患者有9800人。美国医学研究所2006年的一份报告估计，单用药错误伤害的美国人就至少有150万，而这种失误导致每年35亿美元的额外医疗费用。能够获得患者详细病史，以及相关药物信息的人工智能系统，甚至在涉及多种药物互相作用的复杂情况下，依旧可以避免这种错误。

人工智能还可以作为医生和护士的顾问，毕竟人工智能的数据库远远超过一个医生能够掌握的病例，何况人工智能系统还能集成过去几十年全球最优秀医生在诊疗中积累的绝大部分知识和经验。在有些医学领域，尤其是那些不需要直接与病人互动的领域，人工智能不仅可以取代医生，还在诊疗准确率和诊疗效率上都超过了人类医生。受益于图像识别和处理技术飞速发展，放射科的机器人医生在经过各种医学扫描图像的训练之后，能够很快识别X光、磁共振、CT等扫描图像。由于机器不会疲劳、不会分心，且拥有比人类医生更加庞大的数据库进行对比，因而可以轻松胜任放射医生的工作岗位。

不过，从实践上看，将人工智能应用于医疗，也出现了“开错药”的情况。以大名鼎鼎的IBM沃森项目来说，因为人工智能“开错药”，导致其失去不少重量级客户，不得不大规模裁员，连IBM沃森健康项目的负责人黛博拉也离职了......

由于技术在发展中总是会经历挫折，因而会有“发现问题——解决问题”这样一个螺旋式提升的过程，因而随着技术的不断完善，相信人工智能将在医疗领域发挥着自己的作用。

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