深度學習開始回頭「關心」醫療保健領域。
「以前我們說深度定序，現在則是醫學領域的一切事物都朝著深度發展。」醫療保健領域知名人士 Eric Topol，週二早上在聖荷西舉行的第十屆年度 GPU 技術大會上向滿座聽眾進行演講。
他說隨著人工智慧與醫療保健的進步，醫療專業人員就能減少在電腦上輸入和查看資料的時間，讓他們有更多「時間的禮物」為患者提供優質照護服務，重新建立數十年前親密的醫病關係。
「患者與醫護人員的共同敵人是鍵盤，它破壞了醫病關係，也讓醫生埋首忙於處理那些數據資料。」他說。
Scripps 轉譯醫學研究院創辦人暨所長 Eric Topol 上週出版了新作《Deep Medicine: How Artificial Intelligence Can Make Healthcare Human Again》。他在這場於 GTC 大會舉行的演講中，介紹了人工智慧將如何改變醫生的一切作為，演講會後並舉行了簽書會。
Topol 表示「每一類的醫療健康領域專業人士」皆會受到人工智慧的影響。將人工智慧納入醫療工作流程，可以幫助醫療機構提升臨床醫生的能力，以提供「更好、更快、更便宜」的醫療服務。
「把機器演算法加上放射科醫生，即是一個致勝組合。」
不過人類仍是醫療保健領域不可或缺的一份子。
「我們不會達到所有醫療診斷都不需要人類來支援的程度，不會的，但我們或許會達到某個程度，一些例如喉嚨痛、耳朵感染或皮膚出現疹子的小問題，可以交給演算法來進行診斷和提出治療建議。」他說。
Scripps 轉譯醫學研究院的研究重心為基因學，Topol 說這個領域「終於開始成為醫學主流」。NVIDIA 與 Scripps 近期合作成立了一處基因學與數位感應器人工智慧卓越中心。
Topol 展示了雙方初步的合作成果，其中包括將深度學習用在基因學上，以提高準確性、降低成本和更快產生結果。
「我當時說最終它會大幅提高準確性、效率和改善工作流程，可是我沒注意
到才合作五個月就做到這個程度，我原本以為要花上幾年的時間。」他說。
GTC 大會的醫療保健領域會議
GTC 邀請到人工智慧與醫學領域的創新人士，提供四十餘多場醫療保健相關主題會議，包括：
- Geisinger 成像科學與創新部門副教授暨主席 Brandon Fornwalt，以及 Geisinger System 放射學主席 Aalpen Patel
- 德拉瓦大學助理教授 Sunita Chandrasekaran
- UnitedHealth Group 醫療服務平台 Optum 的資深傑出工程師 Dima Rekesh 與首席資料科學家暨傑出工程師 Julie Zhu
- 加州大學舊金山分校放射學和生物醫學成像學系助理教授 Rima Arnaout 與教授暨主席 Christopher Hess
- MGH & BWH 臨床資料科學中心機器學習部門主任 Neil Tenenholtz
- Penn Medicine 放射學助理教授 Tessa Cook
- Cephasonics Ultrasound Solutions 執行長 Richard Tobias
- 加州大學戴維斯分校助理教授 Gerald Quon
將於3月21日閉幕的 GTC 大會，醫療保健領域完整演講者名單請見此處。
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