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醫(yī)之道，非精不能明其理，非博不能至其得。
——徐春甫《古今醫(yī)統(tǒng)大全》
醫(yī)學之復雜，以疾病為例，現(xiàn)有病種已達40000種之多，也難怪國醫(yī)大師裘沛然會感嘆“學如測海深難識……世猶多病愧稱醫(yī) ?！?br /> 培訓醫(yī)生和衛(wèi)生工作者更是一個艱巨的過程，需要接受多年的專業(yè)教育和臨床經驗。一名會看病的醫(yī)生“出廠配置”是本碩博的8年苦讀+各種證。
目前全球有近700萬名醫(yī)生、護士以及其他衛(wèi)生工作人員短缺，用工缺口正在逐步擴大。醫(yī)生用工荒，特別是在醫(yī)療服務不足的地區(qū)，這難以滿足人們日益增長的需求。
“醫(yī)學和生物學都是非常復雜的，我們想要達到一定的專業(yè)水平往往需要經過長期的學習和反復的練習。”斯坦福大學生物醫(yī)學信息學負責人Russ 博士說，“在學習和發(fā)現(xiàn)知識的能力上，計算機能夠比人類更快達到成熟水平，這是非常令人激動的。”
【巨變端倪：人工智能在醫(yī)療領域全面爆發(fā)，未來“救命”離不開它！】眼下看來，人工智能在醫(yī)療領域已經全面爆發(fā)，深度學習教會機器如何“聽懂”“讀懂”和“看懂”我們的世界，并在此基礎上協(xié)助醫(yī)生診斷疾病。結合英途6月的硅谷醫(yī)療項目考察方案（點擊了解考察詳情），我們整理出AI算法和軟件如何改善醫(yī)療保健服務的質量和可用性。
AI健康助手
人工智能最基礎但最有效的用例之一是優(yōu)化臨床過程。傳統(tǒng)上，當患者生病時，他們去看醫(yī)生，檢查他們的生命體征，問問題，并給出處方。現(xiàn)在，AI助手可以解決很大一部分臨床和門診服務，讓醫(yī)生有時間去看待更多的關鍵病例。
Sense.ly開發(fā)了可以識別用戶表情和情緒，與用戶進行互動的虛擬醫(yī)療助手。虛擬醫(yī)療助手根據醫(yī)生確定的治療方案人工智能論文1500 ，隨訪患者的治療情況，收集醫(yī)療器械采集到的數據，幫助患者積極執(zhí)行治療方案，所有信息經過分析后呈現(xiàn)給醫(yī)生，幫助病人康復，按需調整患者的治療方案，節(jié)省醫(yī)院的遠程醫(yī)療開支和運營成本。
AI健康助手使用自然語言處理和生成來提供豐富、流暢的體驗，機器學習算法可以創(chuàng)建用戶狀況的復雜地圖并提供個性化體驗。
Sense.ly的平臺集成了醫(yī)療傳感、遠程醫(yī)療、語音識別、增強現(xiàn)實等技術 ?；颊哂脩艨梢栽赑C、平板或智能手機上通過問答會話與Molly進行溝通來獲得服務。用戶所提供的信息會被Molly轉交給IBM的超級計算機 ?？梢栽跀得胫畠壤斫庀?億頁的信息，曾在智力競賽中擊敗過人類冠軍。
如果認為病人提供的信息不足以進行診斷，Sense.ly就會為病人安排與醫(yī)生的遠程視頻會議。此外，平臺還可以連接用于四肢的傳感器，以便醫(yī)生了解用戶的運動等指標情況。
據介紹，在一項試點計劃中，該平臺把病人的來電率降低了28%，而醫(yī)生的生產率則提升了20% 。
其他健康助手如開發(fā)的個人醫(yī)療助理機器人Mabu是一款類人形的平板電腦，它運用人工智能技術，通過監(jiān)測患者服用藥物的時間和方式來提供藥物依從性幫助。Mabu一方面可以為慢性病患者提供幫助，另一方面又可以收集數據提供給醫(yī)療保健機構。
，醫(yī)療助手版“大白”，用人工智能改變看病方式。
是一個基于人工智能和數據挖掘技術的健康助手應用，被稱為“手機上的大白”、“醫(yī)療界的Siri” 。用起來很簡單，你可以語音提問人工智能論文1500 ，或者輸入你有關健康的問題，系統(tǒng)就會馬上作出回復，而且還會有進一步的追蹤問題。
健康助手可以幫助病人尋找更多難以發(fā)現(xiàn)的疾病。此外，在醫(yī)生和診所供不應求的地區(qū)，可以節(jié)省病人等待排隊的時間。
早期和精確的診斷
罕見和危險疾病的治療和預防通常取決于在正確的時間檢測癥狀。在許多情況下，早期診斷可以完全治愈。相反，診斷延誤可能會導致有害或潛在的致命結果。在檢查圖像和樣品以及做出可靠的決策時，人的技能和經驗是有限的。
