许娟：人工智能 医疗专家的好帮手

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近年来，在传统医疗行业，人工智能在疾病辅助诊疗、个人健康管理、基因药物研发、医院智能管理等诸多环节逐渐发挥其优势和独特作用，日益成为医学专家的好帮手。

病人去医院时可能需要ct、MRI和其他影像检查。一次ct检查可以产生数十到数百张ct图像。综合三级医院的影像部门每月产生150万张影像。影像医生需要浏览所有图像并找到病灶。这个过程非常耗时且劳动强度大。近年来，许多国家的影像检查数量急剧增加，但影像医生的数量却没有增加，导致错误率增加。为了解决这个问题，一家德国公司开发了一系列成像人工智能产品，可以帮助医生通过大量学习、快速阅读图片和准确检测病灶来做出诊断。许多人工智能企业也开发了智能肺部ct片读系统。

人工智能不仅快速、准确，而且全面。现代医学对患者身体的监测仍处于“盲人触摸图像”阶段，而人工智能可以分析捕捉到的一些细微疾病变化背后的多维信息，完成“相当危急”的诊断和预警。例如，英国医学领域的一个新项目利用眼睛作为窗口来检测其他器官的健康状况，并通过基于人工智能机器学习的系统在视网膜图像上搜索痴呆症、心脏病和其他疾病的早期迹象。国内开发的人工智能眼底筛查产品，只需一张彩色眼底照片，就可以快速高效地分析和比较数据库中的数百万个病例，显示眼底疾病的风险。该产品已帮助在500，000例眼底筛查中发现许多颅内肿瘤。

大脑健康是人工智能应用的蓝海。大脑是人体最重要的器官，但对它的了解仍然非常有限。一方面，人工智能有助于大脑健康筛查和诊断。智能脑电分析产品可以检测各种异常的脑电波放电，分析大脑功能状态。处理两个小时的脑电图数据只需5分钟，这为将脑健康测试引入常规体检带来了便利。另一方面，脑机接口等技术有利于人工智能的发展。人工智能技术的核心是模拟人脑的神经网络系统和学习认知功能。你对大脑了解越多，人工智能就越智能。目前，人工耳蜗是脑-机接口最成功的临床应用，它通过与大脑的听觉神经纤维建立通路，帮助大量聋人恢复听力和交流技能。随着对人脑认识的加深，运动康复和老年退行性疾病的诊断和治疗有望取得突破性进展。

此外，人工智能与大数据分析相结合将极大地促进基因药物的研发。据统计，结合人工智能技术，新药研发周期可缩短一半，研发成本可节约50%-60%。

正如人类逐渐从婴儿身上学习和成长一样，人工智能是机器不断学习知识的过程。面对复杂的情况，人工智能不如人类智能。然而，培训一名高级专家至少需要10年时间，而且他职业生涯中看到的病例数量有限。人工智能的优势在于其强大的学习能力、计算能力和记忆能力。未来，通过不断学习新知识和整合多学科信息，人工智能有望使稀缺的医疗资源造福更多的人。

(作者是阿里健康人工智能创新实验室主任)

人民日报(2020年4月1日，第17版)

来源：搜狐微门户