人工智能的发展如何影响医学？

人工智能是研究使计算机去完成过去只有人才能做的智能工作的一门学科。也就是说人工智能研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，让计算机模拟人类某些智能行为。对人工智能的定义大多可划分为四类，即机器“像人一样思考”、“像人一样行动”、“理性地思考”和“理性地行动”。目前人工智能的发展,在很多领域获得了大量的成果: 专家系统、自动规划、人脸识别、机器视觉、指纹识别、视网膜识别、博弈、虹膜识别、智能搜索、定理证明、自动程序设计、智能控制、机器人学、语言和图像理解、遗传编程等。最有名的人工智能成果就是2017年5月，AlphaGo在乌镇与柯洁进行人机大战，最终3:0完胜。

专家系统是人工智能技术在医疗诊断领域中的一个最富有代表性和最重要的应用,专家系统”（Expert System）是指具有相当于专家的知识和经验水平以及解决专门问题能力的计算机系统。医学人工智能研究成果最显著的是医学专家系统。医学专家系统是一个具有大量专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术，根据某个领域一个或多个人类专家提供的知识和经验进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以解决那些需要专家决定的复杂问题。一个完整的医学专家系统由知识库、数据库、推理机、知识获取模块和解释借口组成，通过分析存储的该领域知识、专家经验和患者生理信息，计算推理出结论，辅助医生确定患者的病情。

人工智能可以辅助医生诊疗，机器可以记忆大量的医学文献、病历资料、教科书、药物说明书、临床指南、影像图片及病理切片。帮助医生作出判断，在将来的临床工作中 , 如化验单诊断、病理诊断、或影像学诊断, 人工智能完全可以辅助医生诊断甚至可能替代医生进行独立诊断。人工智能可以帮助规范医疗行为，经验不足的医生或许能从人工智能系统得到学习及提高。

目前人工智能的发展远远还没有达到代替医生的程度，将来有没有可能实现，我们拭目以待，但是人工智能将是未来人类医疗的一个发展方向及趋势,人工智能将能很好的辅佐医生, 缓解医疗压力、提高医疗服务质量、促进医学不断地发展及进步。

人工智能已经开始对医学产生影响，但是和很多影响人类的技术一样，都是从终端用户看不到的地方开始产生影响，然后经历一段时期的普及难题，最终无处不在。

我们都知道，医生非常依赖自己的经验，以及通过论文会议等渠道去和同行切磋，那么疾病的诊断就非常考验医生的判断力。除了诊断水平的不足导致的误诊以外，症状本身就可能会代表很多种疾病，而医生难以在时间做出准确判断。考虑到国内医生普遍工作强度过大，疲惫和时间压力也会影响医生的判断力。

实际上人工智能已经尝试做辅助诊断了，人工智能的加入会让医生拥有更强大的诊断能力。医生做出初步判断后，将病人症状以及检查结果输入临床决策支持系统，在很短的时间中就会得到可能的诊断结果。这时医生再做进一步诊断，可以大大降低误诊和不当治疗的发生几率。医生的经验配上一个不会疲惫的系统，会对疾病，特别是罕见病的诊断体现出强大的优势。

人工智能在医学领域的应用主要包括以下场景：

医疗机器人，比如智能假肢、外骨骼和辅助设备等技术修复人类受损身体，医疗保健机器人辅助医护人员的工作等 。目前，外科手术机器人已用于实践，机器人操作的准确性、灵活性甚至都优于人类。

人工智能可以用于诊疗，也就是将人工智能技术用于辅助诊疗中，让计算机“学习”专家医生的医疗知识，模拟医生的思维和诊断推理，从而给出可靠诊断和治疗方案。业内观点认为，智能诊疗场景有望成为人工智能在医疗领域最重要的应用场景。

人工智能还可以用于药物研发，智能药物研发就是将深度学习技术应用于药物研究，通过大数据分析等技术手段快速、准确地挖掘和筛选出合适的化合物或生物，达到缩短新药研发周期、降低新药研发成本、提高新药研发成功率的目的。通过计算机模拟，可以对药物活性、安全性和副作用进行预测。

