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先不说人工智能，就连这一百年的整个计算机科学，全都是从医学开始的。计算机最初的二进制O与1，就来自于研究精神分裂的心理学专家的思考。CT、IT、DT领域都起源于医学家们对大脑与精神领域的探索发现，而这些科技领域的进步也必将最终反馈至医学界给人类以足够充分的福祉。2017年被业界称为人工智能应用元年，代表着人工智能正式开始落地于各个应用领域，各类AI产品的商业化之路扬帆起航，也吸引了眾多国际风险投资巨头与科技巨头的兴趣，成为有望改变人类文明进程，变革人类生活、工作与健康方式的“第四次工业革命”。
从20世纪40年代开始，在计算机领域中有一条非人工智能的算法路线一直在顺利而披荆斩棘状快速发展，我们可以称之为经典算法。这条路线的基础是数学运算或对任务的规划管理，以程序员（人）的思维、智慧为主体，通过某些机器语言、汇编语言、编程语言实现计算机、数据库、网络、面向对象等诸多应用层功能。
随着互联网的普及及具有计算能力的硬件设备的广泛分布，人类的计算机与互联网上的数据量越来越大，2008年《自然》杂志提出大数据BigData的概念，自2010年开始进入分布式算法为代表的云计算时代。这为人工智能的爆发式发展提供了算力与数据的基础，将缓慢进展50年磕绊不断的人工智能指明了方向。
人工智能
从Artificial这个词的意思很容易理解，这是人为制造的一种模拟智能，不是通过人造人（生孩子养大读书培养）实现智能，而是通过人造机器来实现模拟人脑的思考方式，通过其他物理介质拥有智慧来实现的。
根据一些最近的研究发现，人脑内部进行的计算可能是类似于量子计算形态的东西。所以未来真正想实现人脑神经网络的模拟，可能需要借助量子计算的强大计算能力。十年后量子计算机成熟的时候或许才是真正的AI时代。
人类科学家在未来研究量子计算机的时候，或许最终会发现，细胞的磁场微电流耦合系统其实是承载量子计算的最佳载体，最强大的量子计算能力，竟然存在于人大脑的神经元内，科学家研究人工智能模拟人脑近百年，最后却不得不回到人类大脑这个智能系统本身。
人类制造了具有深度学习能力的人工智能，上帝（代指大自然的生命进化能力）创造了具有自动学习能力的充满神经元的智人的大脑，在智能竞赛领域，到底是上帝创造的人最终胜出，还是上帝自己卫冕成功？
可以这样讲，如果神经元系统无法承载最苛刻的量子计算，人类的脑力智能怎会开拓出20～21世纪的四次工业革命与文明巨变？所以，可以肯定的推断，未来的超级AI肯定会再次回归医学神经科学心理学领域，AI科学家最终在量子计算领域的突破，可能需要借助人脑的真实神经网络结构才能实现。有人说医疗行业的未来是人工智能，但笔者同样认为人工智能的未了仍然无法避免回归至医学领域的神经科学量子算法研究。甚至人体穴位内的微晶格和离子弱电，也是参与人大脑量子运算的辅助部件。
所以在我们2017年的抑郁症公益教育基地内曾经观察到，当把抑郁症病人的不良微磁场净化后，许多人想自杀的想法、悲观厌世、无意义感等不良想法自动就消失了，这提示人类大脑的思维结果（想法、情绪、动机等）可能在某种程度上是与大脑内处于量子运算状态的电子云弱磁场有一定的关联。
人工智能医疗
一、医疗市场规模在AI应用领域占据头筹
市场研究公司CB Insights近日发布的《顶尖医疗类人工智能趋势观察报告》，总结了全球人工智能医疗领域的现状，认为医疗已成为AI行业最热门的研究和应用领域之一，2013年以来，医疗AI领域投融资热度也高于其他行业。2018年二季度，医疗领域AI公司的股权融资已经触及历史最高位，在AI领域融资方面领先于其它所有行业。老牌咨询公司麦肯锡预测，到2025年，全球智能医疗行业规模将达到总254亿美元，约占全球人工智能市场总值的1/5。中国目前拥有的AI企业数量为1040家，位居全球第二，仅次于美国的2039家。
