近年來(lái)，人工智能非常熱門(mén)，人們一直在談?wù)摕o(wú)人駕駛、智能家居，而忽視了已經(jīng)登陸大數據時(shí)代的智慧醫療。
目前，大數據已應用于智能醫療體系，使患者更容易就醫，更有效的診斷疾病，更準確的醫療信息。更快更準確的在醫療行業(yè)進(jìn)行多點(diǎn)布局。
大數據＋時(shí)代的智慧醫療
目前，國內智能醫療技術(shù)相對成熟。許多三甲醫院都推出了“人工智能輔助診斷系統”。智能系統作為機器人醫生呈現在公眾面前。通過(guò)固定形式的問(wèn)題和患者互動(dòng)，根據癥狀發(fā)布檢查表。測試結果出來(lái)后，系統自動(dòng)發(fā)出診斷結論，一線(xiàn)臨床醫生確認結論。
據了解，該機器人上周已與國內200多名醫學(xué)專(zhuān)家進(jìn)行了PK，在時(shí)效性方面取得了明顯優(yōu)勢。工人們將100個(gè)病人的數據輸入機器人，連接到現場(chǎng)的天河超級計算機，在4.8秒內完成。出乎意料的是，機器人的診斷與醫生最初的診斷完全一致。
今年三月，谷歌的人工智能就在醫學(xué)領(lǐng)域取得了顯著(zhù)的成果。該公司開(kāi)發(fā)了一種人工智能算法，可用于診斷乳腺癌。人工智能和醫療專(zhuān)家已經(jīng)被用來(lái)分析130個(gè)乳腺癌切片來(lái)發(fā)現腫瘤。
人工智能在這個(gè)項目上的表現超過(guò)了人類(lèi)。人體醫學(xué)專(zhuān)家花了30個(gè)小時(shí)對130張切片進(jìn)行分析和診斷，最終的診斷準確率為73.3%。而人工智能僅用了很短的時(shí)間就給出了診斷結果，準確率為88.5%，比人類(lèi)高15.2%。
大數據時(shí)代醫學(xué)人工智能的三個(gè)問(wèn)題
首先，大數據時(shí)代需要改變理解和處理疾病的方式：
在現代醫學(xué)治療中，根據患者的病史、癥狀、體征和實(shí)驗室診斷，患者的遺傳背景、基因組數據、環(huán)境背景因素以及對主要疾病監測指標的持續觀(guān)察和亞組分析往往被忽視，包括目前常規的醫學(xué)診斷。診斷和治療通常基于疾病的遺傳特征，而忽略了最基本的信息。
隨著(zhù)醫學(xué)知識的不斷積累、專(zhuān)業(yè)的細化和分化，在大數據時(shí)代必將朝著(zhù)大數據的整合和系統化的方向發(fā)展。更專(zhuān)業(yè)的人機合作，實(shí)現對患者的最全面的診斷。
第二，大數據時(shí)代應該改變醫學(xué)評估的整個(gè)方式：
改革開(kāi)放30年來(lái)，我國經(jīng)濟實(shí)力的積累，醫療資源配置的增加，醫療衛生服務(wù)的整體可獲得性不斷提高。
不僅醫療結果本身，而且臨床精神面貌，不僅是患者的并發(fā)癥和死亡率，還有醫生報告，醫院報告，賬單生成。使用數據來(lái)提高醫生自我學(xué)習改善臨床實(shí)踐的能力，提醒大數據。
第三，在大數據時(shí)代，有必要改變培養醫學(xué)生的觀(guān)念：
傳統的醫學(xué)模式在大數據時(shí)代形成了一個(gè)新的體系。過(guò)去，專(zhuān)業(yè)訓練使醫生對數據的理解越來(lái)越有限。我們需要從僅僅積累醫療經(jīng)驗轉向積累醫療數據，這是醫療大數據時(shí)代所必需的，也是制定各種醫療方針所必需的。
作為一名醫生，他需要改變主意，接受人腦和計算機的結合。今后，每一位醫生都應該熟練地使用智能工具來(lái)處理大量的信息，以便找到更準確的診斷和治療方案。
醫學(xué)人工智能的發(fā)展趨勢
那我們下一步應該怎么做？人工智能的趨勢在哪里？
一、智慧醫療衛生正處于數字化的轉折點(diǎn)
互聯(lián)網(wǎng)女王Mary Meeker2017年發(fā)布的互聯(lián)網(wǎng)趨勢報告認為，醫療保健和醫療保健已經(jīng)進(jìn)入了一個(gè)數字轉折點(diǎn)：醫療行業(yè)顯示數據輸入和數據積累出現了爆炸性增長(cháng)。88%的消費者至少使用一種數據保健工具（遠程醫療、可穿戴設備）。
一方面，數據的增長(cháng)縮短了醫學(xué)研究的創(chuàng )新周期，加快了藥物臨床試驗的周期，提高了診斷的準確性和治療的準確性。
二、數據是發(fā)展的關(guān)鍵
數據是“醫療+人工智能”產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵。小智君認為，醫學(xué)與人工智能結合的關(guān)鍵在于“算法有效數據”。先進(jìn)的算法提高了數據處理的效率和識別的準確性，而有效的數據是先進(jìn)算法應用的基礎。
目前，深度學(xué)習等算法的發(fā)展已相對成熟，醫學(xué)數字的“數量”和“質(zhì)量”是阻礙醫學(xué)應用中人工智能發(fā)展的主要原因。
三、智能診斷和醫學(xué)圖像識別已經(jīng)成熟
智能診斷和醫學(xué)圖像識別是“人工智能+醫學(xué)”發(fā)展的兩個(gè)成熟領(lǐng)域。
目前比較成熟的領(lǐng)域包括“智能診斷”和“醫學(xué)圖像識別”領(lǐng)域。這兩個(gè)領(lǐng)域的發(fā)展將分別增加“門(mén)診”和“影像科室”的醫療資源供應。解決當前醫藥行業(yè)供需矛盾突出。
總結：
在醫學(xué)領(lǐng)域，大數據有著(zhù)廣泛的應用，包括疾病預防、臨床應用、網(wǎng)絡(luò )醫療等。可以說(shuō)，醫療大數據是未來(lái)醫療領(lǐng)域的發(fā)展趨勢。目前，在大數據在醫療行業(yè)的應用方面，我國還處于起步階段，需要政府、醫院和數據挖掘技術(shù)人員的共同努力，才能讓大數據在醫療領(lǐng)域發(fā)揮作用。
