浅析医疗人工智能技术的发展前景
最早在医疗领域进行人工智能探索的尝试出现在上世纪70年代。1972年,由利兹大学研发的AAPHelp是资料记载当中医疗领域最早出现的人工智能系统。我国人工智能领域的开发研究始于20世纪80年代初,起步虽然较发达国家晚,但是发展速度迅猛。进入21世纪以来,我国的医疗人工智能则在更多领域取得长足发展。
从技术发展的历程看,人工智能分为计算智能、感知智能、认知智能三个阶段。第一阶段机器开始像人类一样会计算,传递信息。第二阶段机器开始看懂和听懂,做出判断,采取一些行动。第三阶段机器能够像人一样思考,主动采取行动。
从数据有效性和商业模式的发展来看,医疗人工智能应用也可以分为三个阶段:第一阶段为数据整合阶段。目前已存在深度学习等先进算法,但由于医疗数据标准化低,共享机制弱,导致人工智能在医疗行业的应用领域和效果受限。在共享机制尚未成熟前,拥有医疗大数据的公司具备竞争优势与议价能力。第二阶段是“数据共享+感知智能”阶段。当医疗数据融合到一定程度后,将会在辅助诊疗、图像识别等各领域出现辅助性的商用产品。在这个阶段,数据和算法优势都成为重要壁垒,有效数据将促进算法的实施得到进一步优化。第三阶段是“认知智能+健康大数据”阶段。在此阶段,人工智能整体上从感知智能向认知智能发展,健康大数据的获取成本也将降低,人类将步入个性化医疗时代。该阶段将出现替代人类医生的人工智能应用。
人工智能的核心是算法,基础条件是数据及计算能力,因此,可以认为医疗与人工智能结合的关键要素是“算法+有效数据+计算能力”。
先进算法是实现医疗人工智能的核心,能够提升数据使用效率。随着先进算法的不断开发,人工智能从计算智能迈向感知智能,未来将会向认知智能迈进。先进算法能够提升从信息到“知识”的转化效率,提升智能化程度。
有效的医疗大数据是人工智能应用的基础。朗锐慧康表示(www.lrioh.com)医疗数据的有效性包括三个方面:电子化程度、标准化程度以及共享机制。电子化程度强调数据和病历的供给量;标准化程度强调数据之间的可比性和通用型;共享机制强调数据获取渠道的便利性和合法性。只有满足上述三个方面的条件,医疗大数据才能得到有效搜集和应用,进而为人工智能打下基础。
计算能力是医疗人工智能的另一基础条件。未来随着量子计算以及速度更快的芯片的产生,将进一步推动人工智能应用的发展。由于医疗人工智能的发展必须以有效的医疗大数据为基础,所以在医疗领域,凡是具备获取有效数据的领域,人工智能均有用武之地,比如在基因测序、辅助诊断、药品研发的方面,医疗人工智能均有不错的发展。
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