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人工智能+医疗,未来会怎样?

人工智能+医疗,未来会怎样?

人工智能在最近几天再次成为热点,借着在乌镇举行的世界互联网大会,这个词从科技圈走出,让更多的普通人了解到人工智能是什么。百度创始人李彦宏的两次演讲更都是以人工智能作为演讲主题,在17日的演讲中更是直接透露出了百度目前最看好的人工智能应用方向——医疗。人工智能+医疗或许也是离我们最近的未来应用。

人工智能,医疗+互联网的桥梁?

随着人工智能技术的不断进步,其所适用的实际应用场景也越来越多,而医疗背后所具备的巨大想象空间,正使得其成为智能汽车之外又一个被科技巨头积极布局的领域。

眼下一个医疗智能化的时代将全面开启,数据显示截至今年8月底,全球医疗健康领域和人工智能相关的股权融资交易已经达到55次,而2011年的时候只有8次。在所有与人工智能科技相关初创公司的交易中,健康医疗领域的比重从2011年的11%上升到2015年的15%。

而在本次演讲中,李彦宏举了一个很有趣的例子,把人工智能比作了连接互联网和医疗健康领域的桥梁。这个比喻非常恰当,虽然我们之前一直都在提“互联网+”的概念,比如互联网医疗、互联网教育,但实际上,互联网和医疗的融合并不是那么的顺利。时至今日,那些曾经声名鹊起的互联网创业公司“丁香园”“春雨医生”“挂号网”等,都还在围着医疗行业的外墙打转,只能做一些很基础的医疗服务类的事情,并不能触及医疗的内核。

也正如李彦宏所言,这些互联网医疗服务项目还属于O2O层次的服务,想的是如何把线上的用户引流到线下,并完成用户的高效分发。而人工智能则成为了互联网与医疗极好的“弥缝剂”,基于人工智能,互联网所擅长的数据收集、存储、传输,与医疗的本质——诊断与治疗实现了结合,这就是李彦宏认为的第二个层次——智能问诊。

医生治病,是通过无数次的相关实践总结,从而获得治疗效果的升华,计算机在医疗领域的应用就是基于数据这个基础,移动互联大数据中掺杂着大量的图像、视频等非结构化数据,而医疗领域也存在大量的非结构化数据,这些都需要通过人工智能来解读。近年来,除了传统的统计分析算法,深度学习和人工智能成了从海量数据中获取知识的有力武器,在基于大数据的医疗研究应用中也逐渐显示出优势。

巨头入场,商业价值背后的社会价值

或许提到人工智能,大家更熟悉的是战胜围棋世界冠军李世石的Alpha Go,但在深度学习的应用上,目前走的最远的其实是IBM Waston。

IBM于2015年5月宣布推出Watson Health(沃森健康)服务,收集健康数据交给Watson超级计算机进行分析,并和苹果以及医疗行业的公司和机构建立了各种合作。目前IBM Waston最主要的应用便是应用在癌症的诊疗上,通过对医学影像的分析和学习,它能够帮助MD 安德森医院的医生做出对癌症患者的精准诊断。

福布斯曾撰文表示称,有些事情机器无法做到,它们并没有办法完全替代人类专家,但尽管如此其潜力无法否认。想想一个普通的医生,如果有Watson这样的助理,将会变得多么高效。甚至在患者进入房间之前,它就可以分析他们的个人病史,这些往往都有数百页之多。然后,它可以将其与每年发表的70万份学术论文以及潜在的数百万其他病人的记录作对比。

当然,IBM并不是将医疗与人工智能结合的唯一参与者。在美国,微软早已经宣布将AI用于医疗健康的计划“Hanover”,他们试图帮助寻找最有效的药物和治疗方案。除此之外,微软还在研究模拟癌症如何在不同病人身体里扩散,甚至于研究像计算机编程一样创造生物细胞等。

