我們常常聽說“AI”“人工智能”，聽起來，感覺很高大上，距離我們的生活很遙遠(yuǎn)，就像天上的白云，智能看的著，卻很朦朧。隨著人工智能的發(fā)展，慢慢的我們發(fā)現(xiàn)那邊云已經(jīng)變成雨滴滋潤我們的生活。越是高科技的產(chǎn)品，越是向我們的生活靠近。人工智能終究是要向人靠攏的，如何讓人更加輕松才是其發(fā)展方向。

提到人工智能，相信每個人都不會陌生，人工智能離我們越來越近，哪怕我們購物的時候，我們閱讀的時候，我們出行的時候都已經(jīng)結(jié)合了人工智能的技術(shù)。醫(yī)療是人工智能的一個主要應(yīng)用場景，主要是人工智能可以解決現(xiàn)在醫(yī)療的一些痛點，比如醫(yī)療資源分配不平均，比如不能在早期發(fā)現(xiàn)疾病等，人工智能的介入可以讓醫(yī)療各個環(huán)節(jié)更好，更高效的運轉(zhuǎn)起來。

現(xiàn)在很多環(huán)節(jié)都出現(xiàn)了人工智能的身影，很多從業(yè)者對醫(yī)療人工智能的看法，根據(jù)應(yīng)用場景的不同，醫(yī)療人工智能主要分類五大類，影像識別、問診分診、基因和微生物、醫(yī)藥研發(fā)和營養(yǎng)學(xué)。首先我們先了解一下人工智能的分類，現(xiàn)在人工智能主要有三大類，圖像識別：這個比較清楚，就是通過計算機對圖像進行分析識別；語音識別：這個應(yīng)用已經(jīng)很多，比如微信的語音轉(zhuǎn)文字；還有就是自然語言理解：這是強人工智能的畢竟之路，機器通過文字掌握背后的真是用意。

人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué)，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學(xué)和哲學(xué)。人工智能是包括十分廣泛的科學(xué)，它由不同的領(lǐng)域組成，如機器學(xué)習(xí)，計算機視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個主要目標(biāo)是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。但不同的時代、不同的人對這種“復(fù)雜工作”的理解是不同的。

關(guān)乎民生的醫(yī)療領(lǐng)域，是人工智能落地最佳應(yīng)用陣地，在這里AI可以嘗試解決更多實際問題。目前，我國人工智能應(yīng)用于醫(yī)療需面臨三大挑戰(zhàn)。首先，臨床醫(yī)生數(shù)量太少，比如中國只有八萬放射科醫(yī)師，卻要面對13億人口。第二，數(shù)據(jù)量龐大，計算和存儲都需要更高的技術(shù)。第三，醫(yī)療人工智能成本仍然很高。依靠人工智能，診斷放射片準(zhǔn)確率已經(jīng)高達95%，可緩解因醫(yī)生數(shù)量不足或診斷水平參差不齊而導(dǎo)致的看病難和誤診。對于龐大醫(yī)療數(shù)據(jù)的計算和存儲，用于人工智能計算和分析的至強處理器，其實并沒有完全發(fā)揮實力。

降低人工智能成本，加快實際應(yīng)用落地，才能真正體現(xiàn)技術(shù)的價值。英特爾表示，他們與生態(tài)鏈合作伙伴一同致力于成本控制，讓百姓用得起先進的人工智能醫(yī)療技術(shù)。

實際上，人工智能真的不是一個新技術(shù)，是一個60多年的技術(shù)，是一個發(fā)展中的技術(shù)。人工智能做的事和不能做的事是非常清晰的，所以要選擇能夠做的，真正能夠輔助人類提高效率的。在這樣的技術(shù)發(fā)展過程中，商業(yè)模式又是什么？就是回歸商業(yè)本質(zhì)，是否真的能夠在里面變成閉環(huán)的業(yè)務(wù)。比如說，病理應(yīng)該是人工智能特別看好的細(xì)分領(lǐng)域，中國特別缺病理的醫(yī)生，美國的病理醫(yī)生是平均兩千人一個，而中國是7萬人一個病理醫(yī)生，所以如果是按照國家規(guī)定，現(xiàn)在中國的病理醫(yī)生有9千多，缺口有4到9萬人，這是不可能被培訓(xùn)出來的，只能靠技術(shù)。

