千讯咨询发布的中国人工智能市场发展研究及投资前景报告显示，“人工智能”一词经常让人联想到被超智能机器摧毁的世界末日景象，并倾向于摧毁那些愚蠢到信任机器人和智能工人的社会。虽然这暗淡的未来的憧憬仍坚定地在科幻小说的领域和夏季大片电影,但是最近人工智能的发展却越来越快，尤其是前段时间大火的阿法狗连败人类高手，不仅引发了人类的更多思考。自动驾驶汽车,植入式医疗设备,无处不在的智能手机和衣物。
医疗保健行业是机器学习证明其价值的一个特别重要的机会。可获得的医学知识的绝对数量早已超过了最聪明的临床医生。人工智能正迅速成为保持数据领先的基本要素，同时遵循机器人和人类医疗从业者最重要的法则:第一，不造成伤害。这些工具如何帮助提供者为患者创造更好的结果，它们在以后会如何发展，以及业界应该采取哪些步骤，将人工智能整合到护理过程中，而不必担心出现灾难性的大数据反弹。
人工智能是如何工作的?人工智能开始成为大多数现代世界所熟悉的概念。在基本层面上，人工智能可以定义为计算机独立解决问题的能力，而这些问题并没有明确编程来解决。人工智能机器需要能够接受来自其周围环境的关于问题的信息，生成它可以采取的行动列表，并通过使用逻辑和概率来选择成功可能性最高的活动来最大化其实现目标的机会。当程序重新吸收过去的经验并使用这些数据来为将来的行动提供信息时，学习就发生了。
这样做可以让人工智能程序更频繁地优先考虑那些能带来成功的选择，从而提高得到正确答案的可能性。例如，一台计算机可能会得到两组图像:一组清晰地显示各种脑瘤，另一组没有。通过将这些图像分解成机器可读的模式，计算机可以理解哪些模式可能表明脑瘤，哪些代表健康的病人。
当输入一批可能包含或不包含肿瘤的新图像时，计算机应该能够使用初始参考数据来识别与已知的阳性诊断相似的模式。每次它做出一个错误的诊断，并通过临床医生的验证，它“学会”通过使用以前的经验来调整它的标准，从而为将来的决策提供信息。最终，它应该变得足够精确，可以向用户显示可信的结果。
人类完成这些类型的任务几乎没有思考的每一刻每一天,但很少先进的算法可以有效地模拟自然过程外部输入的能力,推断的信息查询,使用逻辑和原因做出决定,和之前预测每个行动的可能的结果。然而，有几个项目接近于打败图灵测试，在医疗行业为人工智能工具打开了几乎无限的应用程序，更不用说在整个社会。
医疗保健中人工智能技术的用例是什么?从理论上讲，几乎医疗保健的每个方面都能从人工智能方法中获益。计算机不会忘记它们所学到的东西，这使它们成为最大的大数据分析项目的完美助手，比如基于基因组学的个性化医学和针对癌症等复杂情况的临床决策支持。
他们没有固有的偏见，所以他们更有可能做出客观的诊断，而不会被关于病人的社会经济学的先入为主的观念所蒙蔽，而这些观念会在治疗上产生差异。他们能比大多数人更快更全面地识别数据的变化和模式，因此他们甚至能在病人开始感到不适之前就预测出像败血症这样的疾病。
人工智能工具的一些最有前途的用例包括预测分析、精确医学和临床决策支持。所有这些领域的发展都已经在进行中。IBMWatsonHealth可能是目前认知计算领域最著名的名字，尽管它不是该领域唯一的参与者。沃森在医疗行业起步较早，在美国一些顶级组织中接受临床决策支持培训。
在阅读了数百万页学术文献和其他医疗保健数据后，该系统可以通过提供一系列建议和信心间隔来帮助提供者做出决策，这些建议和间隔显示了行动过程的适用性。数字越高，沃森就越确定某种药物、治疗或诊断是正确的选择。
曾经有一份报告指出，人工智能有可能为公益事业做出重大贡献，随着医疗行业继续发展自己的数据素养并采用可能成为真正人工智能的先驱的技术，它必须在这些对话中发挥更大的作用。
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