@陈宗周

      2017年1月25日，一篇名为《用深度神经网络对皮肤癌进行皮肤病专家水平的分类》著名论文，披露出依靠AI的深度学习技术，机器现在已经能达到人类皮肤病专家的水平。

机器人诊断实力惊人

      这实际上是一场皮肤病诊断的人机大战。科学家先让一个深度神经网络分析学习了近13万张皮肤病临床图片，涵盖了2023种皮肤疾病。然后，21位医生受邀，与机器展开了两场皮肤癌诊断能力的比赛。第一场区分角质细胞癌和良性脂溢性角化病；第二场区分恶性黑色素瘤和良性痣。结果，AI正确识别良性和恶性病变的综合灵敏度达到91％，打败了多名皮肤科医生。

      这不是AI医生的第一次出场。2016年11月，谷歌的研究者在《美国医学会杂志》（Journal of the American Medical Association）上发表文章，介绍他们采用深度学习算法的软件精确分析视网膜照片，对糖尿病性视网膜病变的诊断，已经达到眼科医生的水平。

      谷歌邀请印度和美国的医生，共同创建了一个包含12．8万张图片的开发数据集，对算法进行训练。然后，用9963张图片作为验证集，请来8位医生和机器进行诊断比赛。在这场竞赛中，人类医生也败下阵来。机器得到的F－Score值（F－Score即F分数，可衡量识别、分类的准确性，最高值为1）为0．95，而8位眼科医生获得的F－Score值，中位数值为0．91。

      中国的医疗服务公司Airdoc也开发出类似的糖尿病性视网膜病变诊断系统。他们从国内外医院收集了数十万张眼底照片，构建超过100层的卷积神经网络，持续训练超过120小时，产生了诊断模型，在糖尿病性视网膜病变辅助诊断中，灵敏性和特异性等主要指标都获得了和人类医生相当的结果，诊断准确性与三甲医院资深眼科医生持平。

      机器医生的上述表现看起来神奇，但在AI专家眼里，这些医疗应用都属于计算机视觉中的图像识别范畴，而图像识别、大数据和专家系统结合，机器诊断的表现已经在很多地方超过了人类，在医学影像领域展现实力，属于正常发挥。

      随着医学检测手段越来越频繁应用于临床检查，医学影像数据爆炸性增长。目前，医学数据中，有90%是医学影像数据，而每年医学影像数据的增加速度，远远超过放射科医生的增加速度。此外，医学数据依赖人工分析，还有明显的缺陷：医生凭经验判断，难以做到准确分析，甚至造成误判。因此，AI进入医学影像领域，恰逢其时。成立于2014年1月的Enlitic医学影像公司，用深度学习算法对医学影像资料进行处理，辅助医疗诊断。2016年6月，被《麻省理工科技评论》评为了“全球50家最智能的公司”。Enlitic公司的恶性肿瘤检测系统在临床试验中诊断肺癌的准确率比放射科专家高出50%，而所用时间只有医生的1/50 000。乳腺癌淋巴结转移诊断中，AI算法的误诊率为7．5％，当病理学家用该算法做辅助诊断时，误诊率被进一步降至0．5％。

      谷歌的Deep Mind，于2016年7月，宣布进入医疗领域，与英国国家医疗服务体系NHS（National Health Service）、摩尔菲尔兹（Moorfields）眼科医院合作，开发眼科疾病机器诊断系统。摩尔菲尔兹眼科医院分享给DeepMind约一百万幅匿名眼部扫描图。DeepMind的深度学习算法，可快速准确识别眼老年黄斑变性、糖尿病性视网膜病变等疾病的早期征兆，从而达到提前预防和治疗的目的。

      IBM的超级电脑沃森(Watson)这一强大的AI系统，早已在医疗领域深耕多年，其中医学影像处理是重点。IBM先后于2015年10月和2016年2月收购医疗影像分析公司Merge Healthcare和医疗数据公司 Truven Health Analytics，使沃森在医学影像方面有很大的优势。2016年8月，IBM沃森的癌症诊断机器人登陆中国，为癌症患者提供精准的个性化服务。

手术机器人达芬奇

达芬奇手术机器人

     AI在医疗领域的应用非常广阔。外科手术治疗中，早已出现机器人的身影。有名的手术机器人达芬奇，上世纪90年代就开始上岗。达芬奇手术机器人的正式名称是“内窥镜手术器械控制系统”，是美国直觉手术机器人公司（Intuitive Surgical）的产品，这家公司1995年就成立，技术源于斯坦福研究院（SRI），20世纪80年代末，手术机器人的研发就在那里开始。

      达芬奇机器人1996年推出第一代，2006年推出的第二代，不但机械手臂活动范围更大了，还允许医生在不离开控制台的情况下进行多图观察。2009年推出了第三代，增加了双控制台、模拟控制器、术中荧光显影技术等功能。第四代于2014年推出，灵活度、精准度、成像清晰度等方面有了质的提高，还支持远程观察和指导系统。

      达芬奇手术机器人是目前全球最成功及应用最广泛的手术机器人，广泛适用于普外科、泌尿科、心血管外科、胸外科、妇科、五官科、小儿外科等。达芬奇手术机器人在前列腺切除手术上应用最多，现在已越来越多地应用于心脏瓣膜修复和妇科手术中，也开始进入中国的协和医院等医疗机构。

      达芬奇手术机器人主要由3个部分组成：医生控制系统；三维成像视频影像平台；机械臂、摄像臂和手术器械组成的移动平台。实施手术时主刀医师不与病人直接接触，通过三维视觉系统和动作定标系统操作控制，由机械臂以及手术器械模拟完成医生的技术动作。

      达芬奇虽然是目前世界上最先进的机器人手术系统，但还是需要医生主刀。美国国家儿童医疗系统（Children's National Health System）的研究人员认为需要对这一现状进行改进，开发出解放医生双手的自主手术机器人，提高手术的效率和安全性。2016年5月，他们研发的自主手术机器人STAR公之于众，研究成果刊登在著名期刊《科学·转化医学》上。

      按计划，STAR将会在2018年进入临床，首先会应用于胆囊和阑尾的切除手术。随着AI发展，千姿百态的手术机器人将会出现在医疗服务中。