本文摘要：人工智能在医疗领域以求很快应用于和发展的关键，实质上在于医疗大数据的累积和数据库的发展。

人工智能在医疗领域以求很快应用于和发展的关键，实质上在于医疗大数据的累积和数据库的发展。而这些数据并某种程度产生于医学影像的取得或者医院临床的信息载入，还可以在人们的日常生活中随时随地产生。因此，未来的医疗大数据实质上是在人们对自身展开日常身体健康管理的过程中产生和集中于一起的。

在此基础上，通过人工智能的算法，人们不仅可以对个人的健康状况展开精准简化的做到，还可以通过大数据做到传染性和季节性疾病的发展状况，从而作出适当的应付措施。从或许上谈，这也许是人工智能与人类日常生活融合尤为紧密的一个领域，可以为人类获取高质量、智能化与日常化的医疗护理服务。

从目前的整体发展情况来看，相结合大数据和算法技术，人工智能在身体健康管理领域的发展主要集中于在以下六个方面。第一，大数据与流感预测。

早在2008年，谷歌就早已发售了流感预测的服务，通过检测用户在谷歌上的搜寻内容就可以有效地跟踪流感愈演愈烈的迹象。例如，“头痛感冒”“恶心”和“咳嗽”等关键词的搜寻次数在某一区域内日常大约为每日20万次，当某一时间段这些关键词的搜寻次数急遽下降到60万至80万时，谷歌服务器就不会辨别必需对疫情展开预判和警戒。谷歌还不会通过分析用户的电子邮件，并将用户的搜寻情况与之关联，从而更为准确地研判出这类疫情的再次发生。此外，谷歌基线研究项目（GoogleBaselineStudy）期望创建一个可观的人类身体健康数据库，找到几乎身体健康的人类基因模型。

根据这个数据库，只要找到用户的身体健康数据与模型有进出，谷歌就不会警告用户有可能经常出现的身体健康问题，使其展开防治。谷歌身体健康（GoogleFit）平台研发了一系列可穿着设备，还包括衣服、鞋子、手环、眼镜等。

这些产品都在大大搜集海量的生物统计数据并与谷歌基线研究融合一起，以获取更为强劲的应用于。不难看出，融合大数据和互联网技术，我们可以对某些传染性疾病展开更为及时、精确的监控和防治，并在创建一些数据库、智能分析模型后，使得这些活动更加便利和很快。

第二，机器学习与血糖管理。2015年11月，《细胞》（Cell）杂志公开发表的一篇文章阐述了机器学习应用于营养学的积极意义。

该研究团队首先对800名志愿者展开标准化饮食试验，收集了他们的血样、粪便，搜集了血糖、肠道菌群等多项数据，并用于调查问卷等形式搜集饮食、磨练以及睡眠中数据。研究者找到，即便食用某种程度的食物，有所不同人仍然不会产生具备相当大差异的反应。因此，以往通过直观经验而得出结论的一般性的饮食摄取建议，往往都是无法与每个人极致给定的。接着，研究者研发了一套“机器学习”算法，通过分析自学人们的肠道菌群特征与餐后血糖水平之间的关联，从而尝试对标准化食品展开血糖影响预测。

经过800名志愿者的数据“训练”之后，这套机器学习算法所创建起的预测模型，在新的一批志愿者身上获得了有效地检验。此后，研究团队更进一步检验了机器学习能否展开身体健康饮食指导。

他们对新的一组志愿者展开分组，使其分别使用机器学习算法得出的膳食建议，以及医生与营养专家的建议。其中膳食建议也分成了一周的“身体健康饮食”与一周的“不身体健康饮食”两种。

通过精细较为，他们找到机器学习算法得出了更加精准的营养学建议，需要更佳地掌控餐后血糖水平，传统的专家建议则稍逊一筹。不难看出，机器学习的起到在这一研究中获得了充份的反映，在精准营养学上，人工智能可以协助用户展开准确的辅助分析，从而使用户作出更加适合的自由选择。第三，数据库技术与身体健康要素监测。

