人工智慧技術為數字醫學注入新動力
AI湧現編譯
作者：Alexander L. Fogel，Joseph C. Kvedar
譯者：李陽，溫小倩
【導讀】近期人工智慧在一些領域超越了人類的表現，在醫療方面有很大的應用前景。儘管可能會破壞醫生和患者之間的關係，但其在預防、診斷、對疾病的治療方面表現優異，我們相信AI可以消除許多重複性的任務，為人類與人類的結合掃清道路。近期，來自美國的研究人員系統地對AI在醫療保健領域的應用進行了綜述，並對未來的應用指明了方向。
【關鍵詞】人工智慧；數字醫學；圖像識別
《自然》雜誌3月份刊登了美國Alexander L. Fogel等人的綜述論文，對AI在醫療應用領域的最新成果系統地進行了綜述，特別是在皮膚癌篩查、糖尿病性視網膜病變、藥物依賴性等方面進行了討論。
眾所周知，人工智慧（AI）為數字時代提供了強大動力。雖然近年來只是在消費領域，如亞馬遜的Alexa、蘋果的Siri等，這一現實變得更加有形，AI軟體的應用已經非常廣泛，從信用卡欺詐檢測到NASA的有效載荷調度操作到納斯達克的股票交易。
廣義上講，人工智慧被定義為機器對人類認知的模仿，它的快速發展得益於機器學習，即一種沒有人類引導的基於大量數據的計算機演算法。許多複雜的包含基於大量數據的預測過程便是使用這種類型的人工智慧，包含圖象識別、網頁搜索、語音轉文字語言處理和電子商務產品推薦。人工智慧已經融入到生活的方方面面，不管是現在已經應用到的手機還是即將應用到的自動駕駛。人工智慧都展現了它極大的生命力，在未來十年中，人工智慧在語言轉錄方面將超過人類。
儘管最近有一些關於人工智慧在醫學中的作用和意義的討論，但直到2017年美國醫療領域無人工智慧模型的參與。在醫療方面，AI有很大的希望，可以更好地監測疾病，促進早期發現，允許改善診斷，發現新的治療方法，並創造一個真正個性化的醫學時代。有些人還擔心，它會超過工作崗位，擾亂醫患關係，例如，人工智慧研究人員預測，人工智慧技術將在外科手術中超越人類。現在許多臨床和病理圖像，連續生物特徵數據和物聯網（IoT）設備形式等為AI生成和學習計算機演算法提供大量數據。因此，近年來人工智慧在醫學研究方面有了大幅度的提高。
以糖尿病性視網膜病變為例----
糖尿病影響2910萬美國人，照顧這些人的成本每年為2450億美元；另外，還有8600萬美國人患有前期糖尿病，未來糖尿病發展的可能性很高，所以如何管理這種日益增長的流行病非常重要。因為美國糖尿病患者的28.5％有糖尿病視網膜病變，可導致失明。人們一般瞳檢查每年1-2次，轉診給眼科醫生如果視網膜病變分級為中等或更差。在進行人體擴張眼科檢查時，手動解釋視網膜攝影是一種行之有效的檢查方法。
2016年，Gulshan等人開發了一個深度神經網路來評估糖尿病視網膜病變的圖像。該計算機接受了由54位優秀的美國眼科醫生和高級眼科居民小組評估的128,175幅圖像的訓練。然後對兩組數據進行了測試，這兩組數據由先前由7位美國眼科醫師分類的9963和1748圖像組成，這些圖像具有前一小組的最高自我一致性。該技術有可能提高視網膜病篩查的速度和準確性以提供即時護理，並且可以增加護理以及早期檢測的機會和治療。然而，該計算機沒有針對人類視網膜病篩查進行測試和評估其他疾病（如黃斑變性或青光眼）的特徵。
儘管使用這種技術似乎僅僅是為了消除人類的工作，但在我們看來，自動視網膜病篩查的未來更有可能將人眼專家的工作從影像分級轉向更大的管理人與人之間關係的護理，且應用於人體判斷來幫助糖尿病患者改善他們的眼睛健康。篩查糖尿病視網膜病變的最終目標將成為人類進行治療的更重要的任務。
隨著重複任務的自動化，人類將能夠專註於人類獨特的任務：建立關係，培養感情，並利用人的判斷來指導機器，也許人工智慧可以使醫療保健變得更加人性化。
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