大數據分析與人工智慧，被稱作是「第四次工業革命」；如今，人工智慧應用在健康照護上，透過深度學習系統可解讀各種影像報告，功能如同放射科及病理科醫師，未來可能成為「資訊科醫師」，研究刊登於《美國醫學會期刊》。

人工智慧自動診斷骨折

矽谷Enlitic科技公司，將健康與帶有骨折診斷的X光影像，匯入人工智慧系統資料庫，透過深度學習（deep learning）的自學方式，不需透過工程師輸入診斷條件，即可自動標出骨骼上的裂痕，有如放射科醫師一樣，看越多影像報告、解讀越正確。

辨識電腦斷層、心臟超音波影像

IBM人工智慧的原型華生（Watson），則可辨識電腦斷層影像中的肺栓塞，以及偵測心臟超音波中胸壁動態的異常，自從收購醫療相關企業Merge，已經能夠瀏覽300億張影像，同樣擁有放射專科醫師的診斷能力。

人工智慧系統　適合解讀複雜影像

放射科醫師的功能在於解讀醫療影像，而病理科醫師的工作是從病理切片等影像中找出病癥，兩個專科醫師的共同特質都是解讀影像。目前放射科醫師處置一名多處創傷的病患，需要解讀4000張全顯影像（pan scan），而人工智慧系統更適合堵截類似的複雜影像，

資訊專科醫師　確保人工智慧診斷結果

未來，兩個專科結合成為「資訊專科」後，工作內容會從「解讀影像」轉變為「管理人工智慧解讀影像後產生的臨床資訊」。資訊專科醫師在轉譯人工智慧的資料，能夠建議進一步的臨床處置；在管理人工智慧時，醫師也能確保影像品質，讓人工智慧不致於發生過多偽陽性或偽陰性的結果。

透過人工智慧　改善醫事人力不足

資訊科醫師雖然不再需要花更多時間辨識病理特徵，但需學習統計相關的概念、理解醫學資訊的演進等，透過人工智慧的醫療服務，也能幫助醫療資源匱乏、醫事人力相對不足的地區。

本文授權轉載自 健康醫療網