若論話題熱度，人工智能無疑是近段最熱話題之一，微軟、谷歌、Facebook、IBM等科技巨頭都競相布局人工智能，除了表面上的營銷噱頭外，更是將其作為其業務競爭力及轉型之需，而對于人工智能在醫療領域的應用價值，業界說法不一，那么，究竟人工智能“插足”醫療領域是雞肋還是正能量？
人工智能結合醫療影像 益處多多？
近年來，隨著移動互聯、物聯網等新興技術的快速發展，由不同終端設備催生出的數據量愈加龐大，據相關機構預測，在2020年大數據量將上漲至44ZB。據了解，這些數據有高達80%都是來源于文本、圖像、視頻等非結構化數據，但是由于技術瓶頸，現有的IT系統無法識別這些非結構化數據，因此，這些數據就猶如“垃圾”，變得毫無價值。而其于人工智能的認知技術則是大數據時代的必然產物，不但能夠識別大量的非結構化數據，更可以提供數據洞察(認知計算是IBM提出的一個概念，從技術角度上來講，認知計算和人工智能有很多共性的地方，比如機器學習、深度學習等方面十分類似，但人工智能只是認知計算的一個維度，人工智能強調讓機器更人性化，而認知計算更多的強調推理和學習，以及如何把這樣的能力結合具體的商業應用、解決商業問題)。IBM大中華區硬件系統服務器解決方案施東峰曾表示，認知計算是一種能夠“像人一樣”思考和感知這個世界，具有理解、推理和學習三大突出特性，能夠理解各種形式的非結構化數據，由此生成數據洞察，助力企業快速從復雜的海量數據中獲得洞察，并做出更為精準的商業決策。
事實上，國內外已經有一些高科技企業將這些認知計算和深度學習等先進技術用于醫療影像領域，并出現了“機器人醫生”，以IBM的“沃森醫生”最有代表性。在國內醫療信息化和分級診療的大背景下，人工智能與醫學影像的市場空間在不斷增長。
對于醫生來說，大腦的記憶容量和時間都是有限的，絕大多數醫生都不可能讀完和理解最新的幾萬份有關研究論文，更不可能記住人類可能患上的上萬種疾病。但是對于人工智能不同，“機器人醫生”通過深度學習技術，可以不間斷的從大量的醫學工具書、醫學雜志、臨床診斷手冊、醫療電子記錄，到百科全書、詞典、圖書、新聞甚至電影劇本中提到的電子病歷進行機器學習，幾乎可以及時存儲所有最新的的醫學知識。而且更為重要的是，機器人醫生能夠學以致用，通過認知分析技術，憑借從各種渠道搜集的海量數據，迅速給出“意見”，指導醫生做出診斷和治療決策，并且不會因為人的各情緒導致缺診或誤診，同時患者能夠更快速地獲得醫療服務，而醫療機構也可節省成本。
之前，對于90%以上的非結構化醫學影像數據的認知分析一直是空白，原因在于涉及到大數據醫學影像分析技術和電腦認知計算技術，技術門檻高，而基于認知技術正好彌補了這一技術空白，人工智能在醫療影像領域的商業價值是不容忽視的。據IBM提供的資料，在國外，早在2014年，IBM的“沃森醫生”已經在美國安德森癌癥中心(M.D. Anderson Cancer Center)上崗，已經被譽為“未來最好的癌癥專家”和“醫神”。據測算，沃森的診斷準確率達到73%。
人工智能結合醫學影像，益處多多，患者、醫師和醫療均受益。對于患者來說，可以更快速的完成健康檢查，獲得更為精準的診斷建議及個性化治療方案建議;對于醫師來講，可以消減讀片時間，輔助診斷，降低誤診的概率及提示可能的副作用;對于醫療來講，深度學習可以提高準備率，同進系統性降低醫療成本。
人工智能助力可穿戴式醫療快速落地？
市場研究機構ABI Research預測，未來5年可穿戴設備行業將進入爆發和普及期，預計2018年全球可穿戴設備出貨量將達到4.85億臺，對應銷售規模為190億美元，可見，可穿戴設備市場空間巨大。 Ahadome預測可穿戴技術在醫療保健領域至少占可穿戴設備的50%份額。可以說，醫療是可穿戴設備最具前景的應用領域，未來將被“顛覆”得最徹底的領域。
人工智能與可穿戴醫療設備關系相當“親密”，對于可穿戴式醫療的快速落地起到推波助瀾的作用，可穿戴設備將為醫療器械行業帶來一場革命，不但可以隨時隨地監測血糖、血壓、心率、血氧含量、體溫、呼吸頻率等人體的健康指標，還可以用于各種疾病的治療，甚至可以可用于各種慢性病監測。
根據IBM提供的資料, IBM Watson的認知計算技術可以助力可穿戴式醫療引領變革，從2016年初，IBM轉型成為一家認知解決方案云平臺公司，并陸續與醫療保健領域的前沿企業合作，大力布局個人健康與醫療保健領域。在CES 2016數字健康峰會上，IBM分別宣布與Under Armour、Medtronic達成戰略合作關系，IBM Watson的認知計算技術，將在個人健康領域創造和提供更有意義的由數據支持的洞察。據了解，Under Armour的全新UA Record?結合了“認知訓練系統”，它可以被用作私人健康顧問、健身教練與助手，在睡眠、健康、運動和營養狀況方面，提供及時且有數據依據的指導，甚至參考與使用者相類似的人的信息進行分析。Medtronic利用IBM認知解決方案進行糖尿病管理，共同為消費者打造一個私人健康管理專家，Medtronic應用將通過相關的實時洞察與訓練功能，來幫助糖尿病患者更好地了解日常活動對病情的影響，并做出相應調整。通過應用IBM Watson的認知計算能力處理來自Medtronic可穿戴醫療設備及其他情景化來源的數據，并提供個性化的糖尿病管理服務。
