摘要：早在 50 多年前，就已经出现 AI 医生了。最早的 AI 医生，基于一种叫做“专家系统”的技术而建立。“专家系统”这个名字非常形象，就是让计算机模拟一个领域的专家。我们先回想一下专业的人类医生是怎样给我们看病的：

转自：科普中国

在计算机、机器人诞生之后，它们在许多领域代替工人，在体力活和重复性的劳动上，解放出来很多劳动力。

人们也开始思考，既然计算机能够储存许许多多知识，那能不能让计算机进行一些脑力劳动呢？

从专家系统到 AI 医生：

医疗诊断的演变

早在 50 多年前，就已经出现 AI 医生了。最早的 AI 医生，基于一种叫做“专家系统”的技术而建立。“专家系统”这个名字非常形象，就是让计算机模拟一个领域的专家。我们先回想一下专业的人类医生是怎样给我们看病的：

首先，医生一定拥有非常丰富的医学知识：什么叫肠胃炎，什么叫腰椎间盘突出，又该用什么样的药去治疗这些病，都记在医生的脑子里。

专家系统也是一样，人们会为专家系统搭建一个“知识库”，把某个领域的专业知识输入进去，这就成为了专家系统的基础。

但光知道这些知识还不够，人类医生还需要针对不同病人的情况给出具体的判断。

在看病的时候，医生会问我们“体温有没有超过 38 度？”“有没有烧超过 3 天？”“有没有呼吸困难？”“化验指标里是不是有某某指标偏高？”这就是医生根据我们的病情和他脑海中的知识库，进行推理诊断。

专家系统也有一个具备这种推理分析功能的模块，叫做“推理机”。通过“知识库”和“推理机”，专家系统就可以给人类看病了。

在 1970 年代，人们基于专家系统，开发了一款叫 MYCIN 诊断系统。这个系统能够提出一系列问题，根据回答判断出患者被什么类型的细菌感染了，并且推荐合适的抗生素进行治疗。

AI 在医疗领域的

突破与未来展望

同样在 1970 年代，一款叫做 INTERNIST-I 的系统诞生了，它的知识库里记录了 600 多种内科疾病的知识，人们希望它能够替代内科专家，进行诊断。

专家系统的想法确实很好，但是在实际使用过程中却遇到了麻烦。

首先，一个病人身上往往存在多种疾病。疾病的症状不同，化验指标可能存在相互干扰。这时候 INTERNIST-I 诊断的准确性，就会大大降低。

其次，人体是一个非常复杂的系统，同样的病在不同的人身上表现会很不一样，而且病人在描述病情的时候，也会受到主观因素的影响，经常含糊不清。人类医生可以跟患者深入交流，或者观察患者的神态表情做出判断，但专家系统做不到这一点。

此外，专家系统的“知识库”和“推理机”里的知识和规则必须非常准确，交流过程中不能有一点差错，否则专家系统就可能会给出错误的判断。医学领域的知识更新迭代特别快，专家系统自己又不能学习新的知识和规则，必须要专人手动调整，成本非常高昂。

为了技术的突破，人们逐渐开始利用大量的医疗数据训练 AI，让它能做出更加准确的判断。

卷积神经网络兴起之后，AI 对图像识别的能力大大提升，人们才得以用 AI 来识别专业的医疗影像。今天，在一些恶性肿瘤的识别诊断上，AI 甚至比人类医生的识别准确率还要高。

人工智能除了看医学影像，还在药物研发领域发挥着重要作用。比如，某医药公司在研究药物的时候，就借助了 AI 的帮助，来预测利药物和其他药物之间可能出现的相互影响，大大缩短了研发周期。这也是目前 AI+Science 方向一个典型案例，可能会给医学、甚至整个科学领域，带来重大的变革。

在结合了海量的健康数据之后，AI 能够学习到人类的各项生理指标、基因和疾病之间的规律，能够更有针对性的提出疾病预测和个性化的治疗方案。这种预测性的医疗，能更好地帮助我们预防疾病，提前预知可能存在的风险。

虽然在目前看来，让 AI 替代经验丰富的人类医生还不太现实，但 AI 技术已经在医疗领域的诸多方面大放异彩。

相信在 AI 的帮助下，人类的健康水平也会比之前有更大的提升，让我们拭目以待吧。

本文为科普中国-创作培育计划作品

出品｜中国科协科普部

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审核丨秦曾昌北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院副教授

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来源：新浪财经