一代神医华佗，一生在民间行医，在诊断、治疗方面都有卓越的成就。由于他医术高明，名扬四海，为后世所敬仰。但很多人不知道的是，华佗曾经感叹：“我可比我两个哥哥差远了！”这是怎么回事涅？
华佗说道：“我大哥擅长在日常生活中，把防病与日常生活习惯结合起来，把病消灭在发病以前。我二哥擅长发现在小病初起时，就及时进行纠正调理，没等病影响机能就已经好了。只有我是在病入膏肓了以后，痛苦不堪，没法调理自我纠正了才开刀放血，大动干戈，被迫作些挽留性命的抢救的手术。”
当一个人沉静在幸福之中，不知不觉就把病没了，他没那多痛苦和急切的感受。这就是提前预防的作用。当一个人在最痛苦最难受的时候，帮他去除了一部分每天折磨他的坏死组织，他受的折磨和痛苦最多最难忘。这就是现行医疗的作用。
这两种医疗理念大家自己做对比，效果显而易见。人工智能+医疗正是实现以预防为主的理念。
医疗保健向预防医学的转变
使用人工智能+大数据来预测某些疾病的传播，并试图预测哪些病人最有成为患者。他们根据这些信息提供预防性治疗。他们还利用这些预测来帮助医院管理人员安排工作人员，与保险公司协商报销费率，制定预算，并优化库存水平。
这种利用医疗和社会数据来更好地管理成本的想法，使得医疗预测在医疗保健领域，吸引了一些顶级技术、制药和医疗公司以及小型初创公司。世界著名医药公司Johnson & Johnson与SAP合作，使用机器学习来预测客户需求、库存水平和产品组合。一个新的预测分析平台，使用机器学习来确定病人被重新接纳到医院的可能性。
在未来，人工智能工具将大大加速医疗保健向预防医学的转变。医疗专业人员将专注于远程管理病人的健康，让他们不用进医院。为了做到这一点，人工智能工具不仅会分析病人的医疗历史，还要分析影响健康的环境因素，比如污染和生活、工作噪音。这样就可以识别风险群体，并告知当地政府在哪里实施预防医疗计划。
机器学习适合于分析数以百万计的病历数据，以预测基于一定人口水平上的健康风险。这可能是人工智能的早期胜利，因为它带来了巨额储蓄的潜力，而且在预测个人健康风险时不需要监管审查。医疗提供者将得到信息，让病人参与预防行动，包括医疗服务和生活方式和环境因素，如营养、锻炼和避免污染。医院的管理人员将会更好地预测峰值期，譬如入学人数的激增。
人工智能工具通过结合个人医疗记录、天气数据和其他信息，追踪传染性疾病的发病率，将帮助预估有多少人需要住院治疗。又譬如，人工智能应用程序可以使用医疗和人口数据来预测分娩的增加，如果产科诊所需要额外的工作人员，就会提醒卫生保健管理人员。
人工智能可以帮助医学专业人员诊断疾病，提高操作机器学习的能力，提高诊断准确性。据估计，在诊断癌症患者和处方治疗时，医生只使用了20%的实验性知识。人工智能应用程序可以在数百万页的医学证据中筛选，几秒内提供诊断和治疗方案。
基于AI的图像识别和机器学习可以在MRI和x射线图像上看到比人眼更详细的信息。例如，不同类型的胶质母细胞瘤有明显的遗传异常，医生就根据这些异常来治疗。但是放射科医生不能仅凭图像就能识别这些脑癌的基因异常。梅奥诊所有一个机器学习程序，可以快速和可靠地识别异常。
人工智能的自动化有可能通过减少医生和护士的日常活动来提高医疗保健的生产力。总有一天，配备深度学习算法的聊天机器人能够缓解急诊室面对大量非紧急病患的情况，如喉咙痛和尿路感染患者。
私人定制治疗方案——甚至药物
考虑到每个病人的历史和基因组成的复杂性，标准化的治疗方法并非对每个病人都会起作用，因此研究人员正在使用先进的分析方法来个性化治疗方案。决策可以基于数据分析和远程诊断设备得到的病人监控。
一家名为“Turbine”的初创公司使用人工智能来设计个性化的癌症治疗方案。该技术在分子水平上对细胞生物学进行建模，试图识别用于特定肿瘤的最佳药物。它还能识别复杂的生物标志物，并通过每天进行数百万次模拟实验来寻找组合疗法。
人工智能利用海量数据来解决狭窄问题的能力与定制医疗的倡导者产生了共鸣。他们承诺提供一种独一无二的药物、理疗和治疗，旨在以最少的副作用提供最大益处，因此了解数百万其他有类似症状、预后和年龄的人的健康结果对他们来说有无法估量的价值。一些公司已经在使用机器学习或其他人工智能技术来对个别病人进行治疗。
结语：
一方面是优质医疗资源供给不足，成本高，医生培养周期长，误诊率高，疾病谱变化快，技术日新月异；另一方面，随着人口老龄化加剧、慢性疾病增长、对健康重视程度提高，医疗服务需求持续增加。
可以预见的前景是，在不久的未来，医疗行业必将成为AI的下一个风口。这也是谷歌、IBM等巨头不惜血本不断撒钱的根本原因。
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