人工智能会取代医生吗？医学影像或能率先商业化
卜艳/李家辉
[ 亿欧导读 ]
人工智能在医疗领域的发展速度已经远远超乎人类的想象，人工智能在未来会完全替代医生吗？人工智能在医疗领域很快就能实现商业化吗？人工智能+医疗都有哪些主要模式？
【编者按】发展越来越快，独角兽工作室举办的“2017人工智能如何改变论坛”上，多位业内人士就此话题做了探讨。对于人工智能对医疗行业的影响，文章提到人工智能在医疗领域有巨大的想象空间，未来将极大简化当前繁琐的看病流程，解放医生，也解放病人。但医生不会完全消失，但其职业方式将发生重大变化。未来的医院，将成为病人、医生、算法三者共生、互相协作的场所。
本文发于“健康点”，作者卜艳/李家辉；经亿欧编辑，供行业人士参考。
《连线》杂志创始主编凯文·凯利认为，未来十多年科技和商业社会最大的变化趋势将是人工智能的商业化，人工智能将会被广泛地应用于经济生活的方方面面。
方正证券近日发布的《深度报告》（以下简称“方正证券报告”）显示，虽然安防和领域最为火热，但率先落地的可能会在医疗领域。
不久前，斯坦福大学在《Nature》上发表了一篇文章：利用算法诊断皮肤癌，将其诊断结果与24位资深皮肤病专家的诊断结果做对比，准确度达到91%；北卡罗来纳大学的研究人员近日已经开发出了一套深度学习算法，可以预测婴儿的自闭症。这种预测方法具有81％的准确率，远超准确度只有50%的传统行为问卷调查法。
人工智能在医疗领域的发展速度已经远远超乎人类的想象。这一新技术带给人们兴奋和喜悦的同时，也不免带来了几分担忧和恐惧。越来越多的人想知道，人工智能在未来会完全替代医生吗？人工智能在医疗领域很快就能实现商业化吗？近日独角兽工作室举办的“2017人工智能如何改变医疗论坛”上，多位业内人士就此话题做了探讨。
人工智能会取代医生吗？
IBM堪称“+医疗”的翘楚。在医疗领域，IBM Watson可以在17秒内阅读3469本医学专著、24.8万篇论文，69种治疗方案、61540次试验数据、10.6万份临床报告。通过海量汲取医学知识，包括300多份医学期刊、200多种教科书及近1000万页文字，IBM Watson已在短时间内迅速成为肿瘤专家。
2013年，Watson与斯隆凯特琳癌症中心（MSKCC）合作，推出肿瘤解决方案Watson for Oncology。2014年底和2015年底，Watsonfor Oncology先后进驻泰国曼谷的康民国际医院（Bumrungrad InternationalHospital）和印度第三大医院系统马尼帕尔医院（Manipal Hospitals）。2016年8月，IBM与我国21家医院签署IBM Watson for Oncology的合作意向协议，并于同年12月成立联合会诊中心。
随着人工智能技术的逐渐成熟，IBM Watson以肿瘤为重心，逐渐将服务半径伸向慢病管理、、体外检测、精准医疗等九大医疗领域，逐步实现人工智能作为一种新型工具的价值。
思派网络创始人马旭广认为，人工智能目前还是作为医生的辅助工具，“可能今后医生就不存在了，但起码今天所有的AI都应该是帮助医生提高效率，解决医生不愿意做的，又脏又累的工作，这样的AI才有前途，才有机会。”
复星同浩基金合伙人乔继英表示，人工智能在医疗领域的应用，需要得到医生或医疗相关人员认可才能够推行。“医疗和买衣服不一样，买衣服不好可以退，医疗试错成本非常高，人工智能在医疗领域应用时的准确率，怎么具体应用都非常重要，人工智能医疗的创业公司一开始要有医疗从业人员的参与。”
人工智能的特点是能够处理大量数据和信息，这就需要足够的原始数据进行支持，但在医学很多领域缺少足够的原始数据。IBM沃森健康负责人Phil Wu以沃森为例，谈到面对所谓经验上的东西沃森是支持的，沃森所提供的医疗方案背后都有实证支持。“面对疑难杂症，这点沃森解决不了，疑难杂症没有一个标准化，沃森无法实现学习。”
这样看来，短时期内医生并不用过分担心自己会被人工智能抢了“饭碗”。长远来看，医生这个行业将会因为人工智能的出现而变得竞争愈发激烈。“因为让AI学习的病例仍然需要医生来产生，一些高水准有研究性强的医生将会越来越吃香，而某些低水准的医生将会被取代。”一位AI从业者说。
