我們常常聽(tīng)說(shuō)“AI”“人工智能”，聽(tīng)起來(lái)，感覺(jué)很高大上，距離我們的生活很遙遠，就像天上的白云，智能看的著(zhù)，卻很朦朧。隨著(zhù)人工智能的發(fā)展，慢慢的我們發(fā)現那邊云已經(jīng)變成雨滴滋潤我們的生活。越是高科技的產(chǎn)品，越是向我們的生活靠近。人工智能終究是要向人靠攏的，如何讓人更加輕松才是其發(fā)展方向。
提到人工智能，相信每個(gè)人都不會(huì )陌生，人工智能離我們越來(lái)越近，哪怕我們購物的時(shí)候，我們閱讀的時(shí)候，我們出行的時(shí)候都已經(jīng)結合了人工智能的技術(shù)。醫療是人工智能的一個(gè)主要應用場(chǎng)景，主要是人工智能可以解決現在醫療的一些痛點(diǎn)，比如醫療資源分配不平均，比如不能在早期發(fā)現疾病等，人工智能的介入可以讓醫療各個(gè)環(huán)節更好，更高效的運轉起來(lái)。
現在很多環(huán)節都出現了人工智能的身影，很多從業(yè)者對醫療人工智能的看法，根據應用場(chǎng)景的不同，醫療人工智能主要分類(lèi)五大類(lèi)，影像識別、問(wèn)診分診、基因和微生物、醫藥研發(fā)和營(yíng)養學(xué)。首先我們先了解一下人工智能的分類(lèi)，現在人工智能主要有三大類(lèi)，圖像識別：這個(gè)比較清楚，就是通過(guò)計算機對圖像進(jìn)行分析識別；語(yǔ)音識別：這個(gè)應用已經(jīng)很多，比如微信的語(yǔ)音轉文字；還有就是自然語(yǔ)言理解：這是強人工智能的畢竟之路，機器通過(guò)文字掌握背后的真是用意。
人工智能是一門(mén)極富挑戰性的科學(xué)，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學(xué)和哲學(xué)。人工智能是包括十分廣泛的科學(xué)，它由不同的領(lǐng)域組成，如機器學(xué)習，計算機視覺(jué)等等，總的說(shuō)來(lái)，人工智能研究的一個(gè)主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類(lèi)智能才能完成的復雜工作。但不同的時(shí)代、不同的人對這種“復雜工作”的理解是不同的。
關(guān)乎民生的醫療領(lǐng)域，是人工智能落地最佳應用陣地，在這里AI可以嘗試解決更多實(shí)際問(wèn)題。目前，我國人工智能應用于醫療需面臨三大挑戰。首先，臨床醫生數量太少，比如中國只有八萬(wàn)放射科醫師，卻要面對13億人口。第二，數據量龐大，計算和存儲都需要更高的技術(shù)。第三，醫療人工智能成本仍然很高。依靠人工智能，診斷放射片準確率已經(jīng)高達95%，可緩解因醫生數量不足或診斷水平參差不齊而導致的看病難和誤診。對于龐大醫療數據的計算和存儲，用于人工智能計算和分析的至強處理器，其實(shí)并沒(méi)有完全發(fā)揮實(shí)力。
降低人工智能成本，加快實(shí)際應用落地，才能真正體現技術(shù)的價(jià)值。英特爾表示，他們與生態(tài)鏈合作伙伴一同致力于成本控制，讓百姓用得起先進(jìn)的人工智能醫療技術(shù)。
實(shí)際上，人工智能真的不是一個(gè)新技術(shù)，是一個(gè)60多年的技術(shù)，是一個(gè)發(fā)展中的技術(shù)。人工智能做的事和不能做的事是非常清晰的，所以要選擇能夠做的，真正能夠輔助人類(lèi)提高效率的。在這樣的技術(shù)發(fā)展過(guò)程中，商業(yè)模式又是什么？就是回歸商業(yè)本質(zhì)，是否真的能夠在里面變成閉環(huán)的業(yè)務(wù)。比如說(shuō)，病理應該是人工智能特別看好的細分領(lǐng)域，中國特別缺病理的醫生，美國的病理醫生是平均兩千人一個(gè)，而中國是7萬(wàn)人一個(gè)病理醫生，所以如果是按照國家規定，現在中國的病理醫生有9千多，缺口有4到9萬(wàn)人，這是不可能被培訓出來(lái)的，只能靠技術(shù)。
