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[導(dǎo)讀] 人工智能從計(jì)算能力和能力的爆炸中受益匪淺。今天,高度復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)算法,模仿人類大腦的結(jié)構(gòu),可以掌握圍棋,交易股票,甚至寫小說。鑒于這種多功能性,一些人擔(dān)心深度學(xué)習(xí)AI會(huì)通過武力重塑我們的經(jīng)濟(jì),

人工智能從計(jì)算能力和能力的爆炸中受益匪淺。今天,高度復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)算法,模仿人類大腦的結(jié)構(gòu),可以掌握圍棋,交易股票,甚至寫小說。鑒于這種多功能性,一些人擔(dān)心深度學(xué)習(xí)AI會(huì)通過武力重塑我們的經(jīng)濟(jì),使數(shù)百甚至數(shù)千個(gè)職業(yè)過時(shí)。似乎世界將不再需要人類。但這是真的嗎?沒有兩個(gè)職業(yè)相似,偉大的AI清算不會(huì)影響所有行業(yè)。

根據(jù)牛津大學(xué)和NPR進(jìn)行的研究,醫(yī)生和外科醫(yī)生只有0.4%的機(jī)會(huì)成為自動(dòng)化的犧牲品。總體而言,大多數(shù)醫(yī)學(xué)專業(yè)的自動(dòng)化機(jī)會(huì)似乎遠(yuǎn)低于其他專業(yè)。例如,醫(yī)師助理的自動(dòng)化評(píng)級(jí)為14.5%,而稅務(wù)編制者的自動(dòng)化評(píng)級(jí)為98.7%。

雖然正在努力教授計(jì)算機(jī)的同理心,但目前尚不清楚是否有可能建立一臺(tái)能夠理解人類情感深度的計(jì)算機(jī)。

當(dāng)談到人工智能對(duì)醫(yī)學(xué)的影響時(shí),我認(rèn)為我們會(huì)發(fā)現(xiàn)結(jié)果既重要又微妙。

人工智能會(huì)發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤

盡管計(jì)算機(jī)永遠(yuǎn)不會(huì)取代血肉之軀的醫(yī)生,但人工智能仍然在醫(yī)學(xué)中占有一席之地。

想想醫(yī)生需要什么:了解生物化學(xué),例如新藥,現(xiàn)有藥物,以及這些物質(zhì)如何與個(gè)體患者相互作用; 關(guān)于每位患者病史的一般信息,包括他們是否有任何預(yù)先存在的病癥或可能因手術(shù)或治療而加劇的危險(xiǎn)因素; 以及對(duì)疾病和病癥的深入了解,這些疾病和病癥往往難以置信地迅速發(fā)展。

事實(shí)上,這些要求不僅僅是相互沖突的要求,而且這些要求在人類是不可能的。畢竟,人類大腦由大約10億個(gè)神經(jīng)元組成,每個(gè)神經(jīng)元具有大約1,000個(gè)連接(總共1萬億個(gè)連接)。這聽起來令人印象深刻,但并不多。一個(gè)大腦有幾千兆字節(jié)的工作記憶。其他任何事情都不容易被召回。

幸運(yùn)的是,AI沒有這樣的問題。例如,IBM的Watson可以梳理數(shù)百萬頁(yè)的數(shù)據(jù),閱讀無數(shù)的醫(yī)學(xué)文章,并且其知識(shí)的廣度和規(guī)模遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過任何人類醫(yī)生。即使醫(yī)生可能忘記患者的獨(dú)特生物學(xué)使他們?nèi)菀资艿侥撤N藥物的副作用,但AI也不會(huì)。即使過度勞累的醫(yī)療人員可能會(huì)錯(cuò)過線索,AI也不會(huì)。

AI可以幫助處理罕見的情況

相關(guān)的說明,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。是的,個(gè)人AI是強(qiáng)大的智能程序。然而,當(dāng)他們聯(lián)網(wǎng)在一起時(shí),他們是不可阻擋的。在這種配置中,他們可以從彼此的見解中獲取,了解一個(gè)人出錯(cuò)的地方,并設(shè)計(jì)出創(chuàng)新的解決方案。

這些工具已經(jīng)存在。一個(gè)有線功能探討近代醫(yī)學(xué)的AI供電的數(shù)據(jù)庫(kù),幫助從業(yè)者挖掘到知識(shí),從3700個(gè)供應(yīng)商和超過1400萬病人就診的數(shù)據(jù)庫(kù)?;陬愃朴?u>亞馬遜臭名昭著的強(qiáng)大推薦引擎的技術(shù),現(xiàn)代化醫(yī)學(xué)挖掘數(shù)據(jù),推薦治療,并通過網(wǎng)絡(luò)的力量,幫助忙碌的醫(yī)生解決一種不熟悉的威脅性疾病。

AIs將協(xié)助手術(shù)

當(dāng)與增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)程序配對(duì)時(shí),可以將真實(shí)的數(shù)字線索和圖像疊加在上面,AI可以為外科醫(yī)生提供 實(shí)時(shí)信息。這包括將大腦分成各個(gè)區(qū)域進(jìn)行神經(jīng)外科手術(shù),在患者身體上放置MRI掃描和其他圖像。復(fù)雜的軟件將為先進(jìn)的硬件提供動(dòng)力,為醫(yī)生提供額外的安全網(wǎng),讓患者安心。

AIs會(huì)預(yù)測(cè)疾病

人工智能的一個(gè)重要好處來自于它在收集和分析大量數(shù)據(jù)以及從分析中得出結(jié)論的實(shí)力。誰更容易患癌癥?有哪些風(fēng)險(xiǎn)因素會(huì)使患者更容易受到心臟病發(fā)作而不是中風(fēng)?

幾年前,谷歌創(chuàng)建了基線研究,這是一項(xiàng)全面,雄心勃勃的工作,涉及數(shù)千名志愿者和100名不同醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的專家。顧名思義,該研究的目標(biāo)是為人類健康建立一種基線,算法和研究人員可以從中找出可能使人易患特定疾病的生物線索。

基線研究繼續(xù)在旗下(谷歌的母公司)的Verily旗下進(jìn)行,并將擴(kuò)大范圍和資源。在不久的將來,很容易想象一下,一次訪問醫(yī)生辦公室就會(huì)發(fā)現(xiàn)非傳染性疾病(中風(fēng),癌癥,心臟病發(fā)作)或遺傳性疾病。患者不僅可以看到患上特定疾病的機(jī)會(huì),而且醫(yī)生還可以通過明確的長(zhǎng)期行動(dòng)計(jì)劃幫助患者預(yù)防這些疾病。

值得注意的是,雖然人工智能肯定會(huì)徹底改變我們與醫(yī)學(xué)的關(guān)系,但更有可能以微妙,低調(diào)的方式這樣做。畢竟,AI最有希望的變化與后端接口形式的系統(tǒng)和程序有關(guān) - 而不是說話屏幕。但是,不要被愚弄:即使大部分變化發(fā)生在屏幕外,醫(yī)療實(shí)踐也會(huì)變得更好。隨著時(shí)間的推移,醫(yī)療保健將變得更加準(zhǔn)確,更加全面和便宜,這對(duì)每個(gè)人來說都是一個(gè)受歡迎的消息。

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