人工智能，医疗专家的好帮手

多年来，在传统医疗行业中，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方面逐渐发挥了优势和独特的作用，并日益成为医学专家的好帮手。

当病人去医院时，他们可能需要CT、MRI和其他成像检查。一次CT检查可以产生几十到几百层的CT图像。一家普通三级医院的影像科每月产生150万张影像。成像医生需要浏览所有图像并找出病变。这个过程非常耗时耗力。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，导致出错率增加。针对这一问题，一家德国公司开发了一系列成像人工智能产品，通过大量研究、快速阅读图片和准确检测病变，帮助医生做出正确诊断。一些人工智能企业也开发了智能肺部CT扫描系统。

人工智能不仅“快速”和“准确”，而且“全面”。现代医学对病人身体的监测仍处于“盲人摸象”阶段。人工智能可以分析疾病细微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。通过基于人工智能机器学习的系统，可以在视网膜图像上发现诸如痴呆症和心脏病等疾病的早期迹象。我国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病例，显示眼底疾病的风险。该产品在500，000次眼底筛查试验中帮助发现了许多颅内肿瘤。

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，但目前人类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。本发明智能脑电图分析产品能够检测各种脑电波异常放电，分析大脑功能状态，能够在5分钟内处理完成2小时的脑电图数据，为日常体检引入大脑健康测试带来了便利。另一方面，通过脑-机接口等技术对大脑进行更深入的研究也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，学习认知功能。一个人对大脑了解得越多，他在人工智能中就拥有越多的“智慧”。目前，人工耳蜗是脑-机接口最成功的临床应用。它通过建立大脑听觉神经纤维通路，帮助大量聋人恢复听力和交流能力。随着对人脑认识的加深，运动康复、老年退行性疾病等领域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%。

正如人类从婴儿开始逐渐学习和成长一样，人工智能是机器不断学习知识的过程。面对复杂的情况，人工智能略逊于人类智能。然而，培训一名高级专家至少需要10年时间，而且他职业生涯中遇到的病例数量有限。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，人工智能有望通过不断学习新知识和整合多学科信息，使更多人受益于稀缺的医疗资源。

(作者是阿里健康人工智能创新实验室主任徐娟)