人工智能將給醫(yī)療領(lǐng)域帶來哪些改變？20世紀(jì)80年代和90年代帶來了微型計算機的激增和網(wǎng)絡(luò)連接的新水平。在這一時期，研究人員和開發(fā)人員認(rèn)識到，醫(yī)療保健系統(tǒng)的設(shè)計必須能夠適應(yīng)缺乏完善數(shù)據(jù)的情況，并以醫(yī)生的

人工智能將給醫(yī)療領(lǐng)域帶來哪些改變？

20世紀(jì)80年代和90年代帶來了微型計算機的激增和網(wǎng)絡(luò)連接的新水平。在這一時期，研究人員和開發(fā)人員認(rèn)識到，醫(yī)療保健系統(tǒng)的設(shè)計必須能夠適應(yīng)缺乏完善數(shù)據(jù)的情況，并以醫(yī)生的專業(yè)知識為基礎(chǔ)。將模糊集理論、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法應(yīng)用于醫(yī)療領(lǐng)域的智能計算系統(tǒng)。

在過去的半個世紀(jì)里，人工智能技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的發(fā)展主要體現(xiàn)在以下幾個方面：計算能力的提高導(dǎo)致數(shù)據(jù)收集和處理速度的加快，個人和醫(yī)療相關(guān)設(shè)備的健康相關(guān)數(shù)據(jù)的數(shù)量和可用性的增加，基因組測序的增長數(shù)據(jù)庫、廣泛實施的電子病歷系統(tǒng)、自然語言處理和計算機視覺等機器可以復(fù)制人類的感知過程，提高機器人輔助手術(shù)的準(zhǔn)確性。

在放射學(xué)中，解釋成像結(jié)果的能力可以幫助臨床醫(yī)生檢測到詳細(xì)的圖像變化，或者臨床醫(yī)生可能意外錯過的一些變化。斯坦福大學(xué)的一項研究將人工智能納入放射學(xué)的研究表明，他們發(fā)明的算法比放射科醫(yī)生更能檢測肺炎。放射學(xué)會議北美放射學(xué)學(xué)會已經(jīng)使用人工智能實現(xiàn)了它的大部分成像計劃。

同時，遠(yuǎn)程醫(yī)療的增加顯示了人工智能應(yīng)用的興起。如果人工智能允許患者使用監(jiān)控疾病發(fā)生的能力，醫(yī)生就可以交流信息。使用該設(shè)備，人們可以佩戴它允許連續(xù)監(jiān)測患者，還可以注意到人類難以區(qū)分的變化。

AI影像醫(yī)療，阿里騰訊科大訊飛等公司如何破局？你怎么看？

在人工智能醫(yī)療成像領(lǐng)域，關(guān)鍵因素是行業(yè)大數(shù)據(jù)采集規(guī)模、渠道可持續(xù)性的滲透以及不同醫(yī)療層次的差異化盈利模式。目前，行業(yè)共性尚處于初級階段，大數(shù)據(jù)采集為王。在我看來，我們在這個領(lǐng)域基本上處于起跑線上。

人工智能將會如何影響和服務(wù)醫(yī)療行業(yè)？

在可預(yù)見的未來，人工智能對醫(yī)療行業(yè)的影響將基本停留在理論上。詳情請參考谷歌糖尿病視網(wǎng)膜病變檢測。醫(yī)學(xué)診斷關(guān)系到患者的健康甚至生命。一般采用保守的方法。人工智能算法在實際應(yīng)用中，各種因素都可能影響其判斷結(jié)果，這可以參考人臉識別的對抗性，也就是說目前人工智能算法并不穩(wěn)定。同樣的問題，可能在不同的環(huán)境下，結(jié)果會不同，根據(jù)我在人工智能領(lǐng)域的經(jīng)驗，這個概率是相當(dāng)大的。為了避免這種情況，最安全的方法是讓醫(yī)生確認(rèn)。既然醫(yī)生也需要確認(rèn)，你為什么需要這個人工智能。