人工智能未來將如何改變我們的醫療結構？
生物醫學大數據是未來的嗎？還是現在進行時？大數據和人工智能是什麽關系？國際上有很多研究生醫療數據應用開發機構，帶領熟悉數據演算的工程師設計高級算法，讓計算結果不斷循環學習和提高。計算機操作往往只需要幾分鐘就能幫助我們從數億條記錄中篩選出解決方案，而人類卻需要數年才能完成同樣的工作。這是大數據和人工智能結合帶來的好處，也暗示著人工智能將是未來生物醫學發展最重要的助手和推動者。
生物醫學科學的跨越式發展始於人類基因組計劃。
人類基因組計劃希望通過收集世界各地人們的DNA來識別人類所有基因，並繪制基因圖譜。人類基因組計劃也催生了很多發展項目和人才。近年來，全球從事DNA序列研究的研究人員超過百萬，探索疾病遺傳基礎的研究也提上了日程。
人類基因組計劃已經發展了13年。隨著計算機硬件性能的不斷提升，基因組計劃產生的大數據量也以驚人的幾何速度增長，基於數據的精準醫療應運而生。過去，英國韋勒-桑格研究所需要10年才能測出DNA序列，而現在只需要1小時就能測出。
個性化醫療概念的演變
醫療大數據研究的好處之壹就是可以準確預測個人健康狀況，達到預防疾病的效果。例如，只要用戶使用帶有監測車輛的智能手機，就可以監測心率、日常距離、燃燒的卡路裏等等。就像隨身帶著壹個醫生，給妳有用的建議，必要的時候給妳警告。比如提醒妳血糖高於警戒值，該註射胰島素了。
以上所有信息都可以被分析並整合到妳的個性化病歷中，這些病歷可以安全地存儲在“雲數據庫”中。雖然處於起步階段，但這些技術已經在壹些地方得到應用。
在未來，如果妳覺得妳需要去醫院，那麽壹個擁有AI助手的醫生可能會拿出壹個平板電腦來檢查妳的雲病歷，以診斷妳。這份詳細的病歷可能包括基因序列和其他有用的信息。在咨詢患者時，仔細結合AI助手，可以讓醫生的診斷準確率提高數倍。
AI看病有風險嗎？
AI的風險主要可以歸納為三類:程序錯誤、網絡攻擊、找詞引起的指令誤解。但如果計劃得當，上述三種風險是可以避免的。
程序錯誤，俗稱“bug”，是開發不良軟件中常見但可以避免的實際問題。由於沒有正確執行開發和測試過程，出現了程序錯誤。程序失敗的後果可大可小。然而，軟件程序已經在有嚴格安全要求的領域使用了幾十年，如醫院和航空業。過去軟件能做到的，我們有理由期待醫療AI應用也能做到。
網絡安全研究經費充足，基本上魔高壹尺道高壹丈。當然，我們也不要太自信黑客攻擊是不可能的。然而，沒有特別的理由認為醫療AI不能防止網絡攻擊。
以字面意義上的方式聽取指令的缺點可以通過內部保護措施來彌補，這是其他需要極端安全性的系統的標準做法。醫院不可能只讓壹個AI負責病人的生死決策，比如是否關閉生命系統。
雖然存在壹定的風險，但我們可以借鑒過去幾十年在其他領域使用的經驗來管理醫療AI。那麽為什麽我們仍然需要人類醫生呢？鑒於AI可以帶來非常實際的社會效益和經濟效益，我們還是應該大膽探索開發AI助手的可能性。當然，我們永遠要做領導AI助手的人類！
主題:人工智能、個性化醫療、大數據、生物醫藥新知、精準醫療、醫療技術。