人工诊断和电脑诊断，你站在哪一边？

一项最新研究显示，电脑比医生更善于通过人工智能的学习和扫描能力发现疾病。

人工智能PK人类医生 图源 | 太阳报

在两者的比拼中，人工智能胜出，但是优势微乎其微。

在诊断病例的比例中，人工智能正确诊断出87%的病例，比医生多了1%。而在对无病患者的识别方面，人工智能也击败了人类医生。人工智能识别出了93%病例中的无病患者，而人类医生识别的比例是91%。

专家们分析了14项使用深度学习的研究结果，这种人工智能可以检查数千次扫描以确定疾病类型，提高了诊断的准确性和速度。

可是如果你去看病，会选择人工智能么？

这项研究结果引发了不少医学界人士的意见。伯明翰大学的首席研究员阿拉斯戴尔·丹尼斯顿（Alastair Denniston）教授表示，深度学习可以“和健康专家一样准确地发现从癌症到眼疾的各种疾病”，但是并没有“实质性超越”人类医生。

宾夕法尼亚大学的泰萨·库克（Tessa Cook）博士则对人工智能是否可以真的与医院里的医生相比表示质疑，他称，一般医院里的数据都“凌乱、难以捉摸，而且并不完美”。

剑桥大学风险专家大卫·斯皮格尔哈尔特（David Spiegelhalter）教授在接受《柳叶刀》杂志采访时也表示：“深度学习是一项强大而令人印象深刻的技术，但是从实际应用上来说，它能够为临床增加些什么东西？”

( 作者:翁汉俊 编辑:李筝 )

人工智能可能颠覆哪些领域？

人工智能最可能颠覆领域是：1、人工智能开辟医疗领域更多可能，人工智能让疾病研究更高效，未来人工智能或许能给自闭症儿童更多帮助。2、人工智能让无人机变得更智能，生态学者工作的改善，人工智能系统赋予无人机更高效率。3、人工智能让天文观测更省力。4、人工智能在教育变革中还有广阔未来。

前两年，一本非常走俏的书籍《大数据时代》，出现在各大书店，成为人们争相阅读的书籍。这可能是在数字时代，为数不多的、仍能赢得公众交口称赞的纸质书籍。

大数据时代来临

互联网出现了数十年之久，已深刻影响我们的衣食住行医以及日常生活的所有行为。从外出旅行到医院就医，我们都可以将这些行为数字化，由此积累了庞大的数据。但是数字背后存在的逻辑关联，在大数据时代，我们可能并不清楚，更不能通过分析这些数据，对下一个行为做出准确预测。

2016年年初，国际著名学术期刊Nature，以封面文章的形式详细介绍了谷歌的智能系统AlphaGo，但反响一般。即使睿智的业内学者，也没有预料到，它即将开启一场变革。

堪称经典的"人机大战"

3月9日，智能系统AlphaGo与韩国围棋高手李世石的对弈，吸引了大量人群关注。最终以4：1的战绩，将人类围棋高手挑落马下，由此掀开了人工智能历史的大幕。

今年智能系统AlphaGo再次横扫围棋界。在同中国围棋高手柯洁进行对弈后，AlphaGo以全胜全身而退，同时也宣布永久地从围棋领域退役。与此同时，也开辟了另一个振奋人心的领域: 医学领域。

人工智能开辟医疗领域更多可能

事实上，人工智能在科学领域的应用，已如火如荼地进行着。某种程度上，正在改变当下科研的局面。近日，就连美国著名学术期刊《科学》（Science）也出版了人工智能专刊，可见人工智能的影响愈发强大。人工智能时代将会对科学产生何种影响并促进科学研究？研究者又将如何利用人工智能帮助自己的科研工作？下面这些领域将告诉你答案??

