如果将世界上所有的医学知识概念化，需要多少本书?它将涵盖多少主题?完整的学习需要多少年的时间?1950年，研究人员预测，所有可用的医学知识将需要50年左右的时间才能过一遍，但据估计，到2020年，这一数字仅为73天。

对于医疗专业人员来说，要时刻跟上不断涌入的有关健康状况、治疗和医疗技术的新信息是不可能的，这就是为什么医疗保健行业对于人工智能和机器学习，以及那些创造智能工具的公司来说是一个真正的增长机会。根据埃森哲(Accenture)的研究，从2014年到2021年，医疗保健的AI人工智能市场将增长11倍，即6亿至66亿美元。

人工智能系统与机器学习的区别

首先，直接来定义人工智能和机器学习。还记得你的小学老师告诉你，所有的方块都是矩形，但不是所有的矩形都是正方形吗?人工智能和机器学习有着相似的关系：机器学习是人工智能的一个应用，它的运作前提是机器可以使用大量的数据来为自己学习，并最终识别更多的未知事物。人工智能系统的进步，其执行通常仅限于人类的任务，这是一个更广泛的概念，除了机器学习之外，还可以用于其他应用。这对消费者健康和整个医疗保健行业都有着不断促进其发展的影响。

人工智能如何改变今天的医疗保健

机器学习很容易与医疗保健行业的各个方面集成在一起，这些方面拥有大量的数据集和案例。该软件可以学习模式，以帮助发现肿瘤，建议诊断，甚至预测病人的住院时间细节。例如，Google最近为一种叫做神经网络的软件引入了一种新的算法，该公司的新算法旨在预测住院病人的结局，如住院时间、重新入院的机会和死亡的几率。

但这并不是所有的研究数据集：人工智能工具也可以作为医疗专业人士的顾问。以IBM的沃森超级计算机为例。它在2010年推出，它结合人工智能和分析软件来回答问题，该公司表示，它已经处理了超过11.5万名患者和消费者。都柏林城市大学的计算机教授阿兰·斯米顿说，研究人员不断发布关于某些条件的新信息和突破，因此许多医生利用沃森来了解最新的发现。全国各地的医院都在使用该软件，帮助医生判断某些症状的影响，作出诊断和决策。

至于医生们对这些新工具的看法，都取决于在他们的最终权威方面，是否有改进了他们的工作。只有医疗专业人员对诊断有最终发言权，虽然我们发现临床医生实际上对这一概念感到兴奋，但在医疗保健领域，人工智能和机器学习工具有很高的门槛。虽然人为错误是将人工智能引入医疗保健的主要原因之一，但人工智能工具的一个错误可能意味着公众视线和行业本身的倒退，尤其是在潜在偏见方面。

企业家的机会

准备进军人工智能领域的企业家应该知道，预计有30%的企业将在2019年前加入人工智能，根据信息技术公司的数据，去年这一比例仅为13%。进军人工智能医疗领域可能意味着更大的增长。这是因为在现代社会，数据就是金钱。每个人一生的健康数据都能填满3亿本书，在这个行业里，有大量的机会可以让这些信息变得有意义。

同样，一些企业家正在将人工智能应用到可穿戴健康设备中，以节省消费者的时间和金钱。这些工具可以使过去需要去医院就诊的医疗保健的某些方面民主化，比如对糖尿病、帕金森病、多发性硬化症(MS)等的评估。

类似地，一些人工智能可穿戴设备允许个人与医生共享实时健康数据，一家人工智能健康公司，推出了一种ECG/EKG可穿戴设备，它承诺在更短的时间内获得更高的诊断率，还能更准确的收集诊断所需的数据，这反过来又会让医疗保险费支出减少。

在过去的十年里，医疗保健行业一直致力于医疗记录的数字化，现在的问题是管理这些海量的数据集，所以任何能使之成为可能的基础设施都会在未来几年内得到很高的需求。利用人工智能，我们可以尝试解决医疗保健和一般生命科学领域一些以前不可能解决的难题。