人工智能:ChatGPT爆火帶來思考：醫學界或將迎來與AI融合的奇點_人工智能幣圈

ChatGPT猶如一枚石子不經意地投入到人工智能行業平靜的水面，迅速在全球范圍內激起一波大浪。 

AI翻譯、AI繪畫、AI家居……如今，人工智能已經跨入各個領域，與人們的生活越來越近，這類看似無所不能的新一代人工智能，能否與醫療領域相結合，從而促進醫療行業的跨越式發展，給人類帶來福音呢？ 

微軟創始人比爾·蓋茨在不久前表示，ChatGPT等新型聊天機器人能夠不斷地進行訓練、改進并進行讀寫。因此ChatGPT等人工智能可以為閱讀和寫作提供優化，并在醫療保健和教育等領域切實提高工作效率。而醫療健康行業確實存在著一些值得注意的、長期存在的問題，包括資源不足、工作流程的低效、不公平以及患者與臨床醫生之間溝通的時間不足等問題。渴望改進的醫療行業領袖和計算機科學家對此充滿信心，他們認為人工智能在解決這些問題方面將發揮重要作用。 

實際上，人工智能早已走近醫療領域，技術研究、生物制藥、臨床診斷等多個環節都能看到人工智能的身影。醫療界早已達成共識，認為智能醫療將成為未來醫療行業的重要風向標。 

而此次ChatGPT走紅，是否代表著醫療行業和AI融合迎來了奇點？ 

Riot Blockchain二季度總收入為7290萬美元，持有6653枚BTC:金色財經報道，據上市加密礦企Riot Blockchain公布的2022年第二季度財報數據，截至2022年6月30日的三個月期間，總收入增長112%至7290萬美元，而2021年同期為3430萬美元。挖礦收入增長47%至4620萬美元。Riot Blockchain流動資產為4.964億美元，手頭現金為2.705億美元，高于2022年第一季度末的1.136億美元，以及6,653枚比特幣（未經審計）。

Riot的產量歸因于其不斷增長的礦機部署。該公司目前擁有44,720臺專用集成電路 (ASIC) BTC 礦機，哈希率為每秒4.4 exahash (EH/s)，一旦所有最近發貨的礦機完全部署，總數量將擴展到47,511臺，哈希率將達到4.9 EH/s。[2022/8/17 12:29:41]

在美國，執業醫師資格考試向來以難度大、專業性強而著稱，這建立起美國醫生群體從業的高門檻，但ChatGPT無需經過專門訓練或加強學習就能通過或接近通過這一考試。這是人工智能在臨床醫學應用方面“值得注意的一件大事”，顯示“大型語言模型可能有輔助醫學教育、甚至臨床決策的潛力”。 

同樣的，谷歌公司一款名為Med-PaLM的人工智能醫療助手“能夠向患者提供和專業全科醫生一樣好的建議”。隨著技術不斷發展，“我們可能很快會從‘谷歌醫生’或‘必應護士’那里得到醫學方面的建議”。 

HBTC Chain成功競選主網節點數量達13個:據霍比特HBTC官方消息1月05日稱，HBTC Chain主網節點投票競選上線9天，成功競選主網節點數量達13個，目前包含8個跨鏈托管節點，以及5個共識節點參加競選，包括RenrenBit、庫神、火星云礦、Jubi Labs、幣世界、miPool.one等圈內知名機構宣布參選。截止至今日18:00，HBC總投票數量為5363449.53 ，HBC總投票質押率25.55%。

HBTC Chain基于DPoS共識算法，精選優質節點作為HBTC Chain主網區塊驗證者。HBTC Chain將對競選節點進行篩選及管理，意欲參選的項目方及個人可通過HBTC Chain節點競選投票頁面進行申請操作。更多詳情請點擊原文鏈接。[2021/1/5 16:29:30]

在醫學領域，人工智能已經開始在三個層面產生影響：臨床醫生：人工智能可以幫助他們更加快速、準確的解讀圖像、醫學數據；醫療健康系統：人工智能可以改進工作流程，降低醫療潛在的錯誤；自然人：在健康管理中，人工智能可以幫助人們更好的檢測身體數據，從而改善健康狀況。   

人工智能已經走進醫療領域，智能醫學正在成為趨勢，未來將會有更多的新醫療服務模式依賴于人工智能工具。可訪問的數據、高質量計算能力，以及機器的自學習能力相結合，將會為人類生活質量的提高帶來更大可能性。 

Tellor與Chainlink達成合作:9月2日消息，低抵押借貸協議Tellor已經與預言機項目Chainlink達成合作關系。Tellor是一個開源協議，通過與用戶數據交互，根據借方在現實世界的真實信用記錄以及市場情況來計算借貸年利率，以此來降低甚至消除借貸系統中的抵押物。而整合Chainlink后，Teller將通過Chainlink獲得DAI/ETH, USDC/ETH, LINK/USD等實時價格數據。（Crypto Briefing）[2020/9/2]

