編者按：隨著科技的進(jìn)步，醫(yī)療保健領(lǐng)域也隨著人工智能的應(yīng)用逐漸邁向了自動(dòng)化和數(shù)據(jù)化。那么傳統(tǒng)醫(yī)療對(duì)于人工智能的加入進(jìn)行了怎樣的調(diào)整呢？Charles Koontz 是 GE Healthcare 公司的首席數(shù)據(jù)官，他通過分析醫(yī)生、數(shù)據(jù)和疾病之間的關(guān)系給出了自己的看法。

醫(yī)療的安全

多虧了人工智能，醫(yī)療保健才能進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代?；叵胍幌履闳粘Ｉ钪心切┬实拖碌氖虑榘桑喝唛L(zhǎng)的隊(duì)伍、堵塞的交通、用“蝸牛郵件”來郵寄你的賬單和信件，這些低效率的事情著實(shí)讓人很煩躁，但是這些通常不涉及生死。醫(yī)療保健則不一樣，它對(duì)于生產(chǎn)力的需求是不一樣的，醫(yī)療自動(dòng)化的潛力也不一樣。事實(shí)上，醫(yī)療保健所需的東西更多，面也更廣。

數(shù)據(jù)：驅(qū)動(dòng)力

醫(yī)療保健數(shù)據(jù)量大的讓人難以相信。隨著病人病歷等傳統(tǒng)形式的信息電子化，一些新的數(shù)據(jù)也開始逐漸走向數(shù)字化——比如人體4D影像和高分辨率基因組圖像。美國(guó)科學(xué)公共圖書館在其發(fā)行的期刊上發(fā)表了一項(xiàng)研究。研究預(yù)測(cè)在未來的醫(yī)療研究中，僅基因組研究方面產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量將會(huì)等于天文科學(xué)、YouTube和Twitter在2025年產(chǎn)生的數(shù)據(jù)總和。

那么，我們?nèi)绾斡行У牧私馑械倪@些信息呢？機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)可以幫上忙。機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能的方法。而深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的下屬概念，它可以幫助“訓(xùn)練”人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。隨著時(shí)間的推移，從而使得人工智能可以提供正確性接近百分之百的答案。并且使人工智能可以處理、分析、識(shí)別信息的模式來提高處理質(zhì)量、處理速度以及后續(xù)維護(hù)的效果。

人工智能已經(jīng)產(chǎn)生了不小的影響

 舉個(gè)例子，斯坦福大學(xué)的研究人員開發(fā)了一種可以從肺癌組織的病理圖像中識(shí)別出數(shù)千個(gè)目標(biāo)特征的算法。隨后，通過機(jī)器學(xué)習(xí)讓計(jì)算機(jī)軟件程序來評(píng)估樣本。之后，計(jì)算機(jī)就可以以完全自動(dòng)化的方法通過滑膜病理學(xué)準(zhǔn)確地對(duì)癌癥患者的未來情況進(jìn)行預(yù)測(cè)。研究人員表明這個(gè)辦法“可以為許多患者的未來情況提供快速且客觀的預(yù)測(cè)”。

最近，GE Healthcare也宣布與UC San Francisco（UCSF）進(jìn)行合作，二者準(zhǔn)備開發(fā)一個(gè)深度算法庫(kù)，幫助加速鑒別和診斷，改善臨床工作流程，進(jìn)而縮短治療時(shí)間并優(yōu)化患者情況預(yù)測(cè)過程。一旦這些算法作為GE Health Cloud和智能GE圖像機(jī)上的應(yīng)用程序部署在全球范圍下，那么全球的臨床醫(yī)生就將可以通過虛擬技術(shù)以及自身的相關(guān)專業(yè)知識(shí)和工作來創(chuàng)建新的算法。當(dāng)然，放射學(xué)只是應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)對(duì)其進(jìn)行改進(jìn)的眾多領(lǐng)域之一。其他的領(lǐng)域還有，例如個(gè)性化醫(yī)學(xué)和藥物研制通過虛擬護(hù)理助手進(jìn)行遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)以及逐漸替代手動(dòng)輸入電子健康記錄（EHR）的自然語(yǔ)音語(yǔ)言識(shí)別軟件等等。

仍然存在的問題

但是，盡管有了所有的承諾，我們?nèi)匀徊荒芎鲆暀C(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)給人們帶來的懷疑和恐懼。醫(yī)療保健是一個(gè)高度復(fù)雜、需要監(jiān)管且涉及私人信息的領(lǐng)域。而且，由于其結(jié)合了科學(xué)、機(jī)械和患者的個(gè)人信息的獨(dú)特性數(shù)據(jù)，這個(gè)行業(yè)需要的創(chuàng)新不僅僅是新鮮的小工具或者一次性的應(yīng)用程序，這些都未觸及創(chuàng)新的本質(zhì)。

機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)是可以真正的、可操作的用于支持創(chuàng)新的方式。隨著人口老齡化的加快，消費(fèi)者參與度不斷提高，價(jià)值型醫(yī)療服務(wù)的需求量也在增加，再加上世界范圍內(nèi)專業(yè)的醫(yī)療保健人員的短缺，機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)有著難以估量的潛力來滿足患者最大程度的需求以及彌補(bǔ)醫(yī)療機(jī)構(gòu)的短缺。

我們自身也好，朋友家人也好，最終都將成為病人。而機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)將會(huì)從各個(gè)方面改善我們?cè)\療過程，比如對(duì)EHR、實(shí)驗(yàn)室測(cè)試、基因組以及成像的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析和利用。這樣就可以實(shí)現(xiàn)對(duì)病人提供最高質(zhì)量和最有效的護(hù)理。

研究中的技術(shù)代表了現(xiàn)階段正在進(jìn)行的研究和努力。這些技術(shù)不是產(chǎn)品且可能永遠(yuǎn)不會(huì)作為產(chǎn)品銷售。尚未通過美國(guó)食品藥品管理局或任何全球監(jiān)管機(jī)構(gòu)批準(zhǔn)用于商業(yè)。

翻譯來自：蟲洞翻翻  譯者ID：南驤