今天医生 、护士和其他的医疗工作者的短缺有七百万，而且这个缺口正在变大。相对于人们的需要，医生的数量捉襟见肘，特别是在医疗服务匮乏的地区。
历史上培养医生或医疗工作者一直都是一个艰难的过程，他们需要多年的教育和经验
幸运的是人工智能（简称：AI）可以帮助医疗行业克服当前和未来的挑战。本文将介绍人工智能算法和软件是如何提高医疗服务的质量和可用性的。
AI 健康助手
到目前为止人工智能最有效的一个用例是优化临床的流程。传统上，如果病人感觉生病了，他们会去看医生。医生会检查生命体征，询问问题，然后开处方。现在AI助手能够覆盖大部分的临床和门诊服务，从而把医生释放出来，让他们处理更棘手的病例。
Your.MD是一款 AI 驱动的移动应用，它提供基本的医疗服务。聊天机器人询问用户的症状并提供病情通俗易懂的信息。这个平台有一个庞大的信息网络来链接病症与病因。
这个助手利用自然语言处理和生成技术提供丰富和流畅的用户体验。同时利用机器学习算法创建了一个关于用户情况的复杂映射并提供个性化体验。
Your.MD 提出治疗疾病的步骤和措施，包括当用户需要看医生的时候会发出警告。
英国国民健康服务（NHS）已经批准了 Your.MD 提供的这些信息。这意味着不同于自我诊断，用户不必担心所获指导的有效性和可靠性。
其他的健康助手例如Ada ，他们与亚马逊的Alexa集成在一起从而提升用户体验。当Ada熟悉了用户的病史之后会变得更聪明。Ada不但会生成一个详细的病症评估报告，而且会提供联系真实医生的选项。
另一个智能健康伴侣是 Babylon Health,它提供了更丰富的功能--跟进用户过去的症状，并在需要的情况下与全科医生建立现场视频咨询
有了健康助手，病人就没必要因为一些小病而去看医生。此外，在医生和诊所短缺的地区，它可以节省病人排队等候的时间
早期精确诊断
治疗和预防罕见和危险的疾病往往取决于在适当的时间发现病症。在许多情况下，早期诊断可以促成完全治愈。相反，晚期或错误的诊断可能产生破坏性或潜在致命的结果。人类的技能和经验是有限的，特别当涉及到检查图像和样品，做出可靠的诊断，这很难积累。
人工智能算法可以在短时间内快速提取数以百万计的样本并收集有用的模式。人在变老后，他的优势也会随之消失，而人工智能不会。一些机构和公司正在这个领域投资，开发医疗解决方案。
斯坦福大学的研究人员发明了一种可以识别皮肤癌的AI算法。他们用130000多幅痣，皮疹和病变的图像训练他们的深学习算法。根据结果，其诊断皮肤癌的效率可与专业医生相提并论。研究人员希望在未来的某个时间可以将他开发为一个移动应用程序。这将是一个机会，使用智能手机为任何人提供廉价的癌症筛查。
DeepMind是隶属于谷歌的一家AI公司。它正利用机器学习与NHS合作来与对抗失明。该公司的研究人员正在用一百万个匿名的眼睛扫描图像来培训一个深度学习算法。这将有助于在早期阶段识别眼部病症，如老年湿性黄斑性病变和糖尿病视网膜病变。据专家介绍，在某些情况下，他们最终可能能够防止百分之98的最严重的失明。
Morpheo是一个人工智能平台，有助于诊断睡眠障碍。传统的睡眠模式分析方法复杂、耗时。在机器学习算法的帮助下，Morpheo通过自动识别睡眠模式来协助医生。作者相信这将有助于制定预测和预防治疗方案。
动态监护
对于一些疾病，确定正确的治疗路径，并随病人健康的变化而调整是至关重要且具有挑战性的。
IBM有自己用AI对抗癌症的武器，其沃森肿瘤平台已经可以成为产品了。该平台将被佛罗里达州社区医院使用，以帮助治疗癌症患者。沃森特别擅长分析结构化和非结构化数据。
它提取大量的临床试验数据和医疗期刊条目，然后发现模式并提供一个有效的疗法和治疗方案清单给癌症护理团队。
This Is How IBM’s Watson WillFight Cancer
北卡罗来那大学医学院的专家对沃森进行了一千例癌症病例的检测。在百分之99的情况下，该平台提供了与专业肿瘤学家相同的建议。
这对于缺乏人力资源和技术资源的小型医院和医疗中心来说是至关重要的。
其他公司也在利用人工智能治疗疾病的领域取得了小而关键的进步。一个例子是一个叫AiCure的移动应用程序，利用人工智能和图像分析来控制病人遵循处方。这包括确保病人按时服药并完成医生指定的其他任务。这对于病情严重或者不遵医嘱的病人来说非常有用。
前景展望
人工智能在许多领域获得充分的发展之前必须克服挑战。医疗领域也不例外，特别是在隐私方面。去年，DeepMind与英国当局和隐私团体就与NHS的数据共享协议发生了冲突。医疗信息是敏感的，处理它的机构需要注意它们的收集，存储和共享政策。
一些公司正在考虑区块链技术作为解决方案，基于这种分布式账本技术的案例有比特币和以太坊。以Morpheo为例，它使用区块链技术确保病人数据在其平台上的透明度和隐私。
另一个开放性的问题是人工智能将如何影响医疗行业的就业。在目前的阶段，理所当然照顾病人是人的工作。现在还没有算法能够在社会性和专业性上达到医生和护士的水平。事实上，机器人不是取代人，而是增强人的产出以提高医疗服务的整体质量和可用性。
基于人工智能的医疗工具有朝一日会由提供建议变成做决策吗？只有时间知道答案。但人工智能的最新发展表明机器仍然有惊喜有待我们去发现。
作者：Ben Dickson