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   人工智能系統(tǒng)AlphaGo已經(jīng)在圍棋領(lǐng)域證明了自己的能力，AI在語音識別、人臉識別、機器人、自動駕駛等領(lǐng)域同樣取得了巨大的進展，而醫(yī)療作為和科技緊密聯(lián)系最緊的領(lǐng)域更是備受關(guān)注。智慧醫(yī)療作為醫(yī)療方向的補充，將會大大提升用戶體驗！

　　優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源短缺是全球面臨的共同問題，這要靠醫(yī)療和科技界人士在已有的醫(yī)療資源供求環(huán)境中挖掘“增量價值”，創(chuàng)造出提高效率的解決方案以普惠民眾。擺在醫(yī)療機構(gòu)管理者和科技企業(yè)家們面前的是，如何將頂尖醫(yī)學(xué)專家的學(xué)識和診斷經(jīng)驗進行快速復(fù)制，訓(xùn)練成更多模擬專家診斷路徑的“人工智能醫(yī)學(xué)專家”，這樣做的好處是，用AI代替人工，可復(fù)制的模式降低了培養(yǎng)高級醫(yī)學(xué)人才的成本。

　　在中國，還有20%的縣級醫(yī)院沒有眼科(數(shù)據(jù)來源于，2016年中華醫(yī)學(xué)會第二十一次全國眼科學(xué)術(shù)大會)，資源分布不均勻，導(dǎo)致很多偏遠區(qū)域的醫(yī)療資源短缺，并且中國眼科醫(yī)師尤其是眼底專業(yè)醫(yī)師較少，且多分布在城市大醫(yī)院，我國約有1.14億糖尿病患者，中國的眼科醫(yī)生約為3.6萬余名，患醫(yī)比達到驚人的3166：1，這令醫(yī)院和醫(yī)生負擔(dān)很重。

　　在類似眼科等醫(yī)生非常稀缺的領(lǐng)域，人工智能則可發(fā)揮其獨特的價值，輔助醫(yī)生們的日常工作，大幅提升工作效率。

　　目前人工智能技術(shù)日趨成熟，已經(jīng)可以在多個領(lǐng)域為醫(yī)療提供服務(wù)，比如醫(yī)學(xué)影像識別，幫助醫(yī)生更快更準(zhǔn)地讀取病人的影像所見; 比如臨床診斷輔助系統(tǒng)等醫(yī)療服務(wù)，應(yīng)用于早期篩查、診斷、康復(fù)、手術(shù)風(fēng)險評估場景; 比如藥物研發(fā)，解決藥品研發(fā)周期長成本高的問題等。這些都是智慧醫(yī)療層面的突破。

早在2012年，在深度學(xué)習(xí)尚未進入爆發(fā)階段時，我國的研究人員已經(jīng)意識到基于深度學(xué)習(xí)的人工智能圖像識別能力，可以用在醫(yī)學(xué)圖像的識別和分析上。與傳統(tǒng)的圖像識別算法不同，識別醫(yī)學(xué)圖像需要算法具有極高的準(zhǔn)確率和可靠性。

　　“我們搭建了多個強大的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過和頂級醫(yī)院合作，在大量的醫(yī)學(xué)圖像上進行標(biāo)注和持續(xù)迭代訓(xùn)練，使得深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以不斷從中學(xué)習(xí)，最終產(chǎn)出靈敏度和特異性與人類醫(yī)學(xué)專家接近甚至持平的識別模型。類似的模式，還被引用到了CT、MRI、X光、心電等領(lǐng)域”。

　　近年來眼科疾病病發(fā)率持續(xù)增高，我國的研究人員在多年之前就意識到眼科疾病會為成為患者的困擾。比如糖尿病性視網(wǎng)膜病變是最常見的糖尿病并發(fā)癥，糖尿病患者發(fā)病率約為25%~38%，失明幾率較非糖尿病患者高25倍并且不可逆，目前全世界有數(shù)千萬人患有這一疾病，已經(jīng)成為四大致盲眼病之一。

　　在糖尿病性視網(wǎng)膜病變領(lǐng)域已經(jīng)取得了巨大的成果。花費大量時間從多家國內(nèi)外頂級醫(yī)院收集了數(shù)十萬張眼底照片，構(gòu)建超過100層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，準(zhǔn)確解析原始圖像的高階信息，單次迭代持續(xù)訓(xùn)練超過120小時，最終研發(fā)出了糖尿病性視網(wǎng)膜病變輔助診斷模型，在靈敏性和特異性等主要指標(biāo)上，獲得了和人類醫(yī)生相當(dāng)?shù)慕Y(jié)果。

　　在可以預(yù)見的未來，智慧醫(yī)療的發(fā)展，可以提升資深醫(yī)生的閱片效率，讓其有更多精力投入到學(xué)術(shù)研究和疑難雜癥處理;可以輔助年輕醫(yī)生進行快速準(zhǔn)確的診斷和篩查;也可以助力公共衛(wèi)生機構(gòu)及基層醫(yī)療機構(gòu)大面積疾病篩查。

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