人工智能让疾病研究更高效

生命科学飞速发展，尤其是基因组学、蛋白组学的发展，让生命科学俨然变成一个大数据的学科。

例如，自闭症主要由基因突变引起，与后天接触的环境无关，在美国，自闭症的儿童数量接近1%。

未来人工智能或许能给自闭症儿童更多帮助

研究者已经知道人体中的诸多基因与自闭症有关，但是这些基因对自闭症的贡献率仍只有20%，剩下的80%自闭症比例，与人体其他2万多个基因复杂的关联，我们仍不清楚，通过人工智能，我们可从人体2万多个基因、30亿个碱基对中寻找到与自闭症相关的基因或基因突变。

人工智能可以更迅速的进行智能分析

在以往，如果让人工完成这些工作，其工作量简直难以想象。通过智能系统的分析，计算生物学家很容易找到与自闭症相关联的基因。

人工智能让无人机变得更智能

无人机与人工智能的结合也带来诸多变革。

人工智能赋予无人机更多的应用可能

如生态学者工作的改善。以往，如果他们对某片偏远生境中的动植物进行调查，不得不跋山涉水、翻山越岭，劳动强度极大。但如果把这项工作交给经过数据训练的人工智能，将其载入无人机中，那么生态调查的工作效率会大为提高，这也凸显了人工智能在图像识别方面的独特优势。

人工智能系统赋予无人机更高效率

载入人工智能系统的无人机也可以探索人类无法到达的区域，记录这里的植被、温度、土壤等情况，极大地扩展了人类探索自然的疆界。除此之外，无人机还可监测森林大火。通过传输回来的图像，判断火势，从而让消防员采取合理的措施，予以灭火。

人工智能让天文观测更省力

在天文学中，机器学习也可以应用于实时的天文调查，例如通过对人工智能系统进行训练，从而能够使其在一种被称为Palomar Transient Factory的天文望远镜中，以探索星空，能在浩瀚星河中找到蛛丝马迹般的线索。

用人工智能探测浩瀚星空

它可以大大解放天文学家在这方面的时间和工作精力，同时也可以提高工作质量，因为人眼不仅会感到疲劳，同时也会对两个相近的图像难以辨识。通过对人工智能系统训练，区别两个类相似的图像，只需要几个像素即可。

人工智能让诊断皮肤病更精准

人工智能对皮肤病方面的诊断，显然已经超过了很多人的现象。我们知道系统培训一名医生需要10多年的教育，但是培养一名合格的人工智能识别系统，花费的时间要短很多，只需要几个月的时间，我们即可完成一个合格的人工智能系统，而且还可以批量生产。

科幻电影中常见的全自动治疗

今年，来自斯坦福大学的研究者通过训练人工智能系统，从而让其来诊断皮肤癌，其准确率已经超过人类医生。未来科学家想打算将其应用于手机上，从而使其能够得到更为广泛的应用。但是目前图像识别的准确率还有待提高，所以在普遍应用之前，我们还需要再完善这项技术。

神经网络系统如何从宇宙大爆炸中寻找新的粒子，图片来自nature

人工智能让社交数据更具体

社交网络的兴起，让数以亿万的人群，在网络上建立线上社交关系，网络社交环境由此形成。表露我们内心真实的情感，在社交网络上，同样可以通过我们的一言一行得以体现出来。而人工智能对于社交网络数据的收集和分析，对社交网络发展更是起到了重要的作用。

Facebook已经成为不少人生活的重要组成部分

例如宾夕法尼亚大学积极心理学中心通过在Facebook上进行了一个29000人的调查抑郁问卷，研究者再通过分析其中28000人在facebook上的更新内容，即可分析用户更新内容的情况，来判断其心情的好坏。事实上，通过社交网络信息，研究者已经根据大量的用户信息，以此分析用户的收入、个性、政治趋向。

人工智能让教育模式更优化

很多人认为人工智能是未来教育的“银弹”，所谓的“银弹”是指解决棘手问题的杀手锏。人工智能在教育领域会有广阔的空间，它能够将我们从记忆性的知识里面解放出来，而去生产有创造性的新知识。这一转变，也继续当下我们的教育理念及时更新，否则很容易在AI时代被淘汰掉。

人工智能在教育变革中还有广阔未来

例如AI机器人在传统的应试教育中表现出色。今年高考，在不同场合，人工智能进行了广泛的测试。虽然目前总体成绩不是最好，但是它们仍能在庞大数据库（题库）训练数月后，就可以以一名优等生的身份，考出出色的成绩出来。人工智能在应试中的出色表现，让我们看到了未来它在这一领域的广阔应用。

人工智能仍存在隐忧

随着人工智能的发展，它势必对我们的生活带来影响。例如购物网站，通过精确地分析用户的购物信息，从而精准地位用户推送相关信息。它为广告商带来的精准定位，同时也对用户影响带来极大威胁。

