唐洲平
脑出血诊疗的未来
——有“智”者事竟成
自年起，人工智能（artificialintelligence，AI）进入加速发展的快车道，日益成熟的互联网技术、越来越快的信息传递、飞速发展的并行计算能力、大数据和先进算法给AI不断助力。年春天，一枚“重磅炸弹”震惊了全世界：AlphaGo战胜了世界顶级围棋高手李世石，正式宣告了多年的曲折前行终生蜕变，AI新时代已经真正来临。而后的接连突破更是一发不可收拾：人机高考大战、智能机械手臂、无人驾驶、人脸识别……不经意间，AI已经悄悄地渗透到人们生活中的方方面面。
在医疗领域，AI也发挥着愈发重要的作用。AI基于机器学习和大数据处理，最基本的特征就是标准化，在脑出血这种诊断过程明了清晰、治疗过程标准明确的疾病中大有可为。
年6月，中国卒中学会第四届学术年会暨天坛国际脑血管病会议脑肿瘤和脑血管影像判读比赛中，医疗AI最终以高出20%的准确率战胜了医学界的“最强大脑”，给医学界带来极大的震撼。AI的特点决定了，如果用于诊断疾病，判断预后的数据或图像可标准化、量化、结构化，AI即可发挥重大作用。在确立算法后，可让机器不断地学习和积累，逐步完善。脑出血疾病的影像学表现直观明确，便于机器学习。AI阅片准确率高、诊断迅速，其辅助阅片诊断的作用给当下工作量过大的医生带来了极大便利。
辅助诊断是一方面，AI能提供给脑出血这一疾病的，更珍贵的部分在于治疗决策与判断。医学是讲究经验的科学，脑出血后的治疗方式多种多样，究竟是保守治疗、微创清除血肿，还是开颅手术才能使患者最大获益？如何能够精确定位血肿，实施智能抽吸方案？我们在临床中经常会碰到这样的疑问，症状相似的两个人，给予同样的标准化治疗过程，为什么预后却不尽相同？是否存有我们不曾注意的个体差异？经验来源于既往成千上万的真实病例。我们可以从病例数据库中挖掘到的，绝不仅仅是一个个冰冷的数据。依靠医生个人的既往经验过于主观局限，结合数据库信息挖掘，通过对既往病例的分析，凝集众多医疗工作者的顶尖智慧，AI可以辅助我们群策群力，做出针对于个体患者的最优诊疗方案。以微创术为例，脑出血的微创治疗是世界
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