AI的發(fā)展速度已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了人們的預(yù)期，在近兩年已經(jīng)開始進(jìn)入落地期，AI在人臉識(shí)別、場(chǎng)景視覺和自動(dòng)駕駛、安防行業(yè)上都已經(jīng)有成功的應(yīng)用。有人說(shuō)AI的未來(lái)是醫(yī)療，但在AI醫(yī)療上人們還持有觀望的心態(tài)，它為什么可以用在醫(yī)療上面？AI醫(yī)療又是什么樣子的？

醫(yī)療對(duì)于AI來(lái)說(shuō)是個(gè)比較特殊的行業(yè)，AI之所以適用于醫(yī)療是因?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)本來(lái)就是通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)讓它學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)。它不像數(shù)學(xué)或者是物理學(xué)，用公式可以推導(dǎo)出實(shí)際生活中的現(xiàn)象。而人類對(duì)自己生命的認(rèn)知不夠，有很多東西就算在臨床中已經(jīng)是常用的處理方法，但其實(shí)人們是不知道背后機(jī)理的，很多還是以病例的積累為主的。這個(gè)正是適合做技術(shù)驅(qū)動(dòng)和數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的技術(shù)方法論，有的時(shí)候需要探究機(jī)理但不需要看背后的機(jī)理。

AI醫(yī)療的發(fā)展方向：診斷和治療建議

眾所周知，目前的中國(guó)還是面臨著醫(yī)療資源分布不均衡等實(shí)際情況，而AI技術(shù)和輔助診斷產(chǎn)品可以發(fā)揮它應(yīng)有的價(jià)值。AI醫(yī)療最終的一個(gè)發(fā)展方向是服務(wù)于臨床科室，給出最終的診斷以及治療建議。

醫(yī)療診斷是一個(gè)病人在醫(yī)院里面的開始，它的準(zhǔn)確性直接關(guān)系到病人的生命。人的身體上有超過 12000 多種診斷的可能性，在一個(gè)器官上的一個(gè)病種，就有上百種的亞型，亞型間的區(qū)別是非常細(xì)微的，這對(duì)人類的經(jīng)驗(yàn)和挑戰(zhàn)是非常大的。甚至在美國(guó)這種醫(yī)生并不是非常忙碌的環(huán)境下，也會(huì)出現(xiàn) 12000 次以上的誤診結(jié)果。更不用提那些超飽和工作量的國(guó)家的醫(yī)生，再加上醫(yī)療資源不平衡，誤診率更是居高不下。

有數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，從 2012 年的 500PB 到 2020 年的 25000PB（一個(gè) PB 是 1024TB），醫(yī)療數(shù)據(jù)正呈爆炸性的增長(zhǎng)，單靠人是無(wú)法消化這么大信息量。所以這 25000PB 里面的 99% 是需要計(jì)算機(jī)和 AI 來(lái)消化的。

AI技術(shù)的出現(xiàn)很好的解決了醫(yī)療數(shù)據(jù)爆炸和減少醫(yī)生的流程工作量和誤診率。AI在影像診斷上的典型的工作流程：一個(gè)病人做 CT 掃描和核磁共振，病人只需躺在機(jī)器里，影像會(huì)自動(dòng)上傳到醫(yī)院的云服務(wù)器上，通過 AI 進(jìn)行分析，在沒有人工干預(yù)的情況下，就可以出一份就像醫(yī)生撰寫的、具有自然語(yǔ)言的報(bào)告，醫(yī)生只需在最后簽字審核。

隨著信息網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展，人們對(duì)就醫(yī)觀念的改變，越來(lái)越多的人借助互聯(lián)網(wǎng)來(lái)進(jìn)行醫(yī)療診斷，也就是互聯(lián)網(wǎng)輕型的診前環(huán)節(jié)問診。目前這個(gè)市場(chǎng)達(dá)到了2000萬(wàn)人，在未來(lái)的五年中可能增長(zhǎng)到2~3億的規(guī)模。

體素科技的心臟核醫(yī)學(xué)項(xiàng)目就是針對(duì)診前環(huán)節(jié)問診市場(chǎng)的案例，目前已經(jīng)成功應(yīng)用于美國(guó)預(yù)防心臟病類的診斷系統(tǒng)。心臟核醫(yī)學(xué)是用來(lái)評(píng)估得了冠心病的人是否缺血？是不是值得做支架和搭橋手術(shù)？傳統(tǒng)的診斷都是拍CT等影像，再由醫(yī)生根據(jù)自己的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行判斷，醫(yī)生不是萬(wàn)能的，同樣的影像，醫(yī)生每次看都可能有不同的結(jié)果，這是因?yàn)橛跋裼泻芏嘣肼暎泻芏嗖淮_定的現(xiàn)象，這期間耗費(fèi)了醫(yī)生和病患很多的時(shí)間。

心臟核醫(yī)學(xué)是將心臟病的分析做成一個(gè)全自動(dòng)的量化工程。按美國(guó)協(xié)會(huì)的標(biāo)準(zhǔn)，用系統(tǒng)去跟蹤心臟的左心室跳動(dòng)，把左心室代謝的分?jǐn)?shù)用一些量化的指標(biāo)打出分來(lái)，去對(duì)比心臟在受壓情況以及平靜狀態(tài)之下兩個(gè)分?jǐn)?shù)的區(qū)別，這樣就可以客觀穩(wěn)定的做出一模一樣的結(jié)果，因此整個(gè)診療就變成幾秒鐘的時(shí)間。很好的解決了醫(yī)生的主觀程度，包括勞累，疲勞，經(jīng)驗(yàn)不足等問題。

現(xiàn)在人們?cè)降讲欢氖聞?wù)，都喜歡上網(wǎng)搜索，包括身體上的不舒服癥狀，大部分人都喜歡上網(wǎng)搜索答案，這就誕生了很多的在線網(wǎng)上問診平臺(tái)，問診的數(shù)據(jù)很龐大，但是在線醫(yī)生數(shù)量是飽和的。這個(gè)時(shí)候，如果通過 AI 對(duì)問診的數(shù)據(jù)做一個(gè)簡(jiǎn)單的分流和初步的分析?；蛘甙?AI 用到內(nèi)部運(yùn)營(yíng)管理方面，把一些病人拍的不標(biāo)準(zhǔn)的信息，進(jìn)行自動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)化后再發(fā)給醫(yī)生；反過來(lái)，AI 可以幫病人找到一位最適合的醫(yī)生，達(dá)到醫(yī)生和病人的雙重滿意。這樣的商業(yè)模式是一個(gè)對(duì)輕問診平臺(tái)入口的重塑，讓它變得更加直觀，貼近患者的使用習(xí)慣；再就是他內(nèi)部吞吐量以及服務(wù)的響應(yīng)時(shí)間的優(yōu)化，這些增長(zhǎng)也是 AI 公司的機(jī)會(huì)。

無(wú)論是技術(shù)、人才還是AI市場(chǎng)需求，中國(guó)都領(lǐng)先于全球。在人工智能時(shí)代，如何利用AI技術(shù)成功應(yīng)用于醫(yī)療行業(yè)，解決中國(guó)醫(yī)療行業(yè)的難題？這將是中國(guó)AI公司的另一個(gè)發(fā)展機(jī)會(huì)。