在人工智能时代，医疗领域都发生了哪些变革？

红色部分越多，红色颜色越深，代表被取代的可能性最低

此前，《福布斯》联合市场调查公司麦肯锡和合伙人对美国超过2000种工作进行自动化调查，研究这些工作用机器来取代人的可能性。根据调查结果，医生的可取代性相对而言还是比较低的。

另外，在今年于深圳举行的2016 IT领袖峰会上，面对未来的人工智能发展，北京大学人民医院外科教授王杉表示：“医疗是坚持到最后不被颠覆的一个行业。”以此来看，不管是专项调查，还是领域专家，好像大部分人都认为医疗行业在人工智能时代是不可颠覆的。但是，现实中真的是这样吗？

机器学习+诊断，练就一双“火眼金睛”

众所周知，只要是身体内部出了毛病，为了让医生能够深入了解你的身体状况，拍片就成了一个无法避免的治疗手段。可是，纵使拍了片子，还是有许多误诊、漏诊的出现，不知道是不是因为平常人品太差！

针对这一重大问题，科学家们给出了一个解决方法——机器学习。此前，AlphaGo的创造团队DeepMind与NHS（英国国家医疗服务体系）达成了一项合作项目，将同Moorfields眼科医院一起开发机器学习系统，该系统利用机器学习来分析超过一百万名匿名眼部患者的扫描数据，创建可以进行早期检测预警的算法，从而对达到失明预警，以便患者得到及时治疗。

不仅仅是图像的扫描数据，机器学习还可以通过声音来进行诊断。此前，南加州大学的研究人员开发一个名为SimSensei的工具，通过对患者的声音的音调、停顿等因素进行分析，只需要一句话，SimSensei就可以诊断出声音的主人是否患有抑郁症。

不得不说，因为机器学习系统的数据库、分析能力以及不会疲劳的特质，近乎完美的避免了真人诊断中会出现的各种干扰因素，从而大大降低了误诊、漏诊的概率，实为患者服下一颗“安心丸”！

机器人+手术，免除“血光之灾”

现如今，作为“助手”一般的存在，机器人越来越多的出现在人们生活之中，以“帮人类解决问题”为毕生宗旨。而在与人类生活息息相关的医疗行业，机器人也在发光发热中！

Medrobotics公司研发了一种可弯曲机器人The Flex。在手术过程中，医生将其插入患者的嘴巴，通过操纵杆以及前端的摄像头来控制其移动到难以到达的解剖区域，这样就不用在患者下巴或其他位置进行切口手术了。在手术完成后，The Flex会按照原路返回。

The Flex并不是个例。上周，由以色列班古里安大学的David Zarrouk博士带领的研究团队打造出了一台单致动器波浪式机器人（SAW）。根据Zarrouk的设想，缩小的SAW可以在人类的肠道中自由移动，如果再加上一些“微型手术刀”之类的工具，它或许也可以在肠道内进行手术。

以此来看，在医疗领域，除了一些必要的大型手术，机器人的加入完全可以避免小型外科手术“见血”，这样的操作下，不仅使得手术快速便捷，同时也减轻了患者的经济负担以及术后痛苦。

机器学习+治疗，见证“奇迹”的发生

可以这样说，如果要论在医疗行业能够真正撑起一片天的是什么人工智能，99%的人都会说是机器学习，毕竟能够做到诊断、治疗两手抓的实在是不多见。

在治疗这块，目前的机器学习只针对瘫痪人群。不同于制造机械手臂或其他辅助装置，然后让患者用脑信号进行控制的普遍做法，美国西雅图华盛顿大学的感觉运动和神经工程中心（CSNE）的设想是使用可植入的脑机接口，让其在人体内完成从大脑皮层收集信息，处理信息，以及传递的过程，或者将数据通过无线信号传递到一个外部的装置上，经AI处理之后再传递给神经中枢，在受损的神经系统部分之间重建连接，让其重新活跃。

如果该设想成功，让受损神经重新“活跃”，就意味着瘫痪部位能够再次动起来。对于瘫痪患者来说，这难道不是一个“奇迹”吗？

总结

事实上，人工智能在医疗领域的作为不仅仅如此，比如说参加大型复杂外科手术的机器人“达芬奇”、为医生护士提供治疗建议的MIT机器人NAO等等。从诊断到治疗，人工智能已经渗透到了医疗的方方面面，并取得了一系列的成功，还有人会觉得医疗界不会被人工智能所颠覆吗？

不过，虽然颠覆已成未来趋势，但并不意味着医生的被取代。人工智能的确拥有庞大的数据库，能够准确进行诊断及治疗，但是医生的“经验”与“细致”也是医疗不可或缺的一部分。如果两两结合，相信这将是对当前医疗领域的一次重大变革。

另外，在实际运用中，人工智能的运行还需人工操作。因而，哪怕医生这个职位的自动化程度在高，也是不能够被取代的。