吴恩达自从离开百度成立deeplearning.ai以来似乎一直在致力于人工智能的项目研发，期望能实现人工智能的技术落地，终于在昨天，吴恩达连发两条推文，称“放射科医生应该担心他们会丢掉工作了！最新突破——利用胸部X光片，我们可以用深度学习方法诊断肺炎，在这点上，算法做得比人类医生好。论文已发布在arXiv上。”

肺炎的治疗在很大程度上依赖于医生如何解读胸片。但是即使是最好的放射科医师也很容易误诊，因为要基于胸片鉴别诊断多种疾病实在是太难了。

但是这个问题通过一个深度学习模型可以很好的解决，以协助克服人类的认知和偏倚的内在局限性，并减少错误，“该文章的作者之一隆伦解释说。“更广泛地说，我们相信以此为目的的深度学习模型可以改善各种环境下的医疗保健服务。”

该论文一发表便在医疗行业引起轰动，相信在这项研究成果将很快在诊断肺炎的领域落地，实现更精确的医疗。

在经历了互联网医疗之后，人们发现现代医疗已经不满足于提升医疗服务的资源配置，共享医疗资源这种现状，随着人工智能的崛起，我们发现人工智能跟医疗的结合有望大幅变革医疗服务的成本和效率，将从根本上解决医疗服务资源的供给瓶颈，彻底改善看病难的问题。

从全球创业公司实践的情况来看，AI+医疗的具体应用包括洞察与风险管理、医学研究、医学影像与诊断、生活方式管理与监督、精神健康、护理、医院管理、药物挖掘、虚拟助理、可穿戴设备以及其他。

目前比较优秀的人工智能医疗应用场景有

IBMWatson的辅助医疗应用，年Watson通过了美国职业医师资格考试，医院提供辅助辅助诊疗的服务。目前IBMWatson提供诊治服务的病种包括乳腺癌、肺癌、结肠癌、前列腺癌、膀胱癌、卵巢癌、子宫癌等多种癌症。年12月26日，“医院沃森联合会诊中心”成立，这也意味着IBMWatsonforOncology在中国医疗领域的商业试应用正式落地。

人工智能医学影像，贝斯以色列女执事医学中心（BIDMC）与哈佛医学院合作研发的人工智能系统，对乳腺癌病理图片中癌细胞的识别准确率能达到92%，虽然还是低于人类病理学家96%的准确率，但当这套技术与病理学家的分析结合在一起时，它的诊断准确率可以高达99.5%，国内的DeepCare对于乳腺癌细胞识别的准确率也达到了92%。

人工智能研发新药，以硅谷公司Atomwise为例：年，Atomwise基于现有的候选药物，应用AI算法，不到一天时间就成功地寻找出能控制埃博拉病毒的两种候选药物，这在以前需要耗时数月甚至数年时间。

AI+健康管理是将人工智能技术应用到健康管理的具体场景中。从全球AI+医疗创业公司来看，主要集中在风险识别、虚拟护士、精神健康、在线问诊、健康干预以及基于精准医学的健康管理。具体实现的公司有风险预测分析公司Lumiata、Babylon开发的在线就诊AI系统等。

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