在医学领域，AI已经带来无数进步，例如我们可以用AI管理电子病历，用AI诊断一些病症，用AI辅助治疗……
有人预测说自主AI将会取代医生，有人则不以为然。内科医生们感到乐观，他们对医疗AI充满期待，却并不担心工作会被AI夺走。
不应神化，也不该拒绝——那AI到底在医疗领域有什么用？我们今天就来简单盘点并讨论一下。
AI给诊断带来变革
在医疗AI领域，大多的研究工作围绕“诊断”展开。科学家训练AI系统，让它识别不同条件下病人的病症，这是主要的研究方向。
在国外，IDx-DR之类的自主AI系统已经获得FDA的认可，它们可以诊断糖尿病视网膜病变等疾病。谷歌也与Verily 合作开发AI系统，它也可以诊断糖尿病视网膜病变。
一般来说，使用这些AI系统时需要专门的临床仪器，不过密歇根大学凯洛格眼科中心开发的AI诊断系统用智能手机摄像头就能识别糖尿病视网膜病变。这个名叫RetinaScope的系统将智能手机与AI技术融合，可以降低成本，让视网膜成像技术得到更广泛的应用，这是很多AI＋医疗创业梦想的方向。
谷歌在AI方面投入重兵，它开发的一套AI系统诊断肺癌的准确率比人类专家还要高。原理很简单，谷歌用深度学习算法训练肺癌诊断AI系统，它可以分析断层扫描（computed tomography，CT）影像，预测患病概率，效率和准确率超出人眼。
另有研究指出，用机器学习程序诊断心脏病，准确率也已达到与传统手段不相上下的水平。
同时，AI诊断领域还取得一些其他小进步，例如可以用Apple Watch诊断检测精神分裂症和心脏病。
这些原理都很简单，对于那些有明确表征的疾病，AI在读取数据和分析数据方面，要比人类高效和精准得多。
AI帮助医生筛选数据
AI的另一个医疗应用是帮助医生筛选数据。借助预测性算法，AI可以像专业人士一样快速筛选数据。
例如，外媒报道美国威尔康乃尔医学院（Weill Cornell Medicine）用AI系统分析数据，判断5天大的体外受精胚胎成功怀孕的几率有多高。研究人员收集12000张人类胚胎图片，花几天时间处理，然后用数据训练AI算法，它就能识别健康与不健康胚胎。
研究发现，用这种名叫Stork的算法评估新胚胎影像时成功率达到97%。以前，诊断胚胎时有时要依靠人类的主观判断，Stock能分担人类的一些工作，让流程标准化，而且更精准。
不只如此，研究人员还用AI系统分析病人，看病人的身体条件是否适合做手术。例如，有专家开发了一套AI系统，它可以分析病人是否适合做角膜屈光手术，以及哪些病人做完手术之后可能会有并发症。
简言之，人类医生判断时往往会出现错误，有了AI工具，研究人员也许能开发出更精准的筛选工具。当然，也不是所有的医疗场景都适合，AI解决的还是大量重复劳作的问题。
AI分辨癌细胞类型
AI能否在癌症诊断、管理方面给人类带来帮助？当然有可能。Osaka大学的研究人员最近做过实验，他们开发一套AI系统，可以分辨癌细胞类型。研究团队用卷积神经网络开发一套系统，然后用8000张细胞图片对系统进行训练，最终系统识别癌细胞的精准率达到98%。
癌症有多种，病人不同，癌细胞的类型也不同，而且会存在巨大变化，这使得人类很难区分，AI系统则可以帮上大忙。
最近，卢森堡大学生命科学研究组也开发出一套系统，它可以模拟癌细胞代谢过程，分析抗癌药物的效果。据悉，该系统首先给健康细胞和癌细胞建模，然后专家将10000名病人的基因数据输入系统，再用系统进行模拟，看看不同化合物对细胞代谢有何影响。
如此，AI就可以用来筛选抗癌药物，看看哪些药物安全有效，这样一来在药物进入实验室接受测试之前，研究人员就可以提前淘汰不合格药物。
AI远程监控病人体征
将AI植入穿戴设备，医生就可以在远方监控病人。例如，一家名叫Current Health的公司开发出一款AI设备，病人在家中使用该设备，Current Health就可以收集多种关键信号，包括病人的脉搏、呼吸、氧饱和度、温度等。
该设备将各种实时数据发送给医生，让他们远程处理。收集数据之后，Current Health会用AI对数据进行分析，及时发现数据中出现的不良变化。
实际上在医疗电子领域，将AI与智能手表等设备融合监控心脏病，早已开始流行。此外，研究人员还开发出可以诊断肥大型心肌病的AI工具，也可以植入携带方便的穿戴设备。
AI用于基因研究
AI还可用于基因研究。据报道，利用AI技术，研究人员最近在DNA非编码区发现一些基因突变，发现它们与自闭症有关。然后研究人员用深度学习技术去分析这些“垃圾区域”，找出它们的影响。
具体做法上，研究小组对12万个基因突变进行分析，判断哪些突变与自闭症患者的遗传行为有关。这一研究可能无法告诉我们到底是什么原因引发自闭症，但它的确有可能揭示怎样的基因突变与自闭症有关。这样的海量数据大规模分析，非AI不能高效完成。
总之，AI之于医疗行业的应用已经无处不在，从病情诊断到辅助治疗，从癌症分析到基因研究，都有AI的身影。当然，虽然AI在医疗行业的应用的确取得了不少进步，不过AI仍然很年轻，未知潜力远大于已知应用，医疗+AI的精彩之路才刚刚开始。
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