本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关人工智能医疗如何改变方向以及人工智能与医疗未来发展的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
本文目录一览：
1、如何看待人工智能在医疗行业的发展？2、大数据与人工智能，如何颠覆医疗健康领域？3、人工智能将彻底改变医疗行业吗4、人工智能赋能医疗，它到底会从哪些方面推动人类医疗的进步?5、人工智能将如何改变我们的医疗结构？如何看待人工智能在医疗行业的发展？
国外已经有些高科技企业将这些认知计算机和深度学习等先进技术用于医疗影像领域，并出现了“机器人医生”，以IBM的“沃森医生”最有代表性。在国内医疗信息化和分级诊疗的背景下，人工智能医学影像的市场空间在不断增长。大脑的记忆容量和时间都是有限的，都不可能去了理解最新的几万份有关研究论文，更不可能记住人类可能患上的上万种疾病。对于人工智能就不同了，“机器人医生”认识到的更多记忆的更长久，这给医学领域和人类带来了很大的方便和效率，或许还能给人类带来长寿！
大数据与人工智能，如何颠覆医疗健康领域？
如今，信息生态系统正以前所未有的速度增长，具有跟踪和评估信息的先进技术正在成倍增加。智能手机、可穿戴物品、网络连接的医疗设备等这些创新技术和产品都利用了改变医疗 健康 结果的能力，所有这些创新都需要持续的数据收集和提交过程。
对于医疗大数据这方面，创新厂商Healthbox公司颇有心得。
颠覆医疗保健领域的大数据
在Healthbox公司最近发布的医疗保健大数据调查报告中，专家们分享了如何颠覆医疗 健康 生态系统中的见解，这些生态系统的数据比以往任何时候都要多。该报告指出，“大数据”一词最初是在20世纪90年代创造的，用于描述传统数据库无法处理的太大或太复杂的数据集。
HIMSS Analytics公司成熟模型高级主管James Gaston表示，“我们的文化定义正在从一个以实体为中心转向更广泛的以患者为中心的事件，其中包括生活方式、地理位置、医疗 健康 和健身数据的 社会 决定因素，以及传统的医疗保健情景数据。”他指出，该行业正在了解医疗保健领域的大数据有多强大。
报告指出，“收集的数据量大、速度快、种类繁多，给利用和确保其有效性以造福宏观、人口层面的 健康 生活和微观、基于证据的精准医学带来了挑战。”换句话说，在海量数据中寻找意义对于在医疗卫生系统中扮演任何角色的任何个人来说都是一项艰巨的任务。
这就是人工智能等创新力量发挥作用的地方。HealthBox公司的调查报告引用了谷歌大脑人工智能研究小组的产品经理LilyPeng博士的话，他解释说，尽管人类智能最适合于整合少量非常大的影响因素，人工智能尤其擅长在大量非常小的影响因素或模糊因素中梳理和识别模式。
Healthbox公司的调查报告还强调了人工智能的一个重要观点：人类和人工智能各自都有自己独特的差异，这不可避免地会影响如何最好地应用每种智能并将其嵌入到工作流程中。
大数据和人工智能如何协作以改进决策
在充斥着数据的世界中，人们可以放心，尽管人工智能和医疗保健领域的大数据具有巨大的潜力，但仍存在一些限制因素，无法阻止它们成为普遍决策的替代品。单一解决方案不应该存在单一创新。
将一种互补的护理方法与大数据结合起来，有助于促进可操作的 健康 见解，而不是为临床工作流程增加新的复杂性。然而，Healthbox公司的调查报告指出，这需要仔细考虑不断发展的护理提供和决策模型，其结果很可能是增强临床决策的发展和比以往任何时候都更加个性化的护理服务。
1.删除数据收集中的偏差
HealthBox公司的调查报告指出，“每一个调查人员对于大数据的调查都会产生固有的偏见。这可以包括从评估数据的分类、如何收集数据等方面的所有内容。假设高维数据的力量在于没有隐藏的混杂因素，而这些混杂因素在数据中并不公开。不幸的是，这一假设远未被放弃，并对人工智能技术从大数据中得出结论的有效性构成威胁。”
