原创《看病先工智能》：本文是一篇关于看病论文范文，可作为相关选题参考,和写作参考文献。
我们都遇到过这种情况,身体只是有些小毛病,在网上查找自己的症状所对应的疾病,搜索结果发现自己很有可能得了某种罕见病,极度恐惧之下希望自己立马能到医院挂号看医生.
不过,在英国全民免费医疗系统下,从病人预约到见到医生之间的等待时间平均为两周,很多情况下,大费周章地看上门诊医生最后诊断下来却没什么事.如果有办法能在手机上获得专业的、的医疗咨询就好了,来自伦敦的创业公司Babylon Health就实现了这一 点.
在Babylon Health的App上,用户可以输入自己的症状,免费获得医疗咨询,还可以通过支付5英镑（约合44元人民币）的月费,或是单次支付25英镑的诊断费,获得和专业门诊医生视频通话咨询的机会.
Babylon Health是由Ali Parsa在2014年创立的.Parsa并没有医药方面的专业背景,而是学工程出身,不过在Babylon Health之前,他还创立了英国私立连锁医院Circle,这段经营医院的经历让他意识到,大多数人的医疗需求并不能通过医院解决.“全球有半数的人口几乎无法获得任何医疗救助,但他们都有手机.我想我可以在已经非常普及的手机设备上,为全球多数的人口,解决他们最需要的、最常面对的医疗问题.”Parsa对《第一财经周刊》说.
取名Babylon部分是出于曾是伊朗难民的Parsa对自己祖先波斯文化的致敬,此外,两千多年前巴比伦的一项传统,也与Babylon Health今天所倡导的医疗惊人的相似—巴比伦的市民生病了,会站在一个特别的展台上,其他经过的市民就会向他提供治疗的建议,这种非常原始的P2P医疗服务,使得巴比伦成为当时全球人均寿命最长的国家.
2017年11月,Babylon Health与覆盖英国的全民医疗保障機构NHS正式达成合作,用户可以在Babylon Health的App上预约NHS门诊,在两小时之内就能与一名门诊医生视频对话.用户用自己的医疗*注册之后,Babylon Health同时能收集到用户所有的病历记录,方便医生快速诊断.目前这项服务已经在伦敦推出.
对于普通医生来说,像Babylon Health这样的应用也让他们有机会赚取些额外的收入,目前Babylon Health上的注册医生超过100人.除了Babylon Health以外,还有不少创业者都开始尝试把医疗服务带到线上.Push Doctor称自己拥有欧洲最大的线上医生网络,总共注册了7000名医生,不过它并不提供线上诊断服务,仅仅是将病患与医生通过手机App连接起来.另一家创业公司GPDQ则是让病患可以通过手机App预约医生上门服务,等待时间需要90分钟.
也有人担心这些新兴创业公司的出现会对传统医疗服务造成冲击.“传统医疗体系原本就面临着医疗资源短缺的问题,这些公司利用市场的力量来决定医疗资源分配而不是根据病人需要.为这些公司工作的医生或许可以获得更多的收入,但对病人来讲却是不公平的.如果你身体没什么毛病,偶尔要看病,愿意花钱让自己排在队伍前面,这没有问题.但如果你有长期的慢性病,或是多种复杂的护理需要,就不太合适了.”英国一名门诊医生Margaret McCartney对《第一财经周刊》说.
正因为此,Parsa不仅仅满足于利用App来实现医疗资源的优化分配,他的终极目标是让人工智能在线上实时完成诊断.他相信,人工智能才是解决全球医疗资源短缺的最佳办法.
去年6月,Babylon的人工智能和一名急诊高级护士以及牛津大学毕业的初级医生之间举办了一场挑战赛,裁判员伦敦大学学院的教授Irwin Nazareth公布的结果显示,Babylon的人工智能在诊断准确率和速度上都显示出了持续的优势—人工智能的准确率为92%,护士的准确率为77%,医生的准确率为82%；人工智能的诊断速度平均为1分7秒,护士的诊断速度为2分27秒,医生的诊断速度为3分12秒.
这项测试结果很快引起了不少顶级投资人的注意.已被Google收购的知名人工智能公司DeepMind的创始人Demis Hassabis和Mustafa Suleyman不仅投资了Babylon Health,并且担任起公司的咨询顾问.在BBC评选的能改变世界的科学与技术创新中,Babylon Health也位列前十.>> 经营医院的经历让Ali Parsa意识到,大多数人的医疗需求并不能通过医院解决.
在英国,每八个人中就有一人被误诊,每个月有上千人因为一些可以避免的过失而死 亡.
2017年4月,Babylon Health获得了6000万美元的新一轮融资,这笔资金将主要用于人工智能技术的研发,优化人工智能的确诊能力,使这款医疗App能发挥比仅仅是分配医护资源更大的作用.加上在这之前Babylon Health所融得的2500万美元,英国《金融时报》估计它的估值超过2亿美元.
“教机器成为医生的手段其实和教人类是类似的,我们不光给机器输入大量的历史数据,还会告诉它规则是怎样的.通常培养一名医生要花7年的时间,我们现在已经成立了4年了.”Parsa说.
Parsa表示,Babylon Health已经完成了医学内容的最大知识图表,并且优化了针对医疗的深度学习技术.在人类已知的大约1万种疾病中,人工智能已经能确诊其中的80%.Parsa的目标是成为医药界的Google,他认为很快人工智能就将在诊断和预测疾病上比人类更有优势.
“机器不会生气,不会因为有20个人在排队等待而感到很有压力.机器可以诊断的数量是人工的上万倍,而每一次诊断它都会继续学习,它的学习速度和学习能力是人类不可比的,所以从长远来看,它的诊断准确率一定会高于人类,即便是专家医生或许也比不上人工智能.某个专科一年内发布的研究论文数量可以达到上万,哪个专家能有时间读完全部?但机器可以.”Parsa说.
看病论文参考资料：
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