看病理醫(yī)生的水平又是完全不一樣的，好壞差距非常大，所以中國的癌癥的5年復(fù)發(fā)率是遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于別的地方的。其次，這個領(lǐng)域特別適合人工智能，有所為，有所不為。任何一個病理的切片都承載了海量的信息，可是這個信息在人眼看，都是非常疲勞的，而機器一定比人看得好，一定能夠輔助，這件事情已經(jīng)不是一個想象了，在很多地方都是非常成熟了，所以我們覺得像這樣就回歸到了醫(yī)療商業(yè)本質(zhì)，就真正能夠變成這個領(lǐng)域中可以真正對病患提供更準(zhǔn)確的價值，從而給予更精準(zhǔn)的治療方案，真正解決醫(yī)院、醫(yī)生的問題，可以成為這個產(chǎn)業(yè)中價值最寶貴的一環(huán)。

人工智能有所為，有所不為，用一個簡單的方式衡量，就是快思考和慢思考，任何快思考能夠做出的東西，機器一定比你好。比如說看一個東西，看片子，都會比你好，任何的慢思考，所有的醫(yī)療最后的判斷源自于更多的緯度的，根據(jù)很多的信息綜合的，機器永遠(yuǎn)做不過你，所以根本不要考慮被替代。未來，人工智能將加快與經(jīng)濟社會各領(lǐng)域的融合，并有望塑造出新業(yè)態(tài)。

當(dāng)前，人工智能與交通、醫(yī)療、金融、教育等領(lǐng)域結(jié)合，已經(jīng)讓人們生活變得更智慧。清華大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)研究院執(zhí)行副院長韓亦舜說，安全是交通出行的痛點之一，清華數(shù)據(jù)科學(xué)研究院團隊與貴州合作，嘗試?yán)萌斯ぶ悄?、大?shù)據(jù)等技術(shù)，通過采集分析動態(tài)數(shù)據(jù)、統(tǒng)一調(diào)度等措施，做到了對風(fēng)險點的預(yù)判、疏導(dǎo)，提升了出行的安全性。不過，在一些領(lǐng)域，技術(shù)還有待進一步完善，才能給行業(yè)應(yīng)用足夠的支撐。網(wǎng)易高級副總裁、網(wǎng)易有道首席執(zhí)行官周楓說，教育要更智能，就有賴于計算機視覺、自適應(yīng)學(xué)習(xí)算法等一系列基礎(chǔ)技術(shù)的進步。

推進人工智能落地，我國擁有數(shù)據(jù)和市場規(guī)模優(yōu)勢，但在底層技術(shù)和基礎(chǔ)研究上，距離行業(yè)頂尖水平仍有一定差距。我們應(yīng)該加強行業(yè)合作，共同突破技術(shù)瓶頸。加快人工智能產(chǎn)業(yè)化，要從源頭找到真正有價值的問題。創(chuàng)新要來自真實的市場需求，創(chuàng)業(yè)者應(yīng)找到人工智能的應(yīng)用場景，著重解決行業(yè)的難題。同時，學(xué)界應(yīng)專注一些前沿基礎(chǔ)問題，搭建產(chǎn)學(xué)研良性互動的橋梁。

人工智能技術(shù)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展還需要尖端人才。當(dāng)前我國人工智能人才培養(yǎng)模式有待完善，未來應(yīng)該通過校企合作、校內(nèi)跨專業(yè)等方式加強人工智能人才培養(yǎng)。此外，還可以建設(shè)大數(shù)據(jù)和人工智能學(xué)習(xí)分享平臺，讓更多對人工智能有興趣的人參與進來，從而形成豐富的人才儲備。專家認(rèn)為，一些大學(xué)鼓勵校內(nèi)各系跨界和融合，誕生了很多很好的研究成果。高校院所應(yīng)鼓勵跨界研究，讓不同學(xué)科互相碰撞，充分利用智力資源。

今天我們提到人工智能，想到的可能是很多黑科技產(chǎn)品，但是人工智能之所以在之前幾十年沒有得到快速發(fā)展，而最近幾年爆發(fā)式的增長，主要原因是人工智能在圖像識別領(lǐng)域有了革命性的技術(shù)突破，造成了人工智能的繁榮，因此現(xiàn)在圖像識別類的公司占據(jù)了主要的位置。

我國人口眾多，醫(yī)療資源有限，很難達到國外的水平，人工智能如果能夠解決遠(yuǎn)程醫(yī)療解決的需求，將會更加高效的運轉(zhuǎn)起來。在國內(nèi)，這也是眾多企業(yè)奮斗的方向，醫(yī)學(xué)影像在醫(yī)療中的應(yīng)用，相信每一個接觸醫(yī)生的人都會知道，從中醫(yī)的望聞問切到西醫(yī)的各種片子，都用到了影像。應(yīng)對人工智能、大數(shù)據(jù)在內(nèi)的新技術(shù)，以及隨之帶來的變化，管理機制也需做出相應(yīng)的調(diào)整。在確保風(fēng)險可控前提下，盡可能給創(chuàng)新留下空間。人工智能有所為，有所不為。讓人工智能充分發(fā)揮其作用，惠及生活。