什么是人工智能，为什么它重要？

人工智能、机器学习和深度学习是我们开始在所有行业听到的流行词-包括医学。虽然所有这些术语都是指人工智能，但它们并不都是一回事。思考人工智能与机器学习和深度学习之间的关系最简单的方法就是把它们看作是一群俄罗斯的筑巢娃娃。在娃娃堆的中心是深入学习，其次是机器学习，最后和最大的外娃娃是AI。简单地说，人工智能是计算机系统对人类智能的模拟。人工智能的概念从20世纪50年代初就已经出现，但在过去的十年里却得到了迅速的发展。人工智能允许机器执行通常需要人类智能的任务，如视觉感知、语音识别和决策。

机器学习使用算法来分析数据，从中学习，并最终做出决策、确定和预测。简而言之，机器学习是指计算机在没有特定编程的情况下通过复杂的模式识别进行实际的进化和“学习”。有了机器学习，当计算机暴露于新的数据时，它实际上能够修改“自身”。机器学习是一种强大的工具，可以应用在许多医疗环境中，以减少错误并最大限度地提高预测(或诊断)的准确性。

深度学习是机器学习的一个子集(因此是堆栈中最小的娃娃)。在深度学习算法中，采用人工神经网络进行模式识别、聚类和数据分类。深度学习将输入映射到输出，并找到相关性。这正是医生在为某一特定疾病做出治疗决定时所做的事情。此外，深度学习依赖于“强化中心”，其中机器能够真正获得一个复杂的目标或目标(例如做出正确的诊断或选择正确的治疗)。最终，在深度学习中，机器会学习“延迟满足”的概念，并能够将即时行动与几周到几个月后可能实现的结果联系起来。

人工智能如何影响医学？

正如你可能想象的那样，这些工具在医学上的应用是无限的，最终可能通过模式识别和早期诊断和干预，为慢性疾病带来更好的治疗和治疗。人工智能和类似技术可以加速疾病的诊断和早期发现。通过移动设备进行实时决策和与患者接触的能力可能会带来更好的结果。最终，在智能手机和其他移动设备上使用配备人工智能的医疗应用程序和工具，可以通过消除对昂贵的专家和治疗的需求(通过早期检测和干预)，为医疗系统节省大量成本。艾未未将使我们在发病初期就能及时发现非常严重的疾病，并将预防许多常见的并发症，这些并发症都会导致医疗成本的上升。

最终，人工智能将使个性化医疗-个人健康数据的使用与预测分析-更容易为所有患者所接受。个性化医学将允许处方更好的治疗，以满足个人的生物学。与其将一个人的治疗建立在整个人群的基础上，个性化的医学(这可以通过人工智能提供便利)将使你的治疗建立在你自己的遗传基础上。

人工智能已经在医学上得到了应用：从摄像机可以诊断眼睛底部与糖尿病相关记录，从您的电话到自动远程跟踪植入的心脏起搏器和植入式除颤器和其他心脏设备，人工智能已经对日常患者的生活产生了影响。

我们需要从FDA得到什么，才能在医学上推进人工智能的发展？

FDA的审批过程可能是艰巨的-它通常是昂贵的、乏味的和耗时的.治疗通常会因审批程序的制定而延迟.

例如，在过去，每当一个医疗设备被批准，软件更新或更改时，必须进行另一个FDA批准过程。这些过时的审批程序可能会导致数月的延误，许多病人可能会因FDA的规定而感到不便。虽然FDA正在通过奥巴马时代的21世纪，但在简化审批程序方面取得了长足的进步。圣“世纪保健法”，在解决人工智能等新技术方面几乎没有做过什么工作。

戈特利布在他最近的演讲中对人工智能的支持给了我希望，该机构将继续接受新的创新，这些创新可能会改变医疗服务的提供方式。FDA已经建立了一个“孵化器”来开发新的数字卫生技术，Gottlieb承诺采取更多的行动来促进人工智能在医学上的应用。我们必须继续要求fda简化人工智能相关设备的审批程序，并与企业家、研究人员和计算机科学家合作，将这些急需的技术带给今天的患者。