有時(shí)候，技術(shù)發(fā)展的太快，directadmin漢化 虛擬主機(jī)，會(huì)很難讓人將科幻小說與現(xiàn)實(shí)生活區(qū)分開來。就在五十年前，計(jì)算機(jī)還是一個(gè)是龐大而笨重的機(jī)器，運(yùn)行原始電路上。如今，一款小巧的智能手機(jī)就擁有了比阿波羅任務(wù)中使用的計(jì)算機(jī)更強(qiáng)大的處理能力。
不得不說，人工智能技術(shù)在計(jì)算能力爆炸式的增長(zhǎng)中受益匪淺。現(xiàn)在，高度復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)算法，通過模仿人腦結(jié)構(gòu)，可以玩圍棋，做交易股票，甚至完成一部沒那么完美的小說。鑒于這種多功能性，有人擔(dān)心深度學(xué)習(xí)AI會(huì)以武力重塑我們的經(jīng)濟(jì)，造成人類大量失業(yè)，甚至讓世界不再需要人類。這，是真的嗎？在小智君看來，沒有完全相同的兩種職業(yè)，所以AI并不會(huì)影響所有行業(yè)，當(dāng)然也不會(huì)影響到所有的員工。
在展開進(jìn)一步討論之前，首先要弄清楚的是醫(yī)療行業(yè)的自動(dòng)化程度。算法可能取代醫(yī)生的可能性有多大？在未來的某個(gè)時(shí)候，醫(yī)院是否會(huì)讓病人將自己的癥狀輸入到觸摸屏中，然后等待一種無形的電子聲音來進(jìn)行診斷？
值得慶幸的是，這似乎不太可能。根據(jù)牛津大學(xué)和NPR的研究，醫(yī)生和外科醫(yī)生只有0.4％的概率可能會(huì)受到自動(dòng)化的影響。總體而言，大多數(shù)醫(yī)療行業(yè)的自動(dòng)化程度比其他行業(yè)低得多。舉個(gè)例子，醫(yī)生助理的自動(dòng)化評(píng)級(jí)為14.5％，而報(bào)稅人的自動(dòng)化評(píng)級(jí)為98.7％。
實(shí)際上，任何自動(dòng)化的研究都將密切關(guān)注與工作相關(guān)的職責(zé)。從核心角度來看，員工將執(zhí)行哪些任務(wù)？他們將時(shí)間花在了機(jī)器可以進(jìn)行分解或復(fù)制的日常工作上，還是需要談判，運(yùn)用同理心，并使用創(chuàng)造性和橫向思維的工作呢？
毫無疑問，醫(yī)生屬于后者。診斷疾病，進(jìn)行手術(shù)和開處方藥不僅僅是復(fù)雜的，危及生命的任務(wù)，同時(shí)也是需要同理心的。到目前為止，計(jì)算機(jī)在這個(gè)關(guān)鍵問題上是失敗的，盡管研究員在努力讓計(jì)算機(jī)富有同情心，但是能否成功，依舊是一個(gè)未知數(shù)。
所以，當(dāng)談及AI對(duì)醫(yī)學(xué)的影響時(shí)，我想我們會(huì)發(fā)現(xiàn)結(jié)果既重要又微妙。
AI可以發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤
想一下醫(yī)生需要什么：對(duì)生物化學(xué)的理解，如新的藥物，以及這些物質(zhì)如何與個(gè)體患者的相互作用； 關(guān)于每位患者的病史信息，包括任何預(yù)先存在的情況或可能因治療而加重病情的危險(xiǎn)因素；以及對(duì)各種病癥的深入了解，而這些疾病的發(fā)展往往非常迅速。
以上這些，對(duì)人類來講，是存在困難的。人類大腦由大約10億個(gè)神經(jīng)元組成，每個(gè)神經(jīng)元有大約1000個(gè)連接（總共有1萬億個(gè)連接）。雖然聽起來很厲害，但是簡(jiǎn)單說，一個(gè)大腦只有幾千兆字節(jié)的工作記憶，這就意味著很多事情都容易被遺忘。
而AI技術(shù)不存在這樣的問題。比如，IBM的沃森平臺(tái)可以梳理數(shù)百萬頁的數(shù)據(jù)，閱讀無數(shù)的醫(yī)學(xué)文章，在知識(shí)的廣度和范圍上遠(yuǎn)超人類醫(yī)生。即使醫(yī)生可能會(huì)忘記患者的獨(dú)特生物學(xué)特性，人工智能不會(huì)；即使過度勞累的醫(yī)療人員可能會(huì)錯(cuò)過一些重要信息，人工智能不會(huì)。
AI可以解決罕見的問題
在一份相關(guān)報(bào)告中，人工智能的強(qiáng)大網(wǎng)絡(luò)將徹底改變罕見疾病的治療方法。每個(gè)人都可以被認(rèn)為是功能強(qiáng)大的智能程序，聯(lián)網(wǎng)后，這將變得勢(shì)不可擋。在這種配置下，人們都可以相互借鑒經(jīng)驗(yàn)，并提出創(chuàng)新的解決方案。
其實(shí)，像這樣的工具已經(jīng)存在。連線雜志的一項(xiàng)專題探討了近代醫(yī)學(xué)的AI數(shù)據(jù)庫，可以幫助醫(yī)生從3700個(gè)供應(yīng)商和超過1400萬病人的就診信息中獲取知識(shí)。基于一項(xiàng)類似于亞馬遜強(qiáng)大的推薦引擎技術(shù)，現(xiàn)代醫(yī)學(xué)的數(shù)據(jù)也可以推薦治療方案，并通過網(wǎng)絡(luò)的力量幫助忙碌的醫(yī)生解決陌生的，具有威脅性的疾病。
AI可以協(xié)助手術(shù)
一直以來，《實(shí)習(xí)醫(yī)生格蕾》這樣的劇集都是引人注意的，畢竟外科手術(shù)是非常復(fù)雜的，需要足夠的專業(yè)訓(xùn)練。毫不夸張地說，這是一個(gè)生死攸關(guān)的問題。而AI可以在這方面提供幫助。
通過與增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)相結(jié)合，他可以將數(shù)字信號(hào)和圖像疊加在計(jì)算機(jī)上，這樣一來，AI就可以為外科醫(yī)生提供實(shí)時(shí)信息。復(fù)雜的軟件將為先進(jìn)的硬件提供支持，為醫(yī)生提供額外的安全網(wǎng)絡(luò)，并為患者提供安心的服務(wù)。
AI可以解決罕見的問題
人工智能的一個(gè)關(guān)鍵好處就在于它可以收集和分析大量數(shù)據(jù)并從中得出結(jié)論。
目前，谷歌已經(jīng)加入了這一潮流。幾年前，谷歌創(chuàng)建了基線研究項(xiàng)目（Baseline Study）。這是一項(xiàng)綜合性的工作，香港服務(wù)器租用，涉及數(shù)千名志愿者和100名不同醫(yī)療領(lǐng)域的專家。顧名思義，這項(xiàng)研究的目標(biāo)是為人類健康建立一種基準(zhǔn)，在這種基礎(chǔ)上，算法和研究人員可以分離出可能使某人患病的生物線索。