著名专家，阿里巴巴集团原副总裁徐子沛曾写文章表示，人工智能在医疗领域有巨大的想象空间，未来将极大简化当前繁琐的看病流程，解放医生，也解放病人。“但我不认为医生会完全消失，但其职业方式将发生重大变化。未来的医院，将成为病人、医生、算法三者共生、互相协作的场所。”
可能率先商业化
方正证券报告指出，从全球创业公司实践的情况来看，AI+医疗的具体应用包括洞察与风险管理、医学研究、医学影像与诊断、生活方式管理与监督、精神健康、护理、急救室与医院管理、药物挖掘、虚拟助理、可穿戴设备以及其他，其中以下面四种模式为主流：
首先是AI+辅助诊疗，即将人工智能技术用于辅助诊疗中，让计算机“学习”专家医生的医疗知识，模拟医生的思维和诊断推理，从而给出可靠诊断和治疗方案。辅助诊疗场景是医疗领域最重要、也最核心的场景，人工智能+辅助诊疗潜在市场空间巨大，至少是万亿级以上的营收规模。
在AI+辅助诊疗的应用中，IBM Watson是目前最成熟的案例。2012年Watson通过了美国职业医师资格考试，并部署在美国多家医院提供辅助诊疗的服务。目前IBMWatson提供诊治服务的病种包括乳腺癌、肺癌、结肠癌、前列腺癌、膀胱癌、卵巢癌、子宫癌等多种癌症。
其次是AI+医学影像，是将人工智能技术具体应用在医学影像的诊断上，主要分为两部分：一是图像识别，应用于感知环节，其主要目的是将影像这类非机构化数据进行分析，获取一些有意义的信息；二是深度学习，应用于学习和分析环节，是AI应用的最核心环节，通过大量的影像数据和诊断数据，不断对神经元网络进行深度学习训练，促使其掌握“诊断”的能力。
如今，AI+医学影像已经走出实验室，下一步将迎来商业化浪潮。贝斯以色列女执事医学中心（BIDMC）与哈佛医学院合作研发的人工智能系统，对乳腺癌病理图片中癌细胞的识别准确率能达到92%，与病理学家的分析结合在一起时，它的诊断准确率可以高达99.5%。国内的DeepCare对于乳腺癌细胞识别的准确率也达到了92%。
第三是AI+药物挖掘，是指将深度学习技术应用于药物临床前研究，达到快速、准确地挖掘和筛选合适的化合物或生物，达到缩短新药研发周期、降低新药研发成本、提高新药研发成功率的目的。通过计算机模拟，AI可以对药物活性、安全性和副作用进行预测。借助深度学习，在心血管药、抗肿瘤药、孤儿药和常见传染病治疗药等多领域取得了新突破。目前，已经涌现出多家AI技术主导的药物研发企业。
“现在新药研发越来越难，过去用人工智能从事新药研发数据不够、算法也不够，未来在这一领域可能会有大的突破。”乔继英表示，新药研发多年来“10年10亿美金”的“魔咒”或许有望打破。
第四是AI+健康管理。目前从全球AI+医疗创业公司来看，主要集中在风险识别、虚拟护士、精神健康、在线问诊、健康干预以及基于精准医学的健康管理。乔继英表示，个人健康管理，仅有简单的信息反馈是不够的，如果可以在更有效、更低成本层面实现个人健康管理，这也是未来的一个方向。
其中，“AI+医学影像”被多位业内人士认为最有可能率先实现商业化。
马旭广个人特别看好图像识别在医疗领域的应用，“只要比对足够多的影像，AI就能够提高诊断效率，提高诊断准确性，这是我坚信AI在医疗过程中发展最快的领域。”
Phil Wu对此表示认同，“人工智能在医学影像领域有可能最早落地，但要实现精准的医学诊断，还需要更多数据、案例的录入，但影像图片确实是一个很好的切入点。”&Phil Wu透露，沃森将有影像学肿瘤方案产品在2018年上线。
2015年，IBM以10亿美元收购医学影像公司Merge，Merge Healthcare是美国最有影响力的医疗影像公司，不仅拥有大量的医学数据和图像（CAT扫描、乳房摄像），还有世界顶尖的技术平台。该平台可以帮助医生和医院存储并分析医学图像。IBM相关负责人此前曾表示，Watson与Merge的结合可以提供对影像的深度解读，帮助医疗提供者和研究人员节省时间。出售这种医学影像的深度解读便是其盈利方式。
顺为资本合伙人李锐认为，图像智能识别可以降低医生的工作量，这是业界已经达成共识的，但是在综合诊疗上人工智能是否能给予医生很好的建议和意见？IT和互联网出身的人对此有很大的信心，但医生背景的人目前还有很多疑虑。“我也比较保守，去年投的几个公司都是医生加互联网的团队，或是创始人既干过医生也干过互联网。”李锐说。
