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  前不久，百度宣布對醫療事業(yè)部進(jìn)行重大改組，對醫療業(yè)務(wù)進(jìn)行組織架構調整和優(yōu)化，集中優(yōu)勢資源，將醫療業(yè)務(wù)的重點(diǎn)布局在人工智能領(lǐng)域。此舉一出就引發(fā)了業(yè)內的關(guān)注，百度在醫療領(lǐng)域的任何動(dòng)作都會(huì )招致各種議論，原因大家都知道，在這里也就不多說(shuō)了，那么，人工智能技術(shù)與醫療事業(yè)的契合點(diǎn)在哪里？現階段的人工智能是否能夠對醫療事業(yè)帶來(lái)重大影響？我們簡(jiǎn)單的來(lái)分析一下。

  傳統醫療行業(yè)與模式存在眾多弊端

  醫療作為一個(gè)特殊的行業(yè)存在，由于其自身體系的獨特性與封閉性，難免會(huì )存在著(zhù)這樣或那樣的問(wèn)題，就像大家知道的那樣，看病難、看病貴已經(jīng)成為人們普遍抱怨的對象。人民的生活水平得到了逐步的提高，對醫療資源的需求也日益增強。由此一來(lái)，衛生服務(wù)需求與醫療衛生資源的矛盾日益突顯。

  醫療資源集中、小病也去大醫院，無(wú)形之中就給醫院帶來(lái)了很大的負擔。大醫院的功能本應是收治危重病人和疑難病人，卻收治了大量常見(jiàn)病、多發(fā)病患者，不僅造成看病難、看病貴，還浪費了大量的寶貴資源；“以藥養醫”的畸形發(fā)展更是給病患就診帶來(lái)了不必要的經(jīng)濟負擔，小毛病動(dòng)輒開(kāi)藥幾百上千元早就是家常便飯，回扣的潛規則導致一些醫生并不是為患者考慮最優(yōu)的診療方案，而是最貴的方案；地域之間的公共醫療資源分配不均，比如三甲醫院大部分都分布在省會(huì )城市，先進(jìn)的醫療器械和優(yōu)質(zhì)的醫護資源也都集中在這些醫院中，這就自然導致了大量的患者涌入這些醫院，就診效果難以保證。從另一個(gè)角度來(lái)看，傳統醫療手段對于疾病診斷方面存在一定的誤差，在某些疑難病癥上的診斷與治療更是存在兩眼一抹黑的情況。

  人工智能技術(shù)在哪些環(huán)節擁有優(yōu)勢？

  可見(jiàn)，醫療是個(gè)“歷史遺留”問(wèn)題，在我國是這樣，在很多發(fā)展中國家乃至發(fā)達國家也擁有類(lèi)似的問(wèn)題。而對于人工智能技術(shù)來(lái)說(shuō)，其在大數據領(lǐng)域與運算速度上的先天優(yōu)勢可能為醫療事業(yè)帶來(lái)驚人的進(jìn)步。在最簡(jiǎn)單的化驗分析階段，如今已經(jīng)擁有人工智能設備在進(jìn)行這一環(huán)節的操作，雖然樣本采集諸如采血、采便、穿刺等還需要人工來(lái)進(jìn)行，但后續環(huán)節已經(jīng)完全可以由人工智能技術(shù)代勞，樣本分類(lèi)、離心、推片、染色、劃片等步驟要比人類(lèi)操作的效率高很多，即便是鑒定也可以通過(guò)將樣本數據與大數據進(jìn)行分析比對來(lái)進(jìn)行判定。

  統計機構IDC的預測數據顯示，到2020年醫療數據量將達40萬(wàn)億GB，數據生成和共享的速度將迅速增長(cháng)，其中80％以上的數據為非結構化數據。IDC認為，未來(lái)人工智能技術(shù)將在醫療領(lǐng)域被廣泛應用，尤其在輔助診斷、藥物研究、醫學(xué)影像、基因科學(xué)等細分的醫療場(chǎng)景。從目前來(lái)看，IBM的“沃森”應該是全球領(lǐng)先的醫療人工智能系統，它將人工智能的數據整合、分析與判斷能力與人類(lèi)醫生的診療經(jīng)驗相結合，提供輔助醫療的處理邏輯。

