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醫(yī)學(xué)AI或許比醫(yī)療AI更靠譜

其實(shí)比起越來(lái)越火的智能醫(yī)療，醫(yī)學(xué)AI可能更符合當(dāng)今社會(huì)的發(fā)展。我們要明確，醫(yī)學(xué)和醫(yī)療其實(shí)是兩個(gè)概念，醫(yī)學(xué)是科學(xué)，而醫(yī)療是以醫(yī)學(xué)科學(xué)為基礎(chǔ)的實(shí)踐技術(shù)。

所以在未來(lái)，像人工智能、大數(shù)據(jù)這樣的新技術(shù)將會(huì)帶動(dòng)整個(gè)醫(yī)學(xué)科學(xué)的進(jìn)步。但是醫(yī)療尤其是自主的AI醫(yī)生涉及到“一線(xiàn)”操作，人命關(guān)天，其發(fā)展可能不如我們想象中那么快。因?yàn)闊o(wú)論如何，醫(yī)療還是應(yīng)該以安全、成熟、穩(wěn)定作為前提。

對(duì)于科學(xué)來(lái)講，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是發(fā)展的寶貴引擎。而醫(yī)療健康行業(yè)、醫(yī)藥研發(fā)行業(yè)則是一座數(shù)據(jù)的金礦，醫(yī)學(xué)AI是很好的研究方向、發(fā)展方向，更多的科研領(lǐng)域會(huì)快速有成果出來(lái)，這些也會(huì)有更好的商業(yè)機(jī)會(huì)。

據(jù)麥肯錫估計(jì)，制藥和醫(yī)學(xué)方面的大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)每年可以產(chǎn)生高達(dá)1000億美元的價(jià)值。這些價(jià)值來(lái)源于更好的決策，優(yōu)化創(chuàng)新，提高研究/臨床試驗(yàn)的效率，以及為醫(yī)生，病人和醫(yī)療機(jī)構(gòu)創(chuàng)造新的診療手段等等。

比如IBM沃森研究中心腫瘤學(xué)部門(mén)和斯隆凱特林紀(jì)念醫(yī)院在個(gè)性化醫(yī)學(xué)的研究，他們致力于使用患者醫(yī)療信息和診療歷史來(lái)選擇最優(yōu)治療方案。除此之外。還有許多公司也致力于研究此類(lèi)產(chǎn)品。

前谷歌CEO施密特曾說(shuō)：“計(jì)算機(jī)確實(shí)可以在分析很多有用信息方面發(fā)揮作用，比如預(yù)測(cè)疾病的結(jié)果。但如果自己生病了，仍然想要由一個(gè)人來(lái)負(fù)責(zé)，會(huì)找醫(yī)生來(lái)看病，不過(guò)醫(yī)生需要掌握最新的醫(yī)療技術(shù)來(lái)幫助做決定。”

本質(zhì)上，人工智能的概念是增強(qiáng)人類(lèi)的智能。正如蒸汽機(jī)節(jié)省人類(lèi)的體能，電話(huà)加強(qiáng)了人類(lèi)之間的聯(lián)系，計(jì)算機(jī)強(qiáng)化了人類(lèi)的計(jì)算能力，機(jī)器的協(xié)助并沒(méi)有取代人類(lèi)的活動(dòng)，它只是擴(kuò)展了人的技能和專(zhuān)業(yè)水平。

所以就醫(yī)療AI而言，一個(gè)獨(dú)立的AI醫(yī)生或許比一個(gè)起輔助作用的虛擬助手要更適合當(dāng)下的行業(yè)環(huán)境。如果智能醫(yī)療的創(chuàng)新站在醫(yī)生一邊，為醫(yī)生賦能，創(chuàng)新成功的概率會(huì)大大增加。因?yàn)檫@樣能給醫(yī)生帶來(lái)實(shí)在好處，醫(yī)生也會(huì)積極主動(dòng)的去配合。但如果將AI醫(yī)生放進(jìn)醫(yī)院，醫(yī)生只會(huì)覺(jué)得自己的職業(yè)受到了威脅，主動(dòng)性恐怕也高不到哪里去。

圖片來(lái)源：前瞻經(jīng)濟(jì)學(xué)人

而從目前趨勢(shì)來(lái)看，恐怕也沒(méi)有多少企業(yè)想要打造出一個(gè)獨(dú)立的AI醫(yī)生。正如很多新聞報(bào)道的那樣，人工智能現(xiàn)在能夠幫助建立患者病歷，節(jié)省了醫(yī)生的時(shí)間，還有人工智能還可分析X光片和CT，不過(guò)診斷和開(kāi)藥還是只能由醫(yī)生完成。

即使目前很多巨頭都在努力，谷歌在近日也推出了一款A(yù)I+AR的腫瘤診斷系統(tǒng)，但我們現(xiàn)在的醫(yī)療系統(tǒng)依舊是處于“石器時(shí)代”的水平，因?yàn)楹芏嘞到y(tǒng)還不夠完善。我們要認(rèn)清使力的方向，提高醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的進(jìn)步速度，還需要投入更多的AI人才，加速醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的AI研究進(jìn)程。