人工智能医疗行业的机遇与挑战并存

近日，人工智能在医疗行业又迎来重大突破，通过处理海量知识而不断自我进步的深度学习系统，仅用10分钟就诊断出一名60岁女性患有罕见的急性骨髄性白血病，并且找到了最适合的治疗方法。

即使如此，目前人工智能系统在医疗领域的应用仍面临不少挑战。如人工智能辅助诊断系统是一个“大胃王”，需要接受大量信息进行学习，但国内医疗数据质量不高。

另一方面，人工智能系统的发展在数据来源上面临个人信息隐私保护的挑战，如对基因的分析就涉及家族、个人遗传信息保护，需要在加密状态下进行机器学习。

人工智能系统的计算和理解能力也需要进一步提升。比如，人工智能系统能够成功识别一张电影海报，但无法判读电影是悲剧还是喜剧。此外，还需要通过政策引导、保险支持等提高医生采纳新技术的愿望，更积极地推动医学与最新信息技术的结合。

人工智能发展已有60年历史，从最初的用药警示发展到辅助临床诊疗提高医疗安全和医疗效率，以及更高效开展科技研究等众多领域。比如，微软亚洲研究院正在研究的病理诊断、脑部恶性肿瘤诊断等项目都有很好的结果。

另外，美国现在还有基于人工智能研发的医生训练模拟器，医生通过短期的模拟训练，可集中看到各种病症。全球每年有几十万篇医学论文发表，人工智能系统可以“阅读”海量信息，从中为研究者提取研究最相关的内容，尤其对于罕见疾病的诊断，更易于寻找线索，及早确诊治疗。

在国内，智能医疗也在大力发展中。掌上医院、智能导诊、手术机器人等等，越来越多的成功案例进入到了全国各地的多家医院中。在所有的智能医疗产品中，智能医疗机器人无疑是最具使用价值和市场前景的一款，例如棠宝机器人，就已经在国内多家三甲医院中落地，辅助医务人员工作，减缓患者的求医难问题。

人工智能+医疗的热门，一方面来自越来越成熟的AI技术，另一方面来自越来越紧迫的医疗需求。对于人工智能是否会对医务人员的职业产生不利影响，这完全是无稽之谈。AI技术的目的是帮助医生简化工作内容，消除很多重复性工作，传递更快更准确的医疗报告，并且需要医生的授权来执行，因此不会取代医生的工作。