近年來(lái)，人工智能非常熱門(mén)，人們一直在談?wù)摕o(wú)人駕駛、智能家居，而忽視了已經(jīng)登陸大數(shù)據(jù)時(shí)代的智慧醫(yī)療。

　　目前，大數(shù)據(jù)已應(yīng)用于智能醫(yī)療體系，使患者更容易就醫(yī)，更有效的診斷疾病，更準(zhǔn)確的醫(yī)療信息。更快更準(zhǔn)確的在醫(yī)療行業(yè)進(jìn)行多點(diǎn)布局。

　　大數(shù)據(jù)＋時(shí)代的智慧醫(yī)療

　　目前，國(guó)內(nèi)智能醫(yī)療技術(shù)相對(duì)成熟。許多三甲醫(yī)院都推出了“人工智能輔助診斷系統(tǒng)”。智能系統(tǒng)作為機(jī)器人醫(yī)生呈現(xiàn)在公眾面前。通過(guò)固定形式的問(wèn)題和患者互動(dòng)，根據(jù)癥狀發(fā)布檢查表。測(cè)試結(jié)果出來(lái)后，系統(tǒng)自動(dòng)發(fā)出診斷結(jié)論，一線臨床醫(yī)生確認(rèn)結(jié)論。

　　據(jù)了解，該機(jī)器人上周已與國(guó)內(nèi)200多名醫(yī)學(xué)專(zhuān)家進(jìn)行了PK，在時(shí)效性方面取得了明顯優(yōu)勢(shì)。工人們將100個(gè)病人的數(shù)據(jù)輸入機(jī)器人，連接到現(xiàn)場(chǎng)的天河超級(jí)計(jì)算機(jī)，在4.8秒內(nèi)完成。出乎意料的是，機(jī)器人的診斷與醫(yī)生最初的診斷完全一致。

　　今年三月，谷歌的人工智能就在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域取得了顯著的成果。該公司開(kāi)發(fā)了一種人工智能算法，可用于診斷乳腺癌。人工智能和醫(yī)療專(zhuān)家已經(jīng)被用來(lái)分析130個(gè)乳腺癌切片來(lái)發(fā)現(xiàn)腫瘤。

　　人工智能在這個(gè)項(xiàng)目上的表現(xiàn)超過(guò)了人類(lèi)。人體醫(yī)學(xué)專(zhuān)家花了30個(gè)小時(shí)對(duì)130張切片進(jìn)行分析和診斷，最終的診斷準(zhǔn)確率為73.3%。而人工智能僅用了很短的時(shí)間就給出了診斷結(jié)果，準(zhǔn)確率為88.5%，比人類(lèi)高15.2%。

　　大數(shù)據(jù)時(shí)代醫(yī)學(xué)人工智能的三個(gè)問(wèn)題

　　首先，大數(shù)據(jù)時(shí)代需要改變理解和處理疾病的方式：

　　在現(xiàn)代醫(yī)學(xué)治療中，根據(jù)患者的病史、癥狀、體征和實(shí)驗(yàn)室診斷，患者的遺傳背景、基因組數(shù)據(jù)、環(huán)境背景因素以及對(duì)主要疾病監(jiān)測(cè)指標(biāo)的持續(xù)觀察和亞組分析往往被忽視，包括目前常規(guī)的醫(yī)學(xué)診斷。診斷和治療通常基于疾病的遺傳特征，而忽略了最基本的信息。

　　隨著醫(yī)學(xué)知識(shí)的不斷積累、專(zhuān)業(yè)的細(xì)化和分化，在大數(shù)據(jù)時(shí)代必將朝著大數(shù)據(jù)的整合和系統(tǒng)化的方向發(fā)展。更專(zhuān)業(yè)的人機(jī)合作，實(shí)現(xiàn)對(duì)患者的最全面的診斷。

　　第二，大數(shù)據(jù)時(shí)代應(yīng)該改變醫(yī)學(xué)評(píng)估的整個(gè)方式：

　　改革開(kāi)放30年來(lái)，我國(guó)經(jīng)濟(jì)實(shí)力的積累，醫(yī)療資源配置的增加，醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)的整體可獲得性不斷提高。

　　不僅醫(yī)療結(jié)果本身，而且臨床精神面貌，不僅是患者的并發(fā)癥和死亡率，還有醫(yī)生報(bào)告，醫(yī)院報(bào)告，賬單生成。使用數(shù)據(jù)來(lái)提高醫(yī)生自我學(xué)習(xí)改善臨床實(shí)踐的能力，提醒大數(shù)據(jù)。

