人工智能已然成為我們這個時代的一個決定性議題,，它影響著國家安全,、經(jīng)濟發(fā)展、及科技發(fā)展,。而人工智能的東風早已吹到了醫(yī)療領(lǐng)域,。

　　“AI+醫(yī)療”逐漸成為熱門領(lǐng)域，它正為醫(yī)療健康行業(yè)帶來一場全新的革命。

　　“AI+醫(yī)療”指的是人工智能通過機器學習、表征學習,、深度學習和自然語言處理等各種技術(shù)，利用計算機算法從數(shù)據(jù)中獲取信息,，以協(xié)助制定臨床決策為目的,，實現(xiàn)輔助診斷、療法選擇,、風險預(yù)測,、疾病分診、減少醫(yī)療事故和提高效率等一系列功能,。

　　最新研究表明,，人工智能在識別影像的基礎(chǔ)上，能更進一步讀懂,、分析復(fù)雜的病歷文本數(shù)據(jù),，這就意味著人工智能或?qū)⒛芟襻t(yī)生一樣“思考”,。該項研究結(jié)果是AI技術(shù)實施應(yīng)用于醫(yī)療方面取得的又一個重要里程碑,，它標志AI模擬人類醫(yī)生進行疾病診斷時代的到來。

　　據(jù)世界衛(wèi)生組織統(tǒng)計,，肺癌導(dǎo)致的死亡人數(shù)超過其他任何癌癥,。它也是最常見的癌癥類型之一，有超過200萬的病例,。若AI技術(shù)的應(yīng)用能捕捉到癌癥早期發(fā)病跡象,，將給全世界人民的疾病診斷和生命維持帶來福音。

　　平安科技在2018年的時候就申請了一項專利（申請?zhí)枺?01811280447.3,，公開日：2019.04.19）,，該專利申請公開了一種通過人工智能進行疾病診斷的方法，具體方法如下：

　　第一步：AI用戶終端向AI病種分析設(shè)備發(fā)出的分析指令,，其中AI用戶終端為醫(yī)院,、門診、體檢中心等疾病檢測機構(gòu)側(cè)配置的終端,，AI分析設(shè)備為用于AI病種分析的裝置或設(shè)備,，具體為AI用戶終端提供各種病種診斷服務(wù)。為了方便檢測,，AI病種分析請求中可攜帶需要AI病種分析的病種類型,，檢查設(shè)備類型，身體檢查部位,、優(yōu)先選擇的AI分析設(shè)備以及患者信息,、診斷信息以及影像信息等,。

　　第二步：AI分析設(shè)備為AI用戶終端提供各種病種診斷服務(wù)。本方法中將各個AI病種分析設(shè)備按照所支持的病種類型信息進行事先匯總,，例如,，AI病種分析請求中攜帶的病種類型信息為外科，則在眾多AI分析設(shè)備中查詢出所有可以分析診斷外科疾病的AI分析設(shè)備,。

　　第三步：使得AI分析設(shè)備根據(jù)患者檢查信息進行AI病種分析,，得到AI病種分析結(jié)果。AI分析設(shè)備會根據(jù)請求的病種類型以及相關(guān)的影像文件去調(diào)用不同的AI算法和模型,，計算得出相應(yīng)的AI病種分析結(jié)果,。

　　第四步：整合過濾處理，首先濾除一些不符合規(guī)定的AI病種分析結(jié)果（如將亂碼,、不完整的分析結(jié)果數(shù)據(jù)進行過濾）,，并且將其余符合規(guī)定的AI病種分析結(jié)果合并在一起，準備發(fā)給AI用戶終端,，供AI用戶終端選擇考量,。

　　第五步：將得到的經(jīng)過整合過濾處理的AI病種分析結(jié)果，以報告列表形式發(fā)送給AI用戶終端,，進而AI用戶終端可以獲得各個AI病種分析設(shè)備分析得到的結(jié)果,。在結(jié)果中可以標注每個結(jié)果對應(yīng)的AI病種分析設(shè)備，并且還可以標注每個AI病種分析設(shè)備分析的案件數(shù)量,，以及準確率的信息,。

　　通過本專利申請中的人工智能的病種分析方法，可以在接收到人工智能AI用戶終端發(fā)送的AI病種分析請求時,，自動查詢匹配支持分析該病種的AI分析設(shè)備,，由多個符合要求的AI分析設(shè)備對該AI病種分析請求進行分析，再對各個AI分析設(shè)備的分析結(jié)果進行整合過濾處理,，最后將所有結(jié)果合并發(fā)送給AI用戶終端,，可得出疾病分析結(jié)果，誤差小,，精度高,。

　　雖然人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用越來越多，但是它的未來絕不是代替醫(yī)生,，甚至也不僅僅是輔助醫(yī)生,，而是幫助重構(gòu)醫(yī)療體系，建立新的基礎(chǔ)設(shè)施的必要奠基石,。