等不起無人駕駛了，大數據時代還是智能醫療最靠譜！

最近幾年，人工智慧被炒的這麼火，但大家一直都在大談特談無人駕駛、智能家居，卻在這些海市蜃樓中忘記了其實它們短時間內都難以落地，而忽略了在大數據時代就已經落地了的智能醫療。

現在，大數據已經被運用到智慧醫療方面，即讓患者就醫更方便、疾病診斷更加高效，以及醫療信息更加準確。更快速也更精準的在醫療行業進行多點落地。

大數據＋醫療發展現狀

目前國內智能醫療技術相對成熟，已有多家三甲醫院引入「人工智慧輔助診斷系統」，智能系統以機器人醫生的形象呈現在眾人面前，通過固定格式的問題和病人互動，根據癥狀描述開具檢查單，檢查結果出來後，系統自動出具診斷結論，一線臨床醫生再對結論予以確認。

據小智君了解，機器人上周已經跟國內200多位醫學專家進行了PK，並取得時效上的明顯優勢。工作人員將100份患者數據輸入給機器人，現場連接天河超級計算機，4.8秒鐘完工。出乎意料的是，機器人的診斷與醫生的原始診斷達到100%吻合。

早在今年3月份，谷歌的人工智慧就已經在醫學領域取得非凡的成果。谷歌與Verily公司合作研發出了一款能用來診斷乳腺癌的人工智慧演算法，並將該人工智慧與醫學專家進行PK，對130張乳腺癌切片進行分析，從而找出其中的腫瘤。

人工智慧在這個項目上完勝人類。人類醫學專家花了30個小時對這130張切片進行分析給出診斷結果，最終結果是這名專家的準確率為73.3%。而人工智慧只花了極短的時間就給出了診斷結果，準確率達88.5%，領先於人類15.2%。

大數據時代醫療AI的三個問題

第一、大數據時代需要改變對疾病的認識和處理方式：

現代醫療中根據患者的病史、癥狀、體征、實驗室診斷，但常忽視患者的遺傳背景、基因組數據、環境背景因素以及對疾病主要監測指標持續的觀察和亞組分析，包括目前日常醫療診療中常根據疾病某個遺傳表徵，而忽略最基本信息。

隨著醫療知識積累的不斷深入、專業的細化、碎片化，必然向大數據時代的集成化、系統化方向發展。更專業的人機配合達到對患者最全面的診斷。

第二、大數據時代要改變整個醫療評價方式：

中國在過去的30年中，改革開放和經濟實力的積累、醫療資源配置的增加、整體醫療可及性得到不斷改善。

不僅僅對醫療結果本身，同時要觀察臨床的精神面貌，不僅要關注患者的併發症和死亡率，同時要關注醫生報告、醫院報告、賬單生成。用數據提升醫生自我學習的能力來完善臨床實踐的能力，這是大數據給我們的提示。

第三、大數據時代需要改變對醫學生培養的觀念：

傳統的醫學模式在大數據時代形成了新的體系，過去的專科培養使醫生對數據的理解越來越局限。我們需要從單純的醫生經驗的積累過渡到醫學數據的積累，這是醫學大數據時代所必須的，以及醫學上各種指南制定所需要的。

作為醫生，需要轉變思想，需要接受人腦和電腦的結合，每一個未來醫生都應該熟練應用智能工具處理海量信息以尋求更加準確的診治方案。

人工智慧在醫學上的發展趨勢

那我們接下來應該怎麼做？人工智慧的趨勢在哪裡？

一、醫療保健處於數字化轉折點

互聯網女皇Mary Meeker發布的《2017年互聯網趨勢報告》認為，醫療衛生和保健已進入數字化拐點：醫療行業表現出數據輸入量和數據積累量的爆髮式增長，有88％的消費者至少使用1項數據健康工具（遠程醫療、可穿戴設備）。

數據的增長一方面縮短了醫學研究的創新周期，加快藥物臨床實驗周期，同時提升了診斷的準確率與治療的精準化程度。

二、數據是發展的關鍵

數據是「醫療＋人工智慧」行業發展的關鍵。小智君認為，醫療與人工智慧結合的關鍵在於「演算法＋有效數據」。先進的演算法提升數據處理效率與識別準確率，而有效數據是先進演算法應用的基礎。

目前，深度學習等演算法的發展已經相對成熟，醫療數的「量」和「質」是阻礙人工智慧在醫療行業應用發展的主要原因。

三、智能診斷與醫學影像識別較為成熟

智能診斷與醫學影像識別是「人工智慧＋醫療」發展相對成熟的兩個領域。

目前，發展相對成熟的領域包括「智能診斷」和「醫學影像識別」領域，兩個領域的發展將分別提升「門診」和「影像科」醫療資源的供給，解決目前醫療行業嚴峻的供需矛盾。

小智總結

在醫療領域，大數據有著廣泛的應用空間，可以用在包括疾病預防、臨床應用、互聯網醫療等方面。可以說，醫療大數據是未來醫療領域的發展趨勢。目前，在醫療行業應用大數據方面，我國還處於初級階段，政府、醫院及數據挖掘技術人員需要共同努力，才能讓大數據在醫療領域發揮作用。

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