飛利浦健康資訊部首席醫療官羅伊·史密斯(Roy Smythe)博士預測， 人工智慧將預示著醫學黃金時代的到來， 醫生們有更多時間關心照顧病人。
假使醫療保健是一項持續的全球性臨床試驗， 你身體上和醫學上的每一處細節都將記錄下來， 以推動世界研究的發展。 你想報名嗎？
這是飛利浦美國健康科技首席醫療官羅伊·斯密斯（Roy Smythe）博士的美好願景。 Smythe博士早先是名癌症外科醫生， 曾在紐西蘭羅托魯瓦健康資訊會議上探討健康與人工智慧。
如果“人工智慧”和“醫療保健”這樣的詞讓你聯想到機器人醫生正在巡視病房， 詢問病情， 像一台超級電腦幾分鐘內可以流覽數百年的研究資料， 奇跡般地發現癌症的治療方法， 請忽略這些畫面， 這不是Smythe博士預測的未來。
圍棋比賽選手們回應被穀歌人工智慧程式Alpha Go打敗。 最新版本AlphaGo Zero表明了機器僅用40天可以學會人類數千年的積累的知識甚至更多。
“總的來說， 人工智慧被過度誇大了。 ”他說。
人工智慧已應用于醫療保健中， 還可能擴展到衛生系統的每一角落。
利用CT、MRI及其他掃描診斷疾病是人工智慧對醫療保健最大的貢獻之一。
Roy Smythe博士將人工智慧分為三個層次：
1) 大資料分析—— 發現人類看不到的大資料集模型。
2) 機器學習——根據所見， 培訓機器應用、創建演算法從而掌握資料。
3) 人工神經網路——使機器學會、掌握、發現像圖片和醫學掃描的非資料資訊模型並從零開始自我訓練。 穀歌的AlphaGo Zero是這一重大突破的最佳例證。 在沒有人類的介入下，
評論家們認為， IBM的沃森（Watson）超級電腦在提高癌症治療方面並未達到他們誇大的效果。
一些醫院已基於人工智慧基礎資料分析， 開展可能突發生命危險病人的危機預測。 通過查找顯示病人狀態變化的模型， 飛利浦的IntelliVue Guardin已利用重症監護資料開展滾動風險評分。
可能很多人不知道， 飛利浦在專注大資料和人工智慧的研究。 目前， 健康和醫療保健部門是飛利浦最穩定、掙錢最多的業務， 涵蓋了急性護理、緊急和短期治療及專業醫療人員使用的各種設備。
飛利浦醫療正通過AI技術， 將病人的個人生活狀況、個人體征、專業診斷資料、病歷， 以及出院後的健康資訊等串聯起來， 進而追蹤其健康狀況， 對疾病做預防性、介入性的診斷和治療。
Smythe博士期望：
今後的5到10年， 這種即時預測也能應用於醫院之外的地方。 例如， 監測家中患有心力衰竭病人的心跳和呼吸情況。 添加一些其他資料將提高預測的準確性， 比如病人的詳細資訊（種族、年齡、日常飲食、體育活動水準）、基因組譜及其特殊腫瘤或遺傳疾病或特徵。 世界醫療保健一時間看起來像是一場全球100億人的臨床實驗——機器尋找不同疾病在不同種類人群身上如何演變發展以及對於不同治療方法的反應。
紐西蘭醫學協會主席凱特·巴多克（Kate Baddock）認為，人工智慧將扮演醫生的補充角色，不會取代醫生。
“很難想像這一願景的準確性，並不是說現在不瞭解病人，但只有通過瞭解與他們相像的病人的經歷，才能真正瞭解他們。臨床醫生對現在病人的瞭解都是通過治療過的相似病人的經歷及看到的一些相似經歷獲得。如果正在醫治一位具有一定基因和人口學特徵並患有肺癌的47歲白人女性，便可以即時獲取全世界其他85,000名與她相似的病人資訊。突然之間，我的推論和建議更準確、更有說服力。”
