人工智能會(huì)和醫(yī)生 “對(duì)局” 嗎
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普通家具與實(shí)驗(yàn)室醫(yī)用家具的區(qū)別 >>
2016 年年初，AlphaGo 擊敗了前世界第一的圍棋選手李世石，使人工智能這個(gè)名詞賺足了眼球。而最近，一臺(tái)披著 “Master” 馬甲的人工智能，在網(wǎng)上以 60 勝 0 負(fù)的成績(jī) “狠虐” 了一番中日韓三國(guó)圍棋高手后，才揭秘自己就是升級(jí)版的 AlphaGo。正如剛剛舉辦的美國(guó)拉斯維加斯消費(fèi)電子展(CES)所展示的一樣，智能融入互聯(lián)萬(wàn)物被認(rèn)為是未來(lái)技術(shù)發(fā)展的一大趨勢(shì)。
人工智能是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人類(lèi)智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門(mén)新的技術(shù)科學(xué)，最大的特點(diǎn)是能像人那樣思考，也有超過(guò)人類(lèi)智能的潛力。
人工智能發(fā)展 60 年來(lái)，無(wú)數(shù)科研工作者默默耕耘，不僅成就了 AlphaGo，也使其在很多領(lǐng)域都有讓人驚奇的表現(xiàn)，比如在關(guān)乎每個(gè)人的健康醫(yī)療領(lǐng)域。
總的來(lái)說(shuō)，人工智能在健康醫(yī)療領(lǐng)域的機(jī)遇主要有七大方向：一是提供臨床輔助診斷等醫(yī)療服務(wù)，應(yīng)用于早期篩查、診斷、康復(fù)、手術(shù)風(fēng)險(xiǎn)等評(píng)估場(chǎng)景;二是醫(yī)療機(jī)構(gòu)的信息化，通過(guò)數(shù)據(jù)分析，幫助醫(yī)療機(jī)構(gòu)提升運(yùn)營(yíng)效率;三是進(jìn)行醫(yī)學(xué)影像識(shí)別，幫助醫(yī)生更快更準(zhǔn)地讀取病人的影像所見(jiàn);四是助力醫(yī)療機(jī)構(gòu)大數(shù)據(jù)可視化及數(shù)據(jù)價(jià)值提升;五是在藥品研發(fā)領(lǐng)域，解決藥品研發(fā)周期長(zhǎng)、成本高的問(wèn)題;六是健康管理服務(wù)，通過(guò)包括可穿戴設(shè)備在內(nèi)的手段，監(jiān)測(cè)用戶(hù)個(gè)人健康數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)和管控疾病風(fēng)險(xiǎn);七是在基因測(cè)序領(lǐng)域，將深度學(xué)習(xí)用于分析基因數(shù)據(jù)，推進(jìn)精準(zhǔn)醫(yī)療。
目前，市面上比較常見(jiàn)并且高效運(yùn)轉(zhuǎn)的，主要是自然語(yǔ)言理解類(lèi)輔助診斷系統(tǒng)和醫(yī)學(xué)影像識(shí)別類(lèi)輔助診斷系統(tǒng)兩個(gè)領(lǐng)域。
在自然語(yǔ)言理解類(lèi)輔助診斷系統(tǒng)領(lǐng)域，國(guó)內(nèi)外有多家公司在長(zhǎng)期耕耘，其中 Watson 知名度較高。2011 年 2 月 14 日 Watson 問(wèn)世，并且開(kāi)始對(duì)醫(yī)學(xué)知識(shí)的學(xué)習(xí)和研究，經(jīng)過(guò)了 4 年多的訓(xùn)練，學(xué)習(xí)了 200 本腫瘤領(lǐng)域的教科書(shū)，290 種醫(yī)學(xué)期刊和超過(guò) 1500 萬(wàn)份的文獻(xiàn)后，Watson 開(kāi)始被應(yīng)用于臨床，在肺癌、乳腺癌、直腸癌、結(jié)腸癌、胃癌和宮頸癌等領(lǐng)域向人類(lèi)醫(yī)生提出建議。
2015 年，Watson 用了 10 分鐘左右的時(shí)間為一名 60 歲女性患者診斷出白血病，并向東京大學(xué)醫(yī)科學(xué)研究所提出了適當(dāng)?shù)闹委煼桨浮?/p>
在醫(yī)學(xué)影像識(shí)別類(lèi)輔助診斷系統(tǒng)領(lǐng)域，國(guó)內(nèi)外也有多家公司不斷涌現(xiàn)，百花齊放。2012 年，ImageNet 競(jìng)賽中，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識(shí)別領(lǐng)域的表現(xiàn)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)傳統(tǒng)算法，也超過(guò)普通人在圖像識(shí)別領(lǐng)域的辨識(shí)能力。隨著互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的積累和硬件計(jì)算能力提升到臨界點(diǎn)，深度學(xué)習(xí)作為實(shí)用技術(shù)走上歷史舞臺(tái)。擺脫了算法和計(jì)算能力的困擾之后，人工智能深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開(kāi)始了飛速發(fā)展。
醫(yī)學(xué)影像是醫(yī)生判斷疾病的一個(gè)重要手段，放射科、病理科等擅長(zhǎng)讀圖的醫(yī)生數(shù)量增長(zhǎng)率和診斷效率急需提升，成為很多醫(yī)療機(jī)構(gòu)的心病。醫(yī)療領(lǐng)域人工智能團(tuán)隊(duì) Airdoc，目前已經(jīng)掌握世界領(lǐng)先的圖像識(shí)別能力，結(jié)合數(shù)學(xué)、醫(yī)學(xué)知識(shí)和人工智能深度學(xué)習(xí)算法后，在人類(lèi)醫(yī)學(xué)專(zhuān)家的幫助下，在心血管、腫瘤、神內(nèi)、五官等領(lǐng)域建立了多個(gè)精準(zhǔn)人工智能醫(yī)學(xué)輔助診斷模型，取得了良好的進(jìn)展。
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