．未來醫療已來，AI如何輔助醫生診斷疾病

Google’s AlphaGo Can Shape The Future Of Healthcare - The Medical Futurist

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來源：數據之王

這是醫療最好的時代，這是AI醫療最好的時代。

自從去年AlphaGo在圍棋領域戰勝了人類選手李世石，人工智慧(AI)傳遍了大街小巷，之後隨著AI在各行各業取得各種成果，持續升溫，醫療便是人工智慧主要應用領域之一。

日前，在上海醫師協會眼科醫師分會2017年年會上，醫療領域人工智慧領先企業Airdoc創始人張大磊，就人工智慧在眼科的應用和上海眼科醫生展開了深入的探討。

AI在醫療領域的應用

人工智慧是用機器，模擬人類大腦神經元的工作方式，從而像人類一樣思考和掌握學習的智慧。和人類相比，人工智慧具有快速，大量運算和不會疲憊等特點，可以在很多領域為人類提供幫助。

和很多行業不同，醫生是一個十分需要經驗的行業，需要掌握無數先輩積累下來的醫學知識，並且在臨床工作中不斷驗證理論、積累經驗，基於深度學習的AI從某些角度和醫生一樣，都需要大量的學習從而掌握知識，並且在實踐中不停完善算法模型。

「醫療領域的人工智慧主要有兩個方向，一個是基於自然語言處理，根據病歷和症狀診斷疾病;；一個基於電腦視覺，透過辨識醫學影像診斷疾病。

以肺癌辨識為例，AI可以通過兩種方式診斷肺癌，一種是基於自然語言處理，代表企業是IBM的Watson，在長達4年的時間內Watson學習了200本腫瘤領域的教科書，290種醫學期刊和超過1500萬份的文獻後，Watson開始被臨床應用，將病人的病歷資訊和症狀輸入系統，可以辨識肺癌。如今Watson已經可以在肺癌、乳腺癌、直腸癌、結腸癌、胃癌和宮頸癌等癌症領域為醫生提供診斷建議。

另外一種是基於電腦視覺的診斷方式，在對岸中國代表企業是Airdoc，由於肺癌早期沒有任何臨床症狀，如果有症狀就是中晚期，目前約75%的肺癌患者在診斷時已屬於晚期，肺結節的有效診斷和及時治療至關重要。

Airdoc基於深度學習開發的算法，通過肺結節定位、結節大小判斷、肺部結節惡性指標計算快速檢測肺結節。　
　

AI在醫學影像上的優勢

Watson雖然能夠準確辨識很多癌症，但是前期投入同樣巨大，在眾多專家的努力下，依然花費了4年的時間，以及海量的金錢，才有如今的成果。

但是電腦視覺領域卻不一樣，2012年Hinton 教授採用了一種新的稱為"丟棄" (Dropout) 的算法，避免了過度擬合，這是個革命性的突破，讓電腦視覺更加方便和準確，接下來基於深度學習的人工智慧電腦視覺進入了飛速發展的階段，如今已經能夠為各個領域做出貢獻。

如今，AI+醫學影像已經走出實驗室，下一步將迎來商業化浪潮。比如，Enlitic通過收集X射線，核磁共振，CT掃描，三維醫療等影像數據，從而分享或查看醫療圖像，提升發現腫瘤和其他疾病的速度。