医务人员的人工智能学习之路：先来个故事梗概！
“ 在未来，不懂AI的医生可能不会跟上时代！”
什么是人工智能？
AI ArtificialIntelligence 人工智能作为一个成熟而强有力的工具已经发展了数十年且在很多行业开花结果。尽管很多人对AI进行了很多夸大其词的宣传，但是其对数据的可训练能力，随着越来越强大快速的硬件设备升级，以及相关算法与工具的成熟都形成了更加实用的预测模型，这些都给医疗系统，医疗机构以及医务人员带来了真实的可以计量的影响。在AI的框架下面，machine learning（机器学习）正在成为先进医学技术的关键组成部分，总之通过AI加强的流程与过程，具有速度、成本、容量、质量以及一致性特点，所以医学界的领袖以及各级医疗机构的管理层都开始深度思考如何利用AI来解放医护人员的生产力，在未来AI一定会深度的改变医疗的底层结构，从现在开始不学习AI框架知识（我们医护也了解不了细节）可能真的不再是合格的医生了！
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什么是人工智能？
根据Oxford EnglishDictionary（牛津英语词典），AI（人工智能）的定义是，AI is the theory and development of computer systems able to performtasks normally requiring human intelligence.（人工智能是一整套理论以及计算机系统的发展，使其能够完成正常需要人类智能才能完成的日常任务。）Machine Learning机器学习是AI非常相关的子领域，这是一系列的技术集成从而允许计算机无需精确地编程就可以完成一些列任务。其核心能力是，机器学习的算法来识别数据的模式，然后进一步创造模型来预测或者分类具体的结果。通过一些列的进步与整合，已经建立的人工智能系统使用机器学习的技术可以迅速的扩增其能力范围，在广泛的任务类型中超越人类的决策能力。
什么是人工智能？
人工智能AI在医学领域可以分为狭义的AI与广义的AI两种，狭义的AI只是去解决被严格定义的具体任务，比如在X光片中寻找诊断肺炎的证据，超出这个范围狭义的AI就失去了灵性。而广义的AI其智能非常具有弹性，可以理解病例中的上下文语义，迅速适应新的问题与环境，并能够在其它的医学亚专业领域进行知识的实践与运用。目前我们看到的AI进展大多局限于狭义的AI，但是广义的AI也不是完全没有进展。
机器学习非常Nice!
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为什么AI如此重要，又如何在医疗行业进行运用呢？
相比较于人类的决策过程，AI系统在速度、费用、范围能力、质量以及一致性上具有很强的优势。AI与其说是替代人类，不如说是加强人们的能力，替代那些重复简单的工作释放人类处理复杂问题的能力与效率，而且AI可以不知疲倦的处理规模巨大与复杂的数据，并同时持续的监控操作过程。AI最大优势在于拥有评估巨量信息的能力，所以我们可以说AI算法可以超越人类的知识专家，也可以说AI可以让不是专家的普通人拥有专家级的知识。但是我们要知道AI是有边际范围的，只要超过了这个范围就超越了他们的能力，所以尽管拥有震撼世界的能力，AI也必须与人们一起工作才可以所向披靡。
人工智能在医疗行业的运用！
其实AI特别是狭义AI在医疗行业的运用已经非常成熟了，比如决定员工的能力分级，工作优先清单等等已经非常的普及了。我们来举个例子，例如Mercy Hospital Fort Smith（史密斯堡仁慈医院）与AI企业Qventus一起进行了机器学习算法的运用，来改善急诊科患者流，其具体的做法就是预测急诊科运营的各种实时瓶颈，以及何时急诊科会出现运力的严重不足。Qventus会将预测的实时数据发送给医疗团队帮助他们启动各种应对的措施，最终减少LWBS（left without being seen）（没被发现就错过了的问题）发生的比率，而从入门到见医生的时间也从整个医疗照护时间的30%减少到了20%。随着AI技术的不断成熟以及风险的不断减少，其应用的范围也越来越广泛，比如药物剂量、影像学检查结果解读、以及远程患者监护等等。
人工智能医学领域的具体运用场景
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AI在未来会如何影响医务人员与IT界领袖？
尽管AI是技术的进步但是AI想要取得成功就必须更多的考虑人以及事物处理的过程，尽管IT专家是AI行业的中流砥柱，但是其他行业的专家才是能够使得AI成功落地的关键，特别是类似医疗行业这种与人息息相关的行业。为了让事情变的更顺利，减少挫折，IT专家与医学专家必须共同考虑下面诸多方面。
人工智能是真正的第N次技术革命！
首先要将AI技术与自身的发展策略紧密结合，清晰的定义未来的结果及收益机制。第二，要充分考虑终端用户的体验，为此提供一线医疗服务的员工要参与到整个流程的设计，你可能需要不断的调整工作流程，监督整个过程的表现，然后进行测试并最终展开。第三，要确保适当的管理及监控的到位，确保系统的功能得以实现，并随时准备好备用方案（当AI系统失效时）。第四，时刻关注技术上最新的进展与进步，医务人员及IT人员应当时刻了解市场上有什么新的技术已经就绪。第五，让自身的数据平台足够成熟，以全面支持AI技术，好的AI模式必须有足够优秀的数据来支持，获得高质量、良好管理的数据才是医疗行业可持续发展的真正资源。
人工智能就在脚下！
最后笔者请诸位医疗行业的大咖们想想下面几个问题？也许这就是未来的答案！
本院是否有足够优质的数据及人才来开展AI技术应用？
本院是应该自己投资AI技术还是花钱找供应商呢？
本院是否有基于数据的决策文化？医务人员是否准备好了去接受冲击及不得不接受的真相？
去掉人工才接近智能！