据有关机构预测，人工智能 医疗的智慧医疗产业的市场规模可达200亿元，并且保持强劲增长势头，年增长率可超越30%。Global Market Insight数据报告显示，药物研发占据了全球医疗AI应用市场中的最大份额，高达35%。智能医学影像将以超过40%的增速发展，在2024年将达到25亿美元规模，占比25%，是全球医疗AI应用细分市场的第二名。
AI医疗具体的实践领域包括：新药研发、病例文献分析、虚拟助手、新药研发、医院管理、健康管理、基因、疾病预测与诊断、智能器械康复辅助等。
二、院内应用
随着在人工智能算法、大数据计算领域的技术突破，人工智能语义识别准确率达到83%，图像识别率达到95%，人脸识别准确度99%，手写数字识别99%。随着据预测，截止到2020年医疗数据量将达40万亿GB，是2010年的30倍。此外中国医疗资源分布严重不均，中底层的医院严重缺乏专家级医疗人才，人工智能所拥有的出色计算与判断能力，可以大幅度拉动中国中底层医疗机构的医疗水平，挽救更多生命，同时也可以提高精英医疗机构的医疗效率解决民众排队等候看病难的问题。
一切应用于医疗领域的技术，其最根本的目的都是解决病人的痛苦，降低死亡率。无论人工智能在医疗领域应用的具体方式有哪些，都要服务于这个宗旨。同时辅助医生提高诊疗效率，减少重复性繁琐的工作，降低误诊和错误治疗的风险。
三、AI预防恶性疾病
人工智能参与的疾病筛查和预测上，绝大部分是人类尚无法攻克的严重疾病，这个领域的论文中，肿瘤以892篇遥遥领先，阿兹海默排名第二。2017年，谷歌开展了关于乳腺癌诊断的“人机大战”，人工智能以高达88.5%的准确率胜出。科学家分析130张切片则花了30多个小时，准确率仅73.3%。英国的Avalon AI公司通过脑部核磁共振（MRI）图像进行AI深度学习训练，目前对老年痴呆的有效预测准确率已经达到了75%。 在精神疾病领域，人工智能的预测成功率也达到了83%的准确率，这一实验成就由IBM团队通过AI分析受试者的语言模式而获得。此外，北卡罗莱纳大学也开发出了可以预测婴儿自闭症的人工智能算法。
平安医疗科技与美国光视共同研发的OCT眼底疾病智能诊断系统是业界第一款将OCT眼底检查和AI病灶筛查无缝结合的人工智能影像筛查系统。可筛查糖尿性视网膜病变和老年性黄斑变性，目前糖网识别准确率达98.5%。
此外还有基于大数据及人工智能机器学习技术而建成智能疾病风险预测系统，包含了心脑血管、糖尿病、呼吸系统疾病等30种慢性病及其并发症的预测模型。
四、就诊时对患者的导诊辅助
病人去医院看病时往往手忙脚乱，不知道该去哪里，该如何办理相关手续，人工智能导诊机器人可以用自然语言与病人或陪护人员对话，引导病人去相关科室进行诊疗。这类导诊机器人往往采用自然语言处理技术，使用柔和的声音与病人对话，亲切感十足，它们甚至能通过语音、图像、手势等自然交互方式和就诊人员进行沟通交流，可以识别、理解口语化的表述方式，大大减轻了医院导诊工作台的服务压力提高就诊效率。
五、医生诊疗过程中的AI专家辅助
如今的人工智能专家辅助系统，几乎涵盖了所有科室，可以以较高甚或超越人准确率的诊断水平，辅助医生阅读影像学图片、分析生化指标、汇总对病人的各项指標与数据，给出疾病的辅助诊断与治疗建议。这种专家系统带来了如下利益：
1.大大提升中底层医院的诊疗水平，解决医疗资源分配不均，基层医疗机构诊疗能力有限的状态。
