?2016年3月9日榜苫，這會是歷史性的一天谦纱，人工智能站在了風口浪尖。Alphago戰(zhàn)勝了圍棋世界冠軍李世石华畏，這件事讓我很是興奮鹏秋，下班時在電梯碰到同事都說個不停。一個醫(yī)生對這件事情興奮什么亡笑？
老爸是個圍棋迷侣夷，我從六歲多開始學圍棋，覺得很有趣况芒，一直學到了小學畢業(yè)惜纸，之后不愿意再繼續(xù)下去了叶撒，因為覺得太枯燥和辛苦。不過學習圍棋對于我的思維訓練耐版，一直到今天我認為都是很有益處的祠够，既需要有記憶、經(jīng)驗粪牲，又需要計算古瓤，更需要良好的大局觀。我記得那個時候電腦上有圍棋游戲腺阳，電腦都下得很爛落君，完全不是人的對手，稍微學過圍棋的人都能把電腦打爆亭引。然而時代不同了绎速，當時互聯(lián)網(wǎng)還沒有得到普及，而現(xiàn)在已經(jīng)是滲透到生活的方方面面焙蚓，而人工智能（AI)也已經(jīng)得到了突破性的發(fā)展纹冤，深度學習（Deep learning）和人工神經(jīng)網(wǎng)絡（ANN）已經(jīng)是炙手可熱的領域。
不管后面幾場比賽的結(jié)果如何购公，Alphago已經(jīng)向世界證明了AI的實力萌京，而人們之前還一直認為圍棋是電腦難以勝任的領域。無人駕駛之前也有很多分析家不看好宏浩，但google的無人駕駛汽車已經(jīng)跑了快200萬公里了知残，發(fā)生事故的概率遠遠低于人。
計算機與互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)顛覆了一個又一個的領域比庄，但這次革命還遠遠沒有結(jié)束求妹，計算機和互聯(lián)網(wǎng)就好像只是提供了一些基本工具一般，更為深刻的變革還在后面印蔗。當Alphago和李世石在比賽的時候扒最，我就在想，其實目前很多醫(yī)療上的工作华嘹，AI取代人只是早晚的事情吧趣，包括醫(yī)生本身也是這樣。作為醫(yī)生耙厚，很難接受AI超越我們這件事强挫，但也許比較之后會發(fā)現(xiàn)AI比我們診斷更準確，AI比我們失誤更少薛躬，AI比我們學習得更快俯渤。
我覺得目前最有前景的，一個是AI型宝，一個是人類功能增強領域八匠，例如現(xiàn)在很火的現(xiàn)實增強技術(shù)絮爷。這兩者的結(jié)合，會是一個必然的發(fā)展方向梨树，畢竟人類不會隨便丟掉主導權(quán)坑夯。每個人以后都可能像鋼鐵俠那樣，擁有一個AI管家抡四，擁有很多功能增強裝備柜蜈。
當然，醫(yī)療應該是很難以變革的地方指巡，我在有生之年也不一定能看到AI取代人去當醫(yī)生淑履，畢竟有很多倫理道德的問題還沒有解決，但至少有很多醫(yī)療領域已經(jīng)可以開始考慮應用AI了≡逖現(xiàn)在移動醫(yī)療被炒的火熱秘噪，步子邁得也不是太大，但我想這只會是智能醫(yī)療中發(fā)展的一小步阔涉。
我想了幾個我認為不太遙遠就會有很大發(fā)展的領域缆娃，有的已經(jīng)有人在做，有的也許已經(jīng)有人在做：
- AI學習醫(yī)療影像的判別瑰排，輔助醫(yī)生做出診斷。現(xiàn)在的醫(yī)療影像技術(shù)不斷發(fā)展暖侨，已經(jīng)可以顯示人體內(nèi)很細微的結(jié)構(gòu)椭住，但人的經(jīng)驗、判別能力是有差異的字逗，人的肉眼也無法分辨出現(xiàn)在很多影像技術(shù)提供的信號之間的差異京郑，而且很多醫(yī)生往往只是在自己了解的領域比較熟悉，導致漏診葫掉、誤診些举。AI通過不斷的對影像的學習，可以幫助人類提高整體的診斷水平和速度俭厚。這個方面的代表公司有Enlitic户魏。
- AI學習和判斷基因和疾病的關系∨布罚基因測序技術(shù)在近些年得到快速發(fā)展叼丑，待到技術(shù)的進一步發(fā)展，對每個病人進行全基因組的測序也許是可能的扛门。在極大的數(shù)據(jù)量下鸠信，運用AI不斷的自主學習基因和疾病，也許能夠得到很多突破性的進展论寨。這個方面的公司有Deep Genomics星立。
- AI輔助手術(shù)∷睿現(xiàn)在醫(yī)療器械的發(fā)展已經(jīng)深深的改變了外科手術(shù)這個領域，例如內(nèi)鏡系統(tǒng)绰垂、手術(shù)導航系統(tǒng)等闹啦，但真正成熟的智能手術(shù)輔助系統(tǒng)還沒有，也許以后大部分手術(shù)都只需要一兩個醫(yī)生加上一個輔助系統(tǒng)辕坝。這個系統(tǒng)可以幫助遞送器械窍奋，手術(shù)實時導航，智能提醒和標注酱畅，自主完成一些簡單操作琳袄，例如吸引、表皮縫合等纺酸，以及在人的控制下完成精細操作窖逗。
- AI智能患者管理系統(tǒng)。現(xiàn)在醫(yī)療工作中餐蔬，很大一部分工作是需要對于患者進行教育碎紊、跟蹤隨訪、用藥提醒樊诺、長期監(jiān)測等仗考，這些需要耗費大量人力的工作，也許以后AI能夠完成得更好词爬，監(jiān)測更詳細秃嗜，并且AI能夠從這些數(shù)據(jù)中不斷學習和改進。
AI不管和哪個領域結(jié)合顿膨，結(jié)果都是顛覆性的锅锨，有點像現(xiàn)在的“互聯(lián)網(wǎng)+”。人類對于AI的擔憂總是會有的恋沃，也一定會出現(xiàn)很多規(guī)則來限制AI的應用范圍必搞，但我覺得發(fā)展的腳步是不可阻擋的。我們?nèi)祟愖詈孟牒卯擜I可以自我發(fā)展的時候囊咏，我們要如何應對恕洲，我們要如何讓AI與人類更好的合作。
