近日，人工智能在醫(yī)療行業(yè)又迎來重大突破，通過處理海量知識(shí)而不斷自我進(jìn)步的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)，僅用10分鐘就診斷出一名60歲女性患有罕見的急性骨髄性白血病，并且找到了最適合的治療方法。

即使如此，目前人工智能系統(tǒng)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用仍面臨不少挑戰(zhàn)。如人工智能輔助診斷系統(tǒng)是一個(gè)“大胃王”，需要接受大量信息進(jìn)行學(xué)習(xí)，但國內(nèi)醫(yī)療數(shù)據(jù)質(zhì)量不高。

另一方面，人工智能系統(tǒng)的發(fā)展在數(shù)據(jù)來源上面臨個(gè)人信息隱私保護(hù)的挑戰(zhàn)，如對(duì)基因的分析就涉及家族、個(gè)人遺傳信息保護(hù)，需要在加密狀態(tài)下進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)。

人工智能系統(tǒng)的計(jì)算和理解能力也需要進(jìn)一步提升。比如，人工智能系統(tǒng)能夠成功識(shí)別一張電影海報(bào)，但無法判讀電影是悲劇還是喜劇。此外，還需要通過政策引導(dǎo)、保險(xiǎn)支持等提高醫(yī)生采納新技術(shù)的愿望，更積極地推動(dòng)醫(yī)學(xué)與最新信息技術(shù)的結(jié)合。

人工智能發(fā)展已有60年歷史，從最初的用藥警示發(fā)展到輔助臨床診療提高醫(yī)療安全和醫(yī)療效率，以及更高效開展科技研究等眾多領(lǐng)域。比如，微軟亞洲研究院正在研究的病理診斷、腦部惡性腫瘤診斷等項(xiàng)目都有很好的結(jié)果。

另外，美國現(xiàn)在還有基于人工智能研發(fā)的醫(yī)生訓(xùn)練模擬器，醫(yī)生通過短期的模擬訓(xùn)練，可集中看到各種病癥。全球每年有幾十萬篇醫(yī)學(xué)論文發(fā)表，人工智能系統(tǒng)可以“閱讀”海量信息，從中為研究者提取研究最相關(guān)的內(nèi)容，尤其對(duì)于罕見疾病的診斷，更易于尋找線索，及早確診治療。

在國內(nèi)，智能醫(yī)療也在大力發(fā)展中。掌上醫(yī)院、智能導(dǎo)診、手術(shù)機(jī)器人等等，越來越多的成功案例進(jìn)入到了全國各地的多家醫(yī)院中。在所有的智能醫(yī)療產(chǎn)品中，智能醫(yī)療機(jī)器人無疑是最具使用價(jià)值和市場前景的一款，例如棠寶機(jī)器人，就已經(jīng)在國內(nèi)多家三甲醫(yī)院中落地，輔助醫(yī)務(wù)人員工作，減緩患者的求醫(yī)難問題。

人工智能+醫(yī)療的熱門，一方面來自越來越成熟的AI技術(shù)，另一方面來自越來越緊迫的醫(yī)療需求。對(duì)于人工智能是否會(huì)對(duì)醫(yī)務(wù)人員的職業(yè)產(chǎn)生不利影響，這完全是無稽之談。AI技術(shù)的目的是幫助醫(yī)生簡化工作內(nèi)容，消除很多重復(fù)性工作，傳遞更快更準(zhǔn)確的醫(yī)療報(bào)告，并且需要醫(yī)生的授權(quán)來執(zhí)行，因此不會(huì)取代醫(yī)生的工作。