肿瘤期刊数据库（肿瘤学杂志官网）

随着AI深度学习在医学上的应用，人类的医疗过程可能会发生巨大的变化，从而消除疾病导致的死亡。

1、肿瘤期刊数据库，AI医疗如何颠覆传统医疗？

疾病依然存在，但改善措施发展迅速

即使在数字时代，疾病仍然是全国乃至全世界的主要死亡原因之一，排名第一的是心脏病，癌症紧随其后。

不管你信不信，其实这是进步的标志。 通过比较，我们可以发现1900年美国人死亡的疾病，今天是可以治愈的，包括呼吸系统疾病(肺炎、肺结核、流感)和胃肠道感染)、霍乱和疟疾。 简单来说，现在的“文明疾病”不再是西班牙流感(1918年至1919年全世界约有10亿人感染，2500万至4000万人死亡)和鼠疫这样的细菌性大爆发。 现在的许多疾病来源于久坐的生活和其他现代生活习惯。

人们倾向于直线思考，但由于合作措施和技术领域的飞跃发展，技术进步往往呈现出指数效应。 随着世界经济的繁荣发展，这种模式推广到其他国家。 心脏病和中风取代了以前的传染性疾病，如下呼吸道感染和腹泻。 很明显，一个国家的发展越来越富裕，它们的基础设施也得到了加强，疾病带来的威胁也发生了变化。 现在，他们的人口可能不再受卫生条件引起的相关疾病的影响，但会受到与富裕社会相关的负面结果。

这也让人思考一个有趣的问题：我们最终真的能摆脱疾病吗？ 还是我们摆脱了一个死亡的原因，出现另一个新的原因？

计算机促进医学发展

这也让我们看到了计算机这个下一个里程碑。 虽然计算机早就用于医学领域(20世纪60年代，早期的计算机用于追踪血液来源的疾病)，但最新的发展成果可能会给医学领域带来革命性的变化。 最有希望的发展成果之一是机器学习，这有望有助于结束人类疾病时代。

关于医学领域机器学习的可能性，我们现在抓住的只是表面。 现在机器学习程序是医生的补充，软件筛选和解释大量数据，诊断患者问题，从他们的历史病历中提取并制作患者概况，无缝预测患者未来的状况。 考虑到医学研究所生成的海量数据(2003年，某医疗保健网络运营商预计审核所有现有随机试验数据大约需要30年)，计算机在分析和汇总患者数据方面非常有前景。

深度学习

机器学习的功能只会越来越多。 研究者现在正在就机器学习的变体、深度学习领域进行实验。 “深度学习”程序由分层算法组成，可将一个层次的输入内容传输到下一个层次，并针对每个后续层次处理这些信息。 有了这个复杂的系统，深度学习可以轻松识别模式，进行高级程序，比之前在普通机器学习程序中看到的还要高。

如果有这个处理能力，也许可以数到解除疾病的那天。 Nvidia是一家以生产图形处理器而闻名的公司，不太可能成为深度学习的领导者。 但是，正如开发人员指出的那样，由于GPU的特性，Nvidia成为了深度学习的理想选择。 与具有8个内核的典型计算机芯片(CPU )相比，GPU具有数千个内核，因此可以更轻松地执行复杂的程序。 由于这种意外的交叉效应，Nvidia目前将其深度学习专业知识应用于医学领域。 其中包括识别与神经障碍相关的遗传因素并使用算法预测患者的健康状况(并且不断地从错误和成功中学习)。

因为其中蕴藏着适应性和自主性的品质，这是深度学习在医学领域的最大优势。 深度学习算法可以像人一样，利用知识不断进化。 实际上，有研究表明，在很多应用中，深度学习可以超越人的能力。 在医学影像领域，深度学习曾经可以完成只有人类专家才能完成的自动化任务，但其错误率却低得多。 事实上，一些深度学习团队开始使用他们的程序从患者的图像中分类皮肤癌细胞。 这说明了深度学习算法的能力。

深度学习领域的尖端、前瞻性机构正在试图颠覆我们的疾病模式。 例如，微软的生物计算实验室提供了各种令人兴奋的程序。 其中最戏剧性的程序可能是模拟生物系统和预测结果的能力。 在机器学习、数学和生物学的交叉领域，微软实验室希望将来能够通过编程掌握和控制细胞的行为以扭转疾病。

这些只是冰山的一角。 在美国南加州大学michelsoncenterforconvergentbioscience，像Fei Sha博士这样的AI专家将机器学习应用于健康和生物科学，以找出癌症等疾病的遗传原因，开发高效准确的治疗方法来治愈这些疾病。

未来就在现在

计算机科学目前正在以人们无法预测的变革着医学健康领域。 技术已经深刻改变了人类的生活，随着智能机器的出现，人体与计算机的边界比以前更加模糊。 其影响可以说是不同寻常的。

文章来源：《中国肿瘤》 网址: http://www.zgzlzzs.cn/zonghexinwen/2022/1213/2229.html