近日谷歌公司向外界透露，將人工智能應用于醫(yī)療領域一直谷歌公司研發(fā)的重點，目前將AI算法與醫(yī)療相結(jié)合的相關研究取得突破性的進展，可以通過深度學習讓機器具備分析與檢測病理學圖像的功能。

　　值得一提的是，近幾年深度學習一直是是人工智能領域重要研究課題。深度學習借鑒人大腦的工作機理，通過運用系統(tǒng)化的人造神經(jīng)網(wǎng)絡，讓計算機脫離人工具備一定的自學能力。機器通過深度學習，具備更大容量的計算處理能力，而且新功能的獲取將由機器本身來主導，總而言之深度學習讓機器更加“智能”。

　　而谷歌公司將機器深度學習應用于醫(yī)療方面，其突破性進展主要在兩個方面：

　　一是糖尿病視網(wǎng)膜病變的識別，糖尿病引起的并發(fā)癥中就包括視網(wǎng)膜病變，嚴重將會導致失明。應用AI算法通過掃描視網(wǎng)膜圖像，可以快速準確獲得患者視網(wǎng)膜信息，系統(tǒng)將立即給出視網(wǎng)膜的檢查結(jié)果。這項技術對于醫(yī)療資源較為稀缺的國家和地區(qū)作用很大，比如印度等醫(yī)療分級尚不完善的國家。

　　二是乳腺癌的病理檢測與識別，通過相關體檢圖像確定癌細胞的位置并檢測患者癌癥的嚴重程度。局部癌細胞檢測的識別率近90%，比人類醫(yī)生的癌細胞判斷準確率更高。但這些技術尚有缺陷，容易將正常的細胞和組織誤判為腫瘤，而人類醫(yī)生則不會出現(xiàn)這種誤判，因此這項技術應用須與人類醫(yī)生診斷相結(jié)合。

　　相關研究人員表示，現(xiàn)階段主要工作是就行AI算法的優(yōu)化，而在投入使用前也需要大量的臨床試驗保證其安全性。

　　業(yè)內(nèi)人士表示，谷歌這次在人工智能應用于醫(yī)療方面的進展的確算是突破，但這些應用根本上尚處于輔助人類醫(yī)生診療的程度，人工智能與醫(yī)療的結(jié)合還處在比較初級的階段。隨著人工智能技術的不斷發(fā)展，未來將給醫(yī)療領域帶來怎樣的變革令人期待。

　　本文作者為科技魔方編輯亮晨;關注未來科技及tmt產(chǎn)業(yè)。作者微信：Turchen，歡迎溝通交流。