人工智慧在醫療行業最先的應用可能會從眼疾開始。 通過分析醫療影像圖， 未來人工智慧將幫助醫生更加準確地診斷眼疾。
這項可以為眼科醫生帶來顛覆性改變的技術源自穀歌旗下的DeepMind。 DeepMind已經開始借助成千上萬張視網膜掃描圖訓練人工智慧演算法， 預計將比人類眼科專家更為有效。
DeepMind通過與英國國家衛生部（NHS）以及全球最有名的眼科醫院之一的倫敦莫菲爾眼科醫院合作兩年， 取得了卓有成效的發現， 並向醫學雜誌遞交了研究成果。 如果研究結果獲得了同行評審的批准， 那麼就意味著這項研究將于未來幾年內進入臨床試驗。
不過， 該項研究的細節仍有待公佈。 莫菲爾眼科醫院研發總監Peng Tee Khaw表示：“未來一年之內， 我們將會在醫學刊物上發表我們的研究發現。 這是令人激動的進展， 可以幫助數千萬人免於遭受失明的命運。 ”
DeepMind高級臨床科學家Dominic King在成果發佈後表示鑒於圖像的信息量巨大， 基於此類演算法還能應用到三大嚴重眼疾的診斷， 包括青光眼、糖尿病視網膜病變以及與年齡增長有關的黃斑變性。
King還表示， 人工智慧是通用型的， 一旦在眼科方面被證明有效， 也能夠用於其他醫學領域的診斷， 比如分析放療掃描圖， 再比如乳腺癌X光的篩查。
搶佔風口
醫療行業已經成為人工智慧最大的風口。 隨著深度學習技術的不斷發展，
晶片生產巨頭英偉達早在2016年就與麻省總醫院臨床資料科學中心達成合作。 英偉達憑藉其技術， 利用中心100億份醫學影像， 進行深度學習訓練開發， 用於疾病的檢測、診斷、治療等場景。 此外， 英偉達還與美國國家癌症研究所、美國能源部合作啟動“癌症探月”專案。 2017年， 英偉達又宣佈與GE醫療合作， 加強對醫療影像的處理能力。
英偉達創始人CEO黃仁勳在去年接受第一財經記者專訪時就透露， 英偉達已經在醫療領域投資多年， “電腦過去很長一段時間都難以理解人類的生物學， 因為太複雜、太多樣化了。 現在有了人工智慧這種新的技術和電腦科學，
最早將人工智慧引入到醫療研究的是IBM Watson。 2016年IBM就將人工智慧應用到腫瘤、慢性病管理、精准醫療、體外檢測等九大醫療領域。 百度人工智慧計畫也在2016年10月推出百度醫療大腦。 但是， 由於當時人工智慧的學習過程仍然非常緩慢， IBM和百度的醫療項目在很長一段時間內都沒有實質性的進展。
如今， 隨著GPU晶片技術的高速發展， 電腦的計算能力已經呈現指數級的提升。 以英偉達與GE的合作為例， 英偉達的GPU技術將被用於通用電氣的先進超聲波成像設備， 以提供資料的視覺化和量化。
替代人類？
應用人工智慧幫助專家進行診療的一大好處是節省時間。 比如通常情況下標記頭頸癌需要醫生5到6個小時坐著不動，
DeepMind介入人工智慧診療也是順應了這一需求。 據瞭解， DeepMind醫療團隊目前已有超過100名員工， 這比三年前的10名增加了數倍。
但另一方面， 大型科技公司與醫院之間的合作仍然飽受爭議。
2017年， 倫敦資料保護監管機構判定NHS的一項授權DeepMind進入160萬病患醫療資料記錄的信託協定違反法律規定， 這些資料包括有關急性腎損傷的資料和其他相關資料。
對此， King表示：“人工智慧的實施和評估需要像批准一款新的醫療設備那樣受到嚴格的管理， 收集到了足夠的證據之後才可以推向醫療行業的規模化應用。 ”
研究機構Gartner分析師Anurag Gupta認為，疾病的診斷，一部分是科學，一部分是藝術。人工智慧可以提供前者，而只有人類智慧才能二者兼顧。“人工智慧系統能夠處理大量的資訊，在一個狹窄的領域裡從大量的資訊裡獲取有用的資料，並且完成大量重複的事情，這些在短期內都能與人類技能形成很好的互補。”Gupta對第一財經記者表示，“而人類的技能則可以以人工智慧為基礎，因為我們人類擅長從資訊裡推斷出上下文的東西。”
美國癌症研究協會3年前開始搭建人工智慧大資料醫療平臺，並向藥企開放資料，支援其藥物研發以及病人的精准治療。
該協會2016-2017年度主席Michael Caliguri博士對第一財經記者表示：“大資料的優勢很明顯，尤其對於腫瘤藥物的研發而言。所以我們就要建立一個癌症藥物平臺的亞馬遜或者阿裡巴巴。這就需要合作，互相交互資訊。”
”研究機構Gartner分析師Anurag Gupta認為，疾病的診斷，一部分是科學，一部分是藝術。人工智慧可以提供前者，而只有人類智慧才能二者兼顧。“人工智慧系統能夠處理大量的資訊，在一個狹窄的領域裡從大量的資訊裡獲取有用的資料，並且完成大量重複的事情，這些在短期內都能與人類技能形成很好的互補。”Gupta對第一財經記者表示，“而人類的技能則可以以人工智慧為基礎，因為我們人類擅長從資訊裡推斷出上下文的東西。”
美國癌症研究協會3年前開始搭建人工智慧大資料醫療平臺，並向藥企開放資料，支援其藥物研發以及病人的精准治療。
該協會2016-2017年度主席Michael Caliguri博士對第一財經記者表示：“大資料的優勢很明顯，尤其對於腫瘤藥物的研發而言。所以我們就要建立一個癌症藥物平臺的亞馬遜或者阿裡巴巴。這就需要合作，互相交互資訊。”