以后，越来越多的人命就在AI手里，它们开始在该领域“清扫”人类了

2017年人工智能可以说是迎来了一次爆发式的成长，各行各业都纷纷将AI技术引入到自己的领域中。在一篇关于展望2018年15个科技趋势的文章中指出：2018年狭义人工智能开始普及。

狭义人工智能的定义是：机器能够重现特定的人类行为，没有意识。基本上，机器只是一个能够自动执行某些任务的强大工具，就像算法一样。

最典型的例子就是谷歌的AlphaGo，下围棋虐爆一切但是能力也只体现在这个领域，又称弱人工智能。

说到各行各业纷纷引入AI技术，指的就是狭义人工智能融入到这些行业，其中露露觉得意义非常大的就是AI渗透到医疗行业中。2017年各种“AI医生”初出茅庐，表现都还不俗。

骚话说得好，看病如挤地铁，快说“21世纪最难的是什么？”答案就是，就医难 难就医，挂个号看个病跟上战场似的。

挂号处，医生诊室门口

黑压压的全是

人人人人

人人人人

人人人人

人人人人

这还不算什么，苦逼的是当你等了一个上午时都没有叫到你的名字。重新挂号，排队等叫号，看个感冒都得花上一整天的时间。

人工智能的引入，会在提高就诊效率上有很大的帮助。在未来，技术成熟之时有一部分的活就不用人类医生去做了。不过目前“AI医生”只是个辅助。

大家听说过“AI检测白内障”吗？

来自西安科技大学的刘西阳教授团队齐心合作创建了一个叫CC-Cruise的AI项目，它既可以诊断「先天性白内障」预测病情的严重程度还能给出治疗建议。

这项技术具备三个功能：筛查患有先天性白内障的患者、对患者进行危险评估和协助眼科医生进行治疗对策。

白内障在医学里的解释是，由于各种遗传和外在原因导致晶状体蛋白质变性而发生浑浊，致使光线无法正常投射在视网膜上，导致双眼模糊。

要想通过AI准确诊断白内障，就先把数据读入机器人的脑子里。凭借三个重要指标：晶状体混浊区域、密度和位置就可以实现了。

为了验证AI诊断的准确率，他们随机从网上download了53个眼病图像，让机器人逐一识别，经过一番测试后，竟能达到98.25%的准确率，偶尔也会出现误差。对此，中山大学眼科中心林医生表示，这项技术尚未成熟，并不能保证百分之百的诊断率，所以不能完全的协助医生看病，仅此作为参考依据。

先天性白内障是一种罕见病，却不容忽视，如果不及时发现或不加重视的话，容易导致双目失明和视力损失等问题。

很多人会对此嗤之以鼻，白内障这种疾病完全不需要通过AI技术的支撑，去医院挂个号，让医生做个检查，然后动个手术就能解决了。这你就大错特错了，这项技术不是为你而创造的，是为了还给全天下的孩童们一个光明的童年。

生活在大城市里的孩子当然很幸福，能享受到先进的医疗技术。但身处偏远地区的患者就不这么幸运了，那边的技术落后。而AI技术可以落实到偏远地区，让他们也能享受到到优越的医疗资源，得到及时的诊断和治疗。

SO...广东现全球首个看眼病的“机器人门诊”，仅为先天性白内障患者看病。中山大学中山眼科中心研发了人工智能诊断决策系统，只需将先天性白内障患者眼睛的照片上传到云平台。通过AI机器人诊断分析，几分钟就能出来三样东西：

诊断结果

风险评估

治疗方案

有人不禁要问，机器人看病不准确怎么办呢？莫烦恼，机器人和医生一起出诊，双重保险。

除了当眼科医生，AI还参与到了皮肤癌的诊断。

斯坦福大学早有研究先例，曾在2017年1月份时，有相关的研究者在Nature上发表了相关的论文。他们开发出了一个关于诊断皮肤癌的算法，其诊断结果可达到专家水平。这一研究技术在当时引起了医学界的轰动。

皮肤癌是一种常见的恶性肿瘤，却极少发生，而且发病原理复杂，至今都难以找到病因。根据目前的医学技术水平，目前的主要是通过对部分皮肤区域的分析进行了鉴定，皮肤科医生用皮肤镜来观察皮肤。

如果是采取AI算法来检测，需要静帧诊断出难以分辨脂溢性角化病和黑色素瘤。据斯坦福大学的AI实验室Sebastian Thrun教授分析，这个AI算法只是涵盖了13万张皮肤疾病图像，这些图像教给AI识别不同的疾病以及症状。

简而言之，就是AI机器人把皮肤病不同的症状显示通过图像记忆的方式储存在记忆库里。而且，这个AI系统仅仅是通过了预设条件下的测试，还需要在真实条件下进行实验。

听说这一技术可以集成到手机APP中，只要你有智能手机就能扫一扫随时随地进行检测，简直就是行走的“大白”。

以上两个就是2017年人工智能进入医疗界的案例，当然还有别的，比如手术机器人，谷歌用算法诊断乳腺癌等，就不一一列举了。虽然说，现在这些技术在医疗还仅仅是初级的水平，主要作用是辅助医生们的工作，但是未来依然是非常值得期待。

2018年，被称为人工智能爆发年