醫(yī)學是一門靠歸納邏輯、經(jīng)驗學習、循證運用的學科，人工智能在這個行業(yè)可以發(fā)揮重要作用，例如僅憑觀察無法了解病人的情況，通過醫(yī)學影像有助于病灶的檢出和診斷。隨著AI＋醫(yī)療的進一步融合、深入，政策和資金層面的大規(guī)模投入，AI輔助技術(shù)也在多個醫(yī)療細分領(lǐng)域提供了幫助。

醫(yī)學影像識別：一秒萬片的速度

影像是輔助醫(yī)生診斷的工具，有數(shù)據(jù)顯示，70％的臨床診斷需要借助專業(yè)的醫(yī)學影像。影像醫(yī)生在人手緊張，同時又要面對大量復雜的影像情況下，難免漏診誤診。而人工智能可以把影像診斷結(jié)果量化、標準化，提高醫(yī)生的效率，降低誤診、漏診率，并為臨床提供指導。

近期，英國倫敦大學學院研究人員發(fā)布了一個基于云計算的人工智能系統(tǒng)，可快速分析實時傳輸?shù)哪c鏡圖像，識別其中哪些腸息肉有可能癌變，幫助醫(yī)生更好地制定治療方案，提升療效。引入衛(wèi)星技術(shù)后不同地方的醫(yī)院和診所都可以接入云計算平臺，這意味著新開發(fā)的人工智能系統(tǒng)即便在偏遠的鄉(xiāng)村等地區(qū)也可高效部署。

目前這個項目已獲得英國政府的資助。英國政府一個重要目標是到2033年，通過該技術(shù)創(chuàng)新每年避免超過2萬例癌癥相關(guān)死亡病例的發(fā)生。

目前我國醫(yī)學影像數(shù)據(jù)的年增長率約為30％，而放射科醫(yī)師數(shù)量的年增長率為4．1％，其間的差距是25．9％，放射科醫(yī)師的數(shù)量增長遠不及影像數(shù)據(jù)的增長。通過AI的方式輔助影像科醫(yī)師進行診斷將滿足市場剛需。

智能診療：拒絕誤診

人工智能具有模擬醫(yī)生的診治思維和推理過程的能力，并且在記憶力、運算速度和精度上都可以優(yōu)于人類。人類大概有七八萬種疾病，一個醫(yī)生擅長的領(lǐng)域可能只有幾十種，而機器能夠不斷地閱讀文獻，在里面找規(guī)律�；�于人工智能開發(fā)的智能診療系統(tǒng)能為醫(yī)生提供實效、實時的決策支持，可以提高廣大經(jīng)驗不足的醫(yī)療工作者的工作能力。

以往，緊缺優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源與疑難雜癥如何匹配，這一問題很難求解。將頂尖醫(yī)學專家的知識和診治經(jīng)驗進行快速復制，設計創(chuàng)造岀模擬專家診治思維的“智能診療系統(tǒng)”對于基層醫(yī)生來說幫助巨大，輔助基層醫(yī)生進行臨床的診斷和治療，起到“醫(yī)生助手”的作用。