近年來，人工智能非常熱門，人們一直在談?wù)摕o人駕駛、智能家居，而忽視了已經(jīng)登陸大數(shù)據(jù)時代的智慧醫(yī)療。
目前，大數(shù)據(jù)已應(yīng)用于智能醫(yī)療體系，使患者更容易就醫(yī)，更有效的診斷疾病，更準(zhǔn)確的醫(yī)療信息。更快更準(zhǔn)確的在醫(yī)療行業(yè)進(jìn)行多點布局。
大數(shù)據(jù)＋時代的智慧醫(yī)療
目前，國內(nèi)智能醫(yī)療技術(shù)相對成熟。許多三甲醫(yī)院都推出了“人工智能輔助診斷系統(tǒng)”。智能系統(tǒng)作為機(jī)器人醫(yī)生呈現(xiàn)在公眾面前。通過固定形式的問題和患者互動，根據(jù)癥狀發(fā)布檢查表。測試結(jié)果出來后，系統(tǒng)自動發(fā)出診斷結(jié)論，一線臨床醫(yī)生確認(rèn)結(jié)論。
據(jù)了解，該機(jī)器人上周已與國內(nèi)200多名醫(yī)學(xué)專家進(jìn)行了PK，在時效性方面取得了明顯優(yōu)勢。工人們將100個病人的數(shù)據(jù)輸入機(jī)器人，連接到現(xiàn)場的天河超級計算機(jī)，在4.8秒內(nèi)完成。出乎意料的是，機(jī)器人的診斷與醫(yī)生最初的診斷完全一致。
今年三月，谷歌的人工智能就在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域取得了顯著的成果。該公司開發(fā)了一種人工智能算法，可用于診斷乳腺癌。人工智能和醫(yī)療專家已經(jīng)被用來分析130個乳腺癌切片來發(fā)現(xiàn)腫瘤。
人工智能在這個項目上的表現(xiàn)超過了人類。人體醫(yī)學(xué)專家花了30個小時對130張切片進(jìn)行分析和診斷，最終的診斷準(zhǔn)確率為73.3%。而人工智能僅用了很短的時間就給出了診斷結(jié)果，準(zhǔn)確率為88.5%，比人類高15.2%。
大數(shù)據(jù)時代醫(yī)學(xué)人工智能的三個問題
首先，大數(shù)據(jù)時代需要改變理解和處理疾病的方式：
在現(xiàn)代醫(yī)學(xué)治療中，根據(jù)患者的病史、癥狀、體征和實驗室診斷，患者的遺傳背景、基因組數(shù)據(jù)、環(huán)境背景因素以及對主要疾病監(jiān)測指標(biāo)的持續(xù)觀察和亞組分析往往被忽視，包括目前常規(guī)的醫(yī)學(xué)診斷。診斷和治療通常基于疾病的遺傳特征，而忽略了最基本的信息。
隨著醫(yī)學(xué)知識的不斷積累、專業(yè)的細(xì)化和分化，在大數(shù)據(jù)時代必將朝著大數(shù)據(jù)的整合和系統(tǒng)化的方向發(fā)展。更專業(yè)的人機(jī)合作，實現(xiàn)對患者的最全面的診斷。
第二，大數(shù)據(jù)時代應(yīng)該改變醫(yī)學(xué)評估的整個方式：
改革開放30年來，我國經(jīng)濟(jì)實力的積累，醫(yī)療資源配置的增加，醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)的整體可獲得性不斷提高。
不僅醫(yī)療結(jié)果本身，而且臨床精神面貌，不僅是患者的并發(fā)癥和死亡率，還有醫(yī)生報告，醫(yī)院報告，賬單生成。使用數(shù)據(jù)來提高醫(yī)生自我學(xué)習(xí)改善臨床實踐的能力，提醒大數(shù)據(jù)。
第三，在大數(shù)據(jù)時代，有必要改變培養(yǎng)醫(yī)學(xué)生的觀念：
