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人工智能是與自然智能相對應的概念，是由人類所制造的機器的智能，而自然智能是自然進化所造成的智能。在2017年，谷歌公司的人工智能圍棋系統AlphaGo在全世界的目光下以絕對優勢戰勝了世界圍棋冠軍，震驚了全世界，也讓世界各行各界開始對人工智能產生興趣和高度關注。人工智能也從此走向了全民應用的狀態，自動駕駛、人臉識別、物流快遞等等領域都能夠看到人工智能的身影。隨著科學技術的發展,人工智能技術的三大主要分支——專家系統、人工神經網絡、數據深度挖掘,在醫療領域所起到的作用越來越大,其地位也越來越重要,引起了人們極大的關注。
2人工智能在醫療領域面臨的問題和挑戰
2.1人工智能行業受到數據性限制過多
人工智能對于醫療活動的輔助作用更多的來源于對數據的分析、收集和整理，這是人工智能的優點，但是同時也是人工智能技術應用的缺點。設備公司為合作醫院提供相關設備，但是當在市場中同類型設備型號和供應商越來越多的時候，一旦數據模型在其他型號設備中被使用，那么就又需要對模型加以培訓。以CT設備為例，病人受檢測時的姿勢、CT長寬或者像素差別、不同排數機器層厚度和薄層重建算法的差異都是影響模型訓練的因素。
2.2從試驗到臨床應用的突破速度較慢
在醫療領域中，人工智能輔助醫療病歷診斷的準確率通常都會很高，因為人工智能可以快速的分析數據對數據進行有效的整合和整理，但是在實際的應用中卻仍然存在了不少問題。企業在進行設備設計時會有一個自身的模型作為培訓標本，那通常這種的數據模型背后都有自身的數據庫，但是在現實場景中卻沒有這么簡單。人工智能輔助醫療活動，輔助醫療病例的診斷，還需要不斷的去突破目前的研究模式。以甲狀腺結節診斷為例，醫生要了解抗體的有關狀況，就必須參考彩色多普勒超聲及甲狀腺功能檢查的相應結果。所以人工智能輔助診斷產品當前發展的突破點就在于將多模式診斷系統及早建成。
3人工智能在醫療領域的應用和發展
3.1診斷輔助功能有效提高精準性
醫療領域中人工智能的應用最為廣泛的就是在輔助診斷上，在沒有人工智能之前，醫療病例診斷全部依靠醫護工作者，據數據統計，我國每年會有超過5700萬的病例被不同程度的誤診，這種誤診率已經高達27%。醫學成像技術為病例診斷提供了大量的數據資源，但是最終的判斷還是依靠醫師的專業知識和工作經驗。而醫療資源在我國各地區分布不均勻造成各地區病患無法享受到相對公平的醫療服務和治療。因此在人工智能的未來發展方向上，逐步的提高數據精準性，可以有效的提高醫療活動的效率和準確度，減少誤診發生，減少各類醫療糾紛發生，為社會公眾提供更加優質的醫療服務體驗。在我國，隨著醫療信息化的進程，電子病歷和健康檔案的建立，正在實現利用人工智能對碎片化醫學信息進行整理和分析，從而提高醫療健康服務質量。
3.2提高醫療資源利用率
在我國醫療資源分布十分不均勻，社會公眾有一部分人無法得到相對公平的醫療服務，有數據顯示在我國人均擁有醫生數量大概，是五百個人才能夠平均500個人共用一個醫生。向各個醫療機構中的放射科，是提供大量醫療數據的重要科室，但是在這樣的科室也存在著工作人員超負荷運轉，供求關系嚴重不對等的情況。對于專業性人才這個問題，培養是一個相對漫長的過程，比如在我國一個除醫療外其他學科的本科學生需要上4年的大學，然而學醫的學生本科需要花費5年的時間，因此培養一個醫療專業的人才所消耗的時間、人力、物力會遠遠大于其他學科。因此這樣的人才培養周期很長，我們無法在短時間內彌補醫療專業人才空缺這個問題，在這種情況下，人工智能能夠有效的彌補醫療機構人員短缺的問題，人工智能通過預先輸入足夠的數據案例，建立起一套完整的有效的機制模式，用人工智能的方式協助病情的診斷，完成疾病篩查，能夠大大的減輕醫生的工作負擔，提高醫院整體的工作效率，也可以有效的避免一些不必要的復查，也給一些經濟困難的患者及其家庭減少了經濟壓力。
4總結
隨著人工智能的發展，其已經由算法輸入決定輸出的低級階段，發展到具有自主創造的能力的高級階段。人工智能在醫療領域中的應用越來越廣泛，能夠幫助醫療領域促進醫療領域發展的方面也越來越多。當然在這個過程中，我們難免會遇到這樣或者那樣的問題，但是這些問題對于人工智能的技術發展和醫療活動服務質量而言，是有益處的，他能夠幫助醫療活動更好的提高服務質量，提高工作效率，為社會公眾提供更好的醫療服務。面對公眾越來越多的醫療需求，人工智能還需要在醫療領域中逐漸的進步和發展，借用人工智能技術診斷病例輔助醫療活動，提高醫療的精準度，同時提高醫療資源的利用率，彌補地域性醫療資源不均衡的情況，建立風險預警機制，幫助病患減少病痛帶來的負擔，及時的預防和治療病情，當然也需要正確的面對醫療人工智能化所帶來的沖擊和改變。
參考文獻
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作者:付超 單位:創業慧康科技股份有限公司
