大數(shù)據(jù)、AI和ML（機(jī)器學(xué)習(xí)）引發(fā)的熱議從未如此高漲，它們帶來(lái)的益處幾乎惠及各行各業(yè)的企業(yè)。現(xiàn)在正是企業(yè)好好利用這些益處的時(shí)候。在AI和ML的價(jià)值惠及企業(yè)前，企業(yè)必須徹底理解它們?cè)谫Q(mào)易業(yè)務(wù)中的作用、能解決的問(wèn)題、以及與企業(yè)目標(biāo)或預(yù)計(jì)結(jié)果達(dá)成一致的方式，如谷歌就已在解決大規(guī)模醫(yī)療健康問(wèn)題上下注。

谷歌AI一直在醫(yī)療健康和生物科學(xué)領(lǐng)域進(jìn)行與AI相關(guān)的研究和協(xié)作項(xiàng)目，它聲稱：“機(jī)器學(xué)習(xí)有幾十個(gè)潛在的應(yīng)用領(lǐng)域，但是醫(yī)療健康是一個(gè)為人民謀福的非凡機(jī)遇，且谷歌AI與臨床醫(yī)生、醫(yī)療服務(wù)提供者緊密合作，希望能研發(fā)出工具來(lái)大幅度改善醫(yī)療服務(wù)的可得性和準(zhǔn)確度?！?/p>

AI已經(jīng)融入人們每天都打交道的產(chǎn)業(yè)過(guò)程、應(yīng)用程序及系統(tǒng)，這幫助醫(yī)療健康領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)進(jìn)一步的AI拓展。運(yùn)用AI來(lái)支撐一系列活動(dòng)，如檢測(cè)疾病、醫(yī)療診斷等，將會(huì)使這一領(lǐng)域有所突破和超越。醫(yī)療保健與其他商業(yè)產(chǎn)業(yè)、行政管理、物流、業(yè)務(wù)流程以及客戶關(guān)系有著相似的大圖景。在上述領(lǐng)域中，AI的應(yīng)用已經(jīng)開(kāi)始降低成本、提高效率。醫(yī)療健康降低成本的需求使該領(lǐng)域承受著巨大的壓力。在這些領(lǐng)域中，各個(gè)機(jī)構(gòu)現(xiàn)在應(yīng)當(dāng)進(jìn)行探索、投資，運(yùn)用AI來(lái)實(shí)現(xiàn)改變。

通過(guò)將AI運(yùn)用在經(jīng)營(yíng)、物流、行政流程上，甚至用其改善客戶參與度，一些醫(yī)療健康機(jī)構(gòu)已經(jīng)見(jiàn)識(shí)到了AI帶來(lái)的好處，但是AI還有潛力繼續(xù)擴(kuò)大領(lǐng)域，如病理學(xué)、放射學(xué)的釋義等領(lǐng)域。隨著數(shù)據(jù)出現(xiàn)得越來(lái)越快，且病人數(shù)據(jù)源的數(shù)量持續(xù)擴(kuò)大，AI能在數(shù)據(jù)處理、可視化以及決策方面提供更好的支持。

在當(dāng)前的醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)中，AI借助于ML以及自然語(yǔ)言處理（NLP）能帶來(lái)巨大的價(jià)值，帶來(lái)更好的成果。運(yùn)用在醫(yī)療健康中的科技也會(huì)支持“以價(jià)值為基礎(chǔ)的關(guān)懷”這一新模型。并且隨著大數(shù)據(jù)的增加，科技的運(yùn)用有杠桿效用，它使得醫(yī)療健康中針對(duì)病人的服務(wù)更具個(gè)性化，且能夠促進(jìn)轉(zhuǎn)型。AI健康市場(chǎng)的增長(zhǎng)預(yù)計(jì)在2021年將達(dá)到66億美元，即復(fù)合年增長(zhǎng)率為40%（見(jiàn)圖1）。

計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域借助于一項(xiàng)名為深度學(xué)習(xí)，或被稱作深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的AI技術(shù)，已取得巨大進(jìn)步。在口袋科技產(chǎn)品中充分利用這項(xiàng)AI技術(shù)仿佛是十年前科幻片里的場(chǎng)景。在數(shù)字病理學(xué)領(lǐng)域，谷歌正研發(fā)深度學(xué)習(xí)算法，這有可能協(xié)助病理學(xué)專家在淋巴結(jié)活檢中檢測(cè)乳腺癌。

