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[导读]人工智能 Siri和IBM公司的Watson都是已经基于解决医疗问题所开发的软件,这些软件可以帮助病人以及临床医生对疾病的判断,通过网络分析数据库的普及应用,任何设备都可以附加上强大的人工智能模式得以使用。 打个比

人工智能

Siri和IBM公司的Watson都是已经基于解决医疗问题所开发的软件,这些软件可以帮助病人以及临床医生对疾病的判断,通过网络分析数据库的普及应用,任何设备都可以附加上强大的人工智能模式得以使用。

打个比方,位于遥远非洲的一个X射线枪的数据结果发送到分析数据库里,通过人工智能的计算,可以对这些数据进行准确的定位确诊。子宫颈抹片检查和一些乳房X光检查的结果已经可以通过附加人工智能的仪器进行分析。

人工智能技术有潜在的应用价值和投资潜力,比如在以模型分析为基础的皮肤科上——“我看到了皮疹,我确信”这样的经验型学科,辅以人工智能,甚至初学的医师都能通过位于手机上的应用软件来分析病人的病情,样本通过人工智能的分析来判断“疑似一个危险的黑色素瘤或者正常的现象”这种情况,皮肤科医生的行医模式可能会轻松很多。

另外,我们设想一种“皮肤扫描器”的应用软件,消费者每次花$5 将皮肤伤口的照片发送到分析数据库里,让人工智能来判断这个伤口严重与否,如果严重,提示消费者就近找一个医生诊断,这样也能帮助皮肤科招揽更多的“生意”。因此,人工智能由于模型识别鉴定和廉价的诊断费的优越性,势必会对很多医学领域的发展照成影响。

大型数据库

我们有能力花更少的钱来得到更多的数据信息,比如著名人类基因组计划,十亿美元的投入和十几年的努力才使这个项目最终宣告完成,但是这样的花费和时间的投入(<5000美元)显然低于摩尔定律的水平(见注释)。在23andMe公司你可以得到更好的更廉价的检测——一项只需花费$999就能完成你个人基因组的检测。

过去一年一共有大约10000名患者进行了个人测序,明年也许有10万不久甚至会达到百万。过不多久,基因组的测序费用可能和血检的费用相差无几。当这些DNA信息可以在总数据库里面进行分析的时候,患者就可以根据这些DNA测试结果对自身可能存在的潜在疾病进行有针对的预防。

也许不久我们就可以推出廉价的基因组学或者蛋白质组学方面的个人测试服务,这些数据能为那些不堪重负的医患们提供详细的信息,具有非常良好的应用前景。

“我觉得我们可以研发出类似对飞行员使用的那种小型测试数据仪,就像GreenGoose公司所做的那样,可以随时随地的收集我们自身的信息。”Daniel Kraft博士说,“类似的,微软公司研发的Kinect也可以对你在家的活动进行记录”。 这些仪器就像是人体内部的汽车 OnStar系统一样,可以预示使用者潜在的麻烦,从而指导他们接受合理的医疗程序。

医患交流平台

类似的Skype或FaceTime这样新的通信平台能帮助患者与医生进行很好的沟通。这些平台在应用有困难的地方反而不在于技术,而在于管理和佣金支付火赔偿等方面。如果你想用你的iPhone和你的医生进行病情交流,你可能首先得熟悉HIPAA法案是怎么回事。医师们当然希望患者足够了解这个法案从而保证他们的利益不受损失,他们可不希望在没收到诊金的情况随时收到患者的iphone发送的给他们的譬如“医生,我打了个嗝”等方面信息或者“医生,请看下是不是皮疹”这样的照片。

然而这种医疗保健制度的建立急需管理机制的完善,比如为医生制定奖励制度,设立医保程序减免病人不必要的支出等等。完善以后,我们希望这种制度就会按照我们已经设置好的程序那样运行。同时,完善奖惩制度也能促进更多新型的技术倾向于对临床应用的研发。

 

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