2.承认匿名与特殊性之间的内在冲突
必须采取适当的预防措施来进行结构分析，以避免对患者身份进行逆向工程。但是，值得注意的是，共享开放数据的好处超过了对个人进行重新识别的不利可能性。
人们将不得不权衡共享开放式数据访问的好处与有限但真实的通过对分段数据进行逆向工程重新识别个人的可能性之间的道德权衡。人类智能（而不是人工智能）将被要求解决这些问题。
3. 收集数据的有意义的验证和可衡量的影响
在医疗保健中使用大数据可以为患者提供关于如何管理慢性病和其他主要 健康 状况的更详细、更全面的指导。但是，对这些信息的访问量的增加是否会直接导致改进的结果、满意度和整体消费者体验？
数据、人工智能衍生知识和知情临床决策的整合必须通过临床流程和工作流程，并紧密结合在一起，以推动患者护理的潜在效益。需要进行适当的结构化临床试验，以证明数据驱动的护理过程的增量效益能够证明这些决策所产生的成本和并发症是合理的。
4.理解潜在的因果关系
在这个关于大数据的网络研讨会上，Healthbox公司强调了这样一个事实，即在数据分析中，重要的是要牢记相关性并不意味着因果关系的古老规则。同样重要的是，确保经过分析的数据不会遗漏可能与测量结果有因果关系的混杂因素。专业知识和人类直觉总是需要与人工智能协同工作，以确认没有隐藏的混杂因素。机器的使用可以帮助人们揭示这些未被发现或未预料到的变量。
这些专家指出，通过协作的方法，显然可以更好地为医疗保健领域的大数据制定成功的战略，这将进一步利用医疗创新的终极力量。人工智能技术的不断出现将扩大大数据的价值，为更具协作性、以人为本的方法铺平道路，这种方法有助于医疗和保健领域的发展。
人工智能将彻底改变医疗行业吗
是的，彻底改变健康观念和医疗观念，对整个行业产生颠覆式的影响。
从各个场景都可以探讨。
人工智能诊断将会结合健康数据，工作环境，饮食习惯和家族遗传信息为医生做决策支持；
人工智能可以介入治疗过程，做海量数据分析并预测治疗效果，提出优化方案；
人工智能可以患者康复期内收集数据，加快患者康复速度；
最关键的是人工智能根据信息技术，提前预测风险，做到治未病，防风险的工作；
在医院场景中还有很多可发展的应用方向，比如智能疏导，优化服务，缓解医患关系紧张等等……
人工智能赋能医疗，它到底会从哪些方面推动人类医疗的进步?
这些人工智能无论是从技术层面还是经济方面，甚至是整个人类的医疗方式都会带来巨大的进步。在技术层面，这些人工智能可以代替更多的医生，使那些面临着繁重工作任务的医生得以解脱，也能够增大手术的成功率。当然这是建立在优秀的人工智能基础之上的，另外在一些症状判断上，它们也要更科学一些。人工智能是具有极强的学习能力的，这比人类医生师徒传承所花的时间要短得多，也就能够在某种程度上拯救更多的病人。
而一旦人工智能在医疗领域大展身手了，整个医疗成本也会快速下降，对于那些没钱做手术，没钱吃药的家庭将是一大福音。这无疑将给他们减少巨大的经济支出，帮助那些穷人获得好的医疗帮助。而且人工智能的出现，也能够弥补那些偏远地区没有人类一生的问题。
同时这也将是人类医疗技术的一次革命，也许某一天人工智能的普及可以使那些科幻片中的医疗技术得以实现，向人类躺进一个箱子当中，就可以完成疾病的诊断以及治疗全过程。这极大的缩短了整个医疗时间，让人们能够更多的享受生活，而不是在病床上度过余生。
这些人工智能也将从传统的医疗手段当中解脱出来，很多时候可以采用一些纳米机器人之类的直接进入人体内进行医疗救治，这样病人就不用承受太大的痛苦。人类总是对于未知的科技感到恐惧，这也是情有可原的，不过人类始终是要进步的，至于这种技术最终结果如何，还是要看人类自身怎样去运用。
人工智能将如何改变我们的医疗结构？