此外，人工智能还能用于健康管理。目前主要集中在风险识别、虚拟护士、精神健康、在线问诊、健康干预以及基于精准医学的健康管理。随着智能手环一类的可穿戴设备越来越普及，设备中的传感器可以准确记录下人们的血压、血糖、心率等多项生理指标，基于大量的数据积累，不仅能准确预测健康问题、及时发出提醒，在疾病真的发生时也能向医生给出有价值的参考信息。

人工智能在医学领域可能有的一些应用包括：

（1）以 IBM Watson 等为代表的专家系统。这些系统能根据医学论文、书籍以及患者的病历以及各种检查数据等资料，进行大规模的数据分析，进而能够对患者的情况进行为准确的评估，并且在药物选择及用药方案的设计等方面提供建议。目前，IBM 的癌症专家系统沃森肿瘤专家（Watson for Oncology）已经在国内和国外许多医院开始得到了初步的一些应用。根据相关新闻报道，这一专家系统能够提供的治疗方案的准确率、科学性目前已经超过了MSK（斯隆•凯瑟琳癌症中心）的医生们的平均水平。

（2）医学图像识别。所谓的医学图像通常指的是例如胸透、CT、核磁共振等检测得到的图像。这一领域也是目前发展最为迅速的领域，现在的图像识别程序常常能很好地提取图片的特征，生成图片的摘要，切换图片的风格等等。这些在计算机视觉方面的一些新进展都会马上被用到医学图像识别的领域，而在生物图像领域，本身也还有有许多基础性的问题，例如图像的切割，器官的识别和对齐，异常的发现等等，这些领域的发展也很迅速。用人工智能的方法进行医学图像识别可以更好地排除人为主观因素，提高诊断准确性和效率。

（3）药物开发。在这一领域，目前人工智能的一些方法已经可以用于研究新药的设计，这些方法将已有药物的一些特征进行提取，再加上一些变化，进而可以设计出与原药物功能接近但结构不同的新药。除此以外，由于人工智能的方法已经可以进行一些化学物质毒性的预测，因此，人工智能方法还可能可以启发降低天然物质毒性。除了新药的开发，人工智能方法还可以帮助旧的药物（这些药物已经上市）找到新的可能的一些应用。

（4）其他基础研究。例如基因组、代谢组相关的生物信息学分析（识别基因序列上的一些特定的位置），蛋白质分子结构（包括与药物结合之后的一些特定结构）的预测等。

人工智能在医学领域的应用前景巨大，比如你病了，未来人工智能会储存每个人的健康状况的详细数据，通过大数据匹配加算法可以开出更为准确的药。出错率远比人要低，还有一个关键应用就是外科手术 人工智能能应用在这个方面要比人有很大的优势，因为很多大手术往往需要数个小时，医生的话会疲惫如果是AI在做就可以避免这个现象。而且AI的精准度要高，比如在好的医生手都会有略微的抖动而人工智能操纵的机械臂就不会。

目前人工智能的发展是计算智能的一个泡沫期，其理论的限制，已经决定其在医学上的应用是受局限的，目前的深度学习，其本质上是一种模式识别，只是解决了局部的一个点。而医学本身的庞杂和复杂性，很难通过点去解决。别忘了医学除了诊断治疗还有社会心理，人文情怀，这些都是人工智能所达不到的。

要知道IBM的AI和安德森肿瘤中心已经去年叫停了,吹的有点儿大发了，在某些方面的应用是可行的，但是涉及到整个医学治疗，还是有很多欠缺的地方。

AI的大牛希顿也承认，目前的深度学习已经是进入了瓶颈期，需要理论和基础的突破，强人工智能的实现还离我们比较遥远。

人工智能的进步虽然看起来一片热火朝天，实际上，具体应用并不是那么接地气，依然处于行业发展的爬坡期，山脚下。

而医疗的应用场景和行业现状也不像大家想的那么简单，这个行当是大家迫切有需求，但是医工结合做的还是比较差的。

因此，工作流程上的进化会给我们带来很多便利，但是真的像IBM那样把诊断治疗等渗透到各个细分科室，依然在路上。