上海交通大学自动化系副教授阎威武表示，在医疗领域，AI已应用到信息咨询、医学影像、电子病历等方面，其中在医学影像上进展最快。
“我国食管癌高发，但早癌诊断落后于发达国家。”徐国良分析，我国早癌发现率低的原因主要有两点，一方面，医生普遍工作量大，难以保证对患者的精细核查；另外，早癌表现难以察觉，比如早期食管癌，从内镜观察，症状往往表现为局部充血、黏膜粗糙或细微糜烂，同一般炎症非常相似，一些经验不足的医生很容易忽视。
“当知道AI能学习看内镜照片的时候，我们很欢迎，因为AI能对医生主观的疏忽做出弥补。”徐国良说，2016年底，中山大学附属肿瘤医院把积累的10多万张脱敏的食管内镜照片提供给腾讯觅影用于科研，AI通过深度学习大量照片数据，形成一套检查标准，可以显著提高早癌发现率。
在浙江省人民医院，腾讯觅影已用于食管癌、糖尿病视网膜病变、肺结节(用于诊断早期肺癌)的筛查发现工作。实验环境下，AI系统对前两种疾病的发现准确率超过90%，对肺结节的发现准确率达85%。
浙江省人民医院院长黄东胜认为，借助AI来分析胸片、CT、病理切片等影像资料，提高了看片效率，把医生从辛苦的重复工作中解放出来。“这有助于医生投身于攻克既往经验缺乏的罕见病、疑难杂症，这些才是目前机器无法学习的。”
社会认可度提升，技术实用性增强
常佳告诉记者，腾讯觅影自2017年8月推出，已同全国30多家三甲医院组建“人工智能医学联合实验室”，“如今，AI对行业的渗透在增加，社会认可度在提升，技术实用性在增强。”
但在现阶段，医疗AI的前景并非一路坦途。
“在技术上，医学影像设备与AI系统的兼容是个问题。不同厂商的拍照设备、数据格式和图片质量都不同，这给机器学习的准确性带来干扰。另外，各地医院的AI数据库需要精细微调，AI诊断的准确性可能受地域影响，同一疾病在不同地区会呈现微小的数据差别，对此技术人员正在解决。”常佳说。