AI算法可以在短時間內快速攝取數百萬個樣本，并收集其有用的模式。與人類不同的是，當他們變老時，他們不會失去自己的優(yōu)勢。目前，有幾家機構和公司正在投資開發(fā)醫(yī)療保健解決方案。
GE 隸屬于GE（通用電氣）公司，通過革新醫(yī)療技術和服務，使全世界更多的人能以更可負擔的成本獲得更好的醫(yī)療。
去年，GE宣布與 UC San （UCSF）進行合作，二者準備開發(fā)一個深度算法庫，幫助加速鑒別和診斷，改善臨床工作流程，進而縮短治療時間并優(yōu)化患者情況預測過程。一旦這些算法作為 GECloud 和智能 GE 圖像機上的應用程序部署在全球范圍下，那么全球的臨床醫(yī)生就將可以通過虛擬技術以及自身的相關專業(yè)知識和工作來創(chuàng)建新的算法。
放射科醫(yī)生被稱為想象家。他們面對二維的圖像，要在腦中形成三維的模型，并且對其中微小的細節(jié)保持高度敏感。而就是幫醫(yī)生們做這件事的。的核心技術是深度學習，即讓計算機接受大量的數據訓練，具備識別圖像、分析圖像的能力，再將分析的結果呈現(xiàn)給醫(yī)生。該公司開發(fā)的系統(tǒng)的肺癌檢出精度比一名放射技師檢查肺癌的精度高5成以上。
這家成立于2014年的公司，在第二年就登上了麻省理工科技評論（MIT）“全球50家最聰明的公司”榜單，排名39 。
其他的還有利用云技術開發(fā)醫(yī)學影像軟件、顛覆性醫(yī)學成像技術將組織生物學轉化為數據科學3Scan、將人工智能引入心血管治療領域Bay Labs、智能的DNA診斷方式等。
動態(tài)護理
對于某些疾病，確定正確的治療途徑，并使其適應患者克服疾病恢復健康的變化是至關重要和具有挑戰(zhàn)性的。
首當其沖的便是微軟的機器學習技術項目，用人工智能技術深度理解每年發(fā)表的醫(yī)學專業(yè)論文，幫助腫瘤科醫(yī)生更快速搜索大量生物醫(yī)學研究論文，從而幫助醫(yī)生預測哪些藥物對治療癌癥最有效，向所有癌癥患者提供個性化的、精準的癌癥治療方法。
微軟表示，美國政府的Pub Med服務每分鐘會發(fā)布2篇論文，每年發(fā)布篇數超過100萬。微軟項目團隊利用這個資源庫開發(fā)了機器讀取技術，自動地分析數百萬的生物醫(yī)學文章，而無需依賴標注，無需轉換為結構化數據庫。
其他公司正在使用人工智能來處理疾病是小而關鍵的一步。其中一個代表性的是，他們用超級計算機代替試管，研究藥物的效力，辨別出藥物毒性，發(fā)現(xiàn)藥物新用途，減少研發(fā)失敗率。的人工智能技術已預測到兩種能降低埃博拉病毒的傳染率的新藥 ?，F(xiàn)有的客戶包括默克公司、實驗室、醫(yī)學院等。
還有諸如利用人工智能為病理生理學建模的、醫(yī)療健康人工智能平臺服務供應商、基于AI的通信服務平臺等等。
需要克服的不僅是技術挑戰(zhàn)
人工智能在許多領域獲得全面應用之前，要克服某些挑戰(zhàn) 。醫(yī)療保健也不例外，特別是在隱私方面。去年，在與NHS的數據共享交易中深陷“隱私門”，部分學者質疑其數據安全。由于醫(yī)療信息敏感，處理這些信息的機構需要考慮其收集、存儲和分享政策。
一些公司正在考慮使用支持比特幣和以太坊的分布式賬本技術作為解決方案。例如，使用區(qū)塊鏈來確?；颊邤祿谄淦脚_上的透明度和隱私。
另一個開放式的問題是人工智能如何影響醫(yī)療行業(yè)的工作。在現(xiàn)階段，照顧人類是人類的一種工作。目前，沒有算法能夠模擬醫(yī)生或護士的社會和職業(yè)技能。事實上，機器人并沒有取代人，而是增強了人們通過努力達到的效果，以提高衛(wèi)生服務的整體質量和可用性。
基于AI的醫(yī)療保健工具的建議作用有一天會變成決策嗎？只有時間可以告訴我們，但最近的人工智能發(fā)展表明，機器仍然給人類帶來不少驚喜。
（特別標注：文中出現(xiàn)的醫(yī)療公司皆為英途6月份即將啟程考察的硅谷公司，感興趣的朋友可以點擊此處了解考察詳情）
信息參考：機器人圈
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本文到此結束，希望對大家有所幫助。

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巨變端倪：人工智能在醫(yī)療領域全面爆發(fā)，未來“救命”離不開它！