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人工智能在這幾年間的發(fā)展側重點已漸從知識工程轉向機器學習方面。深層學習功能對于篩選大量數(shù)據(jù)起著至關重要的作用。打個比方，自駕車平均每一秒處理來自數(shù)十個傳感器產生的超過千兆字節(jié)的數(shù)據(jù)，做出駕駛艙內的每一項決定。這種以數(shù)據(jù)驅動的方法，省卻了人們制定計算機決策規(guī)則的負擔；從機器學習的角度來看，大量的訓練數(shù)據(jù)則能幫助緩解模型過擬合問題對統(tǒng)計上所可能造成的問題。

在醫(yī)療領域亦是如此。除了IBM沃森醫(yī)療之外，這些新興AI技術迄今已在改造醫(yī)療業(yè)、加速其數(shù)字轉型的多個方面，提供了無盡的機遇。隨著使用案例迅速增長，AI在運營和臨床領域的成功應用，更數(shù)不勝數(shù)。

于此同時，市場更見一波投資流向AI創(chuàng)企。

市場一項研究顯示：人工智能在醫(yī)療行業(yè)的市場值，預計在未來五年將增長10倍以上，達到66億美元，復合增長率將超過40％。同時，AI將為醫(yī)療業(yè)節(jié)省多達1500億美元的運作成本，其中涉及廣泛的應用，包括機器人輔助手術、臨床診斷、治療選擇以及運營效率等。

AI基本上已準備好迎接黃金期的到來，尤其是在非任務關鍵型的應用程序方面。AI系統(tǒng)可以幫助護士從病人門戶網(wǎng)站更快地分類問題；輔助引擎可以在后臺運行，以方便放射科醫(yī)生發(fā)現(xiàn)可能被忽視的異常狀況；認知計算平臺可以實時分析病患者情緒，提高病患者對24小時醫(yī)療熱線的滿意度等。

另一個很好的例子是數(shù)據(jù)豐富的電子健康記錄系統(tǒng)（EHR）。美國90％以上的醫(yī)院已開始使用EHR系統(tǒng)來記錄人口、診斷、治療和付款等信息；但EHR成為“智能”系統(tǒng)的潛力，遠遠大于此。

在操作層面上，自治系統(tǒng)和機器人程序自動化（RPA）利用預定規(guī)則運行軟件，消除了人為干預的需要，尤其是在如健康計劃中獲取福利資格信息，以及管理例常的IT基礎設施操作等方面。更多的情況下，這些工具（人們慣稱“機器人”）可以從請求模式中學習，并不斷修復或更新其算法，隨著時間的推移更加智能化。

在更先進的應用水平上，認知技術和人工智能系統(tǒng)通過神經(jīng)網(wǎng)絡和貝葉斯模型的技術，幫助這些技術仿效人類的思維方式，進行推理和判斷并做出決策。

 當然，AI仍不完美，醫(yī)療牽涉的也絕對不如自動駕駛汽車那么簡單直白，甚至還要復雜得多。人工智能、認知技術、機器人程序自動化、自治系統(tǒng)、機器學習、深層學習；這些技術充其量是幫助增強人類智能，卻絕對無法取代它。人類依然會是關鍵任務應用程序智慧的“黃金標準”，醫(yī)生更不可能因為AI應用的迅速發(fā)展，而完全被機器取代。

但是過去只出現(xiàn)在科幻小說和電影中的“未來”AI，已真真實實地發(fā)生在醫(yī)療領域里，并且擺在我們眼前。