“AI+醫療”時代來臨，我們還需要醫生嗎？

在人工智能時代，醫療領域都發生了哪些變革？

紅色部分越多，紅色顏色越深，代表被取代的可能性最低

此前，《福布斯》聯合市場調查公司麥肯錫和合伙人對美國超過2000種工作進行自動化調查，研究這些工作用機器來取代人的可能性。根據調查結果，醫生的可取代性相對而言還是比較低的。

另外，在今年于深圳舉行的2016 IT領袖峰會上，面對未來的人工智能發展，北京大學人民醫院外科教授王杉表示：“醫療是堅持到最后不被顛覆的一個行業。”以此來看，不管是專項調查，還是領域專家，好像大部分人都認為醫療行業在人工智能時代是不可顛覆的。但是，現實中真的是這樣嗎？

機器學習+診斷，練就一雙“火眼金睛”

眾所周知，只要是身體內部出了毛病，為了讓醫生能夠深入了解你的身體狀況，拍片就成了一個無法避免的治療手段?？墒?，縱使拍了片子，還是有許多誤診、漏診的出現，不知道是不是因為平常人品太差！

針對這一重大問題，科學家們給出了一個解決方法——機器學習。此前，AlphaGo的創造團隊DeepMind與NHS（英國國家醫療服務體系）達成了一項合作項目，將同Moorfields眼科醫院一起開發機器學習系統，該系統利用機器學習來分析超過一百萬名匿名眼部患者的掃描數據，創建可以進行早期檢測預警的算法，從而對達到失明預警，以便患者得到及時治療。

不僅僅是圖像的掃描數據，機器學習還可以通過聲音來進行診斷。此前，南加州大學的研究人員開發一個名為SimSensei的工具，通過對患者的聲音的音調、停頓等因素進行分析，只需要一句話，SimSensei就可以診斷出聲音的主人是否患有抑郁癥。

不得不說，因為機器學習系統的數據庫、分析能力以及不會疲勞的特質，近乎完美的避免了真人診斷中會出現的各種干擾因素，從而大大降低了誤診、漏診的概率，實為患者服下一顆“安心丸”！

機器人+手術，免除“血光之災”

現如今，作為“助手”一般的存在，機器人越來越多的出現在人們生活之中，以“幫人類解決問題”為畢生宗旨。而在與人類生活息息相關的醫療行業，機器人也在發光發熱中！

Medrobotics公司研發了一種可彎曲機器人The Flex。在手術過程中，醫生將其插入患者的嘴巴，通過操縱桿以及前端的攝像頭來控制其移動到難以到達的解剖區域，這樣就不用在患者下巴或其他位置進行切口手術了。在手術完成后，The Flex會按照原路返回。

The Flex并不是個例。上周，由以色列班古里安大學的David Zarrouk博士帶領的研究團隊打造出了一臺單致動器波浪式機器人（SAW）。根據Zarrouk的設想，縮小的SAW可以在人類的腸道中自由移動，如果再加上一些“微型手術刀”之類的工具，它或許也可以在腸道內進行手術。

以此來看，在醫療領域，除了一些必要的大型手術，機器人的加入完全可以避免小型外科手術“見血”，這樣的操作下，不僅使得手術快速便捷，同時也減輕了患者的經濟負擔以及術后痛苦。

機器學習+治療，見證“奇跡”的發生

可以這樣說，如果要論在醫療行業能夠真正撐起一片天的是什么人工智能，99%的人都會說是機器學習，畢竟能夠做到診斷、治療兩手抓的實在是不多見。

在治療這塊，目前的機器學習只針對癱瘓人群。不同于制造機械手臂或其他輔助裝置，然后讓患者用腦信號進行控制的普遍做法，美國西雅圖華盛頓大學的感覺運動和神經工程中心（CSNE）的設想是使用可植入的腦機接口，讓其在人體內完成從大腦皮層收集信息，處理信息，以及傳遞的過程，或者將數據通過無線信號傳遞到一個外部的裝置上，經AI處理之后再傳遞給神經中樞，在受損的神經系統部分之間重建連接，讓其重新活躍。

如果該設想成功，讓受損神經重新“活躍”，就意味著癱瘓部位能夠再次動起來。對于癱瘓患者來說，這難道不是一個“奇跡”嗎？

總結

事實上，人工智能在醫療領域的作為不僅僅如此，比如說參加大型復雜外科手術的機器人“達芬奇”、為醫生護士提供治療建議的MIT機器人NAO等等。從診斷到治療，人工智能已經滲透到了醫療的方方面面，并取得了一系列的成功，還有人會覺得醫療界不會被人工智能所顛覆嗎？

不過，雖然顛覆已成未來趨勢，但并不意味著醫生的被取代。人工智能的確擁有龐大的數據庫，能夠準確進行診斷及治療，但是醫生的“經驗”與“細致”也是醫療不可或缺的一部分。如果兩兩結合，相信這將是對當前醫療領域的一次重大變革。

另外，在實際運用中，人工智能的運行還需人工操作。因而，哪怕醫生這個職位的自動化程度在高，也是不能夠被取代的。

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