如果人类可以活得更长久

早在2014 年，美国斯坦福大学就启动了叫做“AI100”的一个项目，即“人工智能百年研究”,该项目集结了各领域顶尖的研究人员，旨在研究并预测人工智能将如何发展，及其对人类和社会的影响。

其中“人工智能+医疗保健”一直被视为极具发展潜力的新兴领域，未来几年基于人工智能的应用程序有望改善数百万人的健康状况和生活质量，并改进医务工作者和患者之间的交流方式。

“AI+医疗”的主要应用领域包括：临床决策支持、患者监控和指导、辅助手术、患者护理的自动化设备以及医疗保健系统的管理等。例如，利用社交媒体来推测可能存在的健康风险，利用机器学习来预测疾病以及通过机器人来辅助手术。

然而，如何获取医生、护士和患者的信任，如何消除政策、法规以及商业上的阻碍，这些都是需要解决的问题，与在其他领域一样，数据都是关键的推动者。从个人监控设备加上移动应用程序、临床环境中的电子健康记录，到医疗机器人、研究人员不断创新，在收集有用医疗数据方面，取得了巨大进步。

但事实证明，相关人员很难利用这些数据为单个患者和患者群体提供更精准的诊断和治疗，过时的规章制度和激励机制都阻碍了产品的研发和上市。

在庞大且复杂的医疗系统中，人机交互方式不完善以及技术应用存在困难和风险，都为人工智能应用于医疗领域带来了挑战，通过减少或消除这些阻碍，加上不断的创新，数百万人的健康状况就能得到改善。

临床环境：AI助手帮助自动化问诊流程

几十年来，人工智能驱动的临床医生助理这一概念不断被提起，尽管有些“AI+医疗”的试点项目取得了成功，但目前的医疗系统在结构上仍然不能适应这一技术。

平价医疗法案中的激励措施加速了电子健康记录在临床实践中的应用，但实施效果不佳，也让临床医生对其有效性产生了质疑。其中存在的问题包括：一小部分公司控制着EHR市场，以及公众普遍认为用户界面不符合标准。

由于以上问题以及监管方面的要求，通过人工智能，利用EHR的数据进行分析的愿景，在很大程度上仍未实现。在未来15年，如果人工智能发展迅速，加上足够多的数据以及合适的系统，就有望改善临床医生的工作效率，按照目前的固定流程，患者会先对症状进行口头描述，然后医生们再将症状与已知疾病的临床表现联系起来。

如果以上流程实现了自动化，那么医生可以监督问诊过程，运用经验和直觉来指导输入过程，并评估机器的智能输出，医生的“实践”经验仍将至关重要，而其中最大的挑战在于，如何将人性化的护理与自动化推理过程结合起来。

为了达到最佳效果，临床医生必须在一开始就参与进来，以确保系统的正常运行。目前，新一代医生已经精通这些技术，并开始在移动设备上使用专门的应用程序，与此同时，初级保健医生的工作量会大幅度地增加。

但是，只要解决监管、法律和社会方面的问题，就能极大地改善临床的分析，其中包括开发新的学习方法、通过自动分析科学文献来创建结构化的推理模式、通过自由对话的形式来创建认知助手等。

医疗分析：管理临床记录和患者数据、自动图像解译

人工智能可以分析数百万条患者临床记录，从而实现更准确、更个性化的诊断和治疗。随着全基因组测序成为患者的常规检查，“基因型-表型”的相关性分析也将成为可能。

比如，可以通过类似群组分析，即找到“相似患者”，来决定治疗方案，通过社交平台以及传统或非传统的医疗数据，来决定患者分组，而每一组都有一个专门的系统进行管理，系统由医疗服务提供者以及自动推荐和监控系统组成，如果将这一技术应用于数亿人的临床记录，就可能从根本上改善医疗服务。

此外，人工智能技术也可以提供个性化的医疗服务，比如通过可穿戴设备自动获取个人环境数据，以产生个性化的分析和建议。然而，想要实现快速创新，仍然需要克服许多困难。

几十年来，自动图像解译一直是一个极具发展潜力的领域，而这一领域取得的进展都引发了极大的关注，比如解译大量标记较弱的图像(如从网络上截取的大型照片。在此之前，医学图像的解译并未取得如此大的进展，因为大多数医学成像方式（CT、MR、超声）本质上都是数字化的，图像都进行了存档，而且有大型的、技术成熟的公司（西门子、飞利浦、通用电气等）专门从事成像研究。

