AI技術突飛猛進，會迎來一輪顛覆性變革，不過技術驅動的新社會，對世界來說充滿各種挑戰，但技術創新能為各行業帶來重大變革，其中醫療領域，伴隨機器人技術日益成熟，已經走進各大醫院手術室，高精密的外科手術人類利用操控機器人提高手續效率。

同時，用於醫療機器人逐漸受到全球關注，到2021年市場規模有望高達200億美元，而達芬奇手術機器人在醫學領域卻聲名顯赫，全球手術量超500萬例。當然手術並非機器人獨立完成，需要人類醫生進行操作控制，但達芬奇機器人無疑是醫療手術明星級機器人，佔據全球手術機器人絕大部分市場，推動市值直線上漲，截至現在市值為676億美元。

機器人在各醫院大顯身手的時代來臨，例如STAR機器人其切割比專業外科醫生更精確，並且對周圍肌肉傷害更少。還有擁有四個手臂的達文西XI機器人為一位41歲的病人進行了全盆腔摘除手術，手術創口只有5釐米，當然整個手術由兩名外科醫生操控。

伴隨技術發展，在手術檯上能看到會看到越來越多的機器人，或許在不久機器人在沒有人類醫生操控下，可以獨立操作手術，外科手術也進入一個全新的時代，機器人懸壺濟世時代也有望到來。

醫療機器人在國內醫療領域的發展應該講還處在發展的前夜。首先，全世界在這方面也是處於大多處於研發階段，少數投入實際應用。在中國還只有少量的三甲醫院開始使用。這是因為醫療機器人直接用於人體醫療事關人的生命，世界各國都是十分小心的批准它在人體使用。他需要大量資金投入，長時間研發，充分的安全和療效的驗證。所以他與醫療領域幾十個外科學科，幾千種需要外科治療的疾病相比，還遠遠滿足不了醫療需要。達芬奇機器人在中國也只是少數北上廣大型醫院在少量疾病上使用。從我搜集掌握的資訊，國家藥品監督管理局批准了我們中國產醫療機器人有神經外輔助導航機器人，骨科醫療機器人以及醫用服務機器人。這樣幾個類別的手術機器人。而正在研發醫療機器人非常多。有腔鏡手術機器人，有微創機器人，有導航機器人，有康復機器人，有注射機器人，有護理機器人，有檢驗機器人，有服務問診機器人。有骨科手術機器人，有介入手術機器人。等等達十幾種至多。中國的醫療機器人，正在與世界發達先進國家同步開展科研。再過七八年，醫療機器人將大量出現在醫療的各個領域。為人民的生命健康做出貢獻。讓我們期待中國醫療機器人美好明天。

自動閱片寫報告，AI輔助診斷讓醫生患者都受益

閱片是影像科醫生的一項常規工作內容，需要非常專業的知識，但同時也是一項機械、繁瑣的工作。醫生需要對影像資料進行分析對比，然後書寫診斷意見或進一步檢查的建議，重複的工作無形中佔用了大量的時間，降低了醫療效率。醫生疲憊不堪，病人也因為排長隊而叫苦不迭。

面對這種情況，計算機和醫學領域的研究人員都在考慮：如果能夠讓“全能”的人工智慧幫助醫生閱片，自動診斷寫報告，豈不是能節省大量的時間，讓醫生和病人都受益？

目前已經出現了不少AI自動診斷的成果，不僅能做出準確的判斷，還比人類更快：“啄醫生”——便捷高效的閱片機器人：

啄醫生”——由四萬餘塊260核晶片組成的“超級計算機”，將超算技術與人工智慧結合，學習了10萬多套肺片，在短時間內，迅速達到了有15年臨床經驗的影像科醫生的閱片水平。

CheXNeXt——基於神經網路的X光診斷演算法：

去年年底，吳恩達的斯坦福團隊釋出了一個基於深度神經網路CheXNeXt的X光診斷演算法，該演算法可以自動診斷14種疾病。在其中10種疾病的診斷上，AI的表現與放射科醫生旗鼓相當，還有一種疾病的診斷效果甚至超過了人類。並且，這個AI診斷演算法的診斷速度是人類的160倍！

吳恩達團隊還針對這個演算法開發了一個名為XRay4All的手機應用，只要給胸片拍個照，AI就能夠自動診斷。

VISPI——生成閱片報告的自動醫學影象解釋系統：

計算機輔助醫學影象視覺感知和解釋（ computeraided medical image visual perception and interpretation）這項研究一直在進行中。但是，由於缺少經過註釋的影象報告樣本和能夠充分提取並利用區域性特徵的生成模型，尤其是缺少能夠提取相關聯的語義特徵的生成模型，之前嘗試過的種種方法得到的效果總是不盡如人意。

