发现创造力15分钟前
由人工智能驱动的谷歌DeepMind算法在发现乳腺癌方面，可能比人类医生更加准确。
本周三，Nature.com公布了这一发现：伦敦帝国理工学院和谷歌旗下Google Health对一台计算机进行了“训练”，它发现了接近2.9万名女性的X光片中的异常现象。结果显示，计算机减少了癌症被错误识别或遗漏的情况。另外，在一项针对6名放射科医生所进行的独立研究中，人工智能系统的表现也超过了所有的人类医生。
无独有偶，去年AI医疗诊断机器人“小忆”参加医学考试取得了456分的好成绩，这一成绩比从医学院毕业后工作了五年的实习医生还要高。
这是不是在说，未来，人类医生会被AI医生取代？
天体物理学家、2006年诺贝尔物理学奖得主乔治·斯穆特教授提供了一些他的观察和思考。
斯穆特教授说，AI会改变医疗运转方式，但不会取代医生。
首先，AI和人类医生将会成为最佳工作伙伴。AI可以对信息进行快速扫描、产生并收集分析数据，为医生的工作提供了极大便利。
其次，大数据分析和人脸识别技术可以用于定位识别罕见病。只要有足够的数据样本，就可以极大地提高罕见病的诊断率。
最后，AI让医生和病人之间的联系更紧密。或许有一天，我们每个人从出生到死亡都携带着传感器，由此产生的大量数据既可以让医生监测病人，也可以用于丰富医疗大数据库。
以下为斯穆特教授演讲精华内容：
一、人工智能临床预判比人类医生准确性更高
在医学界，已经有临床试验证明，AI可以打败人类医生，它可以做出比人类医生更加准确的疾病预判。
二、AI会改变医疗，但不会取代医生
斯穆特教授说，AI会改变医疗运转方式，但不会取代医生。在未来，AI和人类医生将会成为最佳工作伙伴。
现在，AI可以对信息进行快速扫描和收集，为医生的工作提供了极大便利。
放射学和AI已经紧密结合起来。拿X光片来举例：一百年以前，我们可以通过X光片辨认清晰的骨骼等，但它的成像分辨率受限于胶片。现在，我们可以生成三维图像，通过X射线、核磁共振、超声波等式，使图像变得越来越精确。
面对指数级增长的数据，更高效的方式就是利用AI，通过 AI技术对数据进行预判，为放射科医生的医疗诊断提供更加精准的预测和建议。
AI辅助医生治疗
三、人脸识别技术定位识别罕见病
在医学领域，面部扫描技术可以应用于罕见的遗传疾病的定位识别。我们可以通过收集罕见病患者的照片，进行大数据分析，将图像和疾病联系起来，再对其他患者进行扫描，进而得出遗传疾病的定位结论。只要人们愿意向数据库输入数据，那么，数据库的信息将在全球范围内变得十分有价值。
在刚果等国家，由于数据库体量不足，导致刚果的孩子们的罕见病例的诊断准确率低于欧洲、美国等国家。假如我们将全球的数据库进行整合，AI就可以分析到成千上万的病例，这为罕见病的治疗提供了十分有价值的信息。
伯克利大学在AI医疗领域已取得了巨大进展
四、AI，让医生和病人更好地连接
未来，医生和病人将会被连接起来。人类可以利用AI，实时监控病人的身体状况，并向医生做出合理反馈。数据，可以通过数据流的形式进行传送，可以用来监测病人，也可以进入流量池，丰富大数据系统的整合。
总有一天，我们会看到，每个人从出生到死亡都会随身携带传感器，通过传感器，对人类行为进行分析，形成大数据整合，进而提出更有利于人类身体健康的行为发出建议。合理的预判和实时的监测，使人们活得更久，这其中的关键，就是传感器和AI技术。
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