马上，人工智能将在健康生活领域全面爆发

说到 人工智能 （AI），目前被炒得最热的似乎都是些高大上的应用，譬如无人驾驶，譬如AlphaGo下围棋等等，然而，实实在在立马给你实惠的应用曝光度并不高。然而，科幻小说和神话中的世界确实正在成为现实——作为一个现代人，不管你搬家、旅行，还是在外卖APP上点一杯热咖啡，都离不开人工智能，那么人工智能哪些领域和我们息息相关呢？

人工智能（AI）和疾病检测及预警

看病难是困扰我国居民的一个很大的问题，主要原因在于医院和专家医生高度集中化，去年新乡医学院管理学院院长孟勇教授发布了对6766名农村居民、2983名城乡医生、4400名患者进行的调研报告，基层医生能力不足是阻碍基层医疗正常运转的主要因素，医疗机构的不平衡导致了病人生病愿意去大的医院。

医疗是一个需要经验的行业，需要经过十年甚至更久时间经验的积累，但是医生和护士的增长速度却远远不能覆盖中国上百万的医疗机构，做为拟人的智能基于深度学习的人工智能的成熟，让无数人看到人工智能应用到疾病的检测和预警上面，并且如今已经取得了巨大的成就，比如根据疾病症状和病历诊断疾病的Watson，基于医学影像识别疾病的Airdoc。

根据症状检测疾病：在AlphaGo之前有一个在象棋场横扫无敌的系统深蓝，深蓝的成功让其制造商IBM见识到计算机的神奇，于是下决心将人工智能应用到医疗领域，在2011年深蓝的升级版Watson问世，并且开始了长达4年的医学知识和病历的学习历程。去年8月， Watson在短短十分钟内分析了数千个基因突变，最终确诊一位60岁的日本女性，患有一种非常罕见的白血病，并提供了适当的治疗方案，而几个月前她曾被医院误诊。在疾病预警方面， Watson与美国药店CVS合作，CVS向Watson开放海量患者行为信息，包括临床数据、购药数据和保险数据等，Watson对用户行为和相关指标进行分析，可以有效对疾病预警和转归评测。

根据医学影像检测疾病：随着科技的发展，通过医学影像寻找病灶并且诊断疾病已经一种常见的检测疾病的方法，在2012年之前，计算机视觉领域落后于自然语义和语音，所以在医学影像上并没有深入的研究，但是在Hinton 教授采用了一种新的称为"丢弃" (Dropout) 的算法. 避免了过度拟合，这让基于深度学习的计算机视觉发生了质变，因此让人工智能识别医学影像从而检测疾病成为可能，国内人工 智能医疗 团队Airdoc在第一时间掌握了深度学习图像识别能力之后，便决心通过深度学习改变医疗领域，辅助人类医生控制、检测、治疗疾病，比如糖尿病性视网膜病变的检测和诊断上，Airdoc已与最好的眼科医院合作，并训练出效果良好的模型，可以在80ms内识别病检测和诊断眼底照片，通过和人类医生一轮轮的较量，在糖尿病性视网膜病变识别上准确率已经和三甲人类医生水平相当，并且经过大量医学知识和脱敏临床数据和病历等多维数据的分析，已经开始进行病情预警和转归的研究。

人工智能（AI）和营养健康食品

随着经济的增长，中国中产阶级崛起，根据麦肯锡的测算，到2022年，中国上层中产阶级家庭数量将达到1.93亿，大众中产阶级家庭数量7854万，目前国内的营养饮食备受质疑，因此营养健康食品的需求已经不可忽视。

面对国内专业营养师服务普及率 极 低的情况，也许一位虚拟营养师将会是最好的助手。国内外一些创业团队，借助机器学习等相关技术，开发了虚拟营养师应用。部分研究结果显示，机器学习技术支持下，虚拟营养师可能比真实营养师提供的建议效果更好。人工智能技术在这里的核心价值在于通过对数据的解读来提供更适合的医学营养治疗方案，而无需占用非常稀缺的营养师或医生资源。

此外在营养食品的识别上，同样存在巨大的需求，人工智能医学服务提供商Airdoc团队基于深度学习，曾经推出智能应用“每日三次”。享用美食之前拍摄一张照片，就会自动分析呈现食物的营养结构。可以对食物进行监测、分析、评估，从而能够合理管理个人营养摄入。

人工智能（AI）和美容

衣食足而知美丑，如今，我们对于外貌的追求已经产生质的飞跃，从美容app到线下的整容医院都是如火如荼，人工智能做为一个解决方案，在各行各业都有着巨大的应用，美容行业便是巨大的战场。随着移动互联网普及和各种app的推出，激发了人们对美的欲望，各种美容app出现并受到爱戴，比如faceu将其与人脸识别与脸部特效完美结合，可以实时自动识别人脸并动态叠加效果。

人工智能（AI）和基因检测

目前，基因检测市场正在以每年翻番的速度蓬勃发展。麦肯锡公司预测，2018年基因检测市场的价值将达到80亿美元。科幻小说《三体》描述的未来世界中，人类通过基因分析优生优育，获得更为健康与美丽的身体，这或许将借助人工智能技术变为现实。目前，在医疗领域基因分析即指基因测序。受研究能力和研究成本的限制，基因测序主要是针对单个易感基因进行的。而单个易感基因导致的大都是罕见病，不具有普遍应用的价值。反观癌症、肿瘤等常见病，是受多个易感基因共同作用。在第三届世界互联网大会“互联网+医疗”论坛上，李彦宏透露 百度 在基因测序方面已经有所实践。“我们与协和医合作了一个对中国食管癌病人进行基因测序的项目，试图找到是哪些基因的共同作用导致癌症的发生。一旦我们搞清楚这些，未来基因编辑的治疗方法就可以用在更多常见病上。”

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