一个医生一辈子大概会看20万个病例,而人工智能算法3个月就可以看13万个病例。
随着人工智能、大数据等相关应用与理念的不断传播,越来越多曾经深入人心的观念被彻底撼动,医疗行业也不例外。在机器学习还有大数据实用化提速的大环境下,人工智能在医疗领域的应用也是日新月异。
目前,医院医生对患者的诊疗办法首先是搜集患者资料、列出可能的原因,通过权衡各种信息后利用排除法排除一些因素,最后再通过实验室的检验来验证推断,最终得出结论来。但实际情况并没有描述中这么简单。
根据路透社的报道,在瑞士苏黎世大学医院,为了获得癌症检测所需数量的标本,每个前列腺癌的患者要做多达50个切片,再由医生带到实验室里进行检测,而研究一名患者的活检结果要花费一个医生一个半小时的时间。但现在IBM的人工智能机器人沃森就可以使用大量数据对医疗标本进行分析了。
《纽约客》的报道称,斯坦福大学的研究者通过深度学习方式教人工智能如何辨别一种恶性肿瘤——黑色素瘤,在用了近13万张图片训练机器正确识别病变之后,在每次测试中,机器的算法都要优于专业的皮肤科医师。可是要知道,一个全职的皮肤科医生一辈子大概会看20万个病例,而斯坦福大学的人工智能算法,3个月就看了13万个病例。
《纽约客》称,医生的诊断可以称作为是一种认知模式,这种模式是通过长期工作积累起来的经验。而人工智能则主要是通过深度学习,就是模仿人类大脑的运作模式,从已分类的图片里提取信息,然后观察成百上千张归类好的图片,归纳出某种事物的特征,最终形成自己的认知模式。
路透社认为,虽然人工智能数据库的完善仍需时日,但今后病理学专家可能不再需要用显微镜来观察切片了。这对于医疗行业来说将会是一场变革。
瑞士苏黎世大学医院医生彼得·维尔德认为,人工智能对整个医疗行业来说尤其是对病理图像来说是一项颠覆性的科技,人工智能将会改变人们的日常生活。
路透社表示,人工智能在医疗领域中的应用正在逐渐普及,预计5年内其市值或将达到80亿美元。而要最大限度地发挥人工智能的作用,还需要建立更加完善与强大的数据库。