手術、影像和藥物研發！AI在醫療領域已經樣樣精通？
醫療領域，我們對機器人技術并不陌生。機器人輔助手術變得越來越普遍。許多培訓項目開始包括機器人和虛擬現實場景，為學生提供實踐訓練，同時又不讓患者面臨風險。
隨著醫療機器人技術的進步，其中有三個醫療領域比其他領域更突出：外科手術、醫學影像和藥物研發。機器人技術是如何開始對這些實踐產生影響的呢？他們又將如何進行改進變得更完善呢？
機器人輔助外科手術
1985年，記錄了首例機器人輔助手術，庫卡機器人何服電機維修，www.tka.net.cn，當時它被用于神經外科手術活檢。這導致了機器人技術應用于許多類似的手術之中，其中包括腹腔鏡手術和傳統手術。直到2000年，當達芬奇手術系統出現時，FDA（美國食品與藥物管理局）才批準了機器人手術工具的使用。
機器人輔助手術市場預計將穩步發展至2023年，并有可能進一步擴大。唯一可能阻礙發展的是設備的成本。最初的投資可能會阻礙小公司購買必要的設備。
醫學影像
醫學影像成功的關鍵不是設備本身，而是能夠解釋圖像中的信息。醫學圖像是醫學領域中信息最密集的部分，它能揭示的信息比基本的外觀檢查所能揭露的更多。
機器人技術，更確切地說，像IBM?Watson這樣的人工智能程序可以更有效、更準確地解釋這些圖像。通過讓人工智能或基本的機器學習程序研究醫學圖像，研究人員可以找到比以往任何時候都更為準確的診斷方法。
藥物研發
藥物研發是一個漫長且乏味的過程，需要多年的測試和評估。人工智能、機器學習和預測算法可以幫助加速這個系統。
想象一下，如果研究人員能夠往電腦里輸入他們想要制造的藥物，以及他們想要治療的那種癥狀，然后就讓電腦自己進行接下來的工作。有了機器人技術，這種設想某天將會成為現實。
這并不是一個完美的解決方案這些系統需要大量的數據才能開始做出決策或預測。通過將數據輸入到這些程序可以訪問的云盤中，研究人員就可以為建立一個功能數據庫邁出第一步。
這些人工智能程序的另一個好處是，它們可能會發現人類無法想到的某些聯系。人們可以實現這一飛躍，但可能性要低得多，而且如果真的發生的話，還需要更長的時間。簡而言之，我們無法處理計算機能夠處理的海量數據。
所以，工業機器人維修，在這個領域中并不是機器人搶走我們的工作。
事實上，恰恰相反。我們希望機器人成為常用的工具，可以幫助改善病人的護理和手術結果。
一位人類外科醫生可能有直覺判斷能力，但他們永遠不會擁有一雙機械手臂所能提供的穩定性，或者是機器學習算法的數據處理能力。如果我們允許這些智能工具進入醫學領域，那么這些工具可能會改變我們看待醫學的方式。