2.减少病人误诊率，避免医生疲劳状态下或者由于知识结构的局限性产生的误诊或不恰当治疗。
3.人工智能的自然语音、图像、手式等识别技术，可以减少医生对病例或其他文档的录入工作量，提高诊疗效率。
4.帮助医生快速对院内病人进行大数据分析，改善诊疗思路，提升诊疗品质，也有利于医生实时做某些疾病诊疗结果的数据汇总，即使把握或调整科研方向。
5.有利于快速进行多个医疗专家机构的医疗合作，对于疑难杂症问题及时提出跨机构的帮助请求，获得远程会诊决策，帮助医生把握生命绿色窗口期，提高疾病的治疗水平。
6.有利于监督护理过程，减少给药和护理工作的出错率，实时监测病人的生命指标，实时提醒护士及医生进行众多病人的最优化管理与诊治。
7.实时进行大数据诊疗分析，有利于医院监管部门对医生的行为进行有效监督，避免一些违规行为的出现。
8.人工智能在分析疾病中出现的时间表现，可以大大提升医生的诊疗速度，减少医生过度疲劳与过劳死的悲剧。
9.有利于医疗监管部门对医院的诊疗行为进行快速分析，有利于快速解决病患纷争，减少病患双方的维权成本。
10.有利于院内临床试验的数据监察与过程管理，加速新药研发的速度。减少临床试验的各类管理与分析成本。
随着人工智能解决方案的不断增加，医疗系统将快速步入更加智能、便捷、高服务品质、高准确率的良好诊疗状态，为更多患者提供更好的健康服务与治疗结果。
六、人工智能辅助新药研发
有数据表明一个新药研发平均花费15.4亿美元，耗时14年。如此可怕的时间与金钱成本驱动着人工智能必须来新药研发领域解决实际问题。所以新药研发是人工智能在医疗行业内份额最大的应用领域，人工智能可以预测药物的动物毒性、人体毒性、PK指数等诸多指标，大大缩短新药研发周期，降低新药研发成本。
近期美国科学家们在《Nature》上发文证明，人工智能可以快速推算出逆向合成反应，在新药结构设计层面将大力推进研发的速度。
生物化学制药人工智能的出现，可能会导致制药行业的重大并购。例如2017年，吉利德科学花费119亿美元收购Kite制药，强生以300亿美元收购爱可泰隆。2018年辉瑞可能收购百时美施贵宝，未来将会看到制药行业内更多的大鱼吃小鱼的并购现象。
七、对患者院外康复的AI辅助
目前的智能辅具包括智能假肢、智能矫形器、智能轮椅、智能移动辅具、智能家居与环境控制辅具、智能生活辅具等诸多种类。
电子科技大学已经研发出第四代外骨骼机器人，能够借助AI算法，理解穿戴者的动作意图，自动规划步态，帮助病人上下楼、顺利行走。这类人工智能机器人将为脊髓损伤的截瘫患者和肢体残障人士提供很多行动辅助，极大提高他们的生活质量。除了助力式机器人外，还有帮助病人行动的载人式AI机器人，残疾人坐轮椅爬楼梯也不再是梦想。
还有人工智能机器人能够做护士，帮助残障者取送物品、翻身、照顾多种日常所需。由于在灵巧性、柔顺性和动态响应特性方面更具优势，轻型臂和灵巧手的需求会更大。中国最先进的AI康复机器人发展迅速，可以监测患者的心率、体温实现健康管理的目标，甚至还可以根据病人的具体动度调整自己的移动速度。
人工智能进入产业化时代
总之，人工智能因医学而起，又在医学界强势冲刺落地，人工智能正式进入产业化时代，AI产品以医学应用为最大份额，随着人类对神经科学的更深刻认识，AI算法必定会迎来更多的变革，在更快速的硬件算力下，人工智能也会在医疗应用领域表现得的更加出色，不仅为人类预测、解决疾病问题，还能更深远的扩展人类对自然与宇宙的探索领域。或许未来星际移民的时代，我们都会有一个AI小护士，守护着我们每个星际乘客安全到达目的地。
