打造一個完全沒有疾病的未來，人類需要依靠AI
作為一個人，有一點是毋庸置疑的，那就是我們隨著整個人類和時代的發展而不斷變化。所有的人都會生病，最終又都繞不開死亡。像AI這樣的先進技術未來可能幫助改變這一切嗎？在過去長達一個世紀的時間里，我們在減少甚至消除生物疾病方面取得了長足的進步，例如青霉素的出現以及CRISPR基因編輯技術等�，F在，隨著計算機在醫學中的應用不斷發展，人類的醫療進程可能會發生巨大的變化，由于疾病造成的死亡可能將不復存在。
疾病仍然存在，但改善措施發展迅速
即便是數字時代，疾病也仍然是全國乃至全世界的一個主要死亡原因，排在首位的是心臟病，癌癥緊隨其后。
無論你相信與否，其實這是一種進步的標志。對比一下即可明白，1900年，導致美國人死亡的那些疾病其實放在今天都是可以治愈的，例如呼吸系統疾病（肺炎、肺結核和流感）以及胃腸道感染類疾�。ɡ缁魜y和瘧疾）。簡而言之，現在的文明疾病已經不再是像西班牙流感（在1918-1919年曾經造成全世界約10億人感染，2500萬到4000萬人死亡）或鼠疫之類的細菌性流行病�，F在的許多疾病都是源于久坐的生活方式和一些其他的現代生活習慣所致。
盡管人類傾向于線性思考，但通過合作措施和技術領域的飛躍性發展之后，技術所帶來的進步往往呈現出指數級別的效果。而隨著世界經濟繁榮程度的提高，這種模式也在向其他的國家蔓延。心臟病和中風取代了以前的一些傳染性疾病，例如下呼吸道感染和腹瀉等。顯然，一個國家發展的越發富足，它們的基礎設施也不斷加強，疾病所帶來的威脅也發生了變化�，F在他們的人口可能不再受衛生條件所導致的相關疾病的影響，卻仍然會遭受與富裕社會有關的負面后果。
這不禁也讓我們想到一個有趣的問題：我們最終真的可以擺脫疾病嗎？又或者我們擺脫了一種死亡的原因，另外一種新的原因又會隨之出現呢？
計算機推動醫學發展
這也讓我們的目光聚焦到了下一個里程碑：計算機。雖然計算機早就被用于醫學領域（20世紀60年代，早期的計算機被用于追蹤血源性疾�。钚碌陌l展成果可能會讓醫學領域發生革命性的變化。最有希望的一項發展成果是機器學習，這有望幫助我們終止人類疾病時代。
對于機器學習在醫學領域的潛力，我們現在抓住的只是一些表面�，F在，機器學習程序是對醫生的一種補充，軟件對大量的數據進行篩選和解釋，診斷患者的問題，從他們的歷史病歷中提取創建患者概況，然后無縫預測患者未來狀況�？紤]到醫學研究所產生的海量數據（2003年，有一家醫療保健網絡服務商預測，大約需要30年的時間才能審查現有的每一項隨機試驗數據），計算機在分析和聚合患者數據方面非常有前途。
深度學習
機器學習的功能只會越來越多。研究人員現在正對于機器學習的變體，深度學習領域開展試驗。深度學習程序由層疊在一起的算法組成，一層的輸入內容被傳送到下一層，每個后續層都會對這些信息進行處理。有了這個復雜的系統，深度學習就可以很容易的識別模式，并且進行高級別的程序，比我們迄今為止從普通機器學習程序中看到的都要高。
有了這種處理能力，距離消除疾病的日子可能屈指可數了。Nvidia是一家以生產圖形處理器而聞名的公司，它不太可能成為深度學習的領導者。但正如開發人員所指出的那樣，GPU的特性使得Nvidia成為深度學習的理想選擇。相比具有八個內核的普通CPU（計算機芯片）相比，GPU具有數千個內核，庫卡機器人驅動器維修，這也使得它能夠更輕松的運行復雜的程序。由于這種意外的交叉效果，Nvidia現在正將其深度學習專長應用于醫學領域，庫卡機器人，其中包括識別與神經紊亂相關的遺傳因素以及使用算法來預測患者的健康狀況（并不斷從錯誤和成功中繼續學習）。
因為這其中蘊藏著深度學習在醫學領域的最大優勢：適應性和自主性品質。深度學習算法就像人類一樣，可以利用知識不斷進化。事實上，有研究表明，在許多應用中，深度學習可以超越人的能力。在醫學成像領域，庫卡機器人，深度學習能夠完成一種曾經僅限于人類專家才能完成的自動化任務，并且是以相比而言低得多的錯誤率來完成。事實上，一些深度學習團隊已經開始使用他們的程序來從患者圖片中對皮膚癌細胞進行分類，這也向我們展示了深度學習算法的能力所在。
深度學習領域的尖端、前瞻性機構正在試圖推翻我們的疾病模式。例如，微軟生物計算實驗室提供了各種激動人心的程序，其中最戲劇化的程序可能是模擬生物系統和預測結果的能力。在機器學習、數學和生物學的交叉領域，微軟實驗室希望未來有一天能夠掌握和控制細胞的行為方式，以便通過編程來扭轉疾病。
這些只是冰山一角。在美國南加州大學MichelsonCenterforConvergentBioscience，像FeiSha博士這樣的AI專家將機器學習應用于健康和生物科學，來確定癌癥等疾病的遺傳原因，開發高效的精確治療方法來治愈這些疾病。
未來就在于現在
計算機科學現在正在以一種人們無法預測的方式來變革醫學健康領域。技術已經在很大程度上改變了人類的生活，隨著智能機器的出現，人體和計算機之前的界限將會比以前更為模糊。這其中的影響可以說是非同尋常。
想象一下，如果我們每個人都有一張攜帶我們遺傳密碼的SD卡，醫生可以根據我們每個人獨特的信息來為我們打印一個器官或者是更換某個身體附件。想象一下，人工智能計算機的研究工作可以通過收集數據和學習以指數的速度推進。
毫無疑問，在現在與未來消除疾病的烏托邦之間，肯定會有障礙。并且，這也會導致人口過剩以及不平等等問題。但是我相信，計算機科學正在重新定義人類，并且隨著人工智能滲透到主流醫學領域，計算機科學將繼續發揮它的作用所在。