乔继英认为，无论是治疗皮肤病还是癌症，图像可能只是一个参数，而治疗疾病需要多个参数。“从投资人角度来说，光看图像还不足以让我做出判断。我们更希望至少能解决一个小的问题，能做出一个临床辅助诊断。”
商业化挑战
IDC Digital预测，截至2020年，医疗数据量将达40万亿GB，预计约80%数据为非结构化数据。显然，人工智能在医疗领域有无限想象空间。
但是，人工智能在医疗领域实现商业化依旧面临诸多挑战。即便是在医疗领域渗透最广的Watson，其商业化路径仍在探索。“AI+医疗”的商业化还会面临一个医疗行业从业者都无法回避的问题，那就是医疗行业的公益性。“医疗行业不纯粹是商业行为导向，当医生应用人工智能来做辅助诊断的时候谁来付费？”邓侃表示，这个问题他经常被投资人问到。
互联网医疗创业大浪中，糖尿病领域的企业多如牛毛，利用人工智能做糖尿病管理，也是不少创业公司正在尝试的事情。慧控糖就是其中一家。慧控糖创始人杨枫认为，人工智能做糖尿病管理，个性化数据特别珍贵。“我们的经验是先从个性化数据这样的小数据着手，服务好每一个患者，这样患者更容易买单。患者愿意买单，你已经活下来了，等到数据大的时候再去发现规律。先有服务，后有数据，再有大数据。”
乔继英认为，AI适合解决的商业问题特征包括“行业存在持续痛点、流程重复、可进行数字化信息输入，问题可以细分并且有边界。”如果能为之提供解决方案，自然有人愿意买单。“医疗里的付费方包括保险、药企、医院等医疗服务机构、医生、患者。其中，医生是用户和决策者，患者是使用者，付费方是保险机构，整个链条比较长和复杂，不过把链条挖到底，总能找到愿意付费的那一方。”
“现在全世界都要做人工智能，国内的数据基础大，可能我们的速度更快，所以在人工智能领域国内企业有弯道超车机会。”杨枫对未来很乐观。
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如今人工智能的强项主要体现在“对海量数据的处理”那么未来这些类别方面的人力需求会大大降低，也即是说，先用电脑做一次粗处理，可以增大一下查全率。然后再人为的做第二次处理。相比以前的全靠人力，如果精度有70%的话，那人就只需要校对剩下的30%，也就是说人力开销只需要以前的30%这类问题，至少从目前来看，无法做到完全没有人工干预，未来也不一定做得到就像一个网站还总是需要有人维护一样，这些东西还远远达不到人类让其全自动运行的程度但是，人类的工作量相比之下也会大大减小至于说，未来30年你想过上社会主义终极阶段的生活，这显然是不可能的如今人工智能的强项主要体现在“对海量数据的处理”那么未来这些类别方面的人力需求会大大降低，也即是说，先用电脑做一次粗处理，可以增大一下查全率。然后再人为的做第二次处理。相比以前的全靠人力，如果精度有70%的话，那人就只需要校对剩下的30%，也就是说人力开销只需要以前的30%这类问题，至少从目前来看，无法做到完全没有人工干预，未来也不一定做得到就像一个网站还总是需要有人维护一样，这些东西还远远达不到人类让其全自动运行的程度但是，人类的工作量相比之下也会大大减小至于说，未来30年你想过上社会主义终极阶段的生活，这显然是不可能的
其实不能这么绝对地说人工智能会取代某个行业，但是人工智能的发展肯定会取代某些行业里的某些职位。吴晓波在《即将失业的白领》里提到在未来会受到冲击的几个职业，跟大家分享一下：1、记者行业随着大数据技术的不断发展，那些需要通过资料搜索和整理、分析的工作是很容易在将来被机器人取代的，而这些工作在目前是资讯类、报道类记者来做的。2、会计行业与财会相关的信息处理有关工作，比如公司财报，负债盈余表的制作也很有可能被取代。甚至在未来还会出现智能交税、数据计算的工作。3、律师行业目前的律师仍然需要对国际国内的法律法规进行大量的记忆，而在未来借助人工智能完全可以帮助需要法律服务的用户了解相应的法律法规。4、教育行业现在正在不断出现的英语在线的网站，人机对话的网站，不再需要面对老师学习，而是面对机器就可以；此外，老师可以通过线上低成本的募集学生，不再需要新东方这类线下平台的抽成。5、翻译行业IBM已经开发穿戴式翻译设备，当这种技术被普及的时候也就是翻译行业被颠覆的时候。6、导游行业我们也已经能看到很多电子导览器正在代替导游的功能，出现在各大旅游景点。