“作為首款認知時代的系統，IBM Watson將思考能力融入數字化應用、產品和系統，”IBM研發與解決方案高級副總裁John Kelly表示，“我們看到這種能力開始改變包括醫療保健、保險和零售等在內的各行各業。我們期待著與健康和保健領域的前沿企業共同合作。如今Under Armour可以充分發揮IBM Watson的優勢，在個人健康領域進行轉型，與客戶之間建立更加深入的關系，通過數據更清晰展現每一個人的健身效果，以幫助他們實現個人健康目標。” “作為首款認知時代的系統，IBM Watson將思考能力融入數字化應用、產品和系統。”
另外，商業醫療保健行業的領導者Pathway Genomics和IBM日前發布了由IBM Watson支持的Pathway Genomics OME?應用的Alpha版本。Pathway Genomics OME應用將利用IBM Watson 認知計算、深度學習的能力與精準醫療和遺傳學研究相結合，助力Pathway Genomics為消費者提供個性化健康信息。IBM Watson Health首席健康官Kyu Rhee博士說：“我們知道，遺傳學對每個人的健康都扮演著重要角色，然而，由于無法獲得足夠的服務和解決方案，我們很難將遺傳學應用到改善日常健康狀況的行為中。Pathway Genomics是第一個在特定基因檢測上實現創新并由IBM Watson支持的移動應用，以幫助人們從數據中獲取重要洞察。”
從目前市場來看，現在可穿戴醫療設備大都傾向于健康管理，還不能稱為真正的智慧醫療，如果要往智慧醫療方面發展，要考慮醫院、醫生的接受度，如果未來能夠打通醫療數據的互通互認，可穿戴醫療設備或許會迎來真正的爆發點。除此外，技術障礙也是一個關鍵問題，目前的移動設備面臨網絡信號不均勻，條碼識別率不高，待機時間短等問題，嚴重影響使用體驗和工作效率，而且，規范化、標準化也是一大挑戰。比如要實現智慧醫療、移動護理，首先需要規范的醫囑術語和護理知識庫，但目前缺乏國家層面的醫療信息化標準。在以上幾點在取得重大突破之前，將不能給消費市場帶來長久的吸引力。
混合云架構為認知計算提供最強引擎
認知技術可以幫助企業分析和理解大量的非結構化數據，并提供數據洞察，徹底改變問題解決方式和效率，但是，傳統的IT架構已經無法滿足全新的認知工作負載，企業需要構建新的IT基礎架構，使其具備更強的計算能力、靈活性以及安全性，從而更好地獲取基于云環境交付的認知計算能力。
IBM大中華區硬件系統部服務器解決方案副總裁施東峰表示，隨著面向大數據而設計的POWER8的推出，IBM Watson基于Power Systems能夠在幾秒鐘內閱讀數以百萬計的文件。Power Systems將為企業構建面向認知應用的架構提供強大的計算能力。以Power Systems的數據處理分析能力為基礎，IBM將幫助企業構建一個靈活的Power with OpenStack混合云模式。在這個模式下，無論是運行AIX或是Linux的Power服務器又或是x86，無論是PowerVM、PowerKVM或是其他支持OpenStack 的虛擬化軟件，都可以由支持OpenStack這一業界統一云標準的云管理平臺來管理。這意味著，IBM能夠幫助企業客戶更好地利用計算資源、拓展資源管理平臺，使其得以從單一的私有云走向混合、復雜的云平臺管理。
IBM方面表示，以Power with OpenStack混合云為支撐平臺，以Power大數據分析與高性能計算為基礎，IBM將為用戶構建未來“以數據為中心”的認知商業應用支撐的典型架構。在幫助企業實現認知轉型的過程中，為了更具針對性地支持企業日益多樣的工作負載及應用，IBM交付了面向企業不同需求的一系列Power服務器。
據了解，IBM不只致力于突顯Power服務器的差異化能力，更在構建基于Power的大數據生態系統上發力。目前，在大數據、非關系型數據庫、內存計算、云以及高性能計算等五大方面，Power Linux服務器已實現對全球及本地的大數據平臺和解決方案的支持。而隨著這一生態系統的快速壯大，基于Power Linux服務器的創新大數據解決方案也將朝著更為多元化的方向發展，這將更好地滿足企業未來的認知計算需求，也是醫院或醫療保健供應商利用認知計算技術的最基礎的網絡架構，只有在此IT架構環境下，認知計算才能更好的落實商業應用。