自从AlphaGo在围棋领域击败人类玩家李世石以来，人工智能（AI）遍及街道和小巷。自从AI在各个行业中取得了各种成果并持续升温以来，医疗保健已成为人工智能的主要应用领域之一。上海市医学会眼科分会2017年度会议在上海龙华医院举行。上海眼科医生讨论了未来技术对眼科的影响。医学领域领先的人工智能公司Airdoc的创始人张大磊讨论了人工智能在眼科中的应用，上海对此进行了深入的讨论。据报道，Airdoc在糖尿病性视网膜病，斜视和眼眶病领域的特异性和敏感性方面已获得与人类医生相似的结果，并已开始用于临床。医疗人工智能时代到来了吗？ AI在医学领域的应用人工智能是使用机器模拟人脑神经元的工作方法，从而像人类一样思考和掌握学习的智能。与人类相比，人工智能具有速度快，运气好，不疲劳的特点，可以为人类在许多领域提供帮助。与许多行业不同，医生是一个需要大量经验的行业。他们需要掌握无数祖先积累的医学知识，并验证不同的理论并积累临床工作经验。从某些角度来看，基于深度学习的AI与医生相同。大量学习掌握，并在实践中不断完善算法模型。医学领域的人工智能主要有两个方向。一种是基于自然语言处理，可以根据病历和症状来诊断疾病；另一种是基于自然语言处理。另一个基于计算机视觉，它通过识别医学图像来诊断疾病。以肺癌的识别为例，人工智能可以通过两种方式诊断肺癌。一种是基于自然语言处理的。代表公司是IBM的Watson。在4年的时间里，沃森已经学到了200册肿瘤学教科书和290种教科书。在获得医学期刊和超过1500万份文档之后，沃森开始在临床上使用，进入了患者的生活。将病历和症状纳入系统以识别肺癌。现在，沃森可以为医生提供有关肺癌，乳腺癌，直肠癌，结肠癌，胃癌和宫颈癌的诊断建议。另一种是基于计算机视觉的诊断方法。代表公司是中国的Airdoc。由于肺癌在早期没有任何临床症状，因此如果有症状，它将在中晚期。目前，约有75％的肺癌患者在诊断时处于晚期，伴有肺结节，有效的诊断和及时的治疗至关重要。 Airdoc基于深度学习开发的算法，可通过肺结节位置，结节大小判断和肺结节恶性指数计算快速检测出肺结节。 AI在医学成像中的优势尽管Watson可以准确识别许多癌症，但初期投资也很大。在许多专家的努力下，仍然需要四年的时间和大量的资金才能获得当前的结果。但是计算机视觉领域是不同的。在2012年，Hinton教授采用了一种称为“ Dropout”的新算法。以避免过度拟合。这是一项革命性的突破，使计算机视觉更加便捷和准确。基于深度学习的人工智能计算机视觉已经进入快速发展阶段，现在已经可以在各个领域做出贡献。如今，AI +医学成像已经走出实验室，下一步将迎来商业化浪潮。例如，EnliTIc收集X射线，MRI，CT扫描，三维医学成像数据以共享或查看医学图像，从而提高发现肿瘤和其他疾病的速度。国外对AI的研究已有60多年的历史，但国内AI领域却落伍了。中国的AI文章总数占世界的一半以上，被引用的比率达到42.8％，并且有许多在深度学习领域影响了世界的中国人。早在2012年，Airdoc成员就开始研究人工智能。 Airdoc花了很多时间从国内外许多顶级医院收集了数十万张眼底照片，最终开发了用于糖尿病性视网膜病的Airdoc辅助诊断模型。在敏感性和特异性方面，结果可与人类医生媲美。