人工智能和机器人成为你的医生你怕吗

人类社会发展至今，智能已成为新的生产要素。近年来，人工智能行业发展迎来了爆发期，整个行业开始重新认识技术创新的价值。

消费者终将成为人工智能产业蓬勃发展的受益者，人工智能发展过程依然潜在巨大的商业机会。人工智能（AI）、机器学习及数据科学正在对医疗服务的提供产生着巨大的影响。

从患者调度管理到物理辅助手术，它们几乎作用于每一个重要的活动。

Accenture的研究显示，2014年至2021年，医疗领域中人工智能的市场规模将增长11倍，即6亿美元至66亿美元。

新技术浪潮的冲击下，医疗改革势在必行

长期以来，技术一直是医疗改革的驱动力。人们不断研发新药品、发明新设备，开发新程序来扩大医疗服务的范围，并提高其质量。

人工智能和机器人技术等方面的新进展十分有趣。自动化手术的渗入避免了手术中人的接触，既令人安心也让人担心。这意味着可以减少人为失误，但同时也减少了拥有思想、感觉的人类的直接控制。

基于人工智能、机器学习、数据科学和其他自动化技术的程序被开发出来，帮助人类更上一层楼。它们易于操作，为工作流程带来效益并提高效率。人工智能如今已成功应用于银行、投资、采矿、安全、交通等诸多领域。

想要了解医疗保健行业的变化，计算机算法产生的每一个新影响都值得关注。

若回顾一下几个显著的发展，就会发现人工智能、机器学习和数据科学的应用是合情合理的。应用这些技术的动机不难理解：应用新技术可以以更低的价格提供更高标准的服务。

技术支撑下，医疗保健将会提供更高标准的服务

医患互动

机器学习和自然语言处理可以协助医生，用以密切关注每一位病人的就诊过程。最近的研究表明，如今医生可以使用像苹果手表这样的可穿戴技术来记录病人的就诊。这样医生就能够集中精力倾听患者的诉说，并轻松地将数据存入到医院的电子就诊记录中。

远程医疗领域也出现了越来越多的可能性，比如家庭护理机器人可以以视频通话的方式让患者与医生取得联系，咨询如何保持健康等相关问题。这也减轻了医生的回访工作负担。

在紧急状况下使用机器人的情况普遍增加。这些机器人可以在紧急情况下或医生不在场时为人们提供医疗服务。在救护车到达之前，人们可以与医护人员取得联系，求助如何救助事故伤员。

诊断及处方

机器可以利用以往的数据来诊断现在的疾病状况。虽然人们总担心诊断结果的准确性，但事实已表明机器的诊断和处方是非常准确的。它能够预测疾病的爆发，也可以识别出某些疾病的易感人群。

数字监控既可以帮助医生了解患者最近和过去发生的事情，又可以让他们知道密切关注这些事情的原因。基于人工智能的系统可以分析研究患者提出的临床症状，以开出合适的药物处方。

外科手术

达芬奇机器人在利用机械臂系统协助医生进行外科手术方面正处于领先地位。各种机器可以快速、精准地处理精密器官。它们还协助外科医生接触到某些难以处理的器官和组织。

尽管目前机器还远未达到完全自主的水平，即不能在无人监督的情况下工作，但研究人员已经明确了如何通过机器为外科手术带来更高的效率。

护理

采血、密切关注病人、监测生命体征、移动病人……护士们忙于各种工作的日子屈指可数了。通过合理使用人工智能机器人，护理工作也正在简化。

人工智能系统可以负责采血、帮助病人移动等工作，也可以在无需护士参与的情况下监测病人生命体征。这些技术援助使护理人员有更多时间专注于那些需要人工完成、要充满关怀和人为照顾的健康服务。

病人问诊管理

通过线上预约的方式，人工智能和机器学习可以减少排队等待时间。例如，只有在轮到病人见医生的时候，才让他们赶到医院。患者还可以与人工智能聊天机器人进行互动，这样在他们见到医生之前，这些聊天机器人就可了解他们此刻的健康需求。

患者信息的数字化管理有助于医院无纸化办公和信息检索的有效实现。借助于这一措施，信息就可以在医院各部门之间流畅传递。

医疗中，大数据和数据科学的力量不容小觑

人们在医疗中使用数据科学来发挥大数据的力量，这种潜力是巨大的。医疗保健行业拥有大量的生物医学数据。数以亿计的患者数据由科学仪器记录在电子健康记录和临床决策支持系统中。

想挖掘大数据的潜力需要数据科学家们着手解决医疗行业的问题。有人建议，许多医生要是学习了数据科学，工作上可以取得显著成果。

例如，医生可以在线学习一些数据科学方面的研究生课程，这些课程可供非信息技术专业人员学习（此处为举例）。这能够让医生们更好地完成任务，例如使用时间序列或多参数数据诊断患者，更好地理解观察数据的可视化表示以及大型临床研究的结果。

“医疗行业类别非常庞大，而且数据十分冗杂，其复杂程度有时候会让人难以置信。”

因此，现阶段医疗保健行业及其他拥有重要大数据的行业所面临的挑战，就是如何有效地应用数据科学。

正确应对这一挑战，将使医疗服务提供者不断提升患者的治疗效果。

虽然目前，围绕人工智能的大多数开发都处于初始或测试阶段，但相信人工智能驱动的工具很快就有可能接管整个医疗行业，未来指日可待。