手术、影像和药物研发！AI在医疗领域已经样样精通？

在医疗领域，我们对机器人技术并不陌生。机器人辅助手术变得越来越普遍。许多培训项目开始包括机器人和虚拟现实场景，为学生提供实践训练，同时又不让患者面临风险。

随着医疗机器人技术的进步，其中有三个医疗领域比其他领域更突出：外科手术、医学影像和药物研发。机器人技术是如何开始对这些实践产生影响的呢？他们又将如何进行改进变得更完善呢？

机器人辅助外科手术

1985年，记录了首例机器人辅助手术，当时它被用于神经外科手术活检。这导致了机器人技术应用于许多类似的手术之中，其中包括腹腔镜手术和传统手术。直到2000年，当达芬奇手术系统出现时，FDA（美国食品与药物管理局）才批准了机器人手术工具的使用。

机器人辅助手术市场预计将稳步发展至2023年，并有可能进一步扩大。唯一可能阻碍发展的是设备的成本。最初的投资可能会阻碍小公司购买必要的设备。

医学影像

医学影像成功的关键不是设备本身，而是能够解释图像中的信息。医学图像是医学领域中信息最密集的部分，它能揭示的信息比基本的外观检查所能揭露的更多。

机器人技术，更确切地说，像IBM?Watson这样的人工智能程序可以更有效、更准确地解释这些图像。通过让人工智能或基本的机器学习程序研究医学图像，研究人员可以找到比以往任何时候都更为准确的诊断方法。

药物研发

药物研发是一个漫长且乏味的过程，需要多年的测试和评估。人工智能、机器学习和预测算法可以帮助加速这个系统。

想象一下，如果研究人员能够往电脑里输入他们想要制造的药物，以及他们想要治疗的那种症状，然后就让电脑自己进行接下来的工作。有了机器人技术，这种设想某天将会成为现实。

这并不是一个完美的解决方案——这些系统需要大量的数据才能开始做出决策或预测。通过将数据输入到这些程序可以访问的云盘中，研究人员就可以为建立一个功能数据库迈出第一步。

这些人工智能程序的另一个好处是，它们可能会发现人类无法想到的某些联系。人们可以实现这一飞跃，但可能性要低得多，而且如果真的发生的话，还需要更长的时间。简而言之，我们无法处理计算机能够处理的海量数据。

所以，在这个领域中并不是机器人抢走我们的工作。

事实上，恰恰相反。我们希望机器人成为常用的工具，可以帮助改善病人的护理和手术结果。

一位人类外科医生可能有直觉判断能力，但他们永远不会拥有一双机械手臂所能提供的稳定性，或者是机器学习算法的数据处理能力。如果我们允许这些智能工具进入医学领域，那么这些工具可能会改变我们看待医学的方式。