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人工智能用来提高健康服务的效率和自动化程度。人工智能技术的发展在过去备受质疑，然后如今我们发现大数据技术正在推进人工智能的进程，在医疗健康领域也是如此。不妨随动脉网一起看看以下几个推进中的人工智能应用。

分析患者行为，制定个性化肿瘤治疗方案

例如，两位乳腺癌患者可能会得到相同的治疗方案，但其实两者的身体情况可能完全不同。

其中一个可能是马拉松长跑者，另外一个是喜欢安静的读书的人；一个可能是吸烟者，另一个也许是个注重养生的人；一个可能都60多岁了，另一个也就刚刚40。这样的情况在我们身边是常见的。

所以考虑到方方面面的不同，这两位患者需要两种不同的治疗方案。

而对于科学家和医生来说，难度在于掌握特定患者的个人信息。重要的关键信息常常淹没于大量的数据当中，医生根本没有时间（可能要一年）在茫茫信息中筛选出他们想要的。

于是许多研究者想方设法利用人工智能的方式来跨越这个难度。

比如，卡耐基梅隆大学和匹兹堡大学的科学家，正在用人工智能从电子病历、诊断影像、处方、基因组资料、保险记录，甚至是可穿戴设备的数据中挑选出有用信息，为特殊疾病和特殊人群设立医疗保健方案。

研究者们利用大数据来创建特定的医疗方案、控制传染病，并寻找致命性疾病的治疗方法。

现在遇到的最大问题就是，系统并不智能。 卡耐基梅隆大学机器学习系的教授Eric Xing说道。 存储在系统中的数据基本上是死数据，而机器学习和人工智能可以把有用的信息从海量数据中分离出来。你可以这样理解，就像是有一个人工的大脑在代替一个 死 的存储系统在工作。

他表示，卡耐基梅隆大学和匹兹堡大学正在与匹兹堡大学医学中心合作一个 匹兹堡健康数据联盟 的项目。医疗中心在接下来的6年中，会每年资助研究者1000~2000万美元用于这项研究。

科学家正在用从医疗中心获得的健康数据（剔除了患者身份信息），来研究如何能够更快速有效的分析大数据，去创造一个与健康医疗相关的技术和服务，能针对不同患者更好的做诊断、治疗和沟通。

每个患者都是不同的个体。 Xing补充道， 一个非常简单的观点，比如说乳腺癌应该用药物A或者B来治疗。但是由于生活方式、生活环境和其他相关健康因素的独特性，使得每个人都是一个不同的独立个体。而人工智能不单单是从一位医生那里提取信息，而是来自大量有经验的医生，这样，它就能从不同患者那里梳理出有共性的信息。

此外，人工智能软件工作效率远远高于人脑，能够更快速的找到数据的模式和相似性，帮助医生和科学家发现最关键的信息。

举例来说，一名50岁的糖尿病患者，生活方式很积极，某一种治疗方法可能对他很有效果。那么医生就可以用同一种治疗方法，来医治其他患有相同特性的糖尿病患者。

Xing表示，他们的团队就正在研究一款App，可以为用户提供一些健康生活建议，规避一些疾病。此款App可能会在一年内上线。

Philip Lehman，卡耐基梅隆大学计算机科学副院长告诉笔者，这款App应用了人工智能，可以告诉人们什么时候该去看医生，咨询什么样的医生以及怎样保持身体健康。

比如，现在大家一般会通过手机来搜索， 我怎么到某个地方 。 Lehman在采访中表示。 其实，你把它搬到医疗上是一样的。 我怎么做才能感觉好点或者活的久一点 ？

Lehman和Xing希望，从App到机器学习工具和服务，他们都能延展出不同产品的原型，在未来的5-6年内，开发出十几个新产品。

这方面比较出名的公司，是获得IBM投资的Welltok，它借助IBM的 沃森 超级电脑，来构建通过个性化活动与用户沟通的愿景。其App Cafewell Concierge利用沃森系统的自然语言处理能力，来更好的了解用户的需求，平衡对用户的激励和警告，以此达到预期目标来回馈用户。

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