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人工智能助力健康管理

【現象】前不久，首部所用能源占国民经济总能耗的12%左右保持乐观向上的精神状态《人工智能藍皮書：中國醫療人工智能發展報告（2019）》正式發布。報告顯示，人工智能前沿技術正在快速融入醫療。大數據與人工智能將被用於精准識別醫學影像中的早期病灶，定位致病基因並開展相應的靶向治療，以及提前預警重大健康風險等。

【點評】人工智能自誕生之日起，就與醫學密不可分。以神經生理和神經解剖學研究成果為基礎，“實現人類水平的智能”，可說是人工智能領域研究者最初的夢想。現實中，醫學研究的不斷深入，為人工智能發展開啟了新的維度﹔人工智能的技術創新與應用拓展，也對醫療行業產生著深刻影響。

如今，ai技術已經深入臨床輔助診斷、醫學影像、腦科學乃至中醫學等醫學領域的各個方面。以醫學影像為例，目前人工智能已經成功應用於肺部疾病、乳腺疾病、神經系統疾病、心血管系統疾病等方面。借助植根於大摩擦磨损试验机静液压传动装置數據的人工智能算法，醫生能夠顯著提升疾病篩查和診斷的效率，為科學制定治療方案提供可靠的輔助。

此外，在新藥研發過程中，利用深度學習，也可大大縮短研發周期、控制研發成本，更好造福患者。在一些大醫院，新型醫療機器人常駐病房，對病情監測、病患護理等發揮了獨特作用。可以說，人工智能的快速發展，極大提高了醫療生產力。

大數據、人工智能在醫療領域的應用，還促進了醫療服務模式、健康管理理念的改變。如今，人們無需常往醫院跑，就能對自身進行日常健康管理。通過智能可穿戴設備、家庭智能健康檢測監測設備，能夠實時動態監測健康工作站數據，精准把握個人健康情況。尤其在血糖管理、血壓管理、用藥提醒、健康要素監測等方面，人工智能可以提供常態化、精細化的指導，為特定群體提供全方位、全周期的健康服務。這些，不僅有利於加強疾病預防、提高慢病管理效率，也能提升公眾的健康觀念，從根本上節省全社會的醫療成本。

人工智能的蓬勃發展，推動了醫學基礎研究的進步，為精准气候环境实验箱的工作腔容积最少应是被试产品外廓体积的3～5倍醫療開拓了廣闊空間，增強了人感应炉類戰勝各種疾病的信心。但同時也應認識到，盡管人們正在步入一個大數據時代，但疾病的發生並不是一個概率過程，而是存在著特定的病因。對於醫生而言，如果一味相信新技術和普遍化方案，就可能被大數據所誤導，忽略了具體患者的特定情況。這也啟示我們，醫學在認知和應用上是難以截然分開的。

從某種意義切刀上說，治療應當成為針對具體患者的一門藝術。人工智能應用於醫療領域，日漸吸引著更多產業投資。在新一輪科技革命和產業變革的背景下，隻有立足於臨床防治，充分運用各方面的有利條件，積極發展因人而異的個性療法，才能讓精准醫療造福更多的人。

《 人民日報 》（ 2019年04月26日 11 版）