在中国,走的最远的则是百度医生。百度医生目前已经实现了在测试状态下,可以实现80%的诊断与北大国际医院的医生诊断一致,在一些罕见病上面,百度医生的准确度甚至会高于人。这一点对于医疗的进步无疑是意义重大的。

要知道医疗资源是稀缺资源,这个问题并不仅仅存在在中国,任何一个国家都是这样。因此如何提高医生的平均诊疗水平,尤其是基层医生的诊疗水平显得至关重要。我们并不需要智能诊疗会取代医生,因为医疗也并不是简单的诊断那么简单,医生更重要的价值还在于对诊断结果的解释、说明和信用背书。让机器人医生取代人类医生从目前来看也是不符合医疗伦理的,但让智能诊疗系统辅助医生诊断,则无疑会大大提高普通医生的诊断水平和诊断效率,降低误诊率。

这样的价值或许也正是李彦宏所看到的,这不仅仅是商业价值,更是巨大的社会价值。

精准医疗,医疗结合人工智能后的无限遐想

当然,人工智能+医疗也不仅仅是诊疗这么单一的应用,在演讲中,李彦宏也提到了一些更远的应用可能性,比如基因分析和精准医疗,这是他看到的互联网医疗的第三个层次。

精准医疗无疑是一个巨大的市场,根据波士顿咨询(BCG)的报告,2016年全球精准医疗市场规模超过100亿美元,相关延伸市场规模超过200亿美元,而在5年前这个数字还是几亿美元,这个市场处在一个极快的增长期中。

精准医疗要想实现精准一定是建立在数据之上的,主要的是基因数据。对于很多疾病,尤其是罕见病来说,找到基因上微小的变化就很可能找到了解决问题的钥匙,但这同样也意味着巨大的计算量。在没有深度学习之前,这几乎是不可想象的,但随着深度学习的出现,像IBM Waston、Google大脑、百度大脑这些应用深度学习的计算处理系统,他们能够不断的通过已有数据进行训练,在“黑盒”中得出规则,并完成一些罕见病的早发现、早诊断。

苹果的传奇创始人史蒂夫·乔布斯就曾将癌症大数据应用在自己的治疗上,也是世界上第一个对自身所有DNA和肿瘤DNA进行排序的人。医生可以基于乔布斯的特定基因组成,进行精准治疗,并根据疗效及时替换药物。也就是乔布斯所说的,“从一片睡莲叶跳到另一片上。”这样的治疗方式大大延长了罹患癌症的乔布斯的生命。

精准医疗更深一步则是新药的研发,在美国,随着癌症大数据的发展,治疗癌症的靶向药正在被积极地推动成为新的标准治疗方案。毕竟,既然我们从基因层面明白了病因,那么如何治疗就将成为首先要解决的问题。

人工智能能够提供计算能力将有效地推动更多精准治疗新药的出现,让我们攻克现有的一些疑难杂症,比如癌症、艾滋病等一些当前医疗水平较难处理的疾病。在美国像AtomWise、Flatiron Health等公司已经在尝试这方面的创新,而在政府层面,副总统拜登更是在今年的癌症大会上高谈癌症大数据库的旗号。在国内,像百度等公司也在积极地做尝试和技术储备,虽然距离最终落到实际应用还有一定距离,但无疑是值得让人期待的。

这便是人工智能的价值,当我们理解这些时,或许就不难理解人工智能领域在2016年的火热。在移动互联网的浪潮结束之后,互联网的模式创新似乎已经走到一个瓶颈,下一个像PC互联网或者移动互联网的浪潮显然还没有来到。如果说这一切我们在2015年看的还不够清晰的话,那么在2016年,这一点则越发清晰,下一个科技浪潮极有可能就是人工智能。

人工智能很有可能会成为像互联网一样的基础设施,成为一种能力,被赋予到各个行业。而由于人工智能本身就是一种生产力,可以更直接地与这些传统行业结合,而不像互联网+那样显得有些空洞。

人工智能正在成为互联网与各个传统行业之间的那个桥梁,而医疗则是最有机会让普通用户直接感知到人工智能带来变化的行业。

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