人工智能应用于医疗或将提高诊疗效率

近年来，随着图形运算单元和新的训练深度神经网络模型算法问世，人工智能进入了深度学习和大数据驱动时代。但由于医疗数据的特殊性，应用形式的多样性，目前这些前沿科技成果的应用还处于起步阶段。人工智能科技企业体素科技（VoxelCloud）凭借其成熟的科研技术，已经率先尝试人工智能在医疗领域的临床应用，并走在了业界前端。

在此次国际医疗技术交流会上，除了更精准的器械、更自动化的病房设备，出现了一些基于人工智能、大数据算法的软件产品，让观众眼前一亮，看到了现代医学科技的最新探索和未来发展的更多可能，解答了参观者“如何将AI和大数据应用于医疗领域”的疑问。

其中，中美合作研发的人工智能诊断技术引起很多观众的驻足。如今，人工智能已经进入深度学习和大数据驱动阶段，即通过大量的数据采集、分析，软件可以基于已有经验，进行学习与分析，并输出结论。

“比如，通过采集数万个眼科疾病样本，软件学习并掌握了不同眼科疾病的特征，再输入新病例，它便可以分析并判断病例情况，输出诊断报告。”体素科技创始人丁晓伟是美国加州大学洛杉矶分校的计算机专业博士学位，师从英国和加拿大皇家学院、欧洲科学院院士DemetriTerzopoulos，他也是现代计算机视觉和计算机图像的奠基人之一。

丁晓伟表示，这项技术的过人和前瞻之处在于，它彻底影响看病方式，极大的提高效率和准确率，给医生和病人都带来极大的方便――将人工智能置于诊断环节，大大降低了直接对病人实施治疗的“机器人风险”，同时，又以极精确和清晰的影像呈现，帮助医生精确判断病情，并进行下一步治疗。当机器生成报告之后医生只需要花几分钟做最后的核对就好，这样一下子可以让一个医生一天可以处理的片子达到三至五倍。

据丁晓伟介绍说相关技术已获美国FDA、欧洲CE市场准入许可，并在美国多家医院投入临床使用，可以用于早期癌症筛查、心血管疾病诊断、眼科疾病诊断、肝脏早期病变诊断等。丁晓伟希望可以把这一技术带到中国，并在不久的将来投入临床使用，帮助缓解城市的医疗资源紧缺，并提高农村医生诊断准确度。

对于未来医学人工智能，丁晓伟表示：“我们仍需要在行业内进行技术团队和临床技术的深度结合，在学术领域保持先进性及前瞻性，从而保持行业领先地位。”