人工智能在医疗方面的应用一直饱受争议，但是随着机器学习技术更加深入的发展，未来医生借助人工智能对病人进行诊断和健康管理将成为大势所趋。

美国顶尖医院都已试点人工智能

在日前举行的上海科技大学主办的年度大会上，包括图灵奖（Turing Award）得主Ivan Edward Sutherland教授在内的众多国际顶尖学者分享了人工智能和视觉领域最新科研成果和核心技术。而今年的一大亮点是机器视觉在医疗方面将有更加广阔的应用前景。

约翰霍普金斯大学人工智能领域专家艾伦·尤尔（Alan Yuille）教授对第一财经记者表示，他的团队正在和约翰霍普金斯医院合作，利用人工智能和深度学习辅助病人的诊断和管理。尤尔是著名物理学家霍金的学生，80年代他完成了博士学位后，由物理学转向了人工智能。

尤尔教授认为，相比于无人驾驶而言，人工智能在医疗方面将率先实现大规模应用。“我们通过对上万个病例数据库的医学影像进行分析，用这些数据提供放射学和病理学方面的训练，帮助医生做出更为精准高效的针对。”尤尔教授告诉第一财经记者。

尤尔教授表示，目前该项目仍在研究阶段，要进入临床还有待美国FDA等一系列政策的批准。不过他相信人工智能在医疗影像方面的应用前景广阔。“我不能说人工智能有一天会超越医生，它起到的仍然只是辅助作用。但是人工智能最大的好处是它非常稳定，不受人为情绪的控制，他不会感到疲惫或者饥饿，医生和人工智能的结合才能发挥出更大的效益。”

尽管人工智能在医疗领域的应用还处于早期阶段，但美国的各大顶尖医院都已经开始行动。早在两年前，GPU巨头英伟达就宣布与麻省总医院医疗数据科学中心建立合作关系。该中心希望成为人工智能医疗应用领域的中心，对疾病进行探测、诊断、治疗和管理。英伟达的DGX-1深度学习超级计算机也已经被安装到麻省总医院。这台计算机的价格高达13万美元。

据了解，麻省总医院的数据库包含100亿张医学影像，如果英伟达DGX-1能够达到预期效果，未来医疗数据科学中心将能扩大到电子病历和基因学等领域。

目前美国最顶尖的五大医院最受欢迎的人工智能项目包括预测性分析，也就是通过数据分析和关键指标来监控病人的状况；以及通过机器学习为患者提供个性化的治疗方案。

去年年初，梅奥诊所个性化医疗中心与初创公司Tempus展开合作，利用机器学习平台开发个性化癌症治疗方案。Tempus为1000名参与免疫疗法相关研究的梅奥诊所病人进行了分子测序和分析，针对的癌症种类则包括肺癌、黑色素瘤、膀胱癌、乳腺癌和淋巴癌。行业统计数据显示，全球精准医疗市场规模到2024年将达到1730亿美元。

尤尔教授告诉第一财经记者，人工智能在医疗领域的应用目前面临的主要壁垒是获取病人数据。“在欧美，病人对于隐私的担忧阻碍了我们收集数据，我想在中国你们也会面临同样的风险。”尤尔教授表示，“现在我们上万例数据规模对于分析正常人来说可能足够了，但是要分析病患样本的话，是远远不够的，还需要进一步扩大数据库。”

中国初创公司涉足人工智能医疗

巧合的是，尤尔教授是上海人工智能独角兽公司依图科技的创始人CEO朱珑的导师。尤尔教授对于依图这样的中国初创公司给予很高的评价：“在领先的自然语言处理（NLP）技术、计算机视觉技术、语音识别技术的支持下，依图正在积极布局医疗领域，这是一个好的方向。”

就在上个月，依图宣布与华西医院的战略级合作，加速AI医疗普惠民生。双方称将以AI治理多模态医疗大数据，构建全维度临床研究平台，推动医院智能化。依图与华西医院还发布了两项双方合作研发的肺癌人工智能成果：全球首个肺癌临床科研智能病种库，及全球首个肺癌多学科智能诊断系统。

依图医疗产品市场总监王文艇介绍称：“在依图医疗发布的全国首个肺癌临床科研智能病种库中，依图医疗携手华西医院完成了2.8万例肺癌患者全周期数据的跨系统集成，纳入了超过100万份的临床文档与报告，超过千万份原始医学图像，为肺癌领域科研打下坚实基础，并以此为基础研发出世界首个肺癌多学科智能诊断系统，极大提升了基层医疗机构的肺癌诊疗水平。”

依图科学家杨俊博士也表示：“深度学习和人工智能技术利用强大的计算力，建立普通统计学无法完成的复杂神经网络和机器学习预测和风险分级的大数据数学模型。”

他举例称，在脑卒中患者发病到院后的第一时间，对输入计算机的CT和MR影像资料进行高效的智能量化评估，填补多学科衔接上的影像决策输出空白，实现真正服务于临床，辅助临床医师进行信息化、智能化、数字化的“多学科会诊”，提高脑卒中的整体诊治效能。“影像判读越快、越精确、诊疗建议越精准，患者的脑功能受损就越小，而这一块正好是人工智能的强项所在。”杨俊表示。

近日英特尔与分析机构Convergys Analytics合作开展了一项调查，有200名美国医疗决策者参与其中。该调查重点关注对人工智能的态度以及对其采用的感知障碍。研究显示，虽然大多数专业人士认为人工智能将是有益的，但三分之一的人表示他们不会相信人工智能，主要是担心它造成的致命错误。

对此，尤尔教授表示：“与自动驾驶技术相比，人工智能在医疗领域的不可控性要小得多。原因是人体的器官和机能都是相对固定的，不会像一些道路的路况那么复杂。”

调查还显示，19％的受访者认为，人工智能在医疗保健领域普及需要两年时间，35％表示这一时间在3到5年，32％的人认为需要5到10年，只有11％的人认为这将需要十年以上。在参与者中，37％的人已经使用人工智能，但大多数人认为人工智能的能力范围有限。

为了使人工智能被接受并整合到医疗保健中，英特尔提出了四项任务。首先，需要解决“黑匣子”感知，也就是人们需要了解人工智能正在做什么。其次，人工智能需要在执行复杂任务前先执行简单任务。第三，需要明确强调人工智能带来的好处，以便人们更容易接受它。最后，医疗保健行业需要向监管机构提供反馈。