人工智能是一把双刃剑，他们的自主学习能力如果不受到恶意算法的侵袭，是对人类安全且有帮助的。但量子计算设备容易受到外界磁场的深度干扰，如果将量子计算机与深度学习算法结合，创造新的量子算力的人工智能机器人，则很难做到磁场绝缘，而空间内的各种情绪、意识磁场，是否会把量子机器人带到恶意算法的不归路呢？这是AI科学家需要谨慎思考的全人类安全问题。
从20世纪40年代开始，在计算机领域中有一条非人工智能的算法路线一直在顺利而披荆斩棘状快速发展，我们可以称之为经典算法。这条路线的基础是数学运算或对任务的规划管理，以程序员（人）的思维、智慧为主体，通过某些机器语言、汇编语言、编程语言实现计算机、数据库、网络、面向对象等诸多应用层功能。
随着互联网的普及及具有计算能力的硬件设备的广泛分布，人类的计算机与互联网上的数据量越来越大，2008年《自然》杂志提出大数据BigData的概念，自2010年开始进入分布式算法为代表的云计算时代。这为人工智能的爆发式发展提供了算力与数据的基础，将缓慢进展50年磕绊不断的人工智能指明了方向。
人工智能
从Artificial这个词的意思很容易理解，这是人为制造的一种模拟智能，不是通过人造人（生孩子养大读书培养）实现智能，而是通过人造机器来实现模拟人脑的思考方式，通过其他物理介质拥有智慧来实现的。
根据一些最近的研究发现，人脑内部进行的计算可能是类似于量子计算形态的东西。所以未来真正想实现人脑神经网络的模拟，可能需要借助量子计算的强大计算能力。十年后量子计算机成熟的时候或许才是真正的AI时代。
人类科学家在未来研究量子计算机的时候，或许最终会发现，细胞的磁场微电流耦合系统其实是承载量子计算的最佳载体，最强大的量子计算能力，竟然存在于人大脑的神经元内，科学家研究人工智能模拟人脑近百年，最后却不得不回到人类大脑这个智能系统本身。
人类制造了具有深度学习能力的人工智能，上帝（代指大自然的生命进化能力）创造了具有自动学习能力的充满神经元的智人的大脑，在智能竞赛领域，到底是上帝创造的人最终胜出，还是上帝自己卫冕成功？
可以这样讲，如果神经元系统无法承载最苛刻的量子计算，人类的脑力智能怎会开拓出20～21世纪的四次工业革命与文明巨变？所以，可以肯定的推断，未来的超级AI肯定会再次回归医学神经科学心理学领域，AI科学家最终在量子计算领域的突破，可能需要借助人脑的真实神经网络结构才能实现。有人说医疗行业的未来是人工智能，但笔者同样认为人工智能的未了仍然无法避免回归至医学领域的神经科学量子算法研究。甚至人体穴位内的微晶格和离子弱电，也是参与人大脑量子运算的辅助部件。
所以在我们2017年的抑郁症公益教育基地内曾经观察到，当把抑郁症病人的不良微磁场净化后，许多人想自杀的想法、悲观厌世、无意义感等不良想法自动就消失了，这提示人类大脑的思维结果（想法、情绪、动机等）可能在某种程度上是与大脑内处于量子运算状态的电子云弱磁场有一定的关联。
人工智能医疗
一、医疗市场规模在AI应用领域占据头筹
市场研究公司CB Insights近日发布的《顶尖医疗类人工智能趋势观察报告》，总结了全球人工智能医疗领域的现状，认为医疗已成为AI行业最热门的研究和应用领域之一，2013年以来，医疗AI领域投融资热度也高于其他行业。2018年二季度，医疗领域AI公司的股权融资已经触及历史最高位，在AI领域融资方面领先于其它所有行业。老牌咨询公司麦肯锡预测，到2025年，全球智能医疗行业规模将达到总254亿美元，约占全球人工智能市场总值的1/5。中国目前拥有的AI企业数量为1040家，位居全球第二，仅次于美国的2039家。
