近日，门诊导诊机器人“小医”在河北省邯郸市中心医院东区门诊大厅正式上岗，呆萌表面和风趣互动招引不少患者围观。
“医术”超越年青医师
通过不断练习的“人工智能医师”，“眼睛”“耳朵”“大脑”日益兴旺，触及病种越来越多、领域越来越宽
会“看”印象，会“读”病历，会“动”手术，会“做”查看，还会给出临床确诊主张；“医术”超越年青医师，一些领域能与资深医师比肩。它，就是“人工智能医师”。
跟人类医师相同，“人工智能医师”也是通过望、闻、听等手段看病。
以肺部结节为例，小到1毫米的病灶，阅片医师需求一张张看CT印象图片来找，并推断出巨细、密度。资深阅片医师平均10分钟读1张，大型医院每天片子超越10万张，阅片医师的作业严重而繁重。如今，一些医院开端引进人工智能体系筛查，阅片时刻降至1分半。
“人工智能医师”不仅效率很高，在诊病方面愈加精细、全面。在华中科技大学同济医学院附属协和医院，由依图医疗开发的人工智能体系不仅能够检测肺结节病灶，还能对病灶性状进行多维度描绘，包含巨细、体积、密度、CT值，结节表征可涵盖6种常见的良恶性征象——分叶、毛刺、胸膜洼陷、空泛、空泡、钙化。阿里健康开发的体系则将周边病症一同筛查，包含肺道泡、动脉硬化、淋巴带化、肺密度增高、索条等。
人工智能装上“眼睛”，能够阅览规范化的图画，筛查出病灶。华中科技大学同济医学院附属协和医院临床检测了这名“人工智能医师”，发现其检出率达95.78%，误报率却仅有2.63%。2018年，该院60名印象科医师通过AI体系判读印象病例超越了15万份。
除此之外，“人工智能医师”还能查食管癌、糖尿病视网膜病变、结直肠肿瘤、乳腺癌等疾病，甚至还能够查儿童骨龄，技能水平不亚于资深医师。
人工智能还有活络的“耳朵”。在安徽省合肥市庐阳区，科大讯飞智医助理已于2018年在社区卫生效劳组织上岗，在医患沟通过程中，智医助理通过大数据和智能语音技能，生成并主动提取病历，医师还可查询相似病例、临床攻略以及对症药品。现在，该体系已完结7000余人次的辅佐确诊主张。
最近，“人工智能医师”还装上了“大脑”。在广州妇儿中心，人工智能体系学会“读懂”病历，然后像人类医师相同，给出确诊。医师将患者主诉、症状、个人疾病史、查看查验成果、印象学查看成果、用药情况等信息输入病历文本，体系主动将自在病历文本转换成规范化、规范化和结构化的数据。人工智能体系“读懂”病历后，再给出确诊成果。
“人工智能医师”确诊准确率高吗？以呼吸体系疾病为例，该人工智能对上呼吸道疾病和下呼吸道疾病的确诊准确率分别为89%和87%，对不同类型哮喘的确诊准确率在83%到97%之间。
通过不断练习的“人工智能医师”，“眼睛”“耳朵”“大脑”日益兴旺，触及病种越来越多、领域越来越宽，包含临床助理、辅佐医治、医学印象、基因检测、健康办理等。
人工智能靠海量数据
各个学科数据的规范化程度，影响着人工智能的运用程度。各个医院设备不相同，数据维度也不相同
医师长本事，一靠医学专业院校学习，二靠临床经验堆集。“人工智能医师”靠什么？靠海量数据、云计算才干。“吃”完数据之后，通过不断练习临床思想，体系就能够像人类医师相同看病了。
“吃”了海量数据后，机器不仅能够当医师，而且能够做科研、教育、办理等，帮助医师和医院提升科研水平，进步医治才干。
在四川大学华西医院，依图医疗归入该院2009年至今收治的肺癌患者的全维度脱敏临床数据，打通临床门诊、住院、病历、病理等多个体系数据，建立了国内首个肺癌临床科研智能病种库。有了这个病种库，医院多个与肺癌医治相关的科室研究才干大大提升，其他医联体组织也收获颇丰。
阿里健康人工智能医疗升级到了2.0版本，除了临床，还有文本科研、印象科研渠道功能，提供虚拟患者、VR模仿手术用于教育。
