人工智能助力醫療：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？
1． “就是一坨屎”？
據美國媒體STAT爆料，IBM內部PPT顯示，Watson其實存在嚴重的技術問題。IBM的醫療專家和客戶都確認了多起不安全和不正確的治療建議。
Watson的技術沒有達到預期，引起了世界各地醫生的抱怨。不少醫生表示Watson并不適用于自己國家的患者。
有部分醫生認為Watson其實并沒有多大用處，醫院購入Watson是處于營銷的目的。甚至有一位醫生直言不諱地告訴IBM，“這產品只是一坨屎，大多時間沒法用。”
曾經有貴婦嘲諷法拉第他發明的“電磁感應裝置”有什么用，法拉第回答“沒過多久就能靠它收稅了”，此后電力是何等程度改變了世界，相信每個人都明白。
誠然，現階段的醫療AI算不上十分智能，更不能完全代替醫生。但是我們要看到AI的優點，比如人類的大腦是脆弱的，而機器卻能無休無止地進行高強度計算。
站在發展的角度去考量AI醫療，這項新生的事物能做的，也許會完全超出人們的想象。
2． 疑似過度宣傳？
自從AlphaGo戰勝人類棋手的新聞以來，AI的話題一直是媒體的寵兒。這個過熱的話題也許賦予了大眾對現階段的人工智能過高的期待。
所以比如當Watson大幅裁員五成到六成的時候，比如中山大學眼科中心測試發現AI醫生在真實臨床門診對白內障的診斷正確率只有87．4％，遠低于試驗階段的98．87％的時候，大眾會不禁質疑——醫療AI是不是宣告失敗了？
其實這只是事物在螺旋上升過程中經常要碰見的狀況，其問題在于媒體的過度宣傳，讓大眾對事物無法產生一個客觀的認知。大眾對技術產生過高的想象，將技術神化、將困難簡單化。
醫療AI有自己的螺旋上升周期，大眾應該允許失敗，媒體對該議題的關注也該回歸理性。
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