人工智能在医疗领域的应用

在中国，医疗领域亟需解决的就是看病难、看病贵的问题。然而问题产生的根本原因是在于医疗资源不足、分布不均衡。目前AI智能将着力解决这个问题。

由于医疗资源普遍集中在像北京、上海这样的大城市，对于一些中小城市由于缺乏优质的医生和先进的设备，患者不得不赶往大城市就医。这不但增加了患者的经济负担，也导致大城市的医院人满为患。看病难、看病贵的问题由此产生。

人工智能辅助诊疗技术基于临床医疗大数据与超级计算能力，可以通过传感器、摄像头及常规检查手段采集患者各项指标，与后台大数据比对、计算并快速做出诊断。从而让患者在自己家门口就能做全面的检查，根据诊断医生可以尽快拟定出治疗方案。

我们培养一个医学生到成为一个真正的医生，期间要花费5到10年的时间。但是人工智能进入医疗领域，会比人类快的多。前期大量的数据计算到后台的数据分析对比，系统将逐步从存储数据再到深度学习的阶段。依据不同病例的特点，系统将提供最优的诊断方案。

除了看病，挂号难的问题也一直饱受诟病。抛开凌晨排长队、与号贩子斗智斗勇不说，许多患者自己也搞不清该挂什么科，如果费尽周折却挂错了号，一切又得重来，这种打击可能堪比病痛。

过去挂号准确率只有6、7成，而智能诊疗系统的挂号平台能达到99%，还能避免黄牛。该系统会快速采集患者的面相、舌苔、体温、心率等，然后根据数据库里的大型分支决策树向患者提5至10个问题。比如患者体温偏高，便问他嗓子疼不疼、是否咳痰，根据答案进入下一分支，通过最短路径算法，用尽量少的问题定位患者的疾病种类。

如果说发病就诊已属“亡羊补牢”，智能健康系统则能帮助人们定期体检，在发病前“防微杜渐”。该系统可以简便地为人们进行常规检测，建立个人健康档案，将检测数据与后台的上百万数据进行比对，分析被检测人的哪些机能衰退得更快，哪些需要治疗，哪些需要调养，帮助人们提前了解健康风险。比如系统查出最近一两个月你的心率处于非正常状态，就会给你提醒。要是没有这种检查，你又恰好去游泳、登山，就有可能发生危险。如果检测出需要治疗，该系统还能为患者提出一系列建议，例如这个病是否严重，是该去专科医院治疗，还是在社区医院就能看等，并中长期追踪患者的健康状态。

这种方法极大缓解了大城市医院的就医压力，提早诊断出患者的潜在疾病，降低患者的经济压力和潜在疾病风险。

让人工智能进入医疗领域，核心是算力、算法、大数据。天河计算机的超级运算能力、由此可实现的复杂算法，以及丰富的临床大数据，使得这三大要素已经具备。以此为基础，硬件设备能以各种形式走进人们的生活，可以做成机器人医生放在医院，做成立式设备放在社区、机场、火车站，也可以装进电脑、手机，随时就能使用。

这就给人们提供一种快速便捷的诊断系统，让人们随时检测记录自己的身体状况，避免突发疾病的风险。同时也为医生的诊断提供数据参考。
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