AI治癌症，靠譜嗎？
2018年是巨星隕落的一年，幾十位家喻戶曉的名人、大師永遠離我們而去。
其中，年僅50歲的著名主持人李詠的在抗癌17個月後悄然離世，讓人倍感意外。有評論說，如果不是李詠的妻子哈文親自發文，他們會覺得這是個謠言。
李詠妻子哈文發文
據統計，我國每天就約有一萬人確診癌症，平均每分鐘就有7個人被確診為癌症，37%的女性和42%的男性在一生之中會遇到癌症。
癌症如此可怕，但並不是沒有抗癌成功的案例。 如果能夠低成本、高效率地進行癌症篩查和確診，就能使患者在癌症早期接受干預治療，提高存活率。
醫學界也一直在進行癌症早期篩查的研究，並在研究中引入了人工智慧技術。我們從四個方面來講述，AI如何在癌症早期篩查乃至於所有的醫療場景下發揮作用。
醫療影像
目前醫療資料中有超過90％來自醫療影像，醫療影像資料已經成為醫生診斷必不可少的“證據”之一，也是癌症確診的重要依據。
以肺癌為例。在國內，一家三甲醫院平均每天接待 200 例左右的肺結節篩查患者，每位患者在檢查環節會產生 200-300 張左右的 CT 影像，放射科醫生每天至少需要閱讀 4 萬張影像，任務繁重，大量消耗精力，導致誤診漏診率上升。
再加上國內醫生資源缺口問題越來越嚴重，影像醫生供不應求，工作量遠超負荷。
醫療影像中觀察出的“肺結節”是診斷肺癌的重要依據
為了解決這個問題，目前已經有多個醫療平臺與人工智慧技術公司合作，開發出輔助醫生檢視醫療影像的工具，提高看診效率和準確率的案例。
英特爾推出的醫真雲平臺，該平臺過人工智慧識別出肺結節後，再交由醫生執行進一步的診斷，使得診斷效率和精準度大幅提升。而原先人工需要的10多分鐘完成的篩查縮短到僅僅5-17秒秒鐘，診斷效率大大提高。
醫生負擔減小後，會把更多的時間和精力放在診斷上，給患者帶來更精準的診斷結果和醫療方案。 醫生也更有餘力給與患者感情支援，這對於日益緊張的醫患關係來說，都是很有必要的。
問診和複診
現如今的醫療流程中，初次就診的患者往往比較懵懂，不清楚就醫流程，不懂怎麼回答醫生的問題。門診醫生看診任務繁重，每位病人每次看診，幾乎都只能與醫生溝通幾分鐘。醫患資訊嚴重不對等、就醫體驗差也導致了醫患關係緊張。
醫院藉助智慧語音互動平臺，搭建一套完善的導診服務，或許是一個可行的解決方案。
一方面，可以有效引導患者掛號、分診、科室路線引導，另一方面，也可以協助醫生對患者進行“預問診”， 為醫生提供“預問診報告”，醫生和患者見面前，就可以提前掌握患者的一些基本資料和病情，輔助診療，同樣能夠提升診療的準確率和效率。
看病難縮影：患者面臨的“分診難題”
類似的“預問診”流程，同樣可以複用在患者的複診場景下。智慧助手提醒患者遵醫囑和及時複診，同時提醒醫生對患者的情況進行回訪，根據回訪結果及時調整醫療方案。
針對這樣的市場需求，智慧語音對話平臺“對話流”在研發之初就預設了問診等複雜的醫療場景，藉助深度的自然語言理解技術， 幫助醫院和醫療機構搭建智慧問診、智慧分診和智慧複診平臺 ，以幫助醫生高效率診病，為“看病難”這一痛點提供解決思路。
醫學陪護和情感支援
醫療作為一個非常特殊的場景，除了診病、治病之外，病人的心裡健康也是不可忽視的需要關注的部分。而隨著老齡化社會的來臨，陪護行業也將迎來一個很大的缺口。許多病人、老人並沒有條件請到合適的護工，那麼是否能讓人工智慧來擔任這個角色呢？
樂觀來看，支援智慧語音互動的聊天機器人，可以完成這幾方面的任務：
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提醒家庭成員遵從良好的生活習慣，做好預防
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記錄病人身體狀況，作為醫生的治療方案的參考
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根據病人的需求，針對簡單問題提出專業的醫療建議，並提醒病人遵醫囑、定時複診
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與病人進行日常交流和情感問候，為病人提供情感上的支援
但想要完成以上的任務，智慧語音助手仍然需要突破技術瓶頸。但毋庸置疑，這是一件值得我們探索的事情。
結語
少部分人能夠享受到的一對一、隨叫隨到的醫療服務，對普通大眾而言可望而不可即，但在人工智慧的介入下，部分常見例行和遠端條件下能解決的健康服務則有可能做到 低成本享受一對一的個性化 。
稀缺的醫療資源，使得一對一的醫療關懷可望而不可即
AI技術進入垂直領域，需要大量的資料作為支撐。中國作為世界第二人口大國，龐大的人口基數累積了巨大的醫療資料，這是AI進駐的天然機會。
這些資料將在優化醫療資源配置、醫學研究、提升醫療效率等方面具有巨大潛力，也終將會為醫生和患者提供高效、優質、穩定的服務。
或許在不遠的將來，家庭中配備一位家庭醫生機器人，會是一件司空見慣的事兒，如同現在的掃地機器人一樣。