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近年來，在人工智能的浪潮下，AI技術幾乎已經(jīng)達到了狂熱的地步。 隨著人工智能產(chǎn)品推出和機器學習算法的進步，我們的醫(yī)療技術也有很大的進步！

英國國民保健屬(National Health Service, NHS)于 2018/6/10 上午發(fā)布了一份新的報告，在報告中預測 了人工智能機器人在短時間內(nèi)將可以很快的實現(xiàn)幫助病人吃飯和診斷嚴重疾病的功 用，甚至幫助病人們進行復建。

目前該機器人可以承擔醫(yī)生，護士，醫(yī)療助理和行政人員完成各種任務。國民保健屬表示廣泛采用人工智能機器人能在醫(yī)院里提供全方位的服務，每年大約可以節(jié) 省 125 億英鎊的開銷。雖然大部分人擔心英國國民保健屬(NHS)在人工智能的發(fā)展 上，機器人的投入可能會導致 130 萬個勞工失去工作崗位。對此，國家保健屬也做出 了回應，他們表示此機器人的最大用處是與醫(yī)療人員一起工作，而不是取代他們，通 過這種新的方式將能加快醫(yī)療工作的效率，同時病患也能得到更好的醫(yī)療照顧。

據(jù)公共政策研究院(IPPR)和 Lord Darzi(杰出的外科醫(yī)生和前衛(wèi)生部長)在 周一發(fā)表了一份報告表示，“鑒于目前醫(yī)療和護理人員的短缺，人工智能機器人的全自 動化服務是一個重大的發(fā)展機會，并同時提高了英國國民保健屬(NHS)的醫(yī)療效率和質(zhì)量。” 此外他們也表示了“人工智能床邊機器人”可以幫助病患食用食物和藥品，并 且在病房周圍移動巡邏，甚至可以幫助患者進行復建與鍛煉，作為他們從手術中康復 的一部分。

這款機器人可以在自動評估的套件中協(xié)助到達醫(yī)院就診的民眾進行數(shù)字分類，基于人工智能的機器學習算法系統(tǒng)將用于準確地診斷疾病，如肺炎、乳腺癌、皮膚癌、眼部疾病和心臟病等等。

AI 人工智能技術通過機器學習和算法讓儀器檢測出癌癥

皮膚癌

全球每年約有 23.2 萬新的黑色素瘤病例和 55,500 例死亡病例。身體上許多部位 (例如手指，腳趾和頭皮)的黑色素瘤很難成像和發(fā)現(xiàn)。由德國，法國和美國組成的 團隊開發(fā)出人工智能算法系統(tǒng)，透過人工智能的算法可以比皮膚科醫(yī)生更準確地診斷 出皮膚癌，在這項研究中，系統(tǒng)將惡性的皮膚病變和良性病變區(qū)分開來，并顯示出 100,000 多幅圖像，在這些圖像數(shù)據(jù)路能夠準確地檢測出 95%的黑痣和良性斑點的癌 癥，而 58 名皮膚科醫(yī)生團隊準確的判斷率為 87%。

AI 算法將危險的皮膚病變與良性病變區(qū)分開來

頭部和頸部的腫瘤算法技術

來自美國德克薩斯大學休斯頓分校高級計算中心的研究人員，使用人工智能和 超級計算機開發(fā)出一種輪廓算法軟件，此軟件經(jīng)過算法的輪廓處理后可以精確地描繪 出位于頭部或頸部的腫瘤形狀和位置。在頭部或頸部的腫瘤下，附近存在許多脆弱的 組織和神經(jīng)，通過此算法所畫出的圖片可以幫助醫(yī)生判斷病患需要使用的輻射量和準 確的治療位置來完成艱難的治療任務。

AI 軟件通過輪廓算法精確地描繪出頭部和頸部的腫瘤

大腸癌

通過 AI 可以以 86%的準確度檢測到早期的大腸癌，由于癌細胞進入血液中，這 種類型的癌癥往往在腫瘤變成惡性和致命之前很難確定，因此早期的檢測非常的重 要。來自日本昭和大學的 Yuichi Mori 博士日前在巴塞羅那舉辦的歐洲胃腸病學會議上 發(fā)表了這一項新技術，Mori 博士和他的團隊收集了成千上萬的癌癥前和感染癌細胞后 的高分變率圖像，通過機器學習過程，他們研發(fā)的 AI 算法能夠在短短一秒內(nèi)從高度放大的直腸息肉圖片中分辨出癌癥。該團隊同時也表示了在未來的研究若繼續(xù)保持穩(wěn)定，86%的準確度是非常令人印象深刻的。一旦惡性腫瘤轉(zhuǎn)移到淋巴或血液里，大腸 癌會造成致命的危險。但是，通過這項新技術可以提前發(fā)現(xiàn)癌癥并提早治療防止惡 化。

大腸癌 AI 技術檢測圖片

乳腺癌

乳癌是全世界女性中最常見的癌癥，每年全球有近 160 萬名女性被診斷出罹乳 癌，但每年仍有 50 萬人死于乳癌。人工智能的發(fā)展下提高乳腺癌檢測準確度，這項新 的檢測技術在一名乳腺癌專家?guī)ьI著團隊在英國倫敦帝國理工學院的領導下，將該聯(lián) 盟設在英國癌癥研究中心的皇家中心。該中心的臨床醫(yī)生和放射科醫(yī)生將與谷歌的 DeepMind Health 和 AI 健康研究團隊進行技術合作來共同研究這項新技術。雖然早期 發(fā)現(xiàn)乳腺癌能為患者帶來更好的治療結果，但是準確的檢測和診斷乳腺癌仍有極大的 挑戰(zhàn)性。乳房的 X 光檢查被臨床醫(yī)生用于早期發(fā)現(xiàn)癌癥的檢測并不完整，每年成千上 萬的病例都不會被乳房 X 光線檢測出，其中 30%是在篩檢過程之間罹癌的，這些錯誤 的診斷很常見。在這項新技術研發(fā)過程中，谷歌 Deepmind Health 的機器學習技術和 AI 健康研究院使用了英國癌癥研究院提供的 7,500 名女性歷史 X 光病例來進行數(shù)字圖 像的算法解析。通過機器學習對數(shù)據(jù)進行算法分析 X 光圖像，并以超過當前技術的準 確性來提醒醫(yī)生進行診斷。

AI 的技術減少乳腺癌的過度診斷和誤診