這一絕妙願景的唯一不足是需要彙集世界上每個人的健康資料，這一做法可能會導致隱私和商業問題。Smythe博士承認，醫療健康企業需要放棄將資料作為有價值資產的想法，而科學家也需要說服公眾相信分享他們最私密資訊的好處。
他說，這一願景的成功還取決於世界衛生體系從關注干預危及生命問題到未來疾病預防的轉變。
使用資料模型預測個體疾病風險也頗有爭議。2013年，因擔心準確性和實用性，美國食品和藥物管理局禁止像23andMe這樣的基因檢測公司使用基礎遺傳檢測預測疾病。然而，2017年4月，他們允許對10種疾病進行有限測試，因為這些疾病與基因變異關係密切。
更多資料有助於提高預測準確性，但並不能解決因為風險造成不必要焦慮的倫理問題，而這種風險可能永遠不會發生。醫學掃描的準確性更令人擔憂，因為高度敏感的人工智慧診斷將顯示並掃描與症狀無關的異常情況，有可能導致對從未造成健康問題的缺陷進行不必要的治療。
然而，作為一名有25年從業經驗的癌症外科醫生，Smythe認為病人通常更願意知道自己的疾病風險。通過基因測試，他妻子得知自己有百分之五十的機會感染帕金森病時，她沮喪了很多天。然而，最後她很樂意發現早期症狀，並遵循治療方案。
即使擁有大資料，Smythe也不期望人工智慧在10到15年內神奇地治癒癌症。也許未來的50年內能達到這一目標。人體與宇宙一樣龐大而複雜 ——沒有人能理解即使單個細胞。癌症是人體的衍生物，具有相同複雜的防禦機制。
藥物將更加個性化，有效地增加了治療的可能性。IBM的沃森（Watson）超級電腦已使用人工智慧輔助癌症治療，但評論家們認為不足以誇大其作用，而且其過於依賴專家手動提供資訊。
Smythe也不希望人工智慧取代醫生。
“醫學是一門最不完善但最人性化的應用科學，任何涉及人性的事物都需要某種程度的人文關懷使其行之有效。”
普通科醫生可能認為他們所做大多是人文關懷，但北美最近一項研究發現，普通科醫生平均探望病人時間為13分鐘，其中5分鐘用於記錄。在Smythe理想的世界裡，人工智慧將取代那些五分鐘可做的瑣事，讓醫生有更多時間關心病人。
“我相信，從現在開始的50年裡，科技將會使醫學更加人性化。”
紐西蘭醫學協會主席凱特·巴多克（Kate Baddock）是名沃克沃斯的普通科醫生，他認同幫助醫生診斷方面人工智慧潛力巨大，但她仍懷疑機器處理複雜慢性疾病的能力。
她認為急性醫療保健中，科學因素約占80%而人文因素占20%。然而長期情況的管理則與之相反，更像是人文占80％，科學占20％。這是她相信機器永遠無法取代人類的重要一點。
關心病人和病情遠不只是診斷能達到的...對於病情單一的人，人工智慧發揮的作用最大，但問題是這些人只占很少的一部分。
Smythe無法說明醫療行業是否會因為人工智慧的幫助而不斷發展，但他相信目前正處於科技轉型的混亂階段。無論如何，醫療保健的黃金時代尚未到來，技術對其發展至關重要。
“隨著醫學發達國家人口的老齡化、全球人口不斷增長、發展中國家慢性病和可預防疾病的增加，只有發揮科技的作用，否則我不知道人們將如何擺脫這些問題。”
世界醫療保健一時間看起來像是一場全球100億人的臨床實驗——機器尋找不同疾病在不同種類人群身上如何演變發展以及對於不同治療方法的反應。紐西蘭醫學協會主席凱特·巴多克（Kate Baddock）認為，人工智慧將扮演醫生的補充角色，不會取代醫生。