傳統(tǒng)的醫(yī)學(xué)模式在大數(shù)據(jù)時代形成了一個新的體系。過去，專業(yè)訓(xùn)練使醫(yī)生對數(shù)據(jù)的理解越來越有限。我們需要從僅僅積累醫(yī)療經(jīng)驗轉(zhuǎn)向積累醫(yī)療數(shù)據(jù)，這是醫(yī)療大數(shù)據(jù)時代所必需的，也是制定各種醫(yī)療方針?biāo)匦璧摹?/p>
作為一名醫(yī)生，他需要改變主意，接受人腦和計算機(jī)的結(jié)合。今后，每一位醫(yī)生都應(yīng)該熟練地使用智能工具來處理大量的信息，以便找到更準(zhǔn)確的診斷和治療方案。
醫(yī)學(xué)人工智能的發(fā)展趨勢
那我們下一步應(yīng)該怎么做？人工智能的趨勢在哪里？
一、智慧醫(yī)療衛(wèi)生正處于數(shù)字化的轉(zhuǎn)折點
互聯(lián)網(wǎng)女王Mary Meeker2017年發(fā)布的互聯(lián)網(wǎng)趨勢報告認(rèn)為，醫(yī)療保健和醫(yī)療保健已經(jīng)進(jìn)入了一個數(shù)字轉(zhuǎn)折點：醫(yī)療行業(yè)顯示數(shù)據(jù)輸入和數(shù)據(jù)積累出現(xiàn)了爆炸性增長。88%的消費者至少使用一種數(shù)據(jù)保健工具（遠(yuǎn)程醫(yī)療、可穿戴設(shè)備）。
一方面，數(shù)據(jù)的增長縮短了醫(yī)學(xué)研究的創(chuàng)新周期，加快了藥物臨床試驗的周期，提高了診斷的準(zhǔn)確性和治療的準(zhǔn)確性。
二、數(shù)據(jù)是發(fā)展的關(guān)鍵
數(shù)據(jù)是“醫(yī)療+人工智能”產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵。小智君認(rèn)為，醫(yī)學(xué)與人工智能結(jié)合的關(guān)鍵在于“算法有效數(shù)據(jù)”。先進(jìn)的算法提高了數(shù)據(jù)處理的效率和識別的準(zhǔn)確性，而有效的數(shù)據(jù)是先進(jìn)算法應(yīng)用的基礎(chǔ)。
目前，深度學(xué)習(xí)等算法的發(fā)展已相對成熟，醫(yī)學(xué)數(shù)字的“數(shù)量”和“質(zhì)量”是阻礙醫(yī)學(xué)應(yīng)用中人工智能發(fā)展的主要原因。
三、智能診斷和醫(yī)學(xué)圖像識別已經(jīng)成熟
智能診斷和醫(yī)學(xué)圖像識別是“人工智能+醫(yī)學(xué)”發(fā)展的兩個成熟領(lǐng)域。
目前比較成熟的領(lǐng)域包括“智能診斷”和“醫(yī)學(xué)圖像識別”領(lǐng)域。這兩個領(lǐng)域的發(fā)展將分別增加“門診”和“影像科室”的醫(yī)療資源供應(yīng)。解決當(dāng)前醫(yī)藥行業(yè)供需矛盾突出。
總結(jié)：
在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)有著廣泛的應(yīng)用，包括疾病預(yù)防、臨床應(yīng)用、網(wǎng)絡(luò)醫(yī)療等。可以說，醫(yī)療大數(shù)據(jù)是未來醫(yī)療領(lǐng)域的發(fā)展趨勢。目前，在大數(shù)據(jù)在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用方面，我國還處于起步階段，需要政府、醫(yī)院和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)人員的共同努力，才能讓大數(shù)據(jù)在醫(yī)療領(lǐng)域發(fā)揮作用。