醫療行業復雜程度高，涉及知識面廣，但人工智能可以在多個環節發揮作用。這主要得益于，在信息網絡條件下，越來越多的智能終端和傳感器的廣泛運用產生了大量數據，為人工智能醫學的研究和運用提供了源源不斷的養分。這不僅給醫療領域本身帶來了一場新技術革命，更促進了醫療服務模式的改變。 

當前人工智能可以在運營、預防、檢查、診斷、治療和康復等全健康管理環節，以及藥品研發、醫療器械生產等方面都有不同尋常的運用。 

在疾病預防方面，人工智能優于醫生的地方在于，在長時間盯著屏幕后，人工智能不會像人類一樣不自覺地感到厭倦。另一方面，即使在很理想的條件下，人類也可能會忽略掃描圖片中微小的癌變碎片。而人工智能則不會有這樣的擔憂，他們可以做到既精準又高效。 

利用人工智能技術，可以高效預測阿爾茲海默病風險、心血管疾病風險、癌癥風險、精神疾病等等。這些預測能夠幫助人們防控公共疫情，協助個人提升健康水平。 

動態 | 歐洲央行發布分布式賬本技術概念驗證項目EUROchain:歐洲央行在其官方網站發布分布式賬本技術概念驗證項目EUROchain的報告示例，該項目概念將基于聯盟鏈組織R3的 Corda 平臺，旨在研究如何在反洗錢規則等合規程序下平衡隱私，并使用分布式賬本技術降低交易成本。根據該報告顯示，該概念驗證項目 EUROchain 將由歐洲央行主導，在埃森哲和 R3 的支持下使用分布式分類帳技術（DLT）開發新功能。EUROchain 的主要用例將基于一種可以訪問中央銀行賬戶并可以利用央行持有的準備金庫存為用戶提供央行數字貨幣的中介機構，該種中介機構將代表其客戶處理交易。該報告同時表示，目前僅為概念驗證的簡化案例，并沒有考慮該概念原型的可拓展性。（福布斯）[2019/12/26]

實際上，目前人工智能最為成熟和廣泛運用的領域是圖像識別。最近幾年，人工智能圖像識別技術快速發展，在某些特定領域甚至已經超過人類。在視網膜圖像識別、甲狀腺超聲影像診斷、肺結節影像檢測、CT影像識別等領域，人工智能的機器讀片在時間和準確率上已經超過了部分醫生。人工智能作為輔助工具，可以節約醫生大量的時間，提高醫生的工作效率，為解決基層醫療資源不足的難題提供了新思路。 

更加不可思議的是，在診療方案的提出上，人工智能還能模擬醫生的思維和診斷的方式、習慣和依據，融合自然語言處理、認知技術、機器學習等技術，充當“人工醫生”，可以在較短時間內提供精準的診斷結果和個性化的治療方案，供醫生參考借鑒。 

動態 | 日本甲骨文公司提供Oracle Blockchain Cloud服務以支持區塊鏈網絡構建:crypto報道稱，日本甲骨文公司于18日宣布，將在國內提供Oracle Blockchain Cloud服務以便于構建區塊鏈網絡。Oracle Blockchain Cloud是一個區塊鏈平臺，不僅能支持區塊鏈網絡的構建，還可以將已經使用了的區塊鏈技術同該公司的產品Oracle Cloud Platform的各個服務進行整合。[2018/7/18]

在健康管理方面，隨著可穿戴設備和家庭健康監測設備的研發和應用，個人健康數據從過去的靜態監測變成了動態監測。人工智能可以從這些動態數據中，分析判斷個人的健康水平，并給予血糖、血壓、血脂，用藥等方面的指導。 

人工智能除了監控疾病信號外，還可以提供個性化預警，新一代人工智能甚至會進化為個體化的健康管家。 在醫療器械的 改進和生產上 ， 人工智能可以對醫療器械應用全過程 進行智 能分析，讓醫療器械的研發和使用更加符合 實際。 

綜上分析，從“經驗醫學”到“循證醫學”再到“智能醫學”，深入醫療行業全鏈條，人工智能正在促進醫療模式的改變，新技術、大數據的應用，將進一步助力人類戰勝疾病，管理健康。 

不過值得一提的是，雖然人工智能在醫學領域開展了越來越廣泛的應用，但不可否認其仍然存在局限性，包括ChatGPT在內的工具并不完美。在丁香園所開展的《關于 ChatGPT 與專業醫生在線問診能力的比較研究》中，ChatGPT與專業醫生回答情況對比，在醫學專業性上的主要差異在于：缺少對于患者病史有針對性的追問、對專業醫學名詞解釋錯誤、診療方案不全面或有誤、對患者的建議不夠具體等問題。而在服務性審核結果中，ChatGPT的表現略好，但依然存在對患者的建議不夠具體，幾次回復結果不貫通等問題。 