在河南郏县任庄村卫生室，记者看到了微医人工智能辅诊体系——全科辅佐医治体系、悬壶台中医智能医治体系。村医张巧芬简略输入患者的基本症状、病史等，立刻就能看到相关危重病、常见病可能提示。“咱们平常很少接触到危重病，但心里还是忧虑如果误诊了，会耽搁村民医治。”
据介绍，这一全科辅佐医治体系通过学习超越500万份文献、千万份病历和健康档案，现在已覆盖2000多个病种、5000多个症状，命中率达到90%。悬壶台中医智能医治体系累计辅佐开方量已超越200万张。
“底层医师效劳才干不强，人工智能辅佐医治能补偿资源不足的问题，提升医师效劳水平。”中国社科院人口与劳作经济研究所社会保障研究室主任陈秋霖以为，医疗人工智能能够进步医疗确诊的精准程度，也能够代替一些高精尖手术中的操作，还能够在一些医疗效劳中代替部分人力资源，然后下降医疗费用。
人工智能学习的数据从临床来，还得转换成结构化格局，然后做出模型，按照临床医治思想练习、学习，算出成果。数据是关键，各个学科数据的规范化程度，影响着人工智能的运用程度。
依图医疗总裁倪浩通知记者，医疗数据不规范是一个普遍性的问题。尽管印象是规范化较好的一批数据，但不同医院还是不同很大。各个医院设备不相同，数据维度也不相同。高质量的数据非常罕见，需求花费更多的算法，先将数据结构化才干运用。
2018年，中国工程院院士、上海交通大学医学院附属瑞金医院副院长宁光带领团队与阿里健康人工智能实验室一同研发“瑞宁助糖”人工智能医师。在推进过程中，宁光也发现了数据的问题，如规范数据缺乏，疾病确诊规范不统一，随访数据散落在各个医院，数据普适性较差等。
数据规范化程度与学科老练程度、确诊所需外部条件有关。比方印象领域从起步就是统一规范，数字化发展程度也比较高；皮肤科确诊比较依赖于图片和视频识别病灶等等，这些学科人工智能发展较快。
机器与医师协同看病
医疗并不仅仅确诊和医治，还触及医师和患者之间的互动，尤其是医师对患者的安慰具有不可代替的效果
人工智能医用，是否会代替医师？能够肯定，现在还不会。
2017年，国务院新一代人工智能规划提出，“开发人机协同的手术机器人、智能医治帮手”“研发人机协同临床智能医治计划”。这意味着，人工智能仅仅医师的帮手。
一些人工智能研发人员提出，只要了解医师的心思和临床思想，让人工智能学会这种思想，才是真正的医疗人工智能。但是，这个难点似乎不好打破。
“我对完全由机器来进行确诊，持一定的怀疑态度，未来还需求进一步查验。由于医疗并不仅仅确诊和医治，还触及医师和患者之间的互动，尤其是医师对患者的安慰具有不可代替的效果。”陈秋霖说。
未来，“人工智能医师”也许与人类医师一同上岗作业。记者体验了这种效劳形式。在北京印象云渠道上，人工智能体系对底层医院上传的30名患者近9000张肺结节CT印象进行智能检测和识别，将第一轮筛查出的疑似结节标记出来，作为辅佐确诊成果，提供给4名放射科医师进行检查。医师检查后以为能够采纳，即对陈述签字。
在这种新的效劳形式中，仍由医师来做终究决议计划。一些临床医师表明：首要必须确保人工智能产品技能过硬，给出合理的确诊主张；其次还要进行培训，转变观念，习惯新的效劳形式。医师的认可和引导，将进步患者对人工智能体系的信赖度。
现在，医疗人工智能行业的发展还面对问题。“医疗各个领域数据没有互联互通，最后构成的仅仅数据大，而不是大数据。医疗人工智能既需求医疗人才，也需求人工智能人才。现在，发展比较好的企业或许非常好的一些项目，都由这两方面的人才来推进。”陈秋霖说，因触及个人隐私的维护，有必要界定医疗数据的产权，产权清晰有利于完成互联互通。
能够预见，未来人类将离不开“人工智能医师”。那时的医疗不再是“排队医疗”，而是“秒医疗”“精准医疗”“个性医疗”。
