人工智能会和医生 “对局” 吗
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2016 年年初，AlphaGo 击败了前世界第一的围棋选手李世石，使人工智能这个名词赚足了眼球。而最近，一台披着 “Master” 马甲的人工智能，在网上以 60 胜 0 负的成绩 “狠虐” 了一番中日韩三国围棋高手后，才揭秘自己就是升级版的 AlphaGo。正如刚刚举办的美国拉斯维加斯消费电子展(CES)所展示的一样，智能融入互联万物被认为是未来技术发展的一大趋势。
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，最大的特点是能像人那样思考，也有超过人类智能的潜力。
人工智能发展 60 年来，无数科研工作者默默耕耘，不仅成就了 AlphaGo，也使其在很多领域都有让人惊奇的表现，比如在关乎每个人的健康医疗领域。
总的来说，人工智能在健康医疗领域的机遇主要有七大方向：一是提供临床辅助诊断等医疗服务，应用于早期筛查、诊断、康复、手术风险等评估场景;二是医疗机构的信息化，通过数据分析，帮助医疗机构提升运营效率;三是进行医学影像识别，帮助医生更快更准地读取病人的影像所见;四是助力医疗机构大数据可视化及数据价值提升;五是在药品研发领域，解决药品研发周期长、成本高的问题;六是健康管理服务，通过包括可穿戴设备在内的手段，监测用户个人健康数据，预测和管控疾病风险;七是在基因测序领域，将深度学习用于分析基因数据，推进精准医疗。
目前，市面上比较常见并且高效运转的，主要是自然语言理解类辅助诊断系统和医学影像识别类辅助诊断系统两个领域。
在自然语言理解类辅助诊断系统领域，国内外有多家公司在长期耕耘，其中 Watson 知名度较高。2011 年 2 月 14 日 Watson 问世，并且开始对医学知识的学习和研究，经过了 4 年多的训练，学习了 200 本肿瘤领域的教科书，290 种医学期刊和超过 1500 万份的文献后，Watson 开始被应用于临床，在肺癌、乳腺癌、直肠癌、结肠癌、胃癌和宫颈癌等领域向人类医生提出建议。
2015 年，Watson 用了 10 分钟左右的时间为一名 60 岁女性患者诊断出白血病，并向东京大学医科学研究所提出了适当的治疗方案。
在医学影像识别类辅助诊断系统领域，国内外也有多家公司不断涌现，百花齐放。2012 年，ImageNet 竞赛中，深度神经网络在图像识别领域的表现远远超过传统算法，也超过普通人在图像识别领域的辨识能力。随着互联网大数据的积累和硬件计算能力提升到临界点，深度学习作为实用技术走上历史舞台。摆脱了算法和计算能力的困扰之后，人工智能深度神经网络开始了飞速发展。
医学影像是医生判断疾病的一个重要手段，放射科、病理科等擅长读图的医生数量增长率和诊断效率急需提升，成为很多医疗机构的心病。医疗领域人工智能团队 Airdoc，目前已经掌握世界领先的图像识别能力，结合数学、医学知识和人工智能深度学习算法后，在人类医学专家的帮助下，在心血管、肿瘤、神内、五官等领域建立了多个精准人工智能医学辅助诊断模型，取得了良好的进展。
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