多模數(shù)據(jù)分析幫助準(zhǔn)確判斷病癥

如何能夠準(zhǔn)確判斷這些病癥，這需要運(yùn)用到多模數(shù)據(jù)分析（MRT），張京雷接著介紹道。舉個(gè)例子，在心血管科，每個(gè)病人的病例中都有許多數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)數(shù)量甚至多達(dá)上百組，對(duì)于一般醫(yī)生而言，只能通過(guò)個(gè)別組的數(shù)據(jù)來(lái)判斷病人的病情，如心腦血管、心臟病等疾病，這些病癥通過(guò)化驗(yàn)的指標(biāo)只是簡(jiǎn)單的幾組數(shù)據(jù)，但是通過(guò)人工智能算法，可以同時(shí)對(duì)幾十組甚至上百組數(shù)據(jù)進(jìn)行詳細(xì)的分析揭示疾病的內(nèi)在規(guī)律，找到更好的診療方法，這是人類(lèi)自身的能力所達(dá)不到的。

并且當(dāng)數(shù)據(jù)足夠多時(shí)，也可以通過(guò)查找這些數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)，找到一些疾病與關(guān)鍵因素之間的關(guān)系。比如可以通過(guò)多模態(tài)分析可以判斷病人的發(fā)病與飲食、生活習(xí)慣、基因等直接關(guān)聯(lián)性有多少，這對(duì)于疾病的攻克與治療有非常積極的意義。

并且多模數(shù)據(jù)分析可以把醫(yī)院中繁多的紙質(zhì)病歷全部數(shù)字化、結(jié)構(gòu)化，極大的節(jié)省了醫(yī)生的時(shí)間及精力，可以讓他們更專注于本職工作。

未來(lái)醫(yī)療人工智能的潛力應(yīng)用

張京雷還表示，醫(yī)療人工智能目前在兩個(gè)領(lǐng)域中的潛力比較大，并且他也相信未來(lái)會(huì)證明這一點(diǎn)。第一便是醫(yī)療影像分析，由于影像本身就是結(jié)構(gòu)化的，比如眼底照片；再一個(gè)如CT或磁共振等，也是同樣的道理，沒(méi)有人為因素干擾，可以通過(guò)人工智能進(jìn)行快速、準(zhǔn)確的分析；其次是醫(yī)療大數(shù)據(jù)，可以把非結(jié)構(gòu)化變成結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，通過(guò)分析大量的病歷資料找出更好的治療方案，更好地管理疾病，目前也有許多公司在進(jìn)行相關(guān)的研究。

未來(lái)， Airdoc的技術(shù)開(kāi)發(fā)會(huì)從眼底擴(kuò)展到全眼科。張京雷表示，AI可以用于兒童近視的預(yù)防，通過(guò)人工智能可以幫助父母監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)小朋友近視的發(fā)展變化，將來(lái)這種預(yù)測(cè)可以精確到近視最可能在哪個(gè)星期發(fā)生。全眼科之后則是全身的人工智能，這也是未來(lái)醫(yī)療人工智能的方向。

目前對(duì)于數(shù)據(jù)的安全性也是一個(gè)討論的重點(diǎn)，對(duì)于醫(yī)療科技行業(yè)來(lái)說(shuō)就更是重中之重，因?yàn)楂@取的數(shù)據(jù)都是非常敏感的病患數(shù)據(jù)。對(duì)于數(shù)據(jù)的防護(hù)，張京雷表示，Airdoc所有上傳的數(shù)據(jù)都是通過(guò)加密保護(hù)的，其次在上傳與保存的過(guò)程中，這些數(shù)據(jù)都要嚴(yán)格脫敏，也就是數(shù)據(jù)與病人的個(gè)人信息完全分離，這也是整個(gè)醫(yī)療行業(yè)的慣例。

并且為了這些醫(yī)療數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和使用，Airdoc參與了國(guó)家科技部監(jiān)管之下的STI醫(yī)療眼科大數(shù)據(jù)平臺(tái)。在政府的嚴(yán)格監(jiān)管下，上面所有脫敏數(shù)據(jù)都是可以共享進(jìn)行科研，對(duì)于今后的人工智能技術(shù)發(fā)展還有臨床實(shí)踐都有相當(dāng)?shù)姆e極意義。

人工智能將更好的輔助醫(yī)療診斷

最后說(shuō)到人工智能將來(lái)的服務(wù)對(duì)象時(shí)，張京雷解釋道，Airdoc主要面向的服務(wù)對(duì)象其實(shí)還是醫(yī)生——人工智能主要的功能是輔助醫(yī)生對(duì)于病癥進(jìn)行診斷，但無(wú)法代替醫(yī)生做出診斷。舉個(gè)例子，目前已知的皮膚病超過(guò)2,000種，這就需要大量相對(duì)獨(dú)立的算法合作來(lái)分析相關(guān)病癥；而且許多皮膚病外觀基本一致，因此醫(yī)生需要額外詢問(wèn)患者其他情況才能夠確診，這對(duì)目前的人工智能技術(shù)還是個(gè)挑戰(zhàn)。

當(dāng)然未來(lái)的人工智能技術(shù)可能通過(guò)深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)更多的功能，但是目前而言還有許多制約因素，包括法律上的制約——比如當(dāng)人工智能診斷失誤的時(shí)候，誰(shuí)來(lái)承擔(dān)法律責(zé)任等。因此很長(zhǎng)的一段時(shí)間來(lái)看，人工智能都將是醫(yī)生的一個(gè)輔助工具，無(wú)法取代醫(yī)生。

未來(lái)人工智能最大的作用是解決醫(yī)生大量簡(jiǎn)單重復(fù)性的工作，提高醫(yī)生的工作效率，讓醫(yī)生真正發(fā)揮他們的智慧和能力。人工智能與醫(yī)療這對(duì)搭檔，將會(huì)顛覆今后的醫(yī)療環(huán)境，這值得我們所有人期待。