根據(jù)調(diào)研機(jī)構(gòu)MarketsandMarkets公司的調(diào)查報(bào)告，預(yù)計(jì)到2025年，以醫(yī)療保健領(lǐng)域?yàn)橹攸c(diǎn)的人工智能市場將增長50％。

以下是五個主要趨勢：

（1） 2018年，全球醫(yī)療市場的人工智能市場規(guī)模為21億美元。

（2）預(yù)計(jì)到2025年，全球醫(yī)療市場的人工智能市場規(guī)模將增長到361億美元，在預(yù)測期內(nèi)復(fù)合年增長率為50．2％。

（3）機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)計(jì)將占據(jù)市場的最大份額，其次是自然語言處理。

（4）驅(qū)動因素越來越大，數(shù)據(jù)集也越來越復(fù)雜，越來越需要降低日益增加的醫(yī)療成本、提高計(jì)算能力、降低硬件成本。

（5）面臨的挑戰(zhàn)是醫(yī)療從業(yè)者不愿意采用基于人工智能的技術(shù)，缺乏熟練的勞動力，以及對軟件的監(jiān)管指南不明確。

醫(yī)療保健行業(yè)的首席人工智能官

醫(yī)療保健行業(yè)的高級管理人員增加了新成員：首席人工智能官。而Anna Goldenberg博士就是一位首席人工智能官。她于今年1月在多倫多的兒童醫(yī)院擔(dān)任生物醫(yī)學(xué)信息學(xué)和人工智能主管。

Goldenberg在接受加拿大《環(huán)球郵報(bào)》采訪時說：“作為一名計(jì)算機(jī)科學(xué)家，我成為機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能領(lǐng)域的研究人員，我現(xiàn)在感覺可以在醫(yī)療保健方面做出巨大的改變。這需要一些時間，但我認(rèn)為越來越接近了�！�

事實(shí)上，人工智能正在為醫(yī)療保健行業(yè)提供動力。Goldenberg的職位的部分資金來自一位多倫多的企業(yè)家的175萬美元捐款，他剛出生的孩子在這家兒童醫(yī)院接受了手術(shù)。而這位企業(yè)家創(chuàng)辦了一家合資公司，該公司開發(fā)了一個軟件平臺，將自動駕駛汽車與智能基礎(chǔ)設(shè)施連接起來，去年這家公司被出售給了福特汽車公司。該職位的其余部分資金來自由醫(yī)院籌款基金，使捐款總額達(dá)到350萬美元。

Goldenberg擁有數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)的碩士學(xué)位和博士學(xué)位，目前擔(dān)任多倫多大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)副教授，并在該醫(yī)院擔(dān)任高級科學(xué)家。她的研究重點(diǎn)是利用機(jī)器學(xué)習(xí)來繪制人類疾病異質(zhì)性，并使用患者數(shù)據(jù)和人工智能預(yù)測心臟驟停等疾病。

人工智能贏得第一個同行評審點(diǎn)

有關(guān)人工智能的首次回顧性研究于去年8月發(fā)表在“柳葉刀腫瘤學(xué)”網(wǎng)站上。該研究旨在開發(fā)一種評分，以預(yù)先確定癌癥治療的反應(yīng)者，并提高治療的療效和成本比。

同行評審的這種挖掘確定了人工智能可以處理醫(yī)學(xué)圖像以提取生物和臨床信息。這意味著醫(yī)生很快就可以使用成像來識別身體任何部位的腫瘤生物學(xué)特征，而無需進(jìn)行活組織檢查。如果團(tuán)隊(duì)沒有證明其可行性，那么該技術(shù)聽起來就像是科幻小說中的技術(shù)一樣。

研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了一種分析CT圖像的算法。圖像數(shù)據(jù)與“放射特征”相結(jié)合，定義腫瘤淋巴細(xì)胞浸潤水平，并為患者免疫治療的療效提供預(yù)測評分。對500名患者進(jìn)行了放射性特征的采集、開發(fā)和驗(yàn)證。研究小組發(fā)現(xiàn)，在3個月和6個月時免疫治療有效的患者放射評分較高，總體存活率較高的患者放射評分也較高。

建立人工智能‘道德機(jī)器＇

在這個充滿智能的時代，需要有一個新的中心，其新的使命是激勵和影響關(guān)于人工智能道德的公共政策和法規(guī)，并建立“有道德的機(jī)器”。安大略省圭爾夫大學(xué)成立了促進(jìn)負(fù)責(zé)任和道德人工智能中心（CARE－AI），致力于確保技術(shù)使人們受益，最大限度地減少傷害，并保持技術(shù)的人性化。

該中心匯集了90名大學(xué)研究人員和學(xué)者，他們計(jì)劃分析人工智能的人文和社會方面，并研究人類和動物健康、環(huán)境科學(xué)、農(nóng)業(yè)食品和生物經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的學(xué)習(xí)算法、人機(jī)界面、數(shù)據(jù)分析、傳感器和機(jī)器人等方法。在這些問題中，他們將探討人工智能成為具有情感和意識的實(shí)體的潛力，以及當(dāng)智能機(jī)器開始自己設(shè)計(jì)時，人類和人工智能將會有哪些相互作用。