医疗人工智能已实现辅助诊断，慢性病管理和制药等领域潜力巨大

来源:36氪

原标题：医疗人工智能已实现辅助诊断，慢性病管理和制药等领域潜力巨大

随着AI技术的发展，想靠着这个技术，标榜自己与众不同的时代，已是过去式。大众对于AI已经不陌生，而且在生活中能实实在在感受到。时至今日，科技公司们也很难找到哪家风投或者合作伙伴，对这种机器学习技术，不感兴趣。

但是，想要用AI技术来革新医疗保健行业，比起其他行业，其门槛明显更加高昂，即使蹭着AI这个热点，其热度下降得很快，因为在医疗行业，一个算法的错误，往往意味着生与死的差别。

关于医疗AI时，我们应当以如何心态去看待，他们现在的应用集中在哪些？关于这些问题，动脉网梳理和编译了mobihealthnews最新的深度文章，以飨读者。

还未到将全部身家押在AI上的时候

在过去的五年当中，采用各种AI技术的数字医疗公司如雨后春笋般涌现。 CB Insights今年跟踪报道了106家主打AI技术的医疗公司，报告指出自2015年1月以来，其中有50家公司开展了首轮公开募股。报道对象公司的交易量从2012年的20次，上升到了2017年的60次。2017年还出现了一些新的独角兽，如 iCarbonX以及肿瘤为重点的 Flatiron Health。

从虚拟护士到药物发现，CB Insights梳理了106家人工智能企业

在最近一次调研中发现，有半数以上的医院，5年内引入AI技术的打算，另外有35%的医院打算在近两年就引入。近日，波士顿的Partners HealthCare也宣布与GE Healthcare展开为期十年的合作，将深度学习技术整合到他们的网络中来。然而AI在医疗上的应用，绝不会在改善临床医生工作流程和加快保险理赔上止步。

为期两天的Light Forum会议刚刚闭幕 ，该会议汇聚了众多企业CEO、医疗信息技术专家和斯坦福大学的医生。在会议期间，曾在医保及医疗补助服务中心任职行政管理人员的Andy Slavitt表示：“当前我们正着手解决的是生产力问题。我们需要照顾到那些资源短缺的人们，而不是一味追求商业模式和过多繁杂的问题，或者总尝试发明新工具，这是不能够真正改善生产力的，我认为这才是数据和机器学习的落脚点。”

医院调研的受访者表示，AI技术可能在人群健康状况、临床决策支持、诊断工具和精密医学上影响较大。即便在药物开发上，AI也可以使数据收集和试验进度更快更精准，并缩减成本。但是现在也还未到将我们全部身家都押在AI上的时候。

Roam Analytics的首席科学家及联合创始人Andrew Maas在Light Forum与会期间表示：“人类的大脑依旧是功能强大的决策官，尽管计算机也有着不可限量的前景，但是目前它们的可靠程度，还不足以让我们完全信任。”

苹果、谷歌以及微软，这些巨头正在做什么？

每个人都为AI魅力所倾倒，但是还要多久，我们才能看见它为医疗行业带来真正意义上的转型呢？最近，我们已经见识到了AI应用在了从最简单的手机app到最复杂的诊断任务，其形式也从自然语言或图像识别，到依靠强大的算法处理几十年积累的医学研究数据库等的方方面面。

如同医疗行业的其他技术一样，进入这个行业会面临监管障碍、与传统医院IT系统的互操作性问题，以及获取关键医疗数据方面的障碍等诸多挑战，AI技术想要在这个行业里立足生根，不越过这些高峰是不可能的。

但是这并不是让我们停止创新，而是怀着更严谨的态度进行创新。数字医疗从业者们已经开始意识到，要解锁AI的真正潜力需要建立战略合作伙伴关系，还需要高质量的数据，并对统计数据有一个清醒的认识。

随着医疗行业对AI认识的渐渐成熟，其实最大的技术难点还并不在于创新过程中遇到的监管障碍、关键数据获取等挑战。

就在本月中旬，Google方面宣布，他们已经将自己本用于翻译和图像识别的消费级机器学习技术，应用到了医疗领域。他们的研究团队Google Brain将与斯坦福大学、加州大学旧金山分校等知名学府展开合作，旨在从数以百万计的患者身上获取数据。

如同Google的CEO Sundar Pichai在前两周的Google I/O 开发者大会上所表示的，这个科技巨头的行动还远不止此，去年他们成立了Tensor计算中心，Google称之为AI-first数据中心。

“Google现在已经把所有的AI工作归拢到了Google.ai，这个部门是诸多团队和努力的结晶，他们都专注于使AI能造福每个人。”Pichai表示，“Google.ai将重点关注三个方面：研究、工具和基础设施，以及应用型AI。”