本文摘要：“有时能医治，经常去减轻，总是去恳求。

“有时能医治，经常去减轻，总是去恳求。”这句名言被指出简练地阐述了医学的本质，它刻有在长眠於美国马利亚拉纳克湖畔的结核病疗养先驱爱德华·利文斯顿·特鲁多医生的墓碑上。一百多年过去了，医学每天都在再次发生着革命性的变化，特别是在在人工智能的赋能下，医学的技术性获得了前所未有的提升。

有美媒日前称之为，中国将人工智能运用於医学领域的步子领先於美国，有130多家企业在利用人工智能提升中国医疗系统的效率，并似乎美国的企业应当更好地将AI应用于於医疗领域。几天后的2月20日，谷歌大脑研究人员宣告可以用于深度自学分析大量（数万级别）的视网膜图像，以此预测心血管疾病脑溢血的风险，取得人体解剖学和疾病变化之间的联系。据信，这是医生此前几乎不告诉的临床和预测方法。AI医师助理接棒人体身体健康“守护者”的前进过程，或许早已开始读秒，在深度自学、迁入自学等不断涌现的新人工智能技术中，AI或许迅速就能悉数掌控医生的技术，并有可能更加精妙。

顶级会计师事务所普华永道的涉及报告指出，“人工智能最初有可能被作为人类医生的辅助措施来接纳，持续性的互相配合将提升医疗系统的准确性，未来人类将有充足信心几乎许可AI系统展开自律操作者”。把病人的身体和生命转交机器人……这样的想象不会会让特鲁多医生深深泪流满面，又或者是击节赞叹？初级阶段：距确实的“AI＋医疗”另有距离“普华永道去年10月公布的全球AI报告分析了各个主要行业不受人工智能技术发展的影响，指出影响仅次于的是医疗身体健康和生物制药产业。”北京自知无限人工智能研究院CEO高迪说道。

实质上，从2011年开始，医疗领域仍然在AI行业应用于中位於前茅，国际数据公司在其《全球半年度理解／人工智能开支指南》中将医疗人工智能列入2016年更有最多投资的领域之一，这个趋势并没减慢。投资的热度、业态的兴盛，使得AI在医疗领域的应用于完全月月创下人们的了解——从最开始的人形“晓医”为患者问问题、可行性分诊，获取就医流程、科室方位等信息，到去年11月，科大讯飞“智医助理”机器人以456分的成绩通过了临床执业医师考试，再行到“火眼金睛”的肺部结节等图像识别系统的应用于，AI落地医疗目前正在为一线医生减少劳动强度，并协助医疗资源覆盖面积到偏远地区。尽管变革相当大，但距离确实的“人工智能＋医疗”还有一定的距离。

目前很多案例并不简洁，北京自知无限人工智能研究院首席科学家、欧洲科学院院士汉斯·乌思克尔特坦言，人工智能以数据为生命线，目前连最基础的医学信息提取都是十分艰难的事情。“从非结构化数据当中萃取信息，是十分最重要的工作。非结构化数据可以是影像，也可以是文本。”汉斯说道，将来源有所不同的数据与明确病例关联，进而展开研究。

“这些数据必须在机器内部互相理解，比如手术报告，医生不会以个性化的语言书写，除了真凶外，医生还不会写他猜测的信息，驳斥的信息等，如何将这些信息提取出来，展开分门别类的分析呢？”汉斯讲解，很多医疗领域从业者早已创建了相当大的知识库，比如牵头医疗语言系统，这是一个十分大的科学知识体系，有18万有所不同的概念，却是一个小型的“科学知识图谱”，作为基础架构更加待联合完备。汉斯回应，在医学领域AI从3个方面大展拳脚：一是临床研究，二是药理学涉及研究，三是协助医生取决于有所不同因素，依据数据明确提出建议。“我们把它叫做决策反对，而不是决策本身。

”汉斯特别强调，因为最后的决策总是要由医生作出的。此外，也有另辟蹊径的突破，汉斯谈到，在柏林有一个病人手脚都无法一动，通过脑机模块的科学实验，机器协助他与人展开沟通交流，有了机器和人脑的交互，他就可以新的和世界展开交流。