“很難想像這一願景的準確性，並不是說現在不瞭解病人，但只有通過瞭解與他們相像的病人的經歷，才能真正瞭解他們。臨床醫生對現在病人的瞭解都是通過治療過的相似病人的經歷及看到的一些相似經歷獲得。如果正在醫治一位具有一定基因和人口學特徵並患有肺癌的47歲白人女性，便可以即時獲取全世界其他85,000名與她相似的病人資訊。突然之間，我的推論和建議更準確、更有說服力。”
這一絕妙願景的唯一不足是需要彙集世界上每個人的健康資料，這一做法可能會導致隱私和商業問題。Smythe博士承認，醫療健康企業需要放棄將資料作為有價值資產的想法，而科學家也需要說服公眾相信分享他們最私密資訊的好處。
他說，這一願景的成功還取決於世界衛生體系從關注干預危及生命問題到未來疾病預防的轉變。
使用資料模型預測個體疾病風險也頗有爭議。2013年，因擔心準確性和實用性，美國食品和藥物管理局禁止像23andMe這樣的基因檢測公司使用基礎遺傳檢測預測疾病。然而，2017年4月，他們允許對10種疾病進行有限測試，因為這些疾病與基因變異關係密切。
更多資料有助於提高預測準確性，但並不能解決因為風險造成不必要焦慮的倫理問題，而這種風險可能永遠不會發生。醫學掃描的準確性更令人擔憂，因為高度敏感的人工智慧診斷將顯示並掃描與症狀無關的異常情況，有可能導致對從未造成健康問題的缺陷進行不必要的治療。
然而，作為一名有25年從業經驗的癌症外科醫生，Smythe認為病人通常更願意知道自己的疾病風險。通過基因測試，他妻子得知自己有百分之五十的機會感染帕金森病時，她沮喪了很多天。然而，最後她很樂意發現早期症狀，並遵循治療方案。
即使擁有大資料，Smythe也不期望人工智慧在10到15年內神奇地治癒癌症。也許未來的50年內能達到這一目標。人體與宇宙一樣龐大而複雜 ——沒有人能理解即使單個細胞。癌症是人體的衍生物，具有相同複雜的防禦機制。
藥物將更加個性化，有效地增加了治療的可能性。IBM的沃森（Watson）超級電腦已使用人工智慧輔助癌症治療，但評論家們認為不足以誇大其作用，而且其過於依賴專家手動提供資訊。
Smythe也不希望人工智慧取代醫生。
“醫學是一門最不完善但最人性化的應用科學，任何涉及人性的事物都需要某種程度的人文關懷使其行之有效。”
普通科醫生可能認為他們所做大多是人文關懷，但北美最近一項研究發現，普通科醫生平均探望病人時間為13分鐘，其中5分鐘用於記錄。在Smythe理想的世界裡，人工智慧將取代那些五分鐘可做的瑣事，讓醫生有更多時間關心病人。
“我相信，從現在開始的50年裡，科技將會使醫學更加人性化。”
紐西蘭醫學協會主席凱特·巴多克（Kate Baddock）是名沃克沃斯的普通科醫生，他認同幫助醫生診斷方面人工智慧潛力巨大，但她仍懷疑機器處理複雜慢性疾病的能力。
她認為急性醫療保健中，科學因素約占80%而人文因素占20%。然而長期情況的管理則與之相反，更像是人文占80％，科學占20％。這是她相信機器永遠無法取代人類的重要一點。
關心病人和病情遠不只是診斷能達到的...對於病情單一的人，人工智慧發揮的作用最大，但問題是這些人只占很少的一部分。
Smythe無法說明醫療行業是否會因為人工智慧的幫助而不斷發展，但他相信目前正處於科技轉型的混亂階段。無論如何，醫療保健的黃金時代尚未到來，技術對其發展至關重要。
“隨著醫學發達國家人口的老齡化、全球人口不斷增長、發展中國家慢性病和可預防疾病的增加，只有發揮科技的作用，否則我不知道人們將如何擺脫這些問題。”