依賴于AI及ML，近幾年藥物的診斷準(zhǔn)確度有了很大的提升。目前大市場(chǎng)研究所(Big Market Research) 的調(diào)查顯示，截至2025年AI智能醫(yī)療市場(chǎng)將會(huì)超過(guò)181.2億美元。一篇講述了用AI維持健康的文章還表明，與人類相比，AI及ML在掃描中能更快、更準(zhǔn)確地檢測(cè)出異?，F(xiàn)象。使用AI及ML項(xiàng)目來(lái)檢測(cè)可能被人眼漏看的異常現(xiàn)象，正不斷改良診斷，為病人提供更好的護(hù)理。下面是幾個(gè)例子：

斯坦福大學(xué)的研究員已經(jīng)研發(fā)出解讀胸部X光片的算法，這種解讀不僅和放射科醫(yī)生的一樣準(zhǔn)確，且用時(shí)很短。醫(yī)生使用Viz.ai公司的技術(shù)能節(jié)約寶貴的診斷時(shí)間，具體方法是在重大損傷發(fā)生前運(yùn)用科技快速、準(zhǔn)確地檢測(cè)出中風(fēng)病人的血塊。在美國(guó)，25%的衛(wèi)生保健費(fèi)用皆為行政成本，這遠(yuǎn)超其他發(fā)達(dá)國(guó)家。AI能產(chǎn)生重大影響的一個(gè)重要領(lǐng)域即醫(yī)學(xué)編碼和醫(yī)療賬款，AI能在該領(lǐng)域中研究出自動(dòng)化方法。

據(jù)麻省理工研究員兼初創(chuàng)公司Insitro創(chuàng)始人達(dá)芙妮·柯勒 (Daphne Koller) 的一篇Medium文章稱，大型制藥公司一直在努力開(kāi)發(fā)新型治療方法。過(guò)去的幾十年里，藥物開(kāi)發(fā)變得越來(lái)越困難、昂貴，因而無(wú)法滿足許多患者的需求。藥物的臨床試驗(yàn)成功率徘徊在一位數(shù)；開(kāi)發(fā)新藥（一旦失敗）的稅前研發(fā)成本預(yù)計(jì)會(huì)超過(guò)25億美元；30年前藥物開(kāi)發(fā)投資的回報(bào)為2億美元，之后回報(bào)率逐年呈線性下降；據(jù)一些分析估計(jì)，2020年前這一數(shù)字將降至0%。

人類基因組計(jì)劃 (HGP) 的第一次人類基因組測(cè)序花費(fèi)了近13年時(shí)間，耗資27億英鎊。從那時(shí)起，技術(shù)進(jìn)步使得單個(gè)基因組測(cè)序的時(shí)間和成本大幅下降。醫(yī)療保健服務(wù)開(kāi)始使用基因組測(cè)序，讀取患者數(shù)據(jù)，并根據(jù)個(gè)體獨(dú)特的遺傳特征為病人定制并優(yōu)化護(hù)理。除了基因組測(cè)序技術(shù)的進(jìn)步，大數(shù)據(jù)和云技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用也使得精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)有了新進(jìn)展。

機(jī)器學(xué)習(xí)算法使用云計(jì)算數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)來(lái)識(shí)別模式并進(jìn)行預(yù)測(cè)。這些數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)能夠清理（在數(shù)據(jù)中創(chuàng)建一個(gè)單一的“真實(shí)來(lái)源”）并存儲(chǔ)大量數(shù)據(jù)，從而統(tǒng)一多個(gè)醫(yī)療保健系統(tǒng)。這樣通過(guò)電子健康記錄，可以為人們提供更好且更有針對(duì)性的護(hù)理。

腫瘤學(xué)和癌癥研究通過(guò)研究癌癥遺傳學(xué)，在精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)上進(jìn)行大量投資。在某些情況下，癌癥可能是受基因遺傳驅(qū)動(dòng)，而非其在患者體內(nèi)的物理位置。佛羅里達(dá)州坦帕市莫菲特癌癥中心 (Moffitt Cancer Center) 一直致力于整合分子基因組學(xué)、人口統(tǒng)計(jì)學(xué)和試驗(yàn)的結(jié)果，為每位患者建立模型。

有時(shí)不相容的治療方法和藥物會(huì)有風(fēng)險(xiǎn)，精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)不僅能降低風(fēng)險(xiǎn)，還提供新的解決方案，以抗擊疾病、提供醫(yī)療服務(wù)。一家名為深度基因組學(xué) (Deep Genomics) 的初創(chuàng)公司利用人工智能和基因組為每位病人找到最佳的藥物療法。越來(lái)越多的醫(yī)療保健組織開(kāi)始投資、試驗(yàn)并將新興技術(shù)整合到他們的系統(tǒng)中，這將打破、改變傳統(tǒng)的醫(yī)療保健模式。