醫療的發展關係著人們的健康狀況，關係到整個社會的發展。

社會發展至今，各種疾病層出不窮，當年難以解決的醫療難題，如今大多都得到了解決。

但是也出現了很多新的疾病，非典、甲流、禽流感等等，這些新型病毒在不斷的變異侵襲著人類的健康。

前些年，醫療工作者也在不斷地對病毒進行研究，但是很多時候都是病毒出現了好長一段時間才能制定出相應的治療方案或者說是疫苗預防。

但是，現在我們正處於一個人數字化時代，無論是疾病爆發的時間還是病毒的變異演變都可以透過大資料來有一個預測。真正的讓人們在病毒或者疾病面前有備無患。

當然了，這只是我們的理想，大資料解決的問題更多的在醫療疾病或者病毒的預防。而真正解決病人病痛的是人工智慧的應用，人工智慧+醫療可以整體的提高醫療水平。

可以說是人工智慧讓醫療變得更簡單，對於一些疑難雜症的處理將會有一套整體的解決方案。同時，這些醫療解決方案將具有可複製性，也就是說能夠將醫療行業的整體水平提高到一個檔次。

題主問到如何推進醫療的進化，其實就是在疾病的預防和治療以及醫療整體水平提高上起到的作用。

患者說呼吸困難，甚至連休息時也是如此，此外還久咳不愈，腳踝腫脹，終日疲憊不堪。醫生意識到這些病情很像心臟病的症狀，於是要求患者進行心臟超音波檢查。檢查結果顯示，患者的心肌有問題，因此需要進行更加精確的診斷——患者是患了心肌症還是心包炎？

這兩種疾病區分起來非常棘手。為了做出正確的診斷，心臟科醫生需要依靠經驗和大量的心臟超音波檢查資料。但即便將訓練和技術相結合，結果還是非常複雜。技能嫻熟、經驗豐富的心臟病專家做出的診斷結果的準確率為75%，其他醫師的準確率則不到50%，比擲硬幣好不了多少。

幸運的是，新技術已經出現，可以幫助醫生做出正確的判斷。

研究團隊在英特爾®Saffron™人工智慧系統中，載入了一名縮窄性心包炎患者的資料和一名心肌症患者的資料。資料量非常大：在心臟的6個位置進行了90項測量，單次心跳測量20次，每名患者每次心跳共測量10000個屬性。

“以前，在這類診斷中，你必須知道要查詢什麼，然後集中精力研究少數幾個屬性，但在此過程中，會出現個人偏見。新的革命性技術可以基於每次心跳的全部10000個屬性進行判斷，從而提高診斷準確率。心臟病的診斷容不得半點馬虎，只有這樣才能帶來最好的結果。”英特爾® Saffron™人工智慧事業部副Quattroporte兼總經理Gayle Sheppard說道。

研究人員採用的是聯想記憶人工智慧，透過模擬人腦的工作方式來揭示相似度模式。這些解決方案旨在幫助人們處理高度複雜的任務，所需的學習資料也比傳統解決方案少；而且可以實時學習和適應，無需預設規則和引數，並且能以更快的速度生成洞察。

人工智慧不但實現了超過90%的準確率，並且其學習曲線也比其他機器學習方法短。在獲取了三分之一的患者資料後，準確率就達到了上述水平。

試驗的成功有望為醫師帶來一種極有價值的診斷工具，既能提高患者的健康水平，又能降低醫療服務機構的成本。

“人工智慧對醫療行業的最大貢獻是促進患者體驗的均衡，為醫師和患者帶來更多的經驗和智慧，”Sheppard 說，“如果你能獲取世界上的所有知識和全世界醫師的所有經驗，並將其提供給世界任何地方的任何醫師，結果會怎樣？”

人工智慧正在變革每個行業，但它在醫療行業中發揮的作用將非常深遠。