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移动互联网被判无解,人工智能接盘如何搞定医疗

E企咖(ID:e-qika)作者:苑晶

医疗是个“历史遗留”问题。在中国,这个问题难而且复杂。从2012年开始概念讨论,2013年移动医疗正式兴起,一时间,互联网人对这个领域发起了一波跨界冲锋,在经历几千几万甚至几十万人的努力后,这座城墙似乎仍旧坚不可摧。用壮烈、凄厉这些词来形容这些年发生在移动医疗里面的故事似乎并不为过,“壮士们”固然精神可嘉,然而就总体成效来看,效果甚微。

2017年2月9日,百度通过内部邮件宣布对医疗业务进行组织架构调整,但这也从一个侧面说明,百度实际上已经放弃了之前的计划。按照一般商业剧情,巨头的撤出同时意味着一场华丽的剧演走向闭幕。

医疗问题真的无解了?不尽然,人工智能的未来似乎还是美好的。

如李彦宏所说,在之前,所谓的互联网医疗服务大多处在O2O层次上面,人们想的都是如何将用户从线上导到线下,再进行分发。也因为如此,这给移动医疗很大的局限性,互联网数据收集、存储、传输、分析加工等功能没有得到最大发挥,让移动医疗创业在后期履步为艰。

如今的人工智能打算咋搞?在互联网上医疗相关的回答中我们可以略窥一二。

病理和影像可能会被人工智能替代

这绝不是耸人听闻,相较之无人驾驶汽车,病理科、影像科的在校学生可能会面临还没毕业便先失业的悲剧。在检验方面,如今已经有了人工智能检验设备,一些大医院甚至已经配备一段时间了,这些人工智能机器的机器臂可以流水线的做出样本分类、离心、推片、染色、划片甚至鉴定工作。虽然鉴定方面可能还需要大数据的数据沉淀,但以我国患者数量产生的样本数量,再加上基于百度大脑这样百倍千倍于医生人脑效率的基础上,机器学习起来必然不会太慢。

事实上,在这两年,医学影像识别类的辅助诊断领域里百花齐放。一家叫Airdoc的公司,目前声称已经掌握世界领先的图像识别能力,并在心血管、肿瘤、神内、五官等领域建立了多个精准人工智能医学辅助诊断模型,取得了良好的进展。

机器将有机会代替护理、手术、运送等基础工作

护理的话应该不用多说了,目前的护理机器人还只是实现了一些基础的功能,比如抱着病患移动、端茶送水等等,或是与病患进行简单的对话,相对于理想状态而言,当前的护理机器人明显不合格,相对于人还差得很远,不过这是机器人的一个发展方向。

在手术方面,最典型的就是达芬奇机器人,在医生的操控下,它能够进行更为精确的手术操作。就在今近期,江苏省人民医院就利用达芬奇机器人成功的为一名20周大的婴儿进行了微创手术,并且,说起手术机器人市场,几乎已经被达芬奇机器人所垄断了,由此,我们可以想见机器人对于传统手术的改变是极大的。

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