機器人手術

達芬奇機器人在機器人手術領域備受關注。外科醫生通過操縱靈巧的機器人臂，實現在緊湊的空間做精細的外科手術。

雖然并非所有機器人手術都涉及機器學習，但一些系統會使用計算機視覺（借助機器學習）來識別距離或特定的身體部位（以毛發移植手術為例，識別移植到頭上的毛囊）。此外，機器學習在一些情況下用于接受操控人員下達的指令時，能夠穩定機器人臂的運動和移動。

機器學習未來在醫療領域的應用

下面是機器學習在醫療領域日益流行起來的幾種應用。

個性化醫療

如果你的孩子拔掉了智齒，醫生可能開給他們一些止痛藥維柯丁（Vicodin）。若有尿路感染（UTI），可能還會開復方新諾明（Bactrim）。但愿在不太遙遠的將來，很少有患者會被醫生開相同劑量的藥物。事實上，如果我們對患者的遺傳特征和病史有足夠的了解，很少會給患者開完全相同的藥物。

在將來，個性化醫療讓每個人的健康建議和疾病治療方法都基于其病史、遺傳譜系、以往病情、飲食、壓力水平及更多因素來定制。

雖然這一般適用于小毛病，但也可能會在高風險情況下帶來重大影響，比如根據人的年齡、性別、種族、基因構成及更多因素來決定要不要進行化療。

自動治療或建議

在Medtronic和IBM共同制作的糖尿病視頻中，Medtronic的Hooman Hakami表示，Medtronic希望在某個時候讓其生產的胰島素檢查泵可自主運行，監測血糖含量，根據需要注射胰島素，同時不干擾用戶的日常生活。

當然，這只是宏大的自主治療藍圖的一個縮影。設想一下：機器可以通過跟蹤患者血液、飲食、睡眠和壓力等方面的數據，調整止痛劑或抗生素的劑量；一個小型廚房臺機器學習“代理”可能會發放藥片，監測你服用了多少藥片。如果你的病情看起來很糟糕，或者沒有遵照其指示，就打電話給醫生，而不需要靠專門的人來記住服用多少藥丸。

將如此大的權力交到算法的“手里”面臨不可小視的法律制約。與醫療界其他任何創新一樣，任何類型的自主治療都可能面臨一條漫長的道路，以證明其可行性、安全性及相對其他治療方法的優越性。

健康預防與干預

Orreco和IBM最近宣布了提高運動表現的合作項目，IBM在2016年1月就與Under Armour建立了類似的合作關系。雖然西方醫療界把重點主要放在治療和改善疾病上，但現在非常需要積極主動的健康預防和干預，而第一波物聯網設備（尤其是Fitbit）正在推動這些應用。

可以想象，預防疾病或提高運動表現不會是促進健康應用軟件的唯一用途。機器學習可能用來跟蹤員工績效或職場壓力大小，并且用于積極改善高危人群癥狀（不僅僅減輕癥狀或病后康復）。

自主機器人手術

目前，像達芬奇這樣的機器人主要是外科醫生用來提高靈活性和操縱能力的工具。未來，機器學習可用于結合達芬奇等設備里面的可視化數據和運動模式，以實現機器人熟練地做手術。

機器最近有了這種能力：在一些類型的視覺藝術和繪畫方面，能夠模擬超越人類的技能。如果可以訓練機器來模仿凡高或畢加索卓越的創意能力，我們可以想象：如果給予足夠的訓練，這類機器可以“汲取”足夠的髖關節置換手術，最終在任何人身上做這個手術，比任何醫生團隊做得還要好。（Daniel Faggella）