人工智能挑战医疗三大难题

　　中国经济导报记者蔡若愚从日前召开的中国人工智能大会上获悉，人工智能产品和技术正在深入挖掘不同行业数据价值，解决实际问题。这些行业包括医疗、零售、能源、交通、制造等领域。

　　其中，人工智能在医疗领域的应用成为近年来的持续热点，英特尔人工智能事业部副总裁Arjun Bansal认为，目前人工智能在医疗领域的用途主要将解决三大挑战。他指出，现在医疗行业主要面临三大挑战：

　　一是数据量巨大且不断增加。

　　二是临床医护人员匮乏。

　　三是时间和金钱成本高昂。

　　“人工智能的目标是解决这三大类挑战。”Arjun Bansal介绍说，比如让人工智能深度学习，主要就是解决如何更快处理海量数据的问题;针对医护人员缺乏这一难题，通过搭建一些解决方案和系统，人工智能可以实现对一些特定疾病的检测，从而为医生提供辅助服务;而在节约成本方面，人工智能可以完成大量内容的筛选，大大节约时间与金钱成本。

　　据悉，目前人工智能在应对上述三大类挑战方面已经具备一些具体使用案例。

　　案例

　　浙江德尚韵兴图像科技有限公司研发了一套基于超声影像的甲状腺结节良恶性的辅助诊断系统——“DE-超声机器人”。通过深度学习，人工智能正在成为医生的得力助手，帮助从三甲医院到基层医院的医生进行甲状腺结节的诊断。使用这套系统不需要加重医生的工作负担，只需要跟日常检查一样，拍一张照片，系统便会自动识别出结节的位置、特征和良恶性。

　　案例

　　爱尔眼科集团、极视互联科技和晋弘科技携手共同开发推出了针对糖尿病视网膜病变(DR)和老年性黄斑变性(AMD)的远程智能阅片平台，用“智能化+远程化”的手段实现了眼科疾病的分级诊疗。这一方面帮助解决中国眼科医师匮乏，阅片效率低以及基层医院技能落后等问题，另一方面在一定程度上，从技术层面为基层医疗在未来发展中打破行业壁垒提供可能性，对于平衡医疗资源，扩大眼科筛查面有着重要的作用。

　　总之，人工智能正在日益深入医疗领域，帮助其解决三大挑战。

　　但Arjun Bansal也强调，无论是在中国还是美国，现在人工智能系统仍然是为了提升医生、护士的工作能力，帮助他们看更多的病人、提高工作效率、提高诊断准确性。

　　“人类医生和机器AI合作，这是我们目前的主攻方向。”Arjun Bansal说。这也意味着，“辅助性”仍然是目前人工智能在医疗领域布局的关键词，但未来人工智能是否能独挑大梁，尚有待科技解答。