由此人工智能也带来了诸多伦理挑战问题，如何保护我们的隐私，如何保护我们的数据安全，从而不会被保险公司、营销公司获取，进而给我们带来歧视。

安全问题仍面临挑战

人类社会迎来了人工智能时代，曾长期困扰全球科学家、数据分析师的数据分析难题，在这一时代迎刃而解。我们能够从“嘈杂的”的数据背后，寻找事物的活动规律，并对下一阶段的行为进行准确预测。由此可见人工智能对我们未来的改变，将起到至关重要的作用。

既能检索病例还可帮助诊断，看人工智能如何助力医疗升级

你知道吗？眼底医学检查是窥见高血压、糖尿病、冠心病、帕金森症等重大慢病信号的重要窗口，但是很多患者因定期复查的时间、财务成本和距离的阻隔而错过了控制病变的机会。

在9月18日，首台国产“黑 科技 ”眼底影像仪问世。这个集合了AI辅助诊断系统、华为云人工智能和连接技术以及协和医院顶尖临床实力的眼底影像仪，实现超弱光照量环境下的精准诊疗，简单、快速、无损地还原图像的真实纹理，为眼科医生提供更有利于精准诊断的信息，降低了漏诊、误诊的发生率！

什么是人工智能？

人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。

人工智能在医院里的应用

1、医用虚拟助理

医用虚拟助理是一种基于人工智能技术和医疗知识体系，将患者症状表现与诊疗标准对比，为患者提供全流程服务的专用型信息系统，使用者可以通过语言文字、图像等形式与AI系统进行互动，使其提供医疗咨询等服务。

目前医用虚拟助理可用于疾病诊疗的前、中、后多个环节，如诊疗前的智能导诊机器人能对患者讲话内容进行语义分析经后台数据处理并给出分诊和导诊建议，或通过传感器获取患者生命体征信息并反馈给医生来提高问诊效率。

2、医学影像识别

AI 与 X 射线、超声、CT和MRI等医学影像结合能提高医师诊断效率，辅助治疗与判断。AI在医学影像领域的应用主要是图像分割、分类、配准、识别和深度学习系统等，即通过分析影像获取有意义的信息，进行大量的影像数据对比，进行算法训练，逐步掌握诊断能力。医学影像领域已成为AI与大数据在医疗领域应用发展最快的方向之一。

3、病理诊断

AI在标注病理结构等肿瘤特征时能够识别到人眼无法观察到的细节并作定量描述，可避免医师主观性带来的差异。AI深度学习技术在病理学领域展现出极大的应用前景，它可以帮助病理医师提高诊断效率和准确性，减轻工作负担，缓解病理医师缺乏以及不同地区医师诊断水平差距明显的难题，为患者提供更加精准、可靠的高质量医疗服务。

4、辅助诊疗

辅助诊疗是指将AI技术用于疾病诊疗中，让计算机从医学书籍、文献、指南和案例等深度学习医学知识并归纳，建立知识库，模拟医师的思维和诊断推理过程，对患者的病症信息等医疗大数据进行智能匹配，通过已学习的知识推理判断疾病原因与发展趋势，给出初步的诊断和治疗方案，医师参考辅助诊疗结果并结合临床经验提供更多的临床决策指导，使诊疗流程更加客观、科学、合理、高效。

5、医学数据平台

基于AI与互联网技术的医学数据平台可以分为两类：一是医学研究大数据平台，通过对医学文献中的海量医疗大数据进行分析，能够有效促进医学研究；二是医学评价数据平台，通过平台获取医疗机构内包括病案首页以及大型医用设备和临床重点药物相关的医疗活动中重要的数据点，让大数据进行分析和数据模型推演，从而提高医疗机构相关工作整体管理水平。

6、疫情诊治与监测

AI 借助大数据技术可以通过影像识别、自动体温检测和病毒溯源等辅助新冠肺炎诊治并进行疫情监测预警，开发适宜的预警关键技术，基于人工智能的疫情监控云平台监测预警、疫情地图、确诊及密切接触人员轨迹追踪、人群流动监测等在减少人力成本、降低感染风险的同时显著提升抗疫效率。

人工智能技术广泛的应用前景，将给老百姓看病带来许许多多、实实在在的便利。手术机器人、远程手术等应用场景，还将让更多百姓享受到优质的医疗资源。

专家：中国传媒大学信号与信息处理专业副教授余心乐