生活中处处都有人工智能的影子，从人脸识别到无人驾驶，从机器翻译到个性化推荐。人工智能通过模拟人类大脑思维，利用数据算法，优化操作程序，给我们的生活和工作带来极大便利。
当今社会是一个十分注重健康的社会，同时在医疗领域有大量数据可以作为人工智能进行计算和判断的依据，将人工智能运用到医疗领域是必然结果。
至今，人工智能已经在疾病诊断和预后、治疗优化和结果预测、药物开发和公共卫生中得到实施，如虚拟医疗助手、自动图像诊断、个人健康伴侣、肿瘤学、心脏病学、放射学、AI驱动的聊天机器人等，最典型的是医学图像处理，如核磁共振成像、超声成像等，大大提高了医疗诊断的标准性和可靠性。
对老年人的护理
健康伴侣机器人旨在帮助老人进行自我照顾，保持独立，他们通过跟踪和聊天的方式记录老人的健康数据并在必要时向亲人反馈，且可以帮助医生跟踪病人并更新记录。如提供远程医疗服务的聊天机器人Ada，通过一系列问题，帮助用户确定症状的一些潜在原因，用户可以根据这些原因判断是否需要到医院去看医生，节省排队挂号、候诊区等待的时间。
癌症的早期发现
癌症是一种慢性病，经历肿瘤的早期、中期和晚期，而在肿瘤早期，大部分临床没有十分明显的症状，很容易被患者忽略，错过最佳治疗时间。用人工智能进行医学图像处理，能够更加准确地对早期肿瘤做出判断，帮助患者接受早期治疗，提高康复概率，减少经济负担。同时，可以运用人工智能进行诊断，癌症成像档案馆提供了大量数据，人工智能在乳腺癌筛查方面已经达到了很高的准确率。且在皮肤癌检测方面，人类皮肤科医生从图像中准确检测出皮肤癌的概率为86.6%，而运用CNN机器（卷积神经网络）可以达到95%。
增强某些心脏病患者的治愈率
在世卫组织公布的2000-2019年全球死亡和残疾主要原因中，心脏病仍是全球首要死因，因此关于心脏病的治疗是医学领域的一大重点问题。将人工智能运用到医疗检测中，借助高质量的心脏超声系统，自动识别、标记、解剖和查看最佳回波模式，且自动向心脏病学专家读取数值，可以减少患者就诊时医生的工作量及等待时间，提高医生工作效率。
曾有研究人员对17万多名患者进行超声心动图研究，结合电子健康档案（EHR）数据预测患者生存的准确率高达96%。还有研究人员开发了一种深度神经网络模型，用于12导联心电图分析，与急诊科心电图中的传统算法相比，发现重大异常的准确率为92%，明显高于传统算法。
在放射科发挥作用
将人工智能运用到放射学成像结果解释中，可以帮助临床医生检测可能意外错过的图像中的微小变化。斯坦福大学的一项研究创建了一种算法，可以在参与该试验的患者中检测到特定部位的肺炎，其结果优于参与该试验的放射科医生。
借助人工智能还可以提高放射科医生的工作效率。如2018年，Nuance Healthcare推出的PowerScribe One平台，作为一个虚拟医疗助手，可以将非结构化数据转换为结构化数据，及时收录医生的检测结果及患者的临床状况信息，还可以和其他放射科医生共享、共同处理患者的重要信息，这在患者的诊断及医生的工作效率上都有很大帮助。
人工智能在医疗领域中还有很多应用，为医学进步提供助力，然而它毕竟需要依靠大量数据才能运行，因此也存在一定的弊端。
人工智能的实现在于计算机如何从数据中学习并模拟人类的思维过程，将数据进行策划、整合、理解和分析，这意味着数据的质量对人工智能算法的可靠性至关重要。如果数据不够多样化或具有代表性的偏差，将会使计算结果偏离公正的轨道。
数据收集不完整
我国大力推广电子病历的使用，并进行每年度电子病历应用水平分级评价，以提高居民EHR的建档率，然而，在数据收集方面仍旧存在一定偏差与不足。对于某些经济落后地区人民、少数民族及弱势群体来说，他们可能没有保险，没有交通工具，或者面临其他障碍，也可能在多个机构进行诊断，数据较零散。这样一来，他们的EHR可能极易受到数据缺失的影响，数据收集不完整，算法缺少对这些数据的统计与学习，则可能影响这类人群的疾病诊断。
可能存在算法偏差
如果数据来自服务于特定人群的卫生系统（如富裕或低收入人群），那么用这些数据进行训练学习的算法将不能适用于所有人群。如2014年的一项研究发现，“在过去的20年里，白人和非裔美国人之间的癌症存活率差距并没有缩小，研究人员将这种持续的差距部分归因于相对缺乏关于黑人群体治疗效果的信息。”而非裔美国人参与临床试验的可能性比白人低30%。同样的，当样本规模较小时，算法偏差可能会特别严重。
除了以上两点，还可能出现其他问题，并在今后的使用中体现出来。
虽然将人工智能运用到医疗系统存在一定的弊端，但明显是利大于弊的。随着科技进步，人工智能在医疗领域获得突破是肯定的，可能在不久的将来，人工智能让人相信他们的安全性和准确性，并可以代替人类医生进行基础诊断，让每个人都能获得高质量、负担得起的医疗保健和良好的健康。
参考文献
[1].Nariman Noorbakhsh-Sabet, Ramin Zand, Yanfei Zhang.Artificial Intelligence Transforms the Future of Health Care[J].The American Journal of Medicine,2019,132,(7).
[2].Artificial Intelligence Used in Human Health Care.
[3].Artificial Intelligence Fuelling the Health Care.
[4].Impact of Artificial Intelligence in the field of Health Care.
[5].Sharona Hoffman, Andy Podgurski.Artificial Intelligence and Discrimination in Health Care[J].Yale journal of health policy, law, and ethics,2020,19(3).
扫码查看更多“人工智能与医疗保健”
