醫療事關人身安全，要求極高，容錯率極低，因此，知識壁壘和技術壁壘都很高。過去，AI系統更多的是服務於終端，輔助醫生診斷、決策。但是，醫療很複雜，直接切入終端問題很多。未來十年，AI+醫療會碰撞出怎樣的火花，AI對醫療產業、醫護人員、患者等會產生怎樣的影響？
對此，北京智源人工智能研究院聯合AI Time聯合，特別邀請了首都醫科大學附屬北京同仁醫院神經內科主任兼醫院中心實驗室主任王佳偉；商湯科技研究院副院長、集團副總裁，兼任上海交通大學清源研究院副院長張少霆；清華大學創新領軍工程博士、智譜AI CTO張鵬；予果生物科技（北京）有限公司創始人及CEO夏涵；AI Time負責人何芸，共同推出了“人工智能是醫療的下一個十年嗎？” 特別論壇。
2020年，新冠病毒突然而至，醫療機構成爲戰疫的前沿陣地，醫護人員成爲治病救命的無畏戰士，AI成爲疫情預警、病情診斷的神兵利器。AI與醫療兩個與我們息息相關的領域以意想不到的方式緊密結合。那麼，大數據、AI對疫情期間的醫療檢測等方面的作用有多大？未來還需要在哪些方面提升？
新冠疫情是百年不遇的重大公共衛生事件，堪比1918年西班牙大流感，但與之又有諸多不同。王佳偉主任首先提出了自己對新冠疫情的看法，並列舉、分析了疫情發生以後國內外諸多模型的優劣勢和特點，重點介紹了約翰·霍普金斯大學提出的模型的特點，認爲AI對研判感染性疾病非常有價值，能夠對感染人羣情況分析、疾病溯源提供很大的幫助。並重點強調：只有基於臨牀病人、基於流行病學的真實情況、數據，才能建立可靠的模型。
在新冠疫情期間，AI技術響應速度快、介入的力度大，幫助推出了CT輔助診斷系統、個人自我診斷系統，並幫助醫生快速熟悉了新冠的特點，瞭解和掌握了診斷和篩查標準，提升了診斷的信心。但是，張少霆指出新冠期間也暴露出來了數據來源各異、標註水平不一、對隱私保護不健全的問題，以後可以針對相應問題進行有針對性地改進，迭代並部署模型，以預警疫情，提升診療效率。
其實，早在2008年，就出現了谷歌流感趨勢，對當時的醫學界、公共衛生界產生了很大的震動。張鵬據此提出了用數據、AI技術輔助醫療體系、公共衛生體系的思路。
AI對醫務工作者的價值？
近年來，AI不斷進化，專家通過病歷數據庫中的海量數據不斷訓練AI，讓它學習診斷各種疾病。那麼，以後病人能否在家一鍵診斷？醫療工作者能否遠程診療？AI如何取得病人和醫生的信任？
一鍵診斷、居家診療是目標，有着廣泛的價值。王佳偉主任首先表達了自己對未來AI診療系統的期盼，並指出這其中的巨大價值。但是，實現這種效果存在很多困難與挑戰：（1）海量數據的處理存在困難，需要AI技術人員與醫生一起發現、抓取特徵數據。（2）要特別重視隱私和倫理問題。未來，AI在某些方面會超過人腦，但是基本不可能取代人。
目前，很多醫務工作者已經接觸過AI系統，介紹、推廣AI系統的阻力大幅較少，要想讓醫生相信AI的結果，張少霆認爲可以從三個方面入手：（1）AI技術人員要和醫生一起開發產品；（2）要在第三方監管機構的監督下去做；（3）需要保障數據安全、注意可解釋性。
醫學是一個比較複雜的情況，涉及各方面的內容。張鵬通過網絡支付的例子指出安全問題是核心問題，相比於支付涉及的財產安全，醫療涉及的人身安全問題更嚴肅、更重要。AI+醫療不僅是一個技術問題，更是一個社會學問題。因此，在滿足需求的過程中，路程還很漫長，需要解決的問題還很多。
AI會給醫療產業帶來什麼變化？
隨着AI技術的發展，未來抓取醫療AI所需數據的難點在哪裏？數據量大小如何？如何保護數據安全？如何合理利用基因、蛋白質、代謝等多組學信息提高診斷準確率和效率？如何保證算法公平性，讓算法具備可解釋性？AI將如何改變新藥研發的理論與實踐？
新冠爆發以來，新藥研發人員利用根據特定靶點，對很多新藥進行了篩選和驗證。面對AI藥物篩選與臨牀實際應用的距離越來越短，王佳偉主任表達了自己的樂觀看法。
目前，清華大學已經有學生在利用計算機模擬藥物分子反應（AI Time的B站賬戶中有相關的分享視頻，歡迎大家觀看、點評），從而降低藥物篩選的成本、縮短篩選的的時間。張鵬通過介紹真實醫生學習、成長的過程指出了小樣本學習甚至零樣本學習的價值，並介紹了數據的價值。AI診斷涉及的倫理問題很複雜，目前提供輔助診療的系統在技術上不存在困難，但是最終的診斷還需要醫生來出具。
AI醫療產品涵蓋的領域衆多，張少霆根據領域的不同，指出了不同產品的監管要求不一致，面臨的挑戰也不一樣。如果產品最終目標是用到醫生給病人下診斷書的階段，產品的需求會更加複雜，需要平衡數據安全、數據量等內容。產品在設計之初就需要努力避免醫療糾紛，考慮監管要求。新藥研發領域更多的的B端需求，要平衡需求和風險，最終實現降本增效的效果。
AI+醫療，未來的機會在哪裏？
今天，我們看到了AI的實際落地。未來十年，AI在輔助診斷、輔助治療、新藥研發 、醫療數據挖掘、智能健康管理、醫療保險等領域會如何發展？
未來十年，AI+醫療有很多機遇和挑戰，王佳偉主任通過用AI技術治療失明患者的典型例子介紹了AI給醫療領域帶來的新思路與新方式。此外，很多技術已經發展了很久，這些技術轉變成民用值得我們期待，我們也應該能在不遠的未來看到。
上述每一個領域的都是很有前途的領域，張少霆表達了自己的樂觀態度，並指出醫療領域的不同的板塊應該不是完全割裂開來的，它們互相聯動很可能帶來新的機會。
對於未來十年，張鵬建議我們應該思考AI能不能幫助我們找到目前無法治療的疾病（如癌症）的病因，能不能提出治療手段，從而惠及醫療工作者、惠及普通人、惠及整個社會。