但我們依然相信，隨著科技與醫藥行業的融合，海量的醫療信息數據持續積累，這是民族醫療健康企業自主創新、蓬勃發展的富礦。依托于中國市場的巨大優勢，越來越多企業利用AI技術提升醫療服務效能，能夠帶來巨大的行業價值和社會價值。 

顯然，人工智能技術正在為醫療的各個方面帶來革命性的影響，并將扮演重要的角色。人們期待著醫學的發展，更先進的科學技術將叩開人類健康更高的大門。 

在國內，有一批將人工智能應用于醫療領域的高科技企業，已經逐漸成長起來。比如，專注于消化道健康領域創新醫療器械研發、生產、經營的高新技術企業安翰科技，已經可以為消化道疾病無創篩查、早期診斷、精準治療等提供全新的解決方案。 

在安翰科技投入的領域中，人工智能技術的融入為消化道疾病診斷帶來了兩個突破：一是前向應用，檢查過程中自動實時識別病灶，提示檢查人員進行重點檢查拍攝，為檢查的精準度和完整性上了一道智能保險；二是后向應用，在閱片過程中，對 醫學圖像進行精準分類，快速分離病變異常圖像，輔助醫生分析診斷。 

比如小腸疾病檢查一直是常規內鏡和放射學檢查的難點，膠囊內鏡的出現徹底改變了這一現狀。在臨床應用中，由于小腸生理結構長、病灶種類多、每例小腸膠囊內鏡檢查拍攝的圖片數量達到2萬張，產生的視頻長達8-10個小時，面對海量醫學影像，醫生如何準確快速完成閱片診斷是膠囊內鏡臨床使用的瓶頸問題。因此，迫切需要一種創新的工具和方法提高小腸膠囊內鏡的臨床檢出率和效率。 

2019年10月，《胃腸病學》（Gastroenterology）重磅刊發安翰科技人工智能輔助閱片系統的臨床應用研究成果，這是全球首次將人工智能技術應用于膠囊內鏡小腸檢查，也是在世界醫學界，中國人工智能技術在膠囊內鏡小腸檢查中應用的首次亮相，獲得該雜志主編高度評價：“開啟了小腸疾病診斷的新紀元”。 

具體來看，使用深度學習模型的膠囊內窺鏡對小腸疾病和黏膜正常改變的胃腸病專家級臨床識別，是由華中科技大學同濟醫學院附屬協和醫院侯曉華教授、藺蓉教授團隊和安翰科技的3位技術專家共同完成，安翰科技為研究提供了算法和基于深度卷積神經網絡（CNN）的AI模型以及ESView數據平臺的技術支持。 

這個研究成果，安翰科技使用卷積神經網絡（CNN）訓練了一個基于深度學習的AI模型，來區分膠囊內鏡檢查中的異常圖像和正常圖像，以協助分析評估小腸膠囊內鏡圖像。臨床研究數據集來自77家醫療中心的6970例113,426,569張膠囊圖像；在訓練階段，用1970例患者的158,235 張膠囊圖像建立模型；在驗證階段，用5000例患者的113,268,334張膠囊圖像驗證模型。 

從效果上看，人工智能輔助識別顯著提高了小腸病灶的臨床檢出率，大大提高了異常圖片識別的靈敏度。經過大樣本、多中心數據驗證：經AI輔助后，每例小腸膠囊內鏡檢查所需要的平均閱片時間由96.6分鐘大幅縮短為僅需5.9分鐘，對病灶的診斷靈敏度由76.89%提升為99.9%。 

安翰科技將人工智能技術應用于小腸病灶篩查，不僅實現了膠囊內鏡應用的智能輔助，還極大程度地改變了小腸疾病的診斷模式，具有重大的臨床和社會價值。 

2019年，美國消化內鏡學會（ASGE）GIE編委會評選出2019年度消化內鏡領域十大進展，AI輔助診斷創新研究成果以評委全票通過的優勢，獲評榜單第二名。編委會表示：“該系統是人工智能作為顛覆性技術的非凡示范，將膠囊內窺鏡檢查提升到一個新的水平。” 

我國陸續發布了多條全國性政策和醫療人工智能專項政策并上升為國家戰略，中國人工智能醫療行業發展有望進一步提速。將人工智能與醫生智慧、臨床經驗有機結合，將幫助中國患者從健康科普、就醫決策到醫療服務等方面，建立起完整的一站式健康管理服務，并為醫療機構和醫療從業者提供定制化“數智”解決方案。 

期待在不久的將來，更多的人工智能創新成果可以應用于醫學，有效的助力醫療機構降本增效，提升診療水平，更好的服務患者，提升全人類的福祉。 

來源：元宇宙之心

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