AI照進未來醫療！
隨著2016年谷歌alphago完勝圍棋世界冠軍李世石，人工智慧瞬間聚焦了全世界所有人的目光，我國政府也在去年印發《新一代人工智慧發展規劃》將其上升至國家戰略級別。
然而人工智慧並不是一個全新概念，它其實已經擁有了近七十年的歷史。不論是在神話故事，還是科幻小說中，都或多或少能夠窺見人類對人造生命的嚮往和設想。
20世紀40年代電子計算機誕生則真正為人工智慧提供了可行的載體。1950年，偉大的計算機科學家艾倫·圖靈發表了一篇劃時代的論文，預言了創造具有真正智能的機器的可能性，並提出了著名的圖靈測試，以機器偽裝人類對話的能力來衡量機器的智能水平。
1956年達特茅斯會議舉行，眾多頂尖科學家匯聚一堂，包括斯坦福大學、麻省理工學院、卡內基梅隆大學，IBM公司的領軍人物，共同確定了人工智慧的名稱和任務，並首次確立了「人工智慧」概念：人工智慧就是要讓機器的行為看起來就像是人所表現出的智能行為一樣。這標誌著人工智慧這門學科的正式誕生。
在這之後人工智慧在技術和資本的矛盾對立與統一中經歷了兩起兩落，時至今日隨著計算機算力的極大提升和神經網路技術的成熟再度迎來了春天。
人工智慧的快速發展，為醫療健康領域向更高的智能化方向發展提供了非常有利的技術條件。近幾年，智能醫療在輔助診療、疾病預測、醫療影像輔助診斷、藥物開發等方面發揮重要作用，為包括智慧醫院、區域衛生、以及家庭健康在內的未來醫療發展提供了無限的可能。
人工智慧技術可以有效提高醫護人員工作效率，提升一線全科醫生的診斷治療水平。智能語音技術可以實現電子病歷的智能錄入，影像識別技術可以實現自動讀片，而智能技術和大數據平台的應用則可以構建輔助診療系統。
大數據技術可以進行疫情監測，及時有效地預測並防止疫情的進一步擴散和發展，人工智慧通過疫情監測能夠有效縮短公共衛生響應時間。
醫療影像輔助診斷方面在很大程度上簡化了人工智慧技術的應用流程，節約了人力成本，提高了醫療專家準確診斷的效率。
人工智慧技術的應用為藥物研發過程中節省了大量的人力成本，同時強大的算力支持為藥物模型和藥理模擬貢獻了強大力量。
我們不妨將現有的各個層面的AI技術及應用模式與醫療模式相結合，設想一家醫療機構，然後在其各個環節中加入AI的技術支持，營造智慧醫療應用場景，再稍微加入一點創造力的魔法：
當客戶走進一家由AI全面布局的醫院，在他踏入醫院的第一步，院內的攝像頭便通過人臉識別技術和HIS系統將院方所需信息第一時間送至導診台處，導診台根據所獲得的信息向患者提供有針對性的諮詢服務，之後通過智能手機app為患者院內提供全程導航指引服務。
當患者與醫師面見時，HIS、LIS、PACS聯合輔助診斷系統將提升醫師診斷的效率，同時為醫師做出診斷決策提供強有力的數據依據，而互聯網技術將跨越實空隨時實現專家會診。自然語言識別和處理技術將讓語言不再成為醫患溝通的障礙，醫師將可以更加以人為本，減少「只見病不見人」的窘況，營造和諧醫患關係。
智能語音設備、智能監控設備將極大減少醫護人員在住院患者管理中浪費在高重複性低專業含量勞動上的時間，從而提供更好的專業護理和人文關懷。
藥房抓藥取葯將如同無人商店一樣，每件藥品都有信息追蹤，提升效率減少失誤。
而AI在對既往患者的追蹤回訪過程中，通過強有力的信息處理能力，讓醫院主動聯繫患者，有效實現區域疾病管理，同時也更好的保證患者的粘性。
讓我們再提前至患者入院前的健康管理階段，AI結合基因檢測和生物標誌物檢測等生物信息技術，可以在更早的階段發現疾病的風險，提供科學的預防方案，真正實現「治未病」。
此外人工智慧在醫院安保、醫院能源、醫院車輛管理等領域為醫院節約成本，提高效率。
面對這番場景，大家可能會心生疑惑，剛才描述的場景可以實現嗎？或者更現實一些，這些場景可以在短期之內實現嗎？
我想說的是，在如今全球大力投入研究AI的當下，人工智慧已是世界各國最優先發展的頂尖科技。大數據、互聯網、人工智慧引領的第四次科技革命已迫在眉睫。只要我們秉承著謹慎樂觀的嚴謹態度，砥礪深躬，上述未來醫療的設想必將實現！
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