据有关机构预测，人工智能 医疗的智慧医疗产业的市场规模可达200亿元，并且保持强劲增长势头，年增长率可超越30%。Global Market Insight数据报告显示，药物研发占据了全球医疗AI应用市场中的最大份额，高达35%。智能医学影像将以超过40%的增速发展，在2024年将达到25亿美元规模，占比25%，是全球医疗AI应用细分市场的第二名。
AI医疗具体的实践领域包括：新药研发、病例文献分析、虚拟助手、新药研发、医院管理、健康管理、基因、疾病预测与诊断、智能器械康复辅助等。
二、院内应用
随着在人工智能算法、大数据计算领域的技术突破，人工智能语义识别准确率达到83%，图像识别率达到95%，人脸识别准确度99%，手写数字识别99%。随着据预测，截止到2020年医疗数据量将达40万亿GB，是2010年的30倍。此外中国医疗资源分布严重不均，中底层的医院严重缺乏专家级医疗人才，人工智能所拥有的出色计算与判断能力，可以大幅度拉动中国中底层医疗机构的医疗水平，挽救更多生命，同时也可以提高精英医疗机构的医疗效率解决民众排队等候看病难的问题。
一切应用于医疗领域的技术，其最根本的目的都是解决病人的痛苦，降低死亡率。无论人工智能在医疗领域应用的具体方式有哪些，都要服务于这个宗旨。同时辅助医生提高诊疗效率，减少重复性繁琐的工作，降低误诊和错误治疗的风险。
三、AI预防恶性疾病
人工智能参与的疾病筛查和预测上，绝大部分是人类尚无法攻克的严重疾病，这个领域的论文中，肿瘤以892篇遥遥领先，阿兹海默排名第二。2017年，谷歌开展了关于乳腺癌诊断的“人机大战”，人工智能以高达88.5%的准确率胜出。科学家分析130张切片则花了30多个小时，准确率仅73.3%。英国的Avalon AI公司通过脑部核磁共振（MRI）图像进行AI深度学习训练，目前对老年痴呆的有效预测准确率已经达到了75%。 在精神疾病领域，人工智能的预测成功率也达到了83%的准确率，这一实验成就由IBM团队通过AI分析受试者的语言模式而获得。此外，北卡罗莱纳大学也开发出了可以预测婴儿自闭症的人工智能算法。
平安医疗科技与美国光视共同研发的OCT眼底疾病智能诊断系统是业界第一款将OCT眼底检查和AI病灶筛查无缝结合的人工智能影像筛查系统。可筛查糖尿性视网膜病变和老年性黄斑变性，目前糖网识别准确率达98.5%。
此外还有基于大数据及人工智能机器学习技术而建成智能疾病风险预测系统，包含了心脑血管、糖尿病、呼吸系统疾病等30种慢性病及其并发症的预测模型。
四、就诊时对患者的导诊辅助
病人去医院看病时往往手忙脚乱，不知道该去哪里，该如何办理相关手续，人工智能导诊机器人可以用自然语言与病人或陪护人员对话，引导病人去相关科室进行诊疗。这类导诊机器人往往采用自然语言处理技术，使用柔和的声音与病人对话，亲切感十足，它们甚至能通过语音、图像、手势等自然交互方式和就诊人员进行沟通交流，可以识别、理解口语化的表述方式，大大减轻了医院导诊工作台的服务压力提高就诊效率。
五、医生诊疗过程中的AI专家辅助
如今的人工智能专家辅助系统，几乎涵盖了所有科室，可以以较高甚或超越人准确率的诊断水平，辅助医生阅读影像学图片、分析生化指标、汇总对病人的各项指標与数据，给出疾病的辅助诊断与治疗建议。这种专家系统带来了如下利益：
1.大大提升中底层医院的诊疗水平，解决医疗资源分配不均，基层医疗机构诊疗能力有限的状态。
2.减少病人误诊率，避免医生疲劳状态下或者由于知识结构的局限性产生的误诊或不恰当治疗。
3.人工智能的自然语音、图像、手式等识别技术，可以减少医生对病例或其他文档的录入工作量，提高诊疗效率。
4.帮助医生快速对院内病人进行大数据分析，改善诊疗思路，提升诊疗品质，也有利于医生实时做某些疾病诊疗结果的数据汇总，即使把握或调整科研方向。