7、中介行业以二手房交易公司为例，通常这类公司都是依靠信息不对称来挣钱，一些二手房交易平台的出现，可以借助大数据和人工智能技术，实现租客直接和房东对话。8、司机行业电子导航、无人驾驶取代司机认路的经验。同样，也有几大能力是大数据、人工智能不好替代的：1、提供个性化服务的能力。也就是提供别人无法替代的、计算机大数据不能录入的能力，比如造型师、设计师，甚至厨师，他们可以根据每个人的不同，提供带有温度的服务。2、人格魅力的能力。高品质生活给予人们更多娱乐、享受的机会。影星、优秀企业家、顶级大厨等具有的人格魅力就是潜在消费。而被人喜欢和被人讨厌，其实都是一种可以被消费的能力。3、创意的能力。拿做一个产品来说，当别人与你做同一类产品时，你的外形上、技术上、消费人群上的定位和创新便是不可取代的。4、决策的能力。面对纷繁复杂的未来世界，如何带领一个团队选择合适的道路，指明正确的方向，做出无可避免的割舍，这便是决策者独一无二的能力。其实不能这么绝对地说人工智能会取代某个行业，但是人工智能的发展肯定会取代某些行业里的某些职位。吴晓波在《即将失业的白领》里提到在未来会受到冲击的几个职业，跟大家分享一下：1、记者行业随着大数据技术的不断发展，那些需要通过资料搜索和整理、分析的工作是很容易在将来被机器人取代的，而这些工作在目前是资讯类、报道类记者来做的。2、会计行业与财会相关的信息处理有关工作，比如公司财报，负债盈余表的制作也很有可能被取代。甚至在未来还会出现智能交税、数据计算的工作。3、律师行业目前的律师仍然需要对国际国内的法律法规进行大量的记忆，而在未来借助人工智能完全可以帮助需要法律服务的用户了解相应的法律法规。4、教育行业现在正在不断出现的英语在线的网站，人机对话的网站，不再需要面对老师学习，而是面对机器就可以；此外，老师可以通过线上低成本的募集学生，不再需要新东方这类线下平台的抽成。5、翻译行业IBM已经开发穿戴式翻译设备，当这种技术被普及的时候也就是翻译行业被颠覆的时候。6、导游行业我们也已经能看到很多电子导览器正在代替导游的功能，出现在各大旅游景点。7、中介行业以二手房交易公司为例，通常这类公司都是依靠信息不对称来挣钱，一些二手房交易平台的出现，可以借助大数据和人工智能技术，实现租客直接和房东对话。8、司机行业电子导航、无人驾驶取代司机认路的经验。同样，也有几大能力是大数据、人工智能不好替代的：1、提供个性化服务的能力。也就是提供别人无法替代的、计算机大数据不能录入的能力，比如造型师、设计师，甚至厨师，他们可以根据每个人的不同，提供带有温度的服务。2、人格魅力的能力。高品质生活给予人们更多娱乐、享受的机会。影星、优秀企业家、顶级大厨等具有的人格魅力就是潜在消费。而被人喜欢和被人讨厌，其实都是一种可以被消费的能力。3、创意的能力。拿做一个产品来说，当别人与你做同一类产品时，你的外形上、技术上、消费人群上的定位和创新便是不可取代的。4、决策的能力。面对纷繁复杂的未来世界，如何带领一个团队选择合适的道路，指明正确的方向，做出无可避免的割舍，这便是决策者独一无二的能力。
人工智能就是用来提高生产力的嘛他取代的也只是那些注定要被淘汰的岗位而已人工智能就是用来提高生产力的嘛他取代的也只是那些注定要被淘汰的岗位而已
西安理工大学
之前，谷歌工程总监说，到了2045年，我们不仅会有超越人脑的超人工智能，还会到达电脑智能与人脑智能兼容的奇点。想想都可怕！之前，谷歌工程总监说，到了2045年，我们不仅会有超越人脑的超人工智能，还会到达电脑智能与人脑智能兼容的奇点。想想都可怕！
这篇文章盘点了最有可能被取代的职业：1、网页设计2、在线营销3、办公室经理4、会计5、人力资源部门人员6、记者7、编辑8、律师9、医生10、心理治疗师这篇文章盘点了最有可能被取代的职业：1、网页设计2、在线营销3、办公室经理4、会计5、人力资源部门人员6、记者7、编辑8、律师9、医生10、心理治疗师至少就现在来说人工智能还是为人类服务的能威胁人类还很遥远吧至少就现在来说人工智能还是为人类服务的能威胁人类还很遥远吧虽然机器在逻辑分析推算方面，能力会远超人类，但是依然是属于人类操控的工具。虽然机器在逻辑分析推算方面，能力会远超人类，但是依然是属于人类操控的工具。
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