作者 | Harper
审核 | gongyouliu
编辑 | auroral-L
上次跟大家说完了AI在智慧金融领域的作用，今天与大家谈一谈智慧医疗领域。
人工智能对人类最有意义的帮助之一就是促 进医疗科技的发展，算法和大数据为人类自身的健康服务， 让智慧医疗成为未来人们抵御疾并延长寿命的核心科技。
很多年前，还处于萌芽期的人工智能技术就对药物的研发起过积极化 用。世界上第一个专家系统程序Dendral就是一个由斯坦福大学的研究者用Lisp语言写成的，帮助有机化学家根据物质光谱推断未知有机分子结构的程序。这个程序衍生出了许多判断有机物分子结构的变种。相关算法在20世纪60年代到70年代就开始被用于药物的化学成分分析和新药研制。
今天，在制药领域，以深度学习为代表的人工智能技术可以发挥比 六七十年代时大得多的作用。一家总部位于 伦敦的名为BenevolentAI的创业公司，就在做一个有趣的尝试:他们让人工智能系统阅读存储在专利数据库、医疗数据库、化学数据库中的专利、数据、技术资料，以及发表在医药学期刊上的论文，通过机器学习来寻找潜在的可用于制造新药的分子式或配方。
对于人工智能为制药业提供的帮助，《经济学人》 撰文评论道：“制药公司越来越难在寻找新产品方面取得突破，原因之一是大多数明显有用的分子已被发现，这导致开发周期长，失败率高。同时，科学成果的数量每九年翻一番，要理解所有不同类型的数据已非人力所及，这正是AI可以发挥作的地方--它不仅可以‘摄取'从论文到分子结构、基因组序列和图像的 一切信息， 还能自主学习，建立关联，形成假设。AI可以在几周内阐明突出的关联，提供新的想法，而人类要想取得同样的成果，可能会穷尽毕生之力。
大数据和基于大数据的人工智能。为医生辅助诊断疾病提供了最好的支持。根据硅谷银行2016年9月举办的HealthyTech活动对超过200名医疗或相关行业创业公司高管的调查，有46%的被调查者认为大数据是未来医疗行业里 最有前景的技术，而35%的被调查者则认为人工智能是 最有前景的技术。
IBM则将其著名的人工智能系统Watson用于辅助癌症研究。IBM公司联合了20多个顶尖的癌症研究机构，用这些机构提供的大数据，来教会Wason 理解基因学和肿瘤学。研究小组只花了一个星期， 就教会Watson读完了2500篇医学论文。
用AI来辅助疾病诊断，并不是要在所有领域都超越顶尖医生。其实，AI可以给经验不足的医生提供帮助，减少因为经验欠缺而造成的误诊。或者，AI可以帮助医生提高判读医疗影像、病理化验结果的效率，让高明的医生可以在相同时间内给更多的病人提供服务。随着基因测序和基因诊疗技术的完善，AI技术还可以帮助医生针对每个人的基因序列，制订个性化的医疗方案。更重要的是，在AI的帮助下，顶尖的医生和科学家可以腾出时间来，从事那些真正有挑战性的科学研究。
与其他行业的大数据相比，获取高质量的医疗影像数据相对比较困难。不同医疗机构的数据，目前还很少互通、共享。而单个医疗机构积累的数据往往不足以训练出有效的深度学习模型。此外，使用医疗影像数据进行人工智能算法的训练还涉及保护病人隐私等非技术问题。因此，在基于医疗影像的智能诊断方面，无论是数据还是算法，都还有相当大的提高空间。
所以让我们期待在不久的将来，看到AI成为医生的得力助手。
