替代医生的人工智能可能吗？( 二 ) 随着科技的飞速发展

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尽管这么多年，医学影像学已经发展了很好了，有一套非常严格的标准，也形成了一门学科。
它可以说是很多疾病的最早也是最关键的一步，只有完成基本的确认后，才可以进行下一步的诊断和治疗。但是依然无法避免这个问题。
据统计，一位经过严格训练且临床经验丰富的医生，在诊断一个病例时需查看约200张以上的CT扫描图片，诊断时间约在20分钟以上。这种高强度的诊断工作，不仅严重损耗医生的精力，也对病情诊断的时效性与精准度有着严重的影响。

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而一旦判断错误，可能就会引发很多严重问题

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那么，是否真的无解？
03 ，人工智能，让机器衔接机器
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人工智能的出现，使得我们有了一种新的思路。
在人工智能中，最显著的应用就是图像识别，尤其是机器学习发展到现在，通过机器学习来识别图像已经取得了长足的进展。
医学影像学，基本上是以图片为核心数据，而这，正是人工智能的长处。
既然医学影像十分依赖于标准训练和经验积累，而且存在相应的标准，那么，完全可以用机器学习来去替代这个过程。给予机器相应的教程，输入相应的标准，然后再给予足够训练，那么AI就可以成为影像诊断大师。不仅可以大大地节约时间，而且由于机器本身的严格分析，可以最大程度避免人类观察不仔细导致的误诊。
事实上，目前已经有相关的研究了，通过将医院积累的大量的影像交给服务器进行深度学习，然后结合已有的判断方式进行训练，最后可以让机器成为判断影像学的大师。极大地缩短了诊断时间，而且提高了诊断的准确率。而且，按照机器学习的能力，时间越久，数据量越大，那么这个系统变得越来越聪明。
在某些对照试验中，其准确率可以稳定在85%以上，要知道，三甲超声科经验丰富的医生在对应的测试中，准确率也不过是65%-70% 。
而且，机器学习最大的优势之一还在于：机器不会累。普通人很难长时间集中处理一些内容，所以读片对于医生也是沉重的负担，而机器不怕累，那么自然可以持续性的处理结果。
这种情况下，甚至还可以加速医疗诊断。
相信很多人去医院拍片子的时候，一定经历过的问题就是：等待。长长的等待，挂号排队半天，然后就诊排队半天，诊断3分钟，开个拍片子，接下来，又是排队缴费，排队拍片子，以及，长长的等待，等片子出来，医生下班了……经历过几次拍片子，基本上这个周期能够占到整个就医的三分之二以上时间。
而如果AI读片可以发展好，那么这个周期可以大大地缩短。
尽管目前AI读片并没有落地应用，但是国内外不少顶级机构都已经开展了大量的训练和学习，我认为， AI读片未来在医学领域实际应用只是时间问题。
而一旦实现，将极大地缓解医生的压力，可以进一步加速医疗上的进步。