坐落于都柏林的Nuritas生物科技公司是一家将人工智能与分子生物学结合的初创公司，该公司通过创建食品数据库来辨识肽（食品类产品中的某些分子）否可以作为食物的补足或新的成分。通过机器学习的运用，Nuritas可以为食品生产企业获取数据挖掘服务，还计划未来发售面向消费者的个性化营养方案制订产品。在中国，人工智能生物科技初创公司碳云智能（iCarbonX）也在专门从事涉及的研发。

该公司企图创建一个身体健康大数据平台，该平台最后可以利用人工智能技术对这些数据加以处置，协助人们展开身体健康管理。不难看出，无论是食品数据库还是身体健康大数据平台，都目的通过大数据与人工智能技术来对人体的身体健康要素展开监测、记录，并通过对这些记录和数据的分析得出结论更为精确和有效地的身体健康管理计划。第四，身体健康管理与生活品质提高。随着人们生活水平的大大提高，对于自身身体健康的严格管理将沦为很多人的日常表达意见。

如果需要搜集到每个人的各方面的身体健康数据，以这些数据为基础，通过人工智能的算法，对身体健康的日常管理就有可能精彩构建。非常一批科技公司正在专门从事涉及的研究。

美国的Welltok公司就是其中的一家。该公司的核心产品是CaféWell身体健康管理优化平台（CaféWellHealthOptimizationPlatform）。该产品的一个核心理念是，医疗身体健康服务并不是只有病人才必须，普通人也必须时刻注目和确保自身的身体健康。通过技术开发和服务扩展，CaféWell平台可以帮助医疗保险商和人口身体健康管理者引领并鼓舞用户提高身体健康，并且可以针对个人获取准确的身体健康服务。

IBM公司也投资了WellTok，并将其研发的Watson平台带入CaféWell，利用Watson的人工智能理解能力来解读简单的人类语言，对海量数据展开较慢的运算，从而为用户获取身体健康管理、慢性病完全恢复和身体健康食谱等方面的指导。当然，与CaféWell类似于的其他技术平台和服务也在投放研发应用于，如前所述，这种趋势源于人们对自身身体健康的更高市场需求在医疗服务之外也必须身体健康服务作为补足。第五，人脸识别与情绪分析。

坐落于圣地亚哥的初创企业Emotient致力于通过面部表情分析来判断人的情绪。Emotient源于加利福尼亚大学的“机器感官实验室”（MachinePerceptionLab），其最后目的是打造出一套“无所不在”的人类情感分析系统。Emotient利用摄像头来捕猎、记录面部肌肉运动，并利用其人工智能计算出来模型来分析面部表情，可以在数秒内理解出有面部表情所代表的意义。

这种技术的应用领域只不过很普遍，当其被用作医疗领域，可以借此辨别病人的感觉。目前，Emotient早已需要分辨出有喜乐、哀伤、气愤、吃惊等基础表情，还需要分析出有一些更加微小和简单的表情，比如情绪以及失望。2016年1月，苹果公司宣告并购了这家人工智能技术公司，这在或许上也说明了这项技术的发展潜力。

第六，医学分析与人类寿命的预测。人们对身体健康的推崇，实质上就是为了执着更长且更加有品质的寿命。如果需要对于自身的寿命有精确的预期，人们也许需要更佳地对待自身的生活。

当然，这也有可能造成一些消极的后果。但是，对于医生而言，如果需要做到病人的寿命预期，之后可以更佳地确认适当的化疗方案。

目前，澳大利亚的科学家早已开始利用人工智能分析医学影像来预测人的健康状况和寿命。他们用于机器学习算法分析了资料库中48名60岁以上成人胸部的CT扫瞄图像。

通过分析这些图像数据，人工智能的算法预测了这些志愿者在五年内丧生的概率。通过与实际情况展开对比，这一算法预测的准确率相似70％，与医学专家的预测准确率非常。

当然，目前由于研究样本较较少，人工智能算法预测的准确率还没多达人类专家。但是，人工智能的发展依赖数据样本的不断扩大，如果减少所分析的患者数量和临床的部位数，就可以取得更加准确的预测亲率，从而协助医生尽快临床并展开化疗。

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