人工智能将会如何影响和服务医疗行业？未来十年会有哪些值得期待的应用？

人工智能的概念比较宽泛. 允许我举一个具体的应用实例.

去年被推荐到台湾的一个医疗实验室做实习研究，后来选择去了日本研究起了云计算. 不过当时花了一些时间研究了他们的一些论文.

这个实验室的方向主要侧重于 image classification. 比如使用 support vector machine 机器算法模型对 CT肿瘤图像进行识别. 令人惊讶的是，他们的算法模型结果比人类医生还高. 值得一提的是他们的sample 数量只有几千. 在中国这样人口大国下，如果使用机器算法来对类似的病人进行预诊断外加医生的再一次确诊，这样会大大地节约医疗成本，提升效率. 希望中国早日将人工智能普及到医疗方面，这样能解决不少就医问题.

作者：微观世界
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作者：圣洁的铃音
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个人才疏学浅，认为医疗人工智能在将来的应用，会主要侧重于“对临床实践中一些非全局性工作的辅助，尤其是数据容易标准化的领域”（典型的比如心电图、CT或MRI的影像诊断、一些检测报告单等），并作为“医生进行医疗工作时的辅助”这一角色来呈现。

目前来看，医疗人工智能的短板主要在于：

1、对医学实践过程中的“全局性领域”（尤其是需要综合各个信息来决出决策的环节）无能为力：当一位患者来到医院时，其实面对的是“问诊→查体→医学检查手段→医学检查手段结果的判读→综合考量以作出诊断并决定处理（治疗）方案→进行临床治疗”这么一个过程。我个人认为医学人工智能在十年内能够有极大发展的只有“医学检查手段结果的判读”，以及“部分治疗方案的给出（仅限于药物治疗的治疗方案）”，医学人工智能在上述患者诊疗过程的其他环节，在人工智能技术有质变性的发展产生之前，个人并不看好。

2、对医学实践中操作性较强的环节无能为力：典型的，比如外科手术、麻醉、体外循环等等需要医生用手操作的环节，个人认为难以在几十年内被人工智能攻克。首先：这些领域的数据难以采集，它的数据由人的客观行为构成，难以采样；其次，这些领域的容错性极低，甚至为零，所以在训练模型的时候难以处理“验证集”，也难以投入初步实践。比如说辅助开药，就算开错药了，有一位医生在旁边把关即可，容错率很高，但是实践操作的时候，一个操作完成后，没有恢复原状的办法，没有容错性。

3、医疗事故责任问题尚不明确：个人最近恰好在研究医疗侵权责任领域。目前，我认为这个问题，最终会以“由对应医生把关并负责”的方式解决。

个人经历：本人在从医之前，曾就读于计算机学院，手写过一个对乳腺癌病理切片进行病理学分类的卷积神经网络。那个时候“AI+临床医学”的概念才刚刚刮起风来，还没有现在这么火。

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人工智能可能能在一些服务和辅助诊疗领域，增加医疗体验。但要想真正参与到药品研发，从而改变医疗行业，还有很长的路要走。

1月26日，百度成立3亿元基金，用算力支持新型冠状病毒治愈药研发。

1月29日，马云公益基金会宣布，捐赠1亿元人民币用于支持冠状病毒的疫苗研发。

2月7日，腾讯15亿元“战疫基金”加速驰援，且使用规划明确。

如今几个月过去，硝烟接近尾声，除了上周报道的“百度研究院重磅推出全球首个mRNA疫苗基因序列设计算法LinearDesign”，其他成果鲜有。

归根究底，大家要放低对AI的期待和炒作。疫情期间，大部分的计算机届朋友，都在做预测。真正和疫苗相关的研发，能用到AI的方法的，少之甚少。

怎么说呢，对跨学科的领域，多一些敬畏吧。

作者：宝珠道人
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