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在日本报导的第一起透过AI（人工智能）抢救病人的案例中，人工智能正确确诊了一位女性患者的罕见白血病种类，而且只花10分钟就完成比对患者的基因序列和2000万份临床肿瘤学研究，并且正确的完成确诊。
未来，人工智能将如何改变我们的医疗结构呢？
生医大数据是未来式？还是现在进行式？大数据与人工智能的关系是什么？在国际上有许多研究生医大数据应用及发展的机构，带领着熟悉数据演算的工程师们设计出先进的演算法，让演算结果在不断的循环中学习并提高准确性。往往电脑运算只需花几分钟就可以帮我们从数以亿计的记录中筛选出解答的动作，但人类却要花好几年时间才能完成相同的工作内容。这，就是大数据结合人工智能所带来的好处，也暗示著未来人工智能将会是生医发展最重要的助手与推手。
生医跳跃式发展，始于人类基因组计划
人类基因计划（Human Genome Project）是希望透过收集全球各国人的DNA来识别人类所有的基因，并绘制基因图谱。人类基因组计划也同步催生出了许多发展项目及人材，近年来全球各国从事研究DNA序列的研究人员已超过百万人，探索疾病遗传基础的研究也被提上议程。
人类基因组计划发展已超过13年，随着电脑硬体性能不断精进提升，基因组计划产生的大数据资料量以也以惊人的几何倍速成长，于是，以数据为基础的精准医疗应运而生。过去，英国Welle-Sanger Institute花了10年才测完的DNA序列，现在只需1小时就能测完了。
个人化医疗观念的演进
医疗大数据研究带来的好处之一，就是可精准预测个人健康状况，并达到预防疾病的效果。举例来说，只要用户使用智慧型手机再搭配监测载具就可以监控心跳速率，日行距离，消耗掉的卡路里等等。就像随身带着一位专属医生，给你提供有用的建议，并在必要的时候警示你。比如，提醒你现在血糖已高出警戒值，该去注射胰岛素了。
以上所有资讯都可以被分析并整合进入你的个人化医疗记录里，这些资讯皆可安全地储存在“云端数据库”。虽然目前处于初期阶段，但这些技术已经在某些地方开始应用了。
未来如果你觉得需要到医院去看病，那么一位拥有AI助手的医生或许会拿出平板电脑查看你的云端医疗记录来为你确诊，这份详尽的医疗记录里可能会包括基因序列及其他有用信息。在为病人做咨询时，慎重结合AI助手，可以将医生们的诊断精准程度提高好几倍。
AI看病有风险吗？
AI的风险主要可归纳为三大类：程式出错，网路攻击，望文生义导致误解指令。不过只要妥善规画，以上三个风险都是可避免的。
程式出错，俗称“bugs”，是开发得很差的软体中常见但本可避免的现实问题。产生程式出错是因为开发和测试流程未能正确执行。程式故障的后果可大可小。不过，软体程式在对安全性要求严格的领域已经应用数十年，例如医院和航空业都在使用。从前软体能做到的，我们有理由期待医疗AI应用程序也能做到。
网路安全方面的研究资金雄厚，基本上还是魔高一尺道高一丈。我们当然不应过份自信认为骇客攻击不可能发生，不过，目前也没有特别的理由认为医疗AI 不能防住网络攻击。
望文生义地听取指令这个缺点，可以透过内部保护措施来弥补，这是其他极度要求安全性的系统的标准惯例。医院绝不可能只让一个AI来负责攸关病人生死的决定，比如是否关闭生命系统。
尽管存在一定的风险，但我们可以藉鉴过去几十年中其他领域使用的经验来管理医疗AI。那么我们为什么还是需要人类医生呢？有鉴于AI能带来非常实际的社会和经济效益，我们还是应该大胆地探索开发AI助手的可能性，当然，领导AI助手的，也必须一直是我们人类！
话题： 人工智慧, 个人化医疗, 大数据, 生医新知, 精准医疗, 医疗科技
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