不過，在經過不斷地創新和實驗後，最近一個叫做VISPI的自動醫學影象解釋系統，首次嘗試了利用疾病定位來生成X射線影象報告，在疾病分類、定位和報告生成方面都取得了不錯的效果：

VISPI生成的報告草稿：有穩定的輕度心臟肥大，無明顯的肺血管充血。主動脈彎曲穩定，無急性肺實變，無大量積液及氣胸。

VISPI首先預測並將疾病定位為語義特徵，然後生成報告。下圖是VISPI的工作流程：

VISPI首先透過對胸部疾病進行分類和定位來註釋X光影象（a），然後生成相應的語句，構建整個報告（b）。其中，c顯示了用於生成報告的Attentive LSTM的結構（Attentive LSTM基於編碼器-解碼器結構）。

具體步驟如下：

VISPI的分類模組以一個121層的密集卷積神經網路（DenseNet）為基礎，將最後的全連線層替換為一個維度為M的新層（M指疾病的數量）。應用Grad-Gams（Gradient-weighted Class Activation Mapping，梯度加權類啟用對映）對疾病進行熱圖定位。如果在X光片中未發現活動性胸廓疾病，則根據綠色虛線框中所示的原始X光片，由Attentive LSTM直接生成報告。否則（如紅色虛線框所示），裁剪出一個帶有區域性疾病的子影象，生成異常描述，而原始的X光片則用來生成報告中的正常描述。

分別用一個正常的胸片和一個出現“心臟肥大（Cardiomegaly）”症狀的胸片來測試一下VISPI系統的表現：

上圖展示了兩個胸片的診斷報告。第一行顯示了一張正常的胸片，第二張是一個“心臟肥大”的病例（第二行胸片熱圖紅色邊界框中的區域）。

針對每張胸片，分別提供一份醫生書寫的報告和一份VISPI系統自動生成的報告。

正常病例：

醫生書寫的報告內容：the heart size and cardiomediastinal silhouette are within normal limits.pulmonary vasculature appears normal.There is no focal air space consolidation.no pleural effusion or pneumothorax.（心臟大小和心臟縱向輪廓在正常範圍內。肺血管系統正常。沒有局灶性氣囊鞏固。沒有胸腔積液或氣胸。）VISPI自動生成的報告草稿：the cardiomediastinal silhouette and pulmonary vasculature are within normal limits in size. the lungs are clear of focal airspace disease pneumothorax of pleural effusion.there are no acute bony findings.no acute cardiopulmonary findings.（心臟縱隔輪廓和肺血管系統的大小在正常範圍內。 肺部沒有局灶性空氣病胸腔積液氣胸。沒有急性骨性表現。沒有急性心肺表現。）

“心臟肥大”病例：

醫生書寫的報告內容：mild cardiomegaly. mild unfolding of the thoractic aorta.no focal air space opacity.no pleural effusion or pneumothorax.visualized osseous structures are unremarkable in appearance.otherwise no acute cardiopulmonary abormalities.（輕度心臟擴大。胸主動脈輕度張開，無局灶性氣隙混濁，無胸腔積液或氣胸，可見骨結構外觀無明顯改變，無急性心肺衰竭。）VISPI自動生成的報告草稿：mild cardiomegaly.there is no focal consolidation.no pleural effusion or pneumothorax.there is no focal air space consolidation.no pleural effusion or pneumothorax.degenerative changes of the thoracic spine.no acute cardiopulmonary abnormality.（輕度心臟腫大，無局灶性實變，無胸腔積液、氣胸，無局灶性氣隙實變，無胸腔積液、氣胸，胸椎退行性改變，無急性心肺異常。）

對比醫生書寫的診斷報告和VISPI自動生成的報告，可以看出，VISPI醫療解釋系統能夠準確地診斷胸部疾病，並生成語義準確，結構良好的診斷報告。

AI在醫療診斷領域出色的表現吸引了越來越多的目光，武漢同濟醫院在2016年就上線試用了AI-DR輔助診斷技術。短短5個多月，使用AI-DR技術共診斷X線片8093張。在測試實際病人X線片的過程中，AI-DR於160例病例中發現了兩例醫生診斷中遺漏的病灶。

人工智慧對大資料出色的學習能力，讓它可以獲得比人類更豐富的經驗。更重要的是，機器不會遺忘，也不會疲勞。在目前醫療資源緊缺的情況下，AI將能夠把醫生從專業但重複的繁重工作中解脫出來，更專注地攻克醫療難題；患者也將能獲得更及時的訊息。AI輔助診斷的未來非常值得期待！