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九个医疗健康领域,人工智能如何大显神通?

发稿时间:2016-11-10 10:50:49 来源:米皮网

(原标题:九个医疗健康领域,人工智能如何大显神通?)

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大数据及人工智能将会颠覆我们的生活

在2013年,数据还只是处于缓慢增长的状态,达到4.4 ZB,但emc预计这一数字每两年就会翻一倍,到 2020年将会达到 44 ZB,也就是 440 亿GB的惊人数量。

如果少了人工智能对浩如烟海的这些数据进行整理及计算,人类必然无所适从。诚然,我们远没有达到强人工智能的阶段,但在弱人工智能层面上,我们已经取得了一定的成就。 Siri、小娜、OK Google,还有Echo,都能在短时间内对人类所提的简单问题进行快速检索并给出解答。

而人类也在人工智能上尝试走得更远,更贴近我们的生活。例如去年 9 月的 DoNotPay,这款应用由 19 岁的斯坦福学生Joshua Bowder开发,能在一分钟内处理乱收费的停车罚单。截至 6 月,这款应用已经在纽约及伦敦处理了 25 万张罚单里的 16 万张,成功率达到 64%。

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想象一下,如果这种高效能应用在健康领域,是否能拯救不少人的生命?

人工智能与健康领域的结合能够让病人就诊流程更加便利,医生也能合理安排手术日程,甚至还能为医生们在看病时提供决策建议。一名就职于 Sutter Health 的数据科学家Andy Schuetz 表示,“虽然我不知道成熟的人工智能算法可能会花两年还是十年才能实现,但这一愿景正在实现。”

只需环顾一下人工智能市场的健康领域,你就会发现他所言不虚。虽然 IBM Watson 经常霸占着 AI 健康领域的头条,但是还有不少熟悉的名字也出现在了这个板块中:戴尔、苹果、日立研究院、Alchemy API、Lumiata……而这也只是一管窥豹。

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目前已经有不少人工智能在健康领域实践的成功案例,无疑也预示着它的乐观前景。雷锋网接下来将和大家一起看看几个比较热门的健康领域:

数据挖掘

健康领域与人工智能结合,最简单的联想自然是数据管理。收集、存储、同构并跟踪它的来源,这些着实会对现有的健康系统带来颠覆。Google 的 DeepMind Health 项目对大量的就诊记录进行挖掘,为患者提供更好更高效的健康服务体验。雷锋网此前也报道过DeepMind与英国国家医疗服务体系(NHS)进行了二度合作,将和 Moorfields 眼科医院一同开发识别视觉疾病的机器学习系统(详细报道请点此处)。

智能诊断

雷锋网此前提过 IBM Watson 的肿瘤治疗项目,它能够为医生提供基于数据支持的诊疗计划。通过对病历中结构化或非结构化的数据及报告进行整理,Watson 得以结合病人的资料及临床专业知识,制定出病人所适合的治疗计划。

医学影像辅助诊断

IBM 的另一个名为 Medical Sieve 的算法就能担任“识别助手”的工作,对于放射科及心脏科的医学影像图片,它能够在短时间内辅助分析,并给出可靠的诊断建议。这样一来,放射科医生只需要对一些疑难病症进行再次核查,工作压力就会大大降低。

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初创公司 Enlitic 就是利用人工智能辅助医学影像诊断,并借助深度学习从海量数据中不断获取诊断的特征点,并将其运用到实际诊断领域。

在线就诊

如果觉得身体有些不适,是选择去医院看看,还是能有更简便的方法?以 Babylon 为代表的人工智能健康咨询系统就能实现这一点。系统能够基于用户以往的病史以及常识性的医学资料,根据用户与在线人工智能系统对话时所列举的症状,给出初步的诊断结果和具体的应对措施。此外,系统还能提醒用户定时服药,并实时监测用户的身体状况。这样的解决方式能够将病人就诊的时间缩短数倍,还能节约用户去医院等待就诊的时间,实现医患资源的合理配置。

责任编辑:刘军
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