看病理醫生的水平又是完全不一樣的，好壞差距非常大，所以中國的癌癥的5年復發(fā)率是遠遠高于別的地方的。其次，這個(gè)領(lǐng)域特別適合人工智能，有所為，有所不為。任何一個(gè)病理的切片都承載了海量的信息，可是這個(gè)信息在人眼看，都是非常疲勞的，而機器一定比人看得好，一定能夠輔助，這件事情已經(jīng)不是一個(gè)想象了，在很多地方都是非常成熟了，所以我們覺(jué)得像這樣就回歸到了醫療商業(yè)本質(zhì)，就真正能夠變成這個(gè)領(lǐng)域中可以真正對病患提供更準確的價(jià)值，從而給予更精準的治療方案，真正解決醫院、醫生的問(wèn)題，可以成為這個(gè)產(chǎn)業(yè)中價(jià)值最寶貴的一環(huán)。
人工智能有所為，有所不為，用一個(gè)簡(jiǎn)單的方式衡量，就是快思考和慢思考，任何快思考能夠做出的東西，機器一定比你好。比如說(shuō)看一個(gè)東西，看片子，都會(huì )比你好，任何的慢思考，所有的醫療最后的判斷源自于更多的緯度的，根據很多的信息綜合的，機器永遠做不過(guò)你，所以根本不要考慮被替代。未來(lái)，人工智能將加快與經(jīng)濟社會(huì )各領(lǐng)域的融合，并有望塑造出新業(yè)態(tài)。
當前，人工智能與交通、醫療、金融、教育等領(lǐng)域結合，已經(jīng)讓人們生活變得更智慧。清華大學(xué)數據科學(xué)研究院執行副院長(cháng)韓亦舜說(shuō)，安全是交通出行的痛點(diǎn)之一，清華數據科學(xué)研究院團隊與貴州合作，嘗試利用人工智能、大數據等技術(shù)，通過(guò)采集分析動(dòng)態(tài)數據、統一調度等措施，做到了對風(fēng)險點(diǎn)的預判、疏導，提升了出行的安全性。不過(guò)，在一些領(lǐng)域，技術(shù)還有待進(jìn)一步完善，才能給行業(yè)應用足夠的支撐。網(wǎng)易高級副總裁、網(wǎng)易有道首席執行官周楓說(shuō)，教育要更智能，就有賴(lài)于計算機視覺(jué)、自適應學(xué)習算法等一系列基礎技術(shù)的進(jìn)步。
推進(jìn)人工智能落地，我國擁有數據和市場(chǎng)規模優(yōu)勢，但在底層技術(shù)和基礎研究上，距離行業(yè)頂尖水平仍有一定差距。我們應該加強行業(yè)合作，共同突破技術(shù)瓶頸。加快人工智能產(chǎn)業(yè)化，要從源頭找到真正有價(jià)值的問(wèn)題。創(chuàng )新要來(lái)自真實(shí)的市場(chǎng)需求，創(chuàng )業(yè)者應找到人工智能的應用場(chǎng)景，著(zhù)重解決行業(yè)的難題。同時(shí)，學(xué)界應專(zhuān)注一些前沿基礎問(wèn)題，搭建產(chǎn)學(xué)研良性互動(dòng)的橋梁。
人工智能技術(shù)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展還需要尖端人才。當前我國人工智能人才培養模式有待完善，未來(lái)應該通過(guò)校企合作、校內跨專(zhuān)業(yè)等方式加強人工智能人才培養。此外，還可以建設大數據和人工智能學(xué)習分享平臺，讓更多對人工智能有興趣的人參與進(jìn)來(lái)，從而形成豐富的人才儲備。專(zhuān)家認為，一些大學(xué)鼓勵校內各系跨界和融合，誕生了很多很好的研究成果。高校院所應鼓勵跨界研究，讓不同學(xué)科互相碰撞，充分利用智力資源。
今天我們提到人工智能，想到的可能是很多黑科技產(chǎn)品，但是人工智能之所以在之前幾十年沒(méi)有得到快速發(fā)展，而最近幾年爆發(fā)式的增長(cháng)，主要原因是人工智能在圖像識別領(lǐng)域有了革命性的技術(shù)突破，造成了人工智能的繁榮，因此現在圖像識別類(lèi)的公司占據了主要的位置。
我國人口眾多，醫療資源有限，很難達到國外的水平，人工智能如果能夠解決遠程醫療解決的需求，將會(huì )更加高效的運轉起來(lái)。在國內，這也是眾多企業(yè)奮斗的方向，醫學(xué)影像在醫療中的應用，相信每一個(gè)接觸醫生的人都會(huì )知道，從中醫的望聞問(wèn)切到西醫的各種片子，都用到了影像。應對人工智能、大數據在內的新技術(shù)，以及隨之帶來(lái)的變化，管理機制也需做出相應的調整。在確保風(fēng)險可控前提下，盡可能給創(chuàng )新留下空間。人工智能有所為，有所不為。讓人工智能充分發(fā)揮其作用，惠及生活。
