人工智能：從實驗室到醫院的距離有多遠？
Mike Barlow在《人工智能與醫學》中有這樣一個觀點：
與傳統的傾向于勞動密集型的醫療保健不同，新興的醫療模式是知識驅動型和數據密集型的。許多新型醫療保健正在帶給我們一種新的模式，它將依賴于新一代用戶友好、實時的大數據分析和人工智能及機器學習工具。
與Mike Barlow持類似觀點的專家儼然不在少數，醫療已然成為人工智能最先落地的場景之一，AI從實驗室走進醫院，早已也不是什么技術問題，只是時間的早晚。
現實似乎又有些例外。IBM早在2014年就斥資10億美元成立了Watson業務集團，全面運作 Watson 的研究和商業化事宜，其中的第一份職業就是“醫生助理”，嘗試用人工智能驅動個性化治療。
但直到今天，有關AI＋醫療的案例報道屢見不鮮，醫療AI的臨床落地卻幾乎處于空白狀態。
01 角色進化
自從2014年以來，AI進入垂直細分領域，醫療＋AI就被認為是最容易落地的領域之一。盡管醫療＋AI仍然存在不少問題，前進的腳步卻從未停歇。
IBM旗下的Watson就是該行業的先驅。在2017年9月，Watson在中國實現落地，其角色定位是“輔助醫生”。
也就是說Watson并不能代替醫生下判斷，而是用人工智能幫助醫生做診斷，就像金箍棒一樣，孫悟空擁有了它更是如虎添翼。
Watson的工作原理是當醫生輸入患者的詳盡數據，這款AI會從數據庫里搜索已發表的研究成果，不到10秒鐘，就能給出相應的治療方案，供醫生參考，為醫生提供建議方案。
盡管Watson目前的作用是輔助，但是為了做好“助攻者”的角色，Watson在不斷自我優化。
以Watson的腫瘤解決方案為例，目前其方案覆蓋乳腺癌、肺癌和直腸癌等13個癌種，輔助全球醫生進行診療，而預計到2019年，會在現有的基礎上將新增3個癌種的解決方案。
而在國內，國內的互聯網巨頭們也相繼入局AI醫療領域。
2016年4月，騰訊1億美元投資“碳云智能”，10月百度發布“百度醫療大腦”，2017年3月阿里云發布“ET醫療大腦”，宣布正式進入AI醫療領域。
盡管起步比美國晚兩年，技術還不及國外成熟，但是在國內市場依然擁有一定得壁壘。
1．中國人的身體素質和外國人有一定差異，注入Watson等國外的AI醫療系統是針對外國人的身體情況制造出來的，可能與國人不匹配。
2．根據法律法規，國內的醫療數據不允許出境。所以服務于中國人的AI醫療系統還需中國人自己完成。
02 螺旋前進
近幾年，AI的概念一直被炒得火熱。甚至有人說只要在PPT上加“AI”兩個字，就肯定能吸引到投資。
那么作為醫療AI，到底是一場“海市蜃樓”，還是真真切切在顛覆醫療行業的革命呢？
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