    新醫療技術(shù)更加依賴(lài)人工智能

  中醫“望聞問(wèn)切”的時(shí)代早已遠去，今天的醫療技術(shù)更加追求縝密、嚴謹、細致，這恰好是人工智能技術(shù)所擅長(cháng)的。在疑難雜癥方面，人工智能技術(shù)可以把全球病例匯集成一個(gè)龐大的數據庫，只要幾毫秒的時(shí)間就能調取并檢索關(guān)鍵數據；而基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )、計算機視覺(jué)、深度學(xué)習和語(yǔ)音識別等技術(shù)的人工智能系統還能對阿爾茲海默癥、精神分裂癥等疾病進(jìn)行早期預警與診斷。

  Winterlight的機器學(xué)習軟件對阿茲海默癥患者和健康人的演講進(jìn)行分析，從語(yǔ)料中找到語(yǔ)速、語(yǔ)調和語(yǔ)法的區別，找出規律。普通人用這個(gè)軟件去測試，能夠得知自己未來(lái)罹患阿茲海默癥或其他認知障礙的風(fēng)險有多高這項技術(shù)能夠幫助人們提早預測抑郁、中風(fēng)、失語(yǔ)、自閉癥、多動(dòng)癥等認知障礙，進(jìn)而進(jìn)行預防或提早接受治療；波士頓生物醫療公司的BERG人工智能系統對比分析從癌癥患者和健康人身上采集的樣本，試圖在14萬(wàn)億個(gè)數據節點(diǎn)中找到能夠“對癥下藥”的那些關(guān)鍵節點(diǎn)，而如此海量的數據節點(diǎn)完全無(wú)法依靠人類(lèi)醫生來(lái)分析。由此可見(jiàn)，因為數據量龐大、病例罕見(jiàn)等原因導致很難由人類(lèi)醫生的完成的工作，正在被人工智能技術(shù)一點(diǎn)點(diǎn)發(fā)現并解決，雖然人工智能要形成完全的診療能力還需要很長(cháng)時(shí)間，但其已經(jīng)影響到了醫療行業(yè)的工作模式，讓新藥研發(fā)、病理診斷等工作變得更加高效；同樣，未來(lái)的新醫療技術(shù)也更加依賴(lài)人工智能。

  大數據系統為人群提供量身定做的醫療服務(wù)

  相對于雇傭家庭醫生的高價(jià)格，人工智能技術(shù)可以通過(guò)人們的工作環(huán)境、工作時(shí)間、作息規律、飲食偏好、病患病史等眾多細節來(lái)量身定做一套適合每一個(gè)個(gè)體的醫療服務(wù)，還包括健身、保健等等。通過(guò)智能手環(huán)、智能心律帶、智能內衣等周邊設備獲取人們的數據，并上傳到云端服務(wù)器，再通過(guò)系統制定一套可供參考的醫療服務(wù)細則，類(lèi)似的事情已經(jīng)在歐美國家開(kāi)始部分試點(diǎn)，想必距離全面鋪開(kāi)也只是時(shí)間問(wèn)題。而對于基因測序這種前沿科學(xué)，業(yè)內人士普遍認為基因測序在未來(lái)一定能夠實(shí)現全民普及，把基因和鍛煉、飲食、傳感器等加起來(lái)，基于大數據進(jìn)行深度分析就可以進(jìn)行有效的健康預測、健康管理。

    “人工智能＋醫療”，不是噱頭，而是未來(lái)

  總的來(lái)說(shuō)，人工智能在醫療領(lǐng)域的機遇主要有七大方向：

  一是提供臨床輔助診斷等醫療服務(wù)，應用于早期篩查、診斷、康復、手術(shù)風(fēng)險等評估場(chǎng)景；

  二是醫療機構的信息化，通過(guò)數據分析，幫助醫療機構提升運營(yíng)效率；

  三是進(jìn)行醫學(xué)影像識別，幫助醫生更快更準地讀取病人的影像所見(jiàn)；

  四是助力醫療機構大數據可視化及數據價(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(cháng)、成本高的問(wèn)題；

  六是健康管理服務(wù)，通過(guò)包括可穿戴設備在內的手段，監測用戶(hù)個(gè)人健康數據，預測和管控疾病風(fēng)險；

  七是在基因測序領(lǐng)域，將深度學(xué)習用于分析基因數據，推進(jìn)精準醫療。