最近幾個月，越來越感覺到，數(shù)字化轉(zhuǎn)型已經(jīng)深入到了毛細血管當中，尤其是在和大家生活息息相關的領域，比如說，大家最關注的身體健康。
上周末，因為身體不適，去醫(yī)院就診，結合自己的經(jīng)歷，能夠感覺到數(shù)字化，智能化已經(jīng)很好地在醫(yī)療體系中使用。
首先，就是病例部分，以前醫(yī)生旁邊都會帶著一個實習生，醫(yī)生口述，實習生打字，現(xiàn)在已經(jīng)很少有這種情現(xiàn)象出現(xiàn)，因為已經(jīng)實現(xiàn)了，醫(yī)生口述，系統(tǒng)自動整理成病例的情況。
不過，我去的醫(yī)院，系統(tǒng)好像還沒辦法分清楚是醫(yī)生說還是病人說的話，會把所有人的語音都錄入，所以醫(yī)生口述錄入系統(tǒng)的時候都會讓我不要說話，避免干擾他，導致系統(tǒng)識別不正確。
針對以上這種情況，現(xiàn)在AI已經(jīng)能區(qū)分不同的人聲和對話，估計不久后醫(yī)院就能夠引進，到時可能不需要醫(yī)生專門對著系統(tǒng)做語音輸入，而是AI通過病人和醫(yī)生的對話，自動生成病例。
其次，是病情診斷部分。現(xiàn)在市面上的AI已經(jīng)能夠非常清晰地根據(jù)病情，給出相應的意見和診斷建議。但是這里存在的問題是，往往僅能根據(jù)用戶當時提供的癥狀，進行分析，而缺少全盤管理用戶身體健康的思維。
最近我就發(fā)現(xiàn)了螞蟻阿福，這個專門管理個人健康的AI，就能很好的解決這一問題。它能把用戶的病例，檢查報告，用藥，體檢等等情況進行歸集匯總，根據(jù)這些匯總信息，哪怕用戶只是描述當時不舒服的癥狀，AI給出的建議也會更全面，給醫(yī)生進行的參考也會更加準確。
在我就醫(yī)之前，就已經(jīng)用阿福對我的癥狀進行了判斷，在和醫(yī)生聊病情時，我也提到了AI對于病情的判斷，基本上和醫(yī)生的判斷相差不大。
醫(yī)生說，他們現(xiàn)在也在積極學習AI，并且認為AI在不久的將來可能會替代醫(yī)生問診，我覺得這個醫(yī)生非常積極的擁抱新事物，有這樣的精神，他就不可能被淘汰。
我還記得，多年前，醫(yī)院之間的檢查都是互相不認的，要到哪個醫(yī)院看病，基本上必須在該醫(yī)院把所有的檢查重新做一遍。
當然，現(xiàn)在已經(jīng)基本上不會有這種情況，檢查單據(jù)在各個醫(yī)院都能互認，大大節(jié)約了患者的醫(yī)療成本。雖然如此，但是在不同醫(yī)院就醫(yī)過程中，患者仍然需要帶大量的檢查報告過去，且需要一遍遍的在不同的醫(yī)生前重復自己的病情，這也會無形之中導致遺漏部分數(shù)據(jù)和信息，以至于醫(yī)生可能沒辦法全方位判斷病情。
而現(xiàn)在，通過螞蟻阿福這類大健康AI，就可以把個人的所有健康信息進行管理。未來，只要醫(yī)院接入這類健康管理AI，就可以全面掌握患者的信息，相當于在事實上打通了不同醫(yī)院的患者數(shù)據(jù)庫，同時輔以AI這個在海量數(shù)據(jù)中挖掘總結患者重要信息的能手，那么，醫(yī)生在為患者做檢查時就能夠更加有目的性，在做診斷時，也能更加全面和準確。
再次，在用藥階段，阿福也能提醒你，記得吃藥。但我總覺得這一塊其實還是可以跟醫(yī)院結合的更緊密一點，比如， 醫(yī)院通過AI定期收集患者吃藥之后的癥狀變化，以及相關副作用反應，用以指導醫(yī)生在多種藥物可選的條件下，用療效更好的藥物進行醫(yī)治。
綜上，人形機器人的發(fā)展，在個人健康管理方面，目前來看，基本就會沿著上述方向發(fā)展。可能未來會有機器人來陪我們看病，檢查，開藥，監(jiān)督服藥，同時監(jiān)測指標是否好轉(zhuǎn)，如此往復。更進一步，人形機器人可以當做家庭醫(yī)生，為我們看病，檢查，開藥等等。
希望在不久的將來能夠看到。
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