机器能比医生更好地整理数据和病史
几年前，硅谷投资者维诺德•科斯拉写了一篇颇具争议的文章，题为《我们需要医生还是算法? 》科斯拉认为，医生无法匹敌人工智能。 医生和病人了解情况，收集一些症状，在病人身上寻找线索，然后给病人开处方。 这有时虽然能做出正确的诊断，但医生只是根据一小部分可用的信息采取行动，算法可以做得更好。
是的，人工智能可以帮助我们诊断和治疗疾病。 它可以以一种清晰简洁的方式整理和提供大量的数据，减少医生由于实践的压力和复杂性而做出的不精确的判断。 毫无疑问，对于某些高度关注诊断的医生(例如放射科医生或病理科医生)来说，这种突破可能证明是一种生存威胁。 例如，十年前，研究人员发现人工智能在乳腺癌检测方面与放射学家一样优秀。
检查室里的人工智能描绘了另一种医学艺术。 它可以让医生更好地了解他们的病人，了解一种疾病是如何独特地影响他们的，并给医生时间来指导他们走向一个更好的结果。
就以哮喘病为例，一旦确诊后，医生要求父母尽最大努力记住他们多久给孩子服一次药。 是什么情况会引起哮喘的吧病发？ 这个孩子是否暴露在任何在家吸烟的人面前？ 我也可以查看他们的记录来统计他们去过急诊室多少次，或者他们重新开处方的次数。
但即使有父母和病人最准确的回忆，它仍然只是回顾性的知识。没有积极的，预测性的策略。
不是没有数据，只是数据很混乱
医生需要花大量的时间去理解它们，大量的数据堵塞了医生大脑。它从不同方向不同角度出现: 客观信息，如实验室结果和重要标志，主观关注的形式来自病人的感受和口述，它是支离破碎的。科技公司和刚起步的初创公司想要进一步打开数据链接，方法是让他们直接面向消费者的设备——手机、手表、血压计、血糖计——直接向医生发送连续的数字流。 医生努力跟上它，导致了医生的职业倦怠率持续上升。
人工智能如何解决这个问题？
从诊断开始。 虽然哮喘的临床表现很容易发现，但哮喘在分子和细胞水平上更为复杂。基因、蛋白质、酶和其他导致哮喘的因素是高度多样化的，它们的环境诱因是重叠的。伦敦帝国学院国家心肺研究所的伊恩·阿多克在持续研究哮喘与环境之间的关系。他和他的团队一直在从哮喘病人的血液、尿液和肺组织中收集生物样本，并将他发现的基因和分子标记物进行分析。假设有了这些知识，病人可以得到对他们最有效的药物。
人工智能也可能有助于控制哮喘病的发作。对于许多病人来说，随着空气污染水平的上升，哮喘会变得更严重，人工智能可以让我们获取环境信息并主动作出反应。例如通过手机定位与用户的位置数据进行绑定，再与其当前所处的环境进行分析，如果有这样的数据，医生会知道今天需要担心哪些哮喘病人。
这种节省时间的智慧使医生能够更好的分析和掌控病情。人工智能能让他们有掌握更精确的数据，从而得到更好的结果。
将来你的下一个医生可能就是人工智能
不久前，在《美国医学协会杂志》上，我看到一个孩子用蜡笔画了一幅彩色的图画。 它描绘了她的儿科医生，眼睛盯着电脑，而她坐在检查台上，看起来睁大了眼睛。 我希望人工智能不久就能让我把注意力转回到那个小女孩身上。
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