　　第三，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，有必要改變培養(yǎng)醫(yī)學(xué)生的觀念：

　　傳統(tǒng)的醫(yī)學(xué)模式在大數(shù)據(jù)時(shí)代形成了一個(gè)新的體系。過(guò)去，專(zhuān)業(yè)訓(xùn)練使醫(yī)生對(duì)數(shù)據(jù)的理解越來(lái)越有限。我們需要從僅僅積累醫(yī)療經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)向積累醫(yī)療數(shù)據(jù)，這是醫(yī)療大數(shù)據(jù)時(shí)代所必需的，也是制定各種醫(yī)療方針?biāo)匦璧摹?/p>

　　作為一名醫(yī)生，他需要改變主意，接受人腦和計(jì)算機(jī)的結(jié)合。今后，每一位醫(yī)生都應(yīng)該熟練地使用智能工具來(lái)處理大量的信息，以便找到更準(zhǔn)確的診斷和治療方案。

　　醫(yī)學(xué)人工智能的發(fā)展趨勢(shì)

　　那我們下一步應(yīng)該怎么做？人工智能的趨勢(shì)在哪里？

　　一、智慧醫(yī)療衛(wèi)生正處于數(shù)字化的轉(zhuǎn)折點(diǎn)

　　互聯(lián)網(wǎng)女王Mary Meeker2017年發(fā)布的互聯(lián)網(wǎng)趨勢(shì)報(bào)告認(rèn)為，醫(yī)療保健和醫(yī)療保健已經(jīng)進(jìn)入了一個(gè)數(shù)字轉(zhuǎn)折點(diǎn)：醫(yī)療行業(yè)顯示數(shù)據(jù)輸入和數(shù)據(jù)積累出現(xiàn)了爆炸性增長(zhǎng)。88%的消費(fèi)者至少使用一種數(shù)據(jù)保健工具（遠(yuǎn)程醫(yī)療、可穿戴設(shè)備）。

　　一方面，數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)縮短了醫(yī)學(xué)研究的創(chuàng)新周期，加快了藥物臨床試驗(yàn)的周期，提高了診斷的準(zhǔn)確性和治療的準(zhǔn)確性。

　　二、數(shù)據(jù)是發(fā)展的關(guān)鍵

　　數(shù)據(jù)是“醫(yī)療+人工智能”產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵。小智君認(rèn)為，醫(yī)學(xué)與人工智能結(jié)合的關(guān)鍵在于“算法有效數(shù)據(jù)”。先進(jìn)的算法提高了數(shù)據(jù)處理的效率和識(shí)別的準(zhǔn)確性，而有效的數(shù)據(jù)是先進(jìn)算法應(yīng)用的基礎(chǔ)。

　　目前，深度學(xué)習(xí)等算法的發(fā)展已相對(duì)成熟，醫(yī)學(xué)數(shù)字的“數(shù)量”和“質(zhì)量”是阻礙醫(yī)學(xué)應(yīng)用中人工智能發(fā)展的主要原因。

　　三、智能診斷和醫(yī)學(xué)圖像識(shí)別已經(jīng)成熟

　　智能診斷和醫(yī)學(xué)圖像識(shí)別是“人工智能+醫(yī)學(xué)”發(fā)展的兩個(gè)成熟領(lǐng)域。

　　目前比較成熟的領(lǐng)域包括“智能診斷”和“醫(yī)學(xué)圖像識(shí)別”領(lǐng)域。這兩個(gè)領(lǐng)域的發(fā)展將分別增加“門(mén)診”和“影像科室”的醫(yī)療資源供應(yīng)。解決當(dāng)前醫(yī)藥行業(yè)供需矛盾突出。

　　總結(jié)：

　　在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)有著廣泛的應(yīng)用，包括疾病預(yù)防、臨床應(yīng)用、網(wǎng)絡(luò)醫(yī)療等?？梢哉f(shuō)，醫(yī)療大數(shù)據(jù)是未來(lái)醫(yī)療領(lǐng)域的發(fā)展趨勢(shì)。目前，在大數(shù)據(jù)在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用方面，我國(guó)還處于起步階段，需要政府、醫(yī)院和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)人員的共同努力，才能讓大數(shù)據(jù)在醫(yī)療領(lǐng)域發(fā)揮作用。