人工智能從計算能力和能力的爆炸中受益匪淺。今天，高度復雜的深度學習算法，模仿人類大腦的結構，可以掌握圍棋，交易股票，甚至寫哈利波特小說(雖然不可否認不是很好)。鑒于這種多功能性，一些人擔心深度學習AI會通過武力重塑我們的經(jīng)濟，使數(shù)百甚至數(shù)千個職業(yè)過時。似乎世界將不再需要人類。但這是真的嗎?沒有兩個職業(yè)相似，偉大的AI清算不會影響所有行業(yè)(當然也不是所有員工)。

在我們進一步研究之前，重要的是要弄清楚醫(yī)學界的自動化程度。算法有多大可能取代醫(yī)生?在未來的某個時刻，醫(yī)院會迫使我們將我們的癥狀輸入觸摸屏并等待無形的電子聲音給我們診斷嗎?

值得慶幸的是，這似乎不太可能。根據(jù)牛津大學和NPR進行的研究，醫(yī)生和外科醫(yī)生只有0.4%的機會成為自動化的犧牲品?？傮w而言，大多數(shù)醫(yī)學專業(yè)的自動化機會似乎遠低于其他專業(yè)。例如，醫(yī)師助理的自動化評級為14.5%，而稅務編制者的自動化評級為98.7%。

任何自動化研究都將密切關注與工作相關的職責。從根本上說，工人將執(zhí)行什么樣的任務?他們會把時間花在日常任務上，機器可以很容易地分解成步驟并復制，還是需要談判，運用同理心，并運用創(chuàng)造力和橫向思維?

不用說，醫(yī)生是后者。診斷疾病，進行手術和處方藥不僅僅是復雜的，危及生命的任務 - 它們還需要很多同理心。到目前為止，計算機在這一關鍵要求下失敗了(因此硅谷對人工智能的恐懼)。雖然正在努力教授計算機的同理心，但目前尚不清楚是否有可能建立一臺能夠理解人類情感深度的計算機。

當談到人工智能對醫(yī)學的影響時，我認為我們會發(fā)現(xiàn)結果既重要又微妙。

人工智能會發(fā)現(xiàn)錯誤

盡管計算機永遠不會取代血肉之軀的醫(yī)生，但人工智能仍然在醫(yī)學中占有一席之地。

想想醫(yī)生需要什么：了解生物化學，例如新藥，現(xiàn)有藥物，以及這些物質如何與個體患者相互作用; 關于每位患者病史的一般信息，包括他們是否有任何預先存在的病癥或可能因手術或治療而加劇的危險因素; 以及對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10億個神經(jīng)元組成，每個神經(jīng)元具有大約1,000個連接(總共1萬億個連接)。這聽起來令人印象深刻，但并不多。一個大腦有幾千兆字節(jié)的工作記憶。其他任何事情都不容易被召回。

幸運的是，AI沒有這樣的問題。例如，IBM的Watson可以梳理數(shù)百萬頁的數(shù)據(jù)，閱讀無數(shù)的醫(yī)學文章，并且其知識的廣度和規(guī)模遠遠超過任何人類醫(yī)生。即使醫(yī)生可能忘記患者的獨特生物學使他們容易受到某種藥物的副作用，但AI也不會。即使過度勞累的醫(yī)療人員可能會錯過線索，AI也不會。

AI可以幫助處理罕見的情況

相關的說明，人工智能的強大網(wǎng)絡將徹底改變罕見疾病的治療方法。是的，個人AI是強大的智能程序。然而，當他們聯(lián)網(wǎng)在一起時，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，了解一個人出錯的地方，并設計出創(chuàng)新的解決方案。

這些工具已經(jīng)存在。一個有線功能探討近代醫(yī)學的AI供電的數(shù)據(jù)庫，幫助從業(yè)者挖掘到知識，從3700個供應商和超過1400萬病人就診的數(shù)據(jù)庫。基于類似于亞馬遜臭名昭著的強大推薦引擎的技術，現(xiàn)代化醫(yī)學挖掘數(shù)據(jù)，推薦治療，并通過網(wǎng)絡的力量，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

毫無疑問，像格雷的解剖學這樣的節(jié)目所描繪的戲劇是如此引人注目。手術非常復雜，需要進行強化(和強化)?？朴柧?，而且確實是生死攸關的問題。AI可以幫助減少一些戲劇。

當與增強現(xiàn)實程序配對時，可以將真實的數(shù)字線索和圖像疊加在上面(想想口袋妖怪圍棋)，AI可以為外科醫(yī)生提供 實時信息。這包括將大腦分成各個區(qū)域進行神經(jīng)外科手術，在患者身體上放置MRI掃描和其他圖像(給予醫(yī)生X射線視力)。復雜的軟件將為先進的硬件提供動力，為醫(yī)生提供額外的安全網(wǎng)，讓患者安心。

AIs會預測疾病

人工智能的一個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論的實力。誰更容易患癌癥?有哪些風險因素會使患者更容易受到心臟病發(fā)作而不是中風?

谷歌，分析之王，已經(jīng)加入了這個潮流。幾年前，谷歌創(chuàng)建了基線研究，這是一項全面，雄心勃勃的工作，涉及數(shù)千名志愿者和100名不同醫(yī)學領域的專家。顧名思義，該研究的目標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。

今天，基線研究繼續(xù)在旗下(谷歌的母公司)的Verily旗下進行，并將擴大范圍和資源。在不久的將來，很容易想象一下，一次訪問醫(yī)生辦公室就會發(fā)現(xiàn)非傳染性疾病(中風，癌癥，心臟病發(fā)作)或遺傳性疾病?；颊卟粌H可以看到患上特定疾病的機會，而且醫(yī)生還可以通過明確的長期行動計劃幫助患者預防這些疾病。

值得注意的是，雖然人工智能肯定會徹底改變我們與醫(yī)學的關系，但更有可能以微妙，低調的方式這樣做。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 - 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)療實踐也會變得更好。隨著時間的推移，醫(yī)療保健將變得更加準確，更加全面和便宜，這對每個人來說都是一個受歡迎的消息。