需要排很多的队才能挂上号？还要等几天才能出检查结果？或者对年轻医生的医术持怀疑态度？患者经常有类似的焦虑。随着医学技术的不断发展，患者开始有了新的选择，即人工智能（AI）。最近，基于人工智能的技术正越来越多地应用于医学领域。人工智能通过利用计算机、智能手机和其他智能设备，在不同的医学领域处理大量的数据。以人工智能为驱动的医疗正在迅速发展，并应用于不同的医学领域。 

为医学人工智能系统申请专利 

RETINA-AI Health公司的人工智能（AI）系统主要用于青光眼的治疗 ，该系统通过从扫描眼部成像来检测相关疾病，主要用于对青光眼的颜色进行临床调查，侧重于视网膜影像分析及其影响。通过使用边缘和梯度水平分段的自适应构型对视盘和血管进行分段，来识别青光眼疾病。目前，该系统已经在美国获得了专利授权。新获得的专利名为“使用加权集合监督学习从图像中自动检测眼科疾病的系统和方法”（美国公开号：20170357879）。 

人工智能在肺癌诊断和检测方面也很有前景。Oxipit公司创造了基于人工智能的放射学成像套件ChestEye，该公司宣布，欧洲专利局已经批准了他们的专利申请。这项发明可以有效地利用高分辨率的胸部X射线影像进行机器学习模型训练，对改善肺部结节检测尤为重要。该公司对这些算法进行了有效训练，解决了相关挑战，以用于现代X射线影像，因此被授予专利（欧洲发明专利号EP3651117）。 

如今，不断发展的人工智能技术逐渐被应用于各类临床疾病，如： 

• 以人工智能为基础的疲劳度检测系统，涉及疲劳度检测的技术领域。 
• 通过各种人工智能的算法和设备来预测血压的异常，涉及血压预测的技术领域。 

• 基于人工智能的血糖水平测量方法和设备也已问世，有助于对糖尿病进行识别。 
• 人工智能也被用来在癫痫治疗中对脑电波进行分析和监测。该系统和方法使用的是经过训练的统计模型，该模型可自动解释脑电图，并为患者生成报告。 

这些只是人工智能临床应用的几个例子。人工智能还用于心血管疾病的检测，用于胃肠病学、内分泌学、肾脏病学和神经病学、肺部医学和医学成像。 

人工智能能否取代医生？ 

然而，对于拥有大量数据但缺少医学理论的计算机程序是否能够准确诊断疾病，以及人工智能是否会取代或帮助医生，仍然存在疑问。如果人工智能诊断出了疾病并制定了必要的治疗方案，那么谁将对患者可能出现的负面后果负责？这需要建立相应的法律框架。 

目前来看，人工智能更像是医生的助手。因此，为了将医学知识与工程知识相结合，医学技术和医学工程专业应运而生。最大的挑战之一是医疗专业人士需要尽快掌握知识，做到与时俱进，以具备与人工智能合作的能力。 

作者：Birute Dauderiene, 副合伙人