假如我们能够预测并及时阻止一次重大流行疾病的爆发将会怎样？
假如我们有能力处理“泽字节”之巨的海量数据，从而找到最有可能患病的人，然后迅速而精确地防止患病的发生会怎样？
假如有非常特例的慢性病治疗和管理领域，在没有用药方案相同的前提下，他们都能够得到最好的治疗又会怎样？
假如我们能大大减少新药研制的时间和成本，并快速推向市场呢？如果现在就能实现以上所有这些呢？
现在，都可以做到。
人工智能对今天真正的影响
在大数据的广阔世界里，人工智能在行业转型的方方面面都起着关键性的所用，从制造、运输到零售、教育等，各个领域都将得益于人工智能的应用。但在医疗保健领域的应用更具现实意义，因为它与每个人的切身利益密切相关。
人们普遍认为，在医疗保健领域应用人工智能，让机器诊断疾病，并在没有医生参与的情况下开处方就如同科幻小说一般，这不仅是极不可能的，而且在医疗保健领域到现在甚至连一个成功案例都还没有。
而英特尔正与整个医疗保健行业的合作伙伴通力合作，从工作办公室到医生办公室、从急诊室到起居室，在各个场景成功部署了多个人工智能解决方案，包括：
蒙蒂菲奥里医疗系统：通过使用惯例模型来识别有呼吸衰竭风险的患者，医护人员可以根据警报提示及时采取相应措施挽救生命，同时还能节省医护资源。
斯坦福医疗公司：通过使用人工智能来强化核磁共振图像的重建能力，在成像检查过程中排除儿科患者插管和镇静药剂使用的风险。通常情况下需要大约一小时才能完成的完整图像，现在只需要大约一分钟。
爱康临床研究公司：通过使用传感器和可穿戴设备的临床数据，就能够更快速地评估新疗法在临床试验中的效果，而无需再依靠繁琐的门诊检查和纸质日志。
AccuHealth：利用家庭监测、数据挖掘和预测模型，能够确定慢性病患者病情的变化，以便在病情升级或转为急性之前进行干预。
未来更好的健康
人工智能在医疗领域的应用设想并不一定会成功。目前，一家普通医院平均每年会产生665 TB的数据，但这些数据大部分都没有用。至少80％的医院数据是非结构化的，如临床记录、视频和图像。电子医疗记录（EMR）虽然是一项强制性记录系统，但它们并不一定真正执行了。只有使用人工智能，才能利用医疗数据构建起一个全面的洞察系统。
提高医疗系统数据的开放性可能将会对我们有所帮助，政府还可以在为共享数据提供适当的激励措施和透明监管方面发挥积极的作用。新技术也能够为我们提供帮助。
例如：英特尔研究人员在同态加密实用方法（一种允许计算机系统在无需首先解密的情况下对加密信息进行计算的方法）方面取得了重大的突破，研究人员利用这种加密技术，能够以更加安全和私密的方式操作和处理数据，同时还能提供有见地的分析结果。
事实上，未来还有很多工作要做，而英特尔在帮助医疗机构取得成功方面具有独特的优势。新兴的医疗保健数据是海量的，会有越来越多的组学图像数据（即基因组学，蛋白质组学），以及大量需要依靠存储空间和低延迟、高可靠性网络的视频数据。
英特尔一直在与合作伙伴共同投资建设这个构想中的系统，从数据、存储到网络都在进行全面的基础设施建设，从边缘到网络再到云端，以及其间的任何地方都在进行尝试。随着对硬件的升级和对先进深度学习框架的优化，英特尔®至强™可扩展处理器与前几代相比，性能已经提高了198倍，训练性能提高了127倍。因此，至强平台是目前很多人工智能平台的工作核心，因为它非常适合像医疗保健这样需要大量机器和深度学习应用的行业领域。
但只有硬件、存储和网络是不够的，还需要整合各个数据科学家、软件开发人员、行业专家和生态系统合作伙伴们的专业知识，端到端的解决医疗保健行业中人工智能面临的各种问题。为了丰富和扩充人工智能领域的专业知识和技能，英特尔启动了一个能够提供学习资料、社区工具和技术，致力于推动人工智能发展的英特尔人工智能学院，目前每月有超过25万人参与其中。
未来英特尔会一直致力于提供人工智能解决方案，以解决这个时代所面临的，包括医疗保健领域在内的各种重大挑战。期待更多的科技创新你准备好了吗？
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