一、在疾病医疗领域，AI早已惊喜不断

　　在诊断乳腺癌方面，专家们经过30个小时的分析，竟然不如谷歌AI准确。

▲你能从这张切片中，找到哪些是肿瘤，哪些是正常组织，哪些是看起来很像肿瘤的正常组织吗？（图片来源：谷歌）

　　谷歌和Verily公司的科学家开发的乳腺癌病理AI诊断系统，和专家比赛分析130张病理切片，人类病理学家，在花了30个小时仔细分析后，结果准确率是73.3%。AI系统则实现了88.5%的准确率，完胜人类。

　　AI再登Nature封面：诊断皮肤癌，准确度堪比专家。

　　▲图片来源：Nature

　　斯坦福大学的研究人员通过大量训练，使计算机学会分析皮肤图片并诊断疾病。在学习了129,450张皮肤病变图片后，AI系统和 21名执业医师进行皮肤癌诊断比赛。比赛的结果是计算机的准确率和人类医生差不多，有时候还胜过人类医生。

　　丁香园和湘雅二院合作皮肤AI辅助诊断系统，在红斑狼疮的诊断中，准确率达超过了85%。

▲红斑狼疮人工智能辅助诊断模型

　　依图公司在浙江省人民医院进行肺小节识别尝试。AI系统生成的文字诊断报告90%被采纳。

▲肺癌影像智能辅助诊断系统

　　二、AI在疾病医疗领域的进展对医疗美容的启示

　　AI的目标是通过学习完成本来只有人才能完成的工作。对于可以数据化、结构化、标准化的医疗信息判断，是可以用人工智能来完成的。所以目前应用比较好的也是影像、病理和皮肤科。

　　医疗美容的诊断基本在体表，并且有人体美学设计的成分，这不正是AI的用武之地呢？

　　AI可以让医美专家自我复制

　　一方面中国的医美机构数量多过医生，有经验的资深专家更是缺乏。另外一方面，顶级医美专家受限于时间精力和地域，能够服务的求美者有限。AI为复制专家能力，提供了可能。

　　专家训练AI系统，提供技术指导，把自己的知识产权固化到AI系统中，在诊断，方案上对年轻医生进行指导，实现技术的部份复制。

　　AI提升医护效率

　　目前在医美行业采用的各种系统，普遍存在录入效率低、功能呆滞的问题，对求美者体验提升不足；录入效率低，导致医护人员不愿意录入，或录入质量低下。没有高质量的数字病历，所有的信息化应用都是水中捞月。AI的语音智能录入，可望改善这个弊端。北京协和医院已经有科大讯飞和云之声两家公司落地了智能语音录入系统，据说可以有效节省超过38%的时间。医生从简单重复劳动中解放出来，有更充分的时间和求美者沟通确认方案，安抚术后不适，可以大大提高患者满意度和重复消费。

　　AI实现良性精准营销

　　在营销领域，AI是一把双刃剑。已经有伪AI的APP，通过似是而非的皮肤检测A，诱导求美者购买各种效果不明确的化妆品。

　　良性的营销是针对求美者的需要，服务方正好能够满足，是医美需求和服务能力的精确匹配和高效撮合。通过对求美者分级、分类、分阶段，对医生的擅长、评价、履历、论文的大数据分析，AI可以实现二者的智能匹配。这种良性的匹配，大幅度降低营销成本，使行业回归良性医疗。

　　作者：李滨 杨文罡  来源：丽格李滨