在陝西省西安市舉辦的世界人工智能專題討論會上來自班加羅爾的數據學家 Nikhil S Narayan的論文《用於 AI 鑑別診斷的連體貝葉斯網絡》，提出了一種可以提高 AI 診斷準確度的新方法。Narayan 表示，他們的算法在準確度上比人工進行的疾病鑑別診斷高出了40%，比傳統的 AI 診斷方法高出了10%。
小編提示一下：鑑別診斷是指排除具有相似症狀或病症的其它疾病、進行準確診斷的過程。
Narayan 的論文並沒有像最近中國專家在 Nature Medicine（《自然醫學》）雜誌上發表的一項研究那樣引起軒然大波，後者使用了130多萬名患者的電子醫療記錄中的近1.01億個數據點，發現 AI 系統在診斷常見的兒童疾病方面比一些醫生還準確。儘管如此，Narayan 的這篇文章仍然標誌著一股新潮流來到印度，而在樂觀主義者看來，這股潮流有望為印度超負荷運轉的醫療系統減輕負擔。
論文的第三作者班加羅爾醫療創業公司 mFine 的首席技術官 Ajit Narayanan 表示“現在，我們的系統能診斷1200種疾病，準確率超過了85%。”
mFine 首席技術官 Ajit Narayanan｜圖片來源：FactoryDaily
mFine 的聯合創始人 Ashutosh Lavania表示“我們希望最終能夠在合作醫院和醫生的數量上進行無限擴張。在不久的將來，我們希望將醫生的效率提高3-4倍，這樣他們就能服務更多的病人。”
mFine 的聯合創始人 Ashutosh Lavania｜圖片來源：FactorDaily
去年，FactorDaily 報道了 mFine 在將病例移交給醫生之前會使用機器人與患者交流並收集基本的患者信息和症狀，從而節省了時間，使更多的患者得以就診。現在，mFine 正致力於將 AI 應用於診斷，較之前的醫患互動更進一步。
“我們正在努力讓我們的虛擬醫生能‘聽’能‘看’。” Narayanan 說，他曾任 Myntra 的首席技術官。
mFine 首席執行官兼聯合創始人 Prasad Kompalli | 圖片來源：FactorDaily
解讀患者的檢驗報告和其他醫學影像對醫生為患者做出進一步診斷很重要。“如果用戶對著電話咳嗽，我們要能夠使用機器學習算法來判斷是否是上呼吸道感染。” Narayanan 表示，“對於兒科醫生來說，那就得聽孩子的哭聲了，要能通過聽哭聲來辨別病症。” mFine 的虛擬醫生現在還能讀取血液測試的結果。
mFine 戰略部和醫生團隊領導 Raja Indana | 圖片來源：Factor Daily
mFine 以外還有很多家使用 AI 進行醫療服務的公司。包括在一些診斷系統和治療程序中嵌入人工智能、機器學習功能。但這些僅限於試點項目和高端醫院，目前還未在醫療行業中廣泛使用，但是人工智能走進醫療行業，這是一個好的開端，相信在不就的將來，技術成熟以後，將會為我們提供更大的健康保障。
小編認為對於人口超過13億而醫生又嚴重短缺的印度來說，人工智能很可能會成為這個國家不可或缺的工具。印度每年只能培養大約5萬名醫生，這個數字遠遠無法滿足印度對醫生的最低需求。如果按世衛組織（WHO）建議的最低醫患比例1:1000計算，到2030年印度將需要230萬名醫生。有至少十多家醫療創業公司進行了一些早期的市場實驗，為推動印度醫療行業的發展和減輕印度醫療系統的負擔探索答案。期待人工智能+醫療技術更加完善。
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