几年前，《超能陆战队》热播的时候，暖男机器人大白俘获了许多迷妹的芳心，人人都想要个大白。
而现在，这种 AI 医生可能不再是荧幕上的角色，而是真真正正地出现在了现实中。
最近，我们认识了一个研究互联网 + 医疗健康行业布局的健康管理人员，她给我们整理了她这些年了解到的一些应用在医疗上的人工智能，现在，我们就一起去看看吧！
人工智能发展至今，已涉足医学影像、基因检测、临床手术、辅助决策等多个医疗领域。其中，医学影像属于介入较早且卓有成效的板块之一。
轻松识别糖尿病早期视网膜病变的 AI
2016 年，Google DeepMind Health 团队给自家 AI 喂养了 12.8 万副视网膜眼底图像，打造出一只可以轻松识别糖尿病早期视网膜病变的 AI。
这项技术，让那些可能将在 3 年、5 年甚至 10 年后失明的糖尿病患者，获得了宝贵的提前治疗机会。
在验证实验中，研究组请来了 8 位眼科专家，与 AI 一同识别 9,963 张眼底图像。结果，AI 以高达 97.5% 的灵敏度和 93.4% 的特异性惊艳四座，诊断能力堪比专业医师（后者为 96.1% 的灵敏度和 93.9% 的特异性）。
图片来源：Google research Blog
皮肤病智能诊断 AI
视网膜病变检测，仅仅是 AI 介入医疗诊断的冰山一角。2014 年至今，经过深度学习的 AI 们，已先后在皮肤癌、乳腺癌、先天性白内障、心脏病、脑部肿瘤等病灶识别技术上有所建树。
今年 5 月，丁香园、中南大学湘雅二医院、大拿科技共同宣布就皮肤病人工智能辅助诊断达成独家战略合作，并发布和展示了由三方联合开发的「皮肤病人工智能辅助诊断系统」。
经过数月的科技攻关，目前已研发出了较成熟的红斑狼疮人工智能辅助诊断模型。该模型对红斑狼疮各种亚型以及其鉴别诊断疾病能进行有效地区分，其识别准确率超过 85%。
AI 皮肤癌检测
图源: Stanford university 官网
识别甲状腺 B 超的 AI
在今年，知名电商大佬就发布展示用于甲状腺结节病灶识别的 AI。
经过训练后，它可以在十几秒内处理完一张甲状腺 B 超，借助计算机视觉技术，这套算法可以对甲状腺B超快速扫描分析，圈出结节区域，并给出良性与恶性的判断，大大节省了医生的诊断时间。
一般来说，人类医生的准确率为 60%～70%，而当下算法的准确率已经达到 85%。可以说是相当于
给医院配了一个 24 小时不休息的「
实习医生
」。
在医疗人工智能刚开始的时候，做影像学和皮肤学相关的人很多，但慢慢地，更多的人开始把目光转移到辅助诊断上。
肿瘤领域的专家 AI
在肿瘤方面，做得最出色的当属 IBM 旗下的 Waston 肿瘤医生。
这位在 2012 年就通过美国执业医师考试的 AI 老前辈，可以在 17 秒内阅读 3,469 本医学专著、248,000 篇论文、69 种治疗方案、106,000 份临床报告。
Waston 能够提供包括乳腺癌、肺癌、结肠癌、前列腺癌、膀胱癌、子宫癌等疾病的诊断和治疗方案，匹配度达 90%，是目前最成熟的辅助诊疗系统之一。
2016 年，随着浙江省中医院沃森联合会诊中心成立，Waston 肿瘤医生正式落户中国。目前，这位兢兢业业的医生正活跃在多家医院的一线岗位上呢。
手机里的 AI 医生
Triage 是手机里的「家庭医生」，如它的名字一般，行使着「连接医患，帮助医生进行患者分类」的职责。
具体来说，就是经过深度学习后，它可以在面诊前通过与患者对话、问诊等获取患者信息，从而实现分诊。
不仅如此，Triage 还能协助完成治疗方案分析，同时为患者提供常见病的处理建议。可以说是现实版的「大白」了。
提到智能穿戴，就不得不提到 Google，他们在智能医疗行业深耕多年，不仅成立专注于 AI 研究的团队 DeepMind Health、Google Fit 和 Verily，还曾发布「随着血液流动的纳米机器人」这种几近科幻的产品，脑洞之大，着实为行业带来不少灵感。
在智能穿戴上，主要有 Google Glass、检测人体癌细胞微粒的医用测癌腕套、可监测血糖的智能隐形眼镜以及为帕金森患者研发的智能平衡勺子 Liftware Level 等，都为医疗带来了极大的便利。
Google 的智能隐性眼镜和 Liftware Level 勺子
除了 Google，Microsoft 也有自己引以为豪的智能穿戴。他们的 Seeing AI 制作了一款供视力障碍人群使用的智能眼镜。
这款眼镜可以自动识别眼前的人和物，通过语音描述给佩戴者，结合相应的 APP，甚至可以读出文本。
它的出现，让这个世界对盲人来说不再遥不可及。
Seeing AI 团队盲人工程师
Saqib Shaikh 佩戴自己研发的产品