但到目前为止，仍然存在一些障碍，限制了这一领域的发展，大多数医院的图像档案在过去十年才数字化，更重要的是，解决医学问题依靠的并不仅仅是识别图像中的东西，而是对其作出准确的判断，而这些高风险的判断都会受到严格的监管。

在未来15年，可能不会出现完全自动化的放射学，但对于图像“分流”或二级检查的初步尝试，有望提高医学成像的速度和成本效益。

数字医疗：利用生物识别技术，提供个性化建议

到目前为止，基于证据的医疗分析都依赖于传统的医疗数据，主要是电子病历。

在临床环境中，人工智能可以带来新的解决方案。例如，TeleLanguage让临床医生能够在AI助手的帮助下，与多位患者同时进行沟通并提供治疗；Lifegraph可以从患者智能手机收集的数据中，提取行为模式并发出警报，以色列的精神病学家已经利用相关产品，来检测患者的早期症状。

随着移动计算的发展，与“生物识别技术”相关的平台和应用程序将会不断出现，目前已有成千上万的移动应用程序可以提供信息，矫正行为或者识别“相似患者”，这些应用程序，加上专业化的运动追踪设备以及家庭环境和健康监测设备之间的连接，将会给医疗领域带来创新。

通结合社会数据和医疗数据，一些应用程序可以从捕获的数据中进行分析、学习和预测，虽然过它们的预测相对简单，但这种数据和功能的融合可能会催生创新产品。比如某款运动应用程序，它不仅会提出锻炼计划，还会建议最佳锻炼时间，并提供指导，让你坚持锻炼计划。

老年护理：多项创新技术为居家生活提供便利

在未来的15年里，美国的老年人口将增长50%以上，美国劳工统计局预测，家庭健康助理人数在未来十年将增长38%，老年护理领域的创新应用包括：互动和通信设备、家用健康监测设备、运动辅助工具等，但在过去15年中，这一领域的发展却比较缓慢。

随着各种创新应用的出现，老年人对科技的接受程度也会发生改变，70岁的老年人，可能在中年或更晚的时候，才第一次体验到个性化的信息技术，而50岁的人对新技术的接受度更高。因此，人工智能有巨大的市场潜力，可用于改善老年人的身体、情感、社会和精神健康。

生活品质与独立性

自动化交通工具帮助老年人更好地独立生活，并扩大他们的社会视野，信息共享将帮助家人之间的沟通，预测性分析可能被用来推动家庭的积极行为，比如提醒他们“给家里打电话”，家用智能设备将在需要时帮助进行日常活动，如做饭，如果机器人的操作能力提高，还可以帮助穿衣和洗漱。

健康、治疗方法和设备

监控活动的移动应用程序，加上社交平台，将为保持身心健康提出建议，通过家庭健康监测并提供健康信息，能够检测情绪或行为的变化，并提醒护理人员个性化的健康管理。

助听器和视觉辅助设备将减轻听力和视力损失带来的负面影响，为老年人提供更安全的环境、改善与社会之间的联系、个性化的康复和家庭治疗将减少住院或护理设施的需要。

研究人员预计，低成本的传感技术将发展迅速，为老年人的居家生活提供便利。除了传感技术，整个智能系统还将涉及多个领域，比如自然语言处理、推理、学习、感知和机器人。

人工智能对医疗领域的改造是颠覆性的，它不仅仅是一种技术创新，更是对医疗产业生产力的变革，将带来庞大的增量市场，市场空间无限。

现阶段人工智能是帮助医生而非取代医生，随着科技的不断进展，医生的视觉、触觉等感官已经得到了极大程度的强化与延伸，而机器人技术让手术操作更加稳定与精确。人工智能的进步，则将给医生的大脑，加上一颗新的引擎，能让医疗产业链得以进一步优化，并让医疗行业走向更高效率与更高层次，未来更加值得期待。

今天是农历正月十五上元灯节

祝大家元宵喜乐！

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