投资人说

人工智能将在医疗健康领域全面开花

      最近， AlphaGo和柯洁的人机围棋大战很火，最终的结果如大家所知人类以0比3不敌人工智能。赛后， AlphaGo的开发团队表示，此次围棋峰会将是AlphaGo参加的最后一场赛事。从今以后，AlphaGo的研发团队将把精力投入到其它的重大挑战中，研发出高级通用算法，为科学家们解决最复杂的问题提供帮助，比如包括找到新的疾病治疗方法。

      将人工智能和大数据应用于医疗健康领域一定是大势所趋，事实上，人工智能对于医疗健康领域中的应用已经非常广泛。从应用场景来看，人工智能对于医疗健康领域中的应用主要分成了虚拟助理、医学影像、药物挖掘、营养学、生物技术、急救室/医院管理、健康管理、精神健康、可穿戴设备、风险管理和病理学。

      众所周知，由于医学从一个主要依靠直觉、经验、症状来治疗的领域，所以信息数据一直是这个领域的核心。可是，如果仅仅依靠医生个体去收集掌握这些信息数据，难免会出现数据不够全面、收集周期过长、误差大的问题，从而影响医疗事业的开展。在人工智能和大数据出现以前，这几个难题一直是医疗领域的重点难题。当人工智能和医疗大数据发展起来后，这些难题也就迎刃而解了。

      人工智能和大数据的出现，除了能大大缩短获取医学信息数据的时间，对于辅助医生诊断，也具备重大意义。诊断和治疗是医学的两个重要环节，而诊断又是治疗的基础和前提。诊断的本质就是区分，区别不同的疾病是认识疾病原因的基础。当我们拥有足够有质量的医疗数据后，就具备了做出正确诊断的条件，而人工智能的深度学习就可以发挥作用。所谓深度学习就是从大数据中发现规律，归纳总结出带有规律性的差异，从而进行诊断。人工智能与人脑相比的优越性在于，可以更高效地处理海量数据，迅速找到一些特征和规律。

      另外，拥有人工智能的机器人，还可以弥补医生个体在这点上的不足。上千本医学著作和医学案例，一个主治医生要花10来年的时间才能钻研透，而人工智能则可以在短短几秒内将这些海量信息“阅读”完毕，并牢牢掌握。时间周期上的大大缩短，对于医学诊治而言，更易于寻找线索，及早确诊治疗方案。

      当然，人工智能目前还无法取代医生帮患者诊断，它的出现更大的意义在于提高了医疗行业的效率。人工智能在医疗领域的迅速发展，并不是为了和医生“唱反调”，更不是医生的“敌人”，相反它扮演的是一个辅助的角色，让有限的医疗资源发挥更大的价值。在不久的将来，让越来越多的医生工作更高效，更准确，获得更充足的学习或休息时间，更好地完善自己在医学领域的技能认知，让他们有更多的时间投入到更高精尖的医学层面。