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人工智能醫(yī)療：顛覆性創(chuàng)新還是資本運作炒概念？
近的一段日子，我仿佛被這樣一類信息所包圍：
某公司(一般都是科技巨頭)將利用人工智能去研究XX疾病(癌癥、眼病等)了，未來醫(yī)生將會被取代，那些所謂的絕癥將很快被攻克。
那，真的會這樣嗎？所謂的人工智能到底能在醫(yī)學領域發(fā)揮多大作用呢？真的如媒體報道的那樣具有顛覆性力量嗎？有沒有被夸大呢？
先說結論：人工智能的確能夠?qū)︶t(yī)學發(fā)展帶來顛覆性改變，但其作用在很大程度上被媒體夸大了，而且其在醫(yī)學領域內(nèi)的運用還受到醫(yī)學研究水平以及自身限制。
人工智能這項技術，其大的能力在于整合已有的海量信息，并不能直接實現(xiàn)創(chuàng)造一個新的事物。也就是說，人工智能的意義在于幫助我們提高整個社會的運轉(zhuǎn)效率，對人類面臨的問題尋求化的解決方案。
對于醫(yī)學來說，也就是眾多科技巨頭提到的“醫(yī)療”。
具體如日本國立癌癥研究中心將與產(chǎn)業(yè)技術綜合研究所等共同開發(fā)運用人工智能的系統(tǒng)所渴望的那樣：
以癌癥中心積累的患者基因組(所有遺傳信息)以及血液檢查、圖像診斷等龐大信息為基礎建立數(shù)據(jù)庫，并與醫(yī)學論文等的研究成果相對照，將人工智能運用在診斷以及治療中。
這樣的醫(yī)療也能在極大的程度上減少人為的干擾因素，來提高診療的準確性。
另一方面，人工智能也被運用到醫(yī)學的研究上，其可以幫助醫(yī)學研究者更加地回顧已有的研究成果，在極其簡單快捷的情況下進行數(shù)據(jù)整理以及建模分析。
IBM和MIT以及哈佛大學發(fā)起的癌癥基因組計劃，他們則是主要是通過對數(shù)千個抗藥腫瘤進行研究，并利用“沃森”強大的計算和機器學習能力幫助理解癌癥如何對藥物產(chǎn)生耐藥性。
此外，還有Nvidia(計算機圖形芯片制造商)和美國國家癌癥研究所、能源部合作，準備開發(fā)的一個名為“癌癥分布式學習環(huán)境”的人工智能框架平臺。
他們的邏輯是這樣的：
一方面通過提升科學家們對DNA和RNA中基因簽名的理解，來幫助預測哪一種療法會對患者產(chǎn)生作用；另一方面加速蛋白質(zhì)交互作用的模擬過程(該過程在早期癌癥的形成中扮演了重要的角色)；后，整理數(shù)以百萬計的癌癥患者資料，從而構建一個綜合性的監(jiān)測癌癥疾病轉(zhuǎn)移和復發(fā)的數(shù)據(jù)庫，從而實現(xiàn)利用人工智能來幫助醫(yī)學科學家更好地研究癌癥。
從這些方面來看，人工智能的確是會對醫(yī)學帶來顛覆性的影響。但從這些例子中也可以看出這樣的一個結論：
人工智能在醫(yī)學領域中發(fā)揮的作用受限于人類的醫(yī)學研究水平，人類的醫(yī)學水平有多高，人工智能的有效性就會有多高。它讓人驚艷的是能夠?qū)⑷祟愥t(yī)學研究成果大程度地利用起來，實現(xiàn)其價值大化。
至于媒體所提到的“醫(yī)生將會被替代”的觀點，就人工智能的技術而言，是能夠?qū)崿F(xiàn)的。但其面臨著重大的難關——人工智能的性。
簡單點來理解，人工智能就是一組參數(shù)不確定的函數(shù)，參數(shù)的確定需要海量的數(shù)據(jù)來完成。數(shù)據(jù)越多，參數(shù)的范圍也就會越小，人工智能在醫(yī)學上的性也就越高。
就上述提到的幾個項目，運用到的數(shù)據(jù)量能否支撐起找到確切的參數(shù)，將是一個非常大的考驗。具體需要多少尚且無從考證，但可以確定的是，僅僅成千上萬個案例，是遠遠不夠的。
(原標題：人工智能與醫(yī)學“聯(lián)姻”，有哪些能與不能？)
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