发展关键：数据累积是已完成任务的前提“我们医院有专门的病案数据统计资料部门，累积了大量的患者基本情况和他们的疾病诊断、化疗等数据，数据统计资料部门计划通过对这些数据的分析更佳地为化疗患者获取反对。”北京大学肿瘤医院季新强说道。以北京大学肿瘤医院为代表，很多医院都创建了数据中心，将疾病的信息累积一起，用於挖出分析。

在北京西山，中国医学科学院阜外医院基於专业的私有云搭起起国家级、可分享延伸的身体健康医疗大数据和生物样本库平台，通过深度挖出、利用数据样本，目的协助医生精准化疗，并找寻新药靶点，命令功能基因位点。数据累积是AI以求已完成任务的前提。

在谷歌大脑对於从视网膜图像，相结合各种因素如年龄、性别、吸烟史、血压等，预测心血管疾病风险的任务中，系统用于了130000个视网膜图像展开训练。找到传统方法感官将近的细节，中国科学家们也在展开前沿的研究。中国科学院软件所研究员田丰讲解，他的团队在国家重点研发计划的反对下正在研发各种医用级的穿着设备，“在传统的帕金森病临床过程中，医生不会让患者在纸上连线、画螺旋以辨别病情。而有了传感器的笔可以观测到使用者的用笔压力变化、用笔方式等之前收集将近的信息，我们找到这些也和帕金森病的前期征兆有关”。

“手部姿态的提供，正在试点应用于於智能诊室中，协助医生临床神经系统方面的疾病”，田丰说道，项目参予单位协和医院正在展开试点应用于，更进一步的研究还在第一时间。终极形态：AI医生也许会确实来临尽管达芬奇外科机器人早已用于微创的方法，实行了多台简单的外科手术，但研究公众身体健康传播多年的顶尖学者田向阳却指出并无法将病人转交机器人。他在《医患同心医患交流手册》一书中写到：“医乃仁术，医学是仁爱的。

”“医学首先是人文的，而不是技术的。”田向阳由故事谈起，二战时纳粹集中营中有一位犹太医生，他看见一位刚刚被毒打过的犹太同胞因为疼痛而大声喊叫和惊醒，但因为没救治器具而心急如焚，他在不得已中潜意识地把对方倾在怀里，而就在此时，奇迹经常出现了，病人急遽暂停了呼喊和惊醒，一下子安静下来，脸上遮住安静的表情，好像他不痛了，好像身体上轻伤一下子好了。

这个故事于是以不应了文章结尾的那句话，技术上的医治只是医学的“有时”。田向阳讲解，在身体健康的影响因素中，技术性医疗服务占到比将近10％，还有人类生物学因素、社会与物质环境因素、心理不道德因素等。

现代循证医学为人类身体健康问题的解决问题获取了最重要的指导思想，但是询证医学并非完美无缺，如通过AI技术取得的有效性证据是99％，那对於科於1％的患者来说毕竟100％的伤痛和意外。“人是世界上最仪器、简单、脆弱的生命体，某种程度的疾病在有所不同的个体上展现出迥异，一种疾病在同一个体上的有所不同阶段区别极大，医学说到底是人学，不是机械学、物理学，也不是生物学、细胞学和疾病学，医学比任何一个学科都要简单得多。人的问题必需靠人解决问题，全然依赖技术是权宜之计的。

”田向阳回应忧虑，过度倚赖人工智能技术，不会把滋长着人文温情的医学变为冷冰冰的技术，把寒冷的医院变为人体修理厂，违背医学的“初心”，最后可能会造成医学的异化。在医疗领域，人工智能的应用于具备辽阔的前景，如疾病诊断、病因推测、化疗方案甄选、仪器手术等，但前提是必需由医生来操纵，任何人工智能技术都不能是人脑和人手的伸延，是协助医生解决问题患者身体健康问题的工具。

可见，AI医疗的最后一步，是最很远的一步。

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