人工智能在醫療領域的應用目前涉及醫學影像、健康管理和醫學研究等方面。日前，在國家神經系統疾病臨床醫學研究中心、首都醫科大學人腦保護高精尖創新中心和中國卒中學會聯合主辦的比賽上，頭部疾病MRI、CT影像人工智能輔助診斷機器人“BioMind天醫智”以更高的看片準確率和更快的速度，擊敗了由25名全球神經影像領域***專家、學者、優秀臨床醫生組成的戰隊。人工智能技術應用于醫療領域，讓人們不禁期待它在提升醫療服務質量和效率、減輕患者就醫壓力方面的作用。

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上周，青年調查聯合問卷網，對2010名受訪者進行的一項調查顯示，86.1%的受訪者關注人工智能技術在醫療領域的應用，68.5%的受訪者認為醫療人工智能的價值是提高診斷效率，75.3%的受訪者覺得人工智能技術應用于醫療領域會使看病更方便，82.9%的受訪者期待人工智能技術在醫療領域的應用。

86.1%受訪者關注人工智能技術在醫療領域的應用

上海某高校生物醫學工程專業大四學生徐嘉杭(化名)曾參加過一個科創團隊，做膠囊胃窺鏡結合人工智能與機器學習的項目。“當時就利用了圖像處理技術以機器學習的方法，給膠囊機器人看了大量的患者案例圖片，讓它自主學習和記憶，在此基礎上學會如何分辨使用者胃部是否有潰瘍等”。

廣東某高校口腔臨床醫學專業大二學生周蕓(化名)對記者說，目前人工智能技術在醫療領域的應用主要涉及醫療機器人、藥物研究開發、智能診療和健康管理等方面。“比如醫療機器人可以輔助診療，智能假肢可以讀取人的神經信號，成為智能外骨骼”。

調查顯示，86.1%的受訪者關注人工智能技術在醫療領域的應用，13.9%的受訪者不關注。56.6%的受訪者對人工智能技術在醫療領域的應用有所了解，25.9%的受訪者表示自己了解程度一般，7.6%的受訪者坦言不了解。

周蕓認為醫療人工智能的價值首先體現在它的分辨力上。“人工智能可以收集大量數據后通過大數據進行分析，然后通過深度的診療進行精準判斷，幫助醫生做出更精確的診療。另外，人工智能在醫療科研教育方面也有非常重要的應用。傳統授課中的一些實驗，需要不斷重復地在電腦上模擬，因為實驗總會有一些系統誤差或者是偶然誤差，這個誤差會導致實驗結果并不如同預期。但是我們通過人工智能在電腦上進行模擬，然后給出一些它需要的環境和要求，就很容易得出我們預期的答案”。

調查中，68.5%的受訪者認為醫療人工智能的價值是提高診斷效率，彌補資源供需缺口，54.7%的受訪者認為醫療人工智能可以輔助醫生診斷，緩解漏診誤診問題，53.9%的受訪者認為醫療人工智能可以提供疾病風險預警和健康顧問服務，38.7%的受訪者認為醫療人工智能能支持藥物研發，提升制藥效率，29.5%的受訪者了解到手術機器人可以提升外科手術精準度。

徐嘉杭認為人工智能在醫療領域的應用不僅分擔了醫生和其他從業人員的負擔，更是在不同程度上縮短了診斷時間，減輕患者痛苦，而且還能夠間接地緩解很多問題，如醫患關系、就診費用過高等。

周蕓認為，人工智能技術可以助力分級診療，實現“大病大院治、小病小院治”。使患者不必為了看一個感冒就跑到大醫院去，讓一些真正的重病患者及時得到治療。

調查顯示，75.3%的受訪者覺得醫療人工智能會使看病更方便，10.6%的受訪者不這樣認為，14.2%的受訪者表示不好說。

北京航空航天大學測控與信息技術系副教授馬建國表示，醫療領域應用人工智能技術可以減輕很多人的工作量，“但是現在來看還不是很成熟，效率、準確度等還沒有足夠的保證。最基礎、最原始的數據是所有算法的根本，在原始數據和儀器方面的研究還需要大力突破。很多報道說醫療人工智能診斷比醫生的準確度高，這樣說還需要謹慎一點”。

62.1%受訪者期待醫療人工智能進行醫學影像識別

馬建國向記者介紹，目前在醫院里，醫療人工智能“醫生”應用得還很少，僅僅是在研究上做了很多對比，但是實踐中大多數時候還是需要人去處理。“目前的難點主要還是原始數據和儀器的使用，有的機器不一定有利于電腦去使用和獲取數據，還有就是算法技術和硬件盡管較之前幾年進步很多，但是還需要有針對人工智能的處理器”。

醫療人工智能的發展還存在哪些問題?調查中，34.1%的受訪者認為問題在于缺少數量充足、格式標準的高質量數據，23.5%的受訪者覺得個人醫療記錄具有敏感性，需要嚴格的隱私保護，20.6%的受訪者認為相關領域醫生、護士等從醫人員人才短缺是一個問題，18.6%的受訪者認為病人可能對人工智能不信任。

“現在的醫療人工智能并不完全智能。例如它可以判斷出傷口的深度或者感染情況，但是還無法進行合理的診斷，沒法對癥下藥或者是給出之后的調養方案，另外，目前的數據基礎也沒有搭建好。”周蕓說。

徐嘉杭告訴記者，人工智能在醫療領域的應用有特殊性，包括病例的復雜程度和多樣性，這導致目前機器學習還未能達到我們需要的精準度。目前想要把人工智能與醫療大規模結合并應用到臨床，恐怕還難以實現。“不過隨著技術的發展和數據的積累，相信很快就會有所突破”。

調查顯示，82.9%的受訪者期待人工智能技術在醫療領域的應用。62.1%的受訪者期待醫療人工智能技術用于醫學影像識別，61.2%的受訪者希望它能助力醫療機構大數據可視化及數據價值提升，50.2%的受訪者希望它能促進醫療機構的信息化，38.9%的受訪者期待它在健康管理服務方面的應用，29.2%的受訪者希望它能推進精準醫療。

“科幻大片中時常出現人工智能醫療的影子。也許有朝一日，人們生病后就醫，可以自己躺進醫療艙，全自動、無人化的解決一切疾病和傷情。”徐嘉杭表示，他非常期待人工智能技術在醫療領域的應用。

馬建國表示，醫療人工智能首先是作為輔助、幫助醫生的工具，“現在人工智能還脫離不了醫生，但是未來很難預測。例如病理圖片，很多靠人眼不太好讀，但是人工智能就可以比較清楚地讀出;還有有關大腦的研究，如果前段信息處理器到位，以后人工智能應該可以進行有關大腦研究的深度操作”。

參與本次調查的受訪者中，00后占1.4%，90后占34.4%，80后占48.9%，70后占10.9%，60后占4.3%。