人工智能已然成為我們這個時代的一個決定性議題，它影響著國家安全、經(jīng)濟發(fā)展、及科技發(fā)展。而人工智能的東風早已吹到了醫(yī)療領域。

“AI+醫(yī)療”逐漸成為熱門領域，它正為醫(yī)療健康行業(yè)帶來一場全新的革命。

“AI+醫(yī)療”指的是人工智能通過機器學習、表征學習、深度學習和自然語言處理等各種技術，利用計算機算法從數(shù)據(jù)中獲取信息，以協(xié)助制定臨床決策為目的，實現(xiàn)輔助診斷、療法選擇、風險預測、疾病分診、減少醫(yī)療事故和提高效率等一系列功能。

最新研究表明，人工智能在識別影像的基礎上，能更進一步讀懂、分析復雜的病歷文本數(shù)據(jù)，這就意味著人工智能或?qū)⒛芟襻t(yī)生一樣“思考”。該項研究結(jié)果是AI技術實施應用于醫(yī)療方面取得的又一個重要里程碑，它標志AI模擬人類醫(yī)生進行疾病診斷時代的到來。

據(jù)世界衛(wèi)生組織統(tǒng)計，肺癌導致的死亡人數(shù)超過其他任何癌癥。它也是最常見的癌癥類型之一，有超過200萬的病例。若AI技術的應用能捕捉到癌癥早期發(fā)病跡象，將給全世界人民的疾病診斷和生命維持帶來福音。

平安科技在2018年的時候就申請了一項專利（申請?zhí)枺?01811280447.3，公開日：2019.04.19），該專利申請公開了一種通過人工智能進行疾病診斷的方法，具體方法如下：

第一步：AI用戶終端向AI病種分析設備發(fā)出的分析指令，其中AI用戶終端為醫(yī)院、門診、體檢中心等疾病檢測機構(gòu)側(cè)配置的終端，AI分析設備為用于AI病種分析的裝置或設備，具體為AI用戶終端提供各種病種診斷服務。為了方便檢測，AI病種分析請求中可攜帶需要AI病種分析的病種類型，檢查設備類型，身體檢查部位、優(yōu)先選擇的AI分析設備以及患者信息、診斷信息以及影像信息等。

第二步：AI分析設備為AI用戶終端提供各種病種診斷服務。本方法中將各個AI病種分析設備按照所支持的病種類型信息進行事先匯總，例如，AI病種分析請求中攜帶的病種類型信息為外科，則在眾多AI分析設備中查詢出所有可以分析診斷外科疾病的AI分析設備。

第三步：使得AI分析設備根據(jù)患者檢查信息進行AI病種分析，得到AI病種分析結(jié)果。AI分析設備會根據(jù)請求的病種類型以及相關的影像文件去調(diào)用不同的AI算法和模型，計算得出相應的AI病種分析結(jié)果。

第四步：整合過濾處理，首先濾除一些不符合規(guī)定的AI病種分析結(jié)果（如將亂碼、不完整的分析結(jié)果數(shù)據(jù)進行過濾），并且將其余符合規(guī)定的AI病種分析結(jié)果合并在一起，準備發(fā)給AI用戶終端，供AI用戶終端選擇考量。

第五步：將得到的經(jīng)過整合過濾處理的AI病種分析結(jié)果，以報告列表形式發(fā)送給AI用戶終端，進而AI用戶終端可以獲得各個AI病種分析設備分析得到的結(jié)果。在結(jié)果中可以標注每個結(jié)果對應的AI病種分析設備，并且還可以標注每個AI病種分析設備分析的案件數(shù)量，以及準確率的信息。

通過本專利申請中的人工智能的病種分析方法，可以在接收到人工智能AI用戶終端發(fā)送的AI病種分析請求時，自動查詢匹配支持分析該病種的AI分析設備，由多個符合要求的AI分析設備對該AI病種分析請求進行分析，再對各個AI分析設備的分析結(jié)果進行整合過濾處理，最后將所有結(jié)果合并發(fā)送給AI用戶終端，可得出疾病分析結(jié)果，誤差小，精度高。

雖然人工智能在醫(yī)療領域的應用越來越多，但是它的未來絕不是代替醫(yī)生，甚至也不僅僅是輔助醫(yī)生，而是幫助重構(gòu)醫(yī)療體系，建立新的基礎設施的必要奠基石。