認知智能是計算機科學的一個分支科學，是智能科學發展的高級階段，它以人類認知體系爲基礎，以模仿人類核心能力爲目標，以信息的理解、存儲、應用爲研究方向，以感知信息的深度理解和自然語言信息的深度理解爲突破口，以跨學科理論體系爲指導，從而形成的新一代理論、技術及應用系統的技術科學。 認知智能的核心研究範疇包括：1.宇宙、信息、大腦三者關係；2.人類大腦結構、功能、機制；3.哲學體系、文科體系、理科體系；4.認知融通、智慧融通、雙腦(人腦和電腦)融通等核心體系。 認知智能四步走：1.認知宇宙世界。支撐理論體系有三體（宇宙、信息、大腦）論、易道論、存在論、本體論、認知論、融智學、HNC 等理論體系；2.清楚人腦結構、功能、機制。支撐學科有腦科學、心理學、邏輯學、情感學、生物學、化學等學科。3.清楚信息內涵規律規則。支撐學科有符號學、語言學、認知語言學、形式語言學等學科。4.系統落地能力。支撐學科有計算機科學、數學等學科。
接口申請官網地址：www.weilaitec.com
接口地址(例子)：
http://a239p06512.zicp.vip/Web/BuAppJava.bujqrex?apikey="+apikey+"&msg="+msg+"&ip="+ip
用戶端消息內容。
String msg ="你在幹嘛呀？";
apikey參數。這個apikey就是網站上申請的APIKEY
apikey ="";
//客戶端ip,最終用戶端的唯一標識（可以是用戶端的IP,或者手機設備號，或者微信號或者，qq號碼等能證明身份的唯一標識就可以）
String ip ="";
//這裏一定要encode轉換編碼。轉成GBK。
msg = URLEncoder.encode(msg, "GBK");
三個參數全部小寫
msg參數就是傳輸過去的對話內容。
msg參數要編碼成gbk，不然會亂碼。
接口具體代碼：
package ai.nlp.jiekou.test;
import java.io.ByteArrayOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.io.UnsupportedEncodingException;
import java.net.HttpURLConnection;
import java.net.URL;
import java.net.URLEncoder;
import ai.nlp.util.changliang.ChangLiangZi;
public class ApiTest {
/**
* Get請求，獲得返回數據
* @param urlStr
* @return
*/
private static String opUrl(String urlStr)
{
URL url = null;
HttpURLConnection conn = null;
InputStream is = null;
ByteArrayOutputStream baos = null;
try
{
url = new URL(urlStr);
conn = (HttpURLConnection) url.openConnection();
conn.setReadTimeout(5 * 10000);
conn.setConnectTimeout(5 * 10000);
conn.setRequestMethod("POST");
if (conn.getResponseCode() == 200)
{
is = conn.getInputStream();
baos = new ByteArrayOutputStream();
int len = -1;
byte[] buf = new byte[128];
while ((len = is.read(buf)) != -1)
{
baos.write(buf, 0, len);
}
baos.flush();
String result = baos.toString();
return result;
} else
{
throw new Exception("服務器連接錯誤！");
}
} catch (Exception e)
{
e.printStackTrace();
} finally
{
try
{
if (is != null)
is.close();
} catch (IOException e)
{
e.printStackTrace();
}
try
{
if (baos != null)
baos.close();
} catch (IOException e)
{
e.printStackTrace();
}
conn.disconnect();
}
return ChangLiangZi.WU;
}
public static void main(String args []){
//三個參數全部小寫
//msg參數就是傳輸過去的對話內容。
//msg參數要編碼成gbk，不然會亂碼。
String msg ="你在幹嘛呀？";
//apikey參數。
String apikey ="UTNJK34THXK010T566ZI39VES50BLRBE8R66H5R3FOAO84J3BV";
//客戶端ip,最終用戶端的唯一標識（可以是用戶端的IP,或者手機設備號，或者微信號或者，qq號碼等能證明身份的唯一標識就可以）
String ip ="127.0.0.1";
//這裏一定要encode轉換編碼。轉成GBK。
try
{
msg = URLEncoder.encode(msg, "GBK");
} catch (UnsupportedEncodingException e)
{
e.printStackTrace();
}
System.out.println(opUrl("http://a239p06512.zicp.vip/Web/BuAppJava.bujqrex?apikey="+apikey+"&msg="+msg+"&ip="+ip));
}
}