人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的前景分析

若論話題熱度，人工智能無(wú)疑是近段最熱話題之一，微軟、谷歌、Facebook、IBM等科技巨頭都競(jìng)相布局人工智能，除了表面上的營(yíng)銷噱頭外，更是將其作為其業(yè)務(wù)競(jìng)爭(zhēng)力及轉(zhuǎn)型之需，而對(duì)于人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用價(jià)值，業(yè)界說(shuō)法不一，那么，究竟人工智能“插足”醫(yī)療領(lǐng)域是雞肋還是正能量?

近年來(lái)，隨著移動(dòng)互聯(lián)、物聯(lián)網(wǎng)等新興技術(shù)的快速發(fā)展，由不同終端設(shè)備催生出的數(shù)據(jù)量愈加龐大，據(jù)相關(guān)機(jī)構(gòu)預(yù)測(cè)，在2020年大數(shù)據(jù)量將上漲至44ZB。據(jù)了解，這些數(shù)據(jù)有高達(dá)80%都是來(lái)源于文本、圖像、視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，但是由于技術(shù)瓶頸，現(xiàn)有的IT系統(tǒng)無(wú)法識(shí)別這些非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，因此，這些數(shù)據(jù)就猶如“垃圾”，變得毫無(wú)價(jià)值。而其于人工智能的認(rèn)知技術(shù)則是大數(shù)據(jù)時(shí)代的必然產(chǎn)物，不但能夠識(shí)別大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，更可以提供數(shù)據(jù)洞察(認(rèn)知計(jì)算是IBM提出的一個(gè)概念，從技術(shù)角度上來(lái)講，認(rèn)知計(jì)算和人工智能有很多共性的地方，比如機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等方面十分類似，但人工智能只是認(rèn)知計(jì)算的一個(gè)維度，人工智能強(qiáng)調(diào)讓機(jī)器更人性化，而認(rèn)知計(jì)算更多的強(qiáng)調(diào)推理和學(xué)習(xí)，以及如何把這樣的能力結(jié)合具體的商業(yè)應(yīng)用、解決商業(yè)問(wèn)題)。IBM大中華區(qū)硬件系統(tǒng)服務(wù)器解決方案施東峰曾表示，認(rèn)知計(jì)算是一種能夠“像人一樣”思考和感知這個(gè)世界，具有理解、推理和學(xué)習(xí)三大突出特性，能夠理解各種形式的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，由此生成數(shù)據(jù)洞察，助力企業(yè)快速?gòu)膹?fù)雜的海量數(shù)據(jù)中獲得洞察，并做出更為精準(zhǔn)的商業(yè)決策。

事實(shí)上，國(guó)內(nèi)外已經(jīng)有一些高科技企業(yè)將這些認(rèn)知計(jì)算和深度學(xué)習(xí)等先進(jìn)技術(shù)用于醫(yī)療影像領(lǐng)域，并出現(xiàn)了“機(jī)器人醫(yī)生”，以IBM的“沃森醫(yī)生”最有代表性。在國(guó)內(nèi)醫(yī)療信息化和分級(jí)診療的大背景下，人工智能與醫(yī)學(xué)影像的市場(chǎng)空間在不斷增長(zhǎng)。

對(duì)于醫(yī)生來(lái)說(shuō)，大腦的記憶容量和時(shí)間都是有限的，絕大多數(shù)醫(yī)生都不可能讀完和理解最新的幾萬(wàn)份有關(guān)研究論文，更不可能記住人類可能患上的上萬(wàn)種疾病。但是對(duì)于人工智能不同，“機(jī)器人醫(yī)生”通過(guò)深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可以不間斷的從大量的醫(yī)學(xué)工具書(shū)、醫(yī)學(xué)雜志、臨床診斷手冊(cè)、醫(yī)療電子記錄，到百科全書(shū)、詞典、圖書(shū)、新聞甚至電影劇本中提到的電子病歷進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)，幾乎可以及時(shí)存儲(chǔ)所有最新的的醫(yī)學(xué)知識(shí)。而且更為重要的是，機(jī)器人醫(yī)生能夠?qū)W以致用，通過(guò)認(rèn)知分析技術(shù)，憑借從各種渠道搜集的海量數(shù)據(jù)，迅速給出“意見(jiàn)”，指導(dǎo)醫(yī)生做出診斷和治療決策，并且不會(huì)因?yàn)槿说母髑榫w導(dǎo)致缺診或誤診，同時(shí)患者能夠更快速地獲得醫(yī)療服務(wù)，而醫(yī)療機(jī)構(gòu)也可節(jié)省成本。

之前，對(duì)于90%以上的非結(jié)構(gòu)化醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)的認(rèn)知分析一直是空白，原因在于涉及到大數(shù)據(jù)醫(yī)學(xué)影像分析技術(shù)和電腦認(rèn)知計(jì)算技術(shù)，技術(shù)門(mén)檻高，而基于認(rèn)知技術(shù)正好彌補(bǔ)了這一技術(shù)空白，人工智能在醫(yī)療影像領(lǐng)域的商業(yè)價(jià)值是不容忽視的。據(jù)IBM提供的資料，在國(guó)外，早在2014年，IBM的“沃森醫(yī)生”已經(jīng)在美國(guó)安德森癌癥中心(M.D. Anderson Cancer Center)上崗，已經(jīng)被譽(yù)為“未來(lái)最好的癌癥專家”和“醫(yī)神”。據(jù)測(cè)算，沃森的診斷準(zhǔn)確率達(dá)到73%。

人工智能結(jié)合醫(yī)學(xué)影像，益處多多，患者、醫(yī)師和醫(yī)療均受益。對(duì)于患者來(lái)說(shuō)，可以更快速的完成健康檢查，獲得更為精準(zhǔn)的診斷建議及個(gè)性化治療方案建議;對(duì)于醫(yī)師來(lái)講，可以消減讀片時(shí)間，輔助診斷，降低誤診的概率及提示可能的副作用;對(duì)于醫(yī)療來(lái)講，深度學(xué)習(xí)可以提高準(zhǔn)備率，同進(jìn)系統(tǒng)性降低醫(yī)療成本。