[與自動駕駛技術相比，人工智能在醫療領域的不可控性要小得多。人體的器官和機能都是相對固定的，不會像一些道路的路況那么復雜]

[行業統計數據顯示，全球精準醫療市場規模到2024年將達到1730億美元。]

人工智能在醫療方面的應用一直飽受爭議，但隨著機器學習技術更加深入的發展，未來醫生借助人工智能對病人進行診斷和健康管理將成為大勢所趨。

試點人工智能

在日前舉行的上海科技大學主辦的年度大會上，包括圖靈獎（TuringAward）得主IvanEdwardSutherland教授在內的眾多國際頂尖學者分享了人工智能和視覺領域最新科研成果和核心技術。

今年的一大亮點是機器視覺在醫療方面將有更加廣闊的應用前景。

約翰霍普金斯大學人工智能領域專家艾倫·尤爾（AlanYuille）教授對第一財經記者表示，他的團隊正在和約翰霍普金斯醫院合作，利用人工智能和深度學習輔助病人的診斷和管理。尤爾是著名物理學家霍金的學生，80年代他完成了博士學位后，由物理學轉向了人工智能。

尤爾教授認為，相比于無人駕駛而言，人工智能在醫療方面將率先實現大規模應用。“我們通過對上萬個病例數據庫的醫學影像進行分析，用這些數據提供放射學和病理學方面的訓練，幫助醫生做出更為精準高效的針對。”尤爾教授表示，目前該項目仍在研究階段，要進入臨床還有待美國FDA等一系列政策的批準。不過他相信人工智能在醫療影像方面的應用前景廣闊。

盡管人工智能在醫療領域的應用還處于早期階段，但美國的各大頂尖醫院都已經開始行動。早在兩年前，GPU巨頭英偉達就宣布與麻省總醫院醫療數據科學中心建立合作關系。該中心希望成為人工智能醫療應用領域的中心，對疾病進行探測、診斷、治療和管理。英偉達的DGX-1深度學習超級計算機也已經被安裝到麻省總醫院。

據了解，麻省總醫院的數據庫包含100億張醫學影像，如果英偉達DGX-1能夠達到預期效果，未來醫療數據科學中心將能擴大到電子病歷和基因學等領域。

目前美國頂尖的五大醫院最受歡迎的人工智能項目包括預測性分析，也就是通過數據分析和關鍵指標來監控病人的狀況；以及通過機器學習為患者提供個性化的治療方案。

去年年初，梅奧診所個性化醫療中心與初創公司Tempus展開合作，利用機器學習平臺開發個性化癌癥治療方案。Tempus為1000名參與免疫療法相關研究的梅奧診所病人進行了分子測序和分析，針對的癌癥種類則包括肺癌、黑色素瘤、膀胱癌、乳腺癌和淋巴癌。行業統計數據顯示，全球精準醫療市場規模到2024年將達到1730億美元。

涉足醫療

巧合的是，尤爾是上海人工智能獨角獸公司依圖科技的創始人CEO朱瓏的導師。

尤爾對于依圖這樣的中國初創公司給予很高的評價：“在領先的自然語言處理（NLP）技術、計算機視覺技術、語音識別技術的支持下，依圖正在積極布局醫療領域，這是一個好的方向。”

就在上個月，依圖宣布與華西醫院的戰略級合作，加速AI醫療普惠民生。雙方稱將以AI治理多模態醫療大數據，構建全維度臨床研究平臺，推動醫院智能化。依圖與華西醫院還發布了兩項雙方合作研發的肺癌人工智能成果：全球首個肺癌臨床科研智能病種庫，及全球首個肺癌多學科智能診斷系統。

依圖醫療產品市場總監王文艇介紹稱：“在依圖醫療發布的全國首個肺癌臨床科研智能病種庫中，依圖醫療攜手華西醫院完成了2.8萬例肺癌患者全周期數據的跨系統集成，納入了超過100萬份的臨床文檔與報告，超過千萬份原始醫學圖像，為肺癌領域科研打下堅實基礎，并以此為基礎研發出世界首個肺癌多學科智能診斷系統，極大提升了基層醫療機構的肺癌診療水平。”

依圖科學家楊俊博士也表示：“深度學習和人工智能技術利用強大的計算力，建立普通統計學無法完成的復雜神經網絡和機器學習預測和風險分級的大數據數學模型。”

他舉例稱，在腦卒中患者發病到院后的第一時間，對輸入計算機的CT和MR影像資料進行高效的智能量化評估，填補多學科銜接上的影像決策輸出空白，實現真正服務于臨床，輔助臨床醫師進行信息化、智能化、數字化的“多學科會診”，提高腦卒中的整體診治效能。“影像判讀越快、越精確、診療建議越精準，患者的腦功能受損就越小，而這一塊正好是人工智能的強項所在。”楊俊表示。

近日英特爾與分析機構ConvergysAnalytics合作開展了一項調查，有200名美國醫療決策者參與其中。該調查重點關注對人工智能的態度以及對其采用的感知障礙。研究顯示，雖然大多數專業人士認為人工智能將是有益的，但三分之一的人表示他們不會相信人工智能，主要是擔心它造成的致命錯誤。

對此，尤爾教授表示：“與自動駕駛技術相比，人工智能在醫療領域的不可控性要小得多。原因是人體的器官和機能都是相對固定的，不會像一些道路的路況那么復雜。”