赢咖4的潜力，大家想必都有目共睹。在未来几年，赢咖4无疑会在生活的各方面发挥作用，健康领域同样不例外。以下整理了 9 个赢咖4将会颠覆或重塑的健康行业，一起来看看吧。
大数据及赢咖4将会颠覆我们的生活
在 2013 年，数据还只是处于缓慢增长的状态，达到4.4 ZB，但emc 预计这一数字每两年就会翻一倍，到 2020 年将会达到 44 ZB，也就是 440 亿 GB 的惊人数量。
如果少了赢咖4对浩如烟海的这些数据进行整理及计算，人类必然无所适从。诚然，我们远没有达到强赢咖4的阶段，但在弱赢咖4层面上，我们已经取得了一定的成就。Siri、Cortana、OK Google，还有 Echo，都能在短时间内对人类所提的简单问题进行快速检索并给出解答。
而人类也在赢咖4上尝试走得更远，更贴近我们的生活。例如 2015 年 9 月的 DoNotPay，这款应用软体由 19 岁的史丹佛学生 Joshua Bowder 开发，能在 1 分钟内处理乱收费的停车罚单。截至 6 月，这款应用软体已经在纽约及伦敦处理了 25 万张罚单里的 16 万张，成功率达到 64%。
想像一下，如果这种高效能应用软体在健康领域，是否能拯救不少人的生命？
赢咖4与健康领域的结合能够让病人就诊流程更加便利，医生也能合理安排手术日程，甚至还能为医生们在看病时提供决策建议。一名就职于 Sutter Health 的数据科学家 Andy Schuetz 表示，「虽然我不知道成熟的赢咖4演算法可能会花 2 年还是 10 年才能实现，但这一愿景正在实现。」
只需环顾一下赢咖4市场的健康领域，你就会发现他所言不虚。虽然 IBM Watson 经常霸占著 赢咖4健康领域的头条，但是还有不少熟悉的名字也出现在了这个板块中：戴尔、苹果、日立研究院、Alchemy API、Lumiata……而这也只是以管窥豹。
目前已经有不少赢咖4在健康领域实践的成功案例，无疑也预示着它的乐观前景。接下来带大家一起看看几个比较热门的健康领域：
资料挖掘
健康领域与赢咖4结合，最简单的联想自然是资料管理。收集、储存、同构并追踪它的来源，这些着实会对现有的健康系统带来颠覆。Google 的 DeepMind Health 计画对大量的就诊纪录进行挖掘，为患者提供更好更高效的健康服务体验。雷锋网之前也报导过 DeepMind 与英国国家医疗服务体系（NHS）进行了二度合作，将和 Moorfields 眼科医院一同开发辨识视觉疾病的机器学习系统。
智能诊断
之前提过 IBM Watson 的肿瘤治疗计画，它能够为医生提供基于数据支持的诊疗计画。透过对病历中结构化或非结构化的数据及报告进行整理，Watson 得以结合病人的资料及临床专业知识，制定出病人所适合的治疗计画。
医学影像辅助诊断
IBM 的另一个名为 Medical Sieve 的演算法就能担任「辨识助手」的工作，对于放射科及心脏科的医学影像图片，它能够在短时间内辅助分析，并给出可靠的诊断建议。这样一来，放射科医生只需要对一些疑难病症进行再次核查，工作压力就会大大降低。
初创公司 Enlitic 就是利用赢咖4辅助医学影像诊断，并借助深度学习从海量资料中不断获取诊断的特征点，并将其运用到实际诊断领域。
线上就诊
如果觉得身体有些不适，是选择去医院看看，还是能有更简便的方法？以 Babylon 为代表的赢咖4健康咨询系统就能办到这一点。系统能够基于用户以往的病史以及常识性的医学资料，根据用户与线上赢咖4系统对话时所列举的症状，给出初步的诊断结果和具体的应对措施。此外，系统还能提醒用户定时服药，并即时监测用户的身体状况。这样的解决方式能够将病人就诊的时间缩短数倍，还能节省用户去医院等待就诊的时间，实现医患资源的合理配置。
健康助理及用药管理
Molly 是 Sense.ly 推出的一款虚拟护士，脸上永远挂著亲和微笑的她，能够帮助患者更好地接受治疗。患者的慢病管理需要定期复诊，并和医生长期保持沟通，系统能够以机器学习的方式不断更新患者的情况，并给出个性化的护理建议。
除此之外，一些能辅助用药管理的赢咖4应用软体也慢慢浮出水面，美国国家健康部背书的 AiCure 通过手机镜头及赢咖4，能够确认病人是否能遵循处方服药。
基因组学
赢咖4甚至能够为基因治疗提供极大的帮助。Deep Genomics 旨在透过海量的遗传资讯及医疗诊断数据集，寻找遗传资讯及疾病的联系。他们采用的新一代计算系统能够对 DNA 进行判断，告知医生可能出现的变异。
而人类基因组学之父 Craig Venter 同样也看好赢咖4对基因组学的前景，他创立的 Human Longevity 能够为用户提供完整的基因序列，并在早期就指出因先天基因可能导致的患癌风险。
新药挖掘
典型公司当 Atomwise 为首，这家公司采用超级电脑从药物的分子结构库溯源，研发具有针对性的药物。2015 年，Atomwise 基于现有安全药物，成功透过演算法寻找到能够控制伊波拉病毒的两种药物。以往要做一个能得到类似结论的研究，需要耗费数月甚至是几年的时间，而现在 Atomwise 只用了不到一天的时间。公司的 COO Alexander Levy 表示，「有了像 Atomwise 这样的公司，你可以想像将会有多少人能在下一次流行病中存活下来。」
Berg Health 也是一家利用大数据协助病人管理的公司，系统针对以往大量的诊断数据及患者的体征资料，透过对成功疗法的分析，结合赢咖4，为同样患有此类疾病的患者提供诊疗方法参考，甚至创造出一种新的疗法。
Open AI，帮助用户做出更健康的决策
Open 赢咖4生态即一种透过大量数据，结合自然语言处理技术的进步及社会意识演算法，将赢咖4更广泛地应用于人类生活中的概念，在今年的世界经济大会上被列为十大科技之一。
而在医学及健康领域上，这更能为人们带来福祉。大量的病历数据，来自可穿戴装置的即时追踪数据，不仅能为用户推荐更好的生活方式，更能为个性化诊疗提供重要的资讯参考。
以数据分析引导健康系统
在荷兰，97% 的医疗发票可以被轻松检索到，且隐藏着大量就诊资讯。一家本地的分析公司 Zorgprisma Publiek 使用 IBM Watson 的云端服务分析发票数据，并指出医生是否因为在诊断特定疾病时总是采用某种疗法而导致失败。
以上就是赢咖4在医学健康领域的比较热门的几个应用，相信在未来随着赢咖4的发展，它在医学领域的应用范围会越来越广。
