隨著人工智能的發(fā)展，漸趨成熟的AI技術(shù)正逐步向“AI+”進(jìn)行轉(zhuǎn)變，醫(yī)療作為生活構(gòu)造重要一環(huán)，自然而然也就成了一個(gè)關(guān)注點(diǎn)。而談及當(dāng)前AI+醫(yī)療的具體應(yīng)用，主要還是集中在機(jī)器人和機(jī)器學(xué)習(xí)兩塊。
據(jù)消息稱，微軟開發(fā)了一個(gè)能夠“消化”每年發(fā)表的所有論文的機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目Hanover。
目前，Hanover正在俄勒岡衛(wèi)生科學(xué)大學(xué)Knight癌癥研究所被投入使用，于自動(dòng)分析研究論文中的數(shù)據(jù)以及臨床試驗(yàn)、影像學(xué)診斷報(bào)告、電子醫(yī)療記錄的基礎(chǔ)上，以尋求能夠有效治療急性骨髓性白血病的藥物、預(yù)測(cè)藥物的有效性，并為病患制定個(gè)性化治療方案。
其實(shí)，在AI+醫(yī)療的深度領(lǐng)域（診斷治療），谷歌、IBM早已比微軟先幾步進(jìn)行布局。其中，IBM更是逐漸打開了自己的市場(chǎng)，譬如上個(gè)月，就有21家中國(guó)醫(yī)院引入IBM的認(rèn)知技術(shù)，以輔助癌癥的診療。而隨著科技巨頭微軟的此次入局，我們可以了解到，AI+醫(yī)療正漸漸受到行業(yè)的重視。
正在進(jìn)行時(shí)的AI+醫(yī)療
隨著人工智能的發(fā)展，漸趨成熟的AI技術(shù)正逐步向“AI+”進(jìn)行轉(zhuǎn)變，醫(yī)療作為生活構(gòu)造重要一環(huán)，自然而然也就成了一個(gè)關(guān)注點(diǎn)。而談及當(dāng)前AI+醫(yī)療的具體應(yīng)用，主要還是集中在機(jī)器人和機(jī)器學(xué)習(xí)兩塊。
在醫(yī)療領(lǐng)域的部署上，機(jī)器人以手術(shù)和看護(hù)為主，其中又以手術(shù)機(jī)器人“達(dá)芬奇”為典型代表。
憑借靈活的關(guān)節(jié)、多功能的機(jī)械臂以及高分辨率的三維圖像處理設(shè)備，達(dá)芬奇機(jī)器人已協(xié)助醫(yī)生完成了多項(xiàng)手術(shù)。就在近日，它還幫助醫(yī)生為一名年僅20個(gè)月大、身患先天性腎臟畸形的嬰兒成功進(jìn)行了微創(chuàng)手術(shù)。
至于機(jī)器學(xué)習(xí)，除了不能做手術(shù)，它幾乎可以被稱為“全能醫(yī)生”，從診斷到治療方案一手抓。
比如IBM開發(fā)的Watson>此外，還有智能穿戴、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別等多項(xiàng)AI技術(shù)正在被人們引入醫(yī)療領(lǐng)域?；诖?，我們是否可以猜測(cè)，AI的下一個(gè)“藍(lán)海”就是智能醫(yī)療？
智能醫(yī)療是AI的下一個(gè)藍(lán)海
“AI+”有多種可能性，但為何鎂客君偏說(shuō)智能醫(yī)療是AI的下一個(gè)藍(lán)海呢？主要還是基于兩個(gè)因素的考慮：
首先就是巨頭的入局以及投資者的目光走向。
加上微軟，目前已有4家科技巨頭進(jìn)入智能醫(yī)療，其余三家分別為谷歌、IBM和蘋果。隨著這些擔(dān)當(dāng)“行業(yè)風(fēng)向標(biāo)”的科技巨頭的紛紛加入，哪怕項(xiàng)目再冷門，一直跟在他們身后的行業(yè)追隨者們也會(huì)將目光投放在該領(lǐng)域，從而有所動(dòng)作。
并且，依靠著品牌知名度，非行業(yè)的普通大眾也會(huì)被項(xiàng)目吸引一部分注意力，緊接著引起廣泛熱議，而這也將成為推動(dòng)行業(yè)人士在特定領(lǐng)域內(nèi)大展拳腳的一股力量。
另外，CB Insights日前重新整理出一份醫(yī)療領(lǐng)域AI創(chuàng)業(yè)圖景，統(tǒng)計(jì)了全球活躍其中的92家初創(chuàng)公司。
據(jù)統(tǒng)計(jì)，僅僅4年的時(shí)間，人工智能醫(yī)療公司的融資交易就從2011年的10起增加到2015年的60起。參照這些數(shù)據(jù)，我們可以看到，注重利益的投資者正將目光轉(zhuǎn)向智能醫(yī)療領(lǐng)域，由此也說(shuō)明了“AI+醫(yī)療”是具有前景性的。
其次就是基礎(chǔ)技術(shù)、設(shè)施的逐漸完善。
以微軟Hanover用機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)藥物的有效性，并為病患制定個(gè)性化治療方案為例，在預(yù)測(cè)、制定方案之前，Hanover需要“閱讀”大量的資料，然后進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析以得出最終結(jié)果。
對(duì)人類而言，大量數(shù)據(jù)的搜集和整理分析工作是非常耗時(shí)耗力的，但在云儲(chǔ)存與云計(jì)算的幫助下，再多的數(shù)據(jù)也只是分分鐘的事兒，從根本上提高診斷效率。
作為“云”的兩項(xiàng)最基本服務(wù)，“云儲(chǔ)存與云計(jì)算”的性能已發(fā)展的相當(dāng)成熟，而共享服務(wù)更是在醫(yī)院與醫(yī)院、醫(yī)生與患者之間搭建了一個(gè)平臺(tái)，通過(guò)數(shù)據(jù)分享讓患者的診斷更為全面。