5.有利于快速进行多个医疗专家机构的医疗合作，对于疑难杂症问题及时提出跨机构的帮助请求，获得远程会诊决策，帮助医生把握生命绿色窗口期，提高疾病的治疗水平。
6.有利于监督护理过程，减少给药和护理工作的出错率，实时监测病人的生命指标，实时提醒护士及医生进行众多病人的最优化管理与诊治。
7.实时进行大数据诊疗分析，有利于医院监管部门对医生的行为进行有效监督，避免一些违规行为的出现。
8.人工智能在分析疾病中出现的时间表现，可以大大提升医生的诊疗速度，减少医生过度疲劳与过劳死的悲剧。
9.有利于医疗监管部门对医院的诊疗行为进行快速分析，有利于快速解决病患纷争，减少病患双方的维权成本。
10.有利于院内临床试验的数据监察与过程管理，加速新药研发的速度。减少临床试验的各类管理与分析成本。
随着人工智能解决方案的不断增加，医疗系统将快速步入更加智能、便捷、高服务品质、高准确率的良好诊疗状态，为更多患者提供更好的健康服务与治疗结果。
六、人工智能辅助新药研发
有数据表明一个新药研发平均花费15.4亿美元，耗时14年。如此可怕的时间与金钱成本驱动着人工智能必须来新药研发领域解决实际问题。所以新药研发是人工智能在医疗行业内份额最大的应用领域，人工智能可以预测药物的动物毒性、人体毒性、PK指数等诸多指标，大大缩短新药研发周期，降低新药研发成本。
近期美国科学家们在《Nature》上发文证明，人工智能可以快速推算出逆向合成反应，在新药结构设计层面将大力推进研发的速度。
生物化学制药人工智能的出现，可能会导致制药行业的重大并购。例如2017年，吉利德科学花费119亿美元收购Kite制药，强生以300亿美元收购爱可泰隆。2018年辉瑞可能收购百时美施贵宝，未来将会看到制药行业内更多的大鱼吃小鱼的并购现象。
七、对患者院外康复的AI辅助
目前的智能辅具包括智能假肢、智能矫形器、智能轮椅、智能移动辅具、智能家居与环境控制辅具、智能生活辅具等诸多种类。
电子科技大学已经研发出第四代外骨骼机器人，能够借助AI算法，理解穿戴者的动作意图，自动规划步态，帮助病人上下楼、顺利行走。这类人工智能机器人将为脊髓损伤的截瘫患者和肢体残障人士提供很多行动辅助，极大提高他们的生活质量。除了助力式机器人外，还有帮助病人行动的载人式AI机器人，残疾人坐轮椅爬楼梯也不再是梦想。
还有人工智能机器人能够做护士，帮助残障者取送物品、翻身、照顾多种日常所需。由于在灵巧性、柔顺性和动态响应特性方面更具优势，轻型臂和灵巧手的需求会更大。中国最先进的AI康复机器人发展迅速，可以监测患者的心率、体温实现健康管理的目标，甚至还可以根据病人的具体动度调整自己的移动速度。
人工智能进入产业化时代
总之，人工智能因医学而起，又在医学界强势冲刺落地，人工智能正式进入产业化时代，AI产品以医学应用为最大份额，随着人类对神经科学的更深刻认识，AI算法必定会迎来更多的变革，在更快速的硬件算力下，人工智能也会在医疗应用领域表现得的更加出色，不仅为人类预测、解决疾病问题，还能更深远的扩展人类对自然与宇宙的探索领域。或许未来星际移民的时代，我们都会有一个AI小护士，守护着我们每个星际乘客安全到达目的地。
人工智能是一把双刃剑，他们的自主学习能力如果不受到恶意算法的侵袭，是对人类安全且有帮助的。但量子计算设备容易受到外界磁场的深度干扰，如果将量子计算机与深度学习算法结合，创造新的量子算力的人工智能机器人，则很难做到磁场绝缘，而空间内的各种情绪、意识磁场，是否会把量子机器人带到恶意算法的不归路呢？这是AI科学家需要谨慎思考的全人类安全问题。