人工智慧挑戰醫療三大難題

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中國經濟導報記者蔡若愚從日前召開的中國人工智慧大會上獲悉，人工智慧產品和技術正在深入挖掘不同行業數據價值，解決實際問題。這些行業包括醫療、零售、能源、交通、製造等領域。

其中，人工智慧在醫療領域的應用成為近年來的持續熱點，英特爾人工智慧事業部副總裁Arjun Bansal認為，目前人工智慧在醫療領域的用途主要將解決三大挑戰。他指出，現在醫療行業主要面臨三大挑戰：

一是數據量巨大且不斷增加。

二是臨床醫護人員匱乏。

三是時間和金錢成本高昂。

「人工智慧的目標是解決這三大類挑戰。」Arjun Bansal介紹說，比如讓人工智慧深度學習，主要就是解決如何更快處理海量數據的問題；針對醫護人員缺乏這一難題，通過搭建一些解決方案和系統，人工智慧可以實現對一些特定疾病的檢測，從而為醫生提供輔助服務；而在節約成本方面，人工智慧可以完成大量內容的篩選，大大節約時間與金錢成本。

據悉，目前人工智慧在應對上述三大類挑戰方面已經具備一些具體使用案例。

案例

浙江德尚韻興圖像科技有限公司研發了一套基於超聲影像的甲狀腺結節良惡性的輔助診斷系統——「DE-超聲機器人」。通過深度學習，人工智慧正在成為醫生的得力助手，幫助從三甲醫院到基層醫院的醫生進行甲狀腺結節的診斷。使用這套系統不需要加重醫生的工作負擔，只需要跟日常檢查一樣，拍一張照片，系統便會自動識別出結節的位置、特徵和良惡性。

案例

愛爾眼科集團、極視互聯科技和晉弘科技攜手共同開發推出了針對糖尿病視網膜病變（DR）和老年性黃斑變性（AMD）的遠程智能閱片平台，用「智能化+遠程化」的手段實現了眼科疾病的分級診療。這一方面幫助解決中國眼科醫師匱乏，閱片效率低以及基層醫院技能落後等問題，另一方面在一定程度上，從技術層面為基層醫療在未來發展中打破行業壁壘提供可能性，對於平衡醫療資源，擴大眼科篩查面有著重要的作用。

總之，人工智慧正在日益深入醫療領域，幫助其解決三大挑戰。

但Arjun Bansal也強調，無論是在中國還是美國，現在人工智慧系統仍然是為了提升醫生、護士的工作能力，幫助他們看更多的病人、提高工作效率、提高診斷準確性。

「人類醫生和機器AI合作，這是我們目前的主攻方向。」Arjun Bansal說。這也意味著，「輔助性」仍然是目前人工智慧在醫療領域布局的關鍵詞，但未來人工智慧是否能獨挑大樑，尚有待科技解答。

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