近幾年，隨著阿法狗事件的廣為人知，大數據和人工智能變得愈發火熱，并快速進入了醫療健康領域。究竟人工智能和醫療大數據，能給這個領域帶去哪些變化了？對于醫生個體來說，又將有哪些幫助？

眾所周知，由于醫學從一個主要依靠直覺、經驗、癥狀來治療的領域，所以信息數據一直是這個領域的核心。可是，如果僅僅依靠醫生個體去收集掌握這些信息數據，難免會出現數據不夠全面、收集周期過長、誤差大的問題，從而影響醫療事業的開展。在人工智能和大數據出現以前，這幾個難題一直是醫療領域的重點難題。當人工智能和醫療大數據發展起來后，這些難題也就迎刃而解了。

具體來說，大數據首先是指數據的數量巨大，而且甚至是研究某個問題所涉及到的整個數據集群，而不只是其中的一個樣本。我們知道，當數據樣本足夠大時，數據本身的一些誤差變得不那么重要。當然，這并不意味著數據本身的質量不再重要。如果數據本身的質量很差，大數據同樣無法讓我們接近事實的真相。所以短時間內獲取巨量的醫學數據，至關重要。人工智能的出現，彌補了醫生個體在這點上的不足。上千本醫學著作和醫學案例，一個主治醫生要花10來年的時間才能鉆研透，而人工智能則可以在短短幾秒內將這些海量信息“閱讀”完畢，并牢牢掌握。時間周期上的大大縮短，對于醫學診治而言，更易于尋找線索，及早確診治療方案。

人工智能和大數據的出現，除了能大大縮短獲取醫學信息數據的時間，對于輔助醫生診斷，也具備重大意義。診斷和治療是醫學的兩個重要環節，而診斷又是治療的基礎和前提。診斷的本質就是區分，區別不同的疾病是認識疾病原因的基礎。當我們擁有足夠有質量的醫療數據后，就具備了做出正確診斷的條件，而人工智能的深度學習就可以發揮作用。所謂深度學習就是從大數據中發現規律，歸納總結出帶有規律性的差異，從而進行診斷。人工智能與人腦相比的優越性在于，可以更高效地處理海量數據，迅速找到一些特征和規律。

這方面的例子有許多，國外來說，微軟亞洲研究院正在研究的病理診斷、腦部惡性腫瘤診斷等項目都有很好的結果。計算機能夠從包含數以百萬計像素的病理切片中提取正常細胞與惡性腫瘤細胞的不同特征，從而識別惡性腫瘤。

在我們國內，也有不少科技企業投入其中，并且成果頗豐。深圳竹信科技有限公司是一家大數據智慧健康服務企業，從公司成立初始便組建大數據醫學部，召集了數學、醫學、云計算方面的專家，并與南方醫科大展開深度合作，研發推出便攜心電圖機，用它來當作獲取巨量臨床醫療數據的工具，建立心血管風險預測模型。這套基于人工智能和大大數據的預測模型，可以大大提高醫生診斷心血管疾病的效率。竹信極簡心電可以幫助用戶自身隨時隨地檢測，并儲存任何時候的心臟健康數據，數據上傳到云端，去醫院就診時可以將自己過去一年、一個月的心臟健康檢測數據拿出來，供醫生參考。有了詳細并且真實的、連續性的數據，醫生在診斷時便可以省去很多不必要的流程，從而提高診斷效率。

當然，人工智能目前還無法取代醫生幫患者診斷，它的出現更大的意義在于提高了醫療行業的效率。人工智能在醫療領域的迅速發展，并不是為了和醫生“唱反調”，更不是醫生的“敵人”，相反它扮演的是一個輔助的角色，讓有限的醫療資源發揮更大的價值。在不久的將來，讓越來越多的醫生工作更高效，更準確，獲得更充足的學習或休息時間，更好地完善自己在醫學領域的技能認知，讓他們有更多的時間投入到更高精尖的醫學層面。