别诊断是区分具有相似体征或症状的两种或多种病症的过程。
这篇论文没有像最近中国发表在《自然医学》杂志上的一项研究那样引起轰动，该研究使用了来自 130 多万患者的电子健康记录的近 1.01 亿个数据点，表明人工智能系统可以比一些医生更好地诊断常见的儿科疾病。尽管如此，它标志着一种趋势的开始，以对未来的乐观，最大限度地减轻了印度医疗系统过重的负担。
“目前，我们在系统中训练了 1200 种疾病，得出超过 85％的准确性诊断结果，”该论文的第三作者兼 mFine 首席技术官 Ajit Narayanan 说道。这家医疗创业公司总部位于班加罗尔。
mFine 首席技术官 Ajit Narayanan
在人口超过 13 亿的印度，医生资源严重短缺，人工智能不仅仅是一种新奇事物，而且很可能被证明是必不可少的技术。印度政府的 Niti Aayog 提出的《国家人工智能战略》（http://niti.gov.in/writereaddata/files/document_publication/NationalStrategy-for-AI-Discussion-Paper.pdf）将医疗保健作为人工智能干预的重点领域之一。
印度每年仅培养大约 50,000 名医生，这个数字甚至达不到最低标准。为了达到世界卫生组织建议的最低医生患者比例 1：1000，印度到 2030 年将需要 230 万名医生。而现在，至少有十几家医疗保健初创公司的早期实验推动了印度医疗保健的未来发展，并减轻了印度医疗保障系统的负担。
"最终我们希望能够无限地扩大医院和医生的规模。在不久的将来，我们希望将医生的效率提高 3-4 倍，让他们可以治疗更多患者，“mFine 的联合创始人 Ashutosh Lavania 说道。
例如，mFine 已经为 800 个没有实体管理中心的城镇用户提供服务。“许多医生不想在农村地区锻炼。但智能手机已经覆盖了全国各地，“Raja Indana 博士在 mFine 领导了一支由 40 多名医生组成的团队。该公司目前每月处理超过 15,000 例病例（算上其平台上的医生）。这大约相当于班加罗尔最大的实体医院之一 Manipal 医院的规模。
“印度的医生确实很少。该技术可以消除距离和时间的障碍。任何拥有智能手机的人都可以联系到医生，“mFine 首席执行官兼联合创始人 Prasad Kompalli 说。
“在印度有多少心脏病专家？ 8000 名。有多少妇科医生？也许有 30000 名？我们是否会在未来五年内培训十万名医生？这恐怕不会发生...... 技术是我们解决这个问题的唯一方法，“mFine 的投资人 Amit Somani 说。Somani 对技术的信心源自于一些个人经验。就在我们开会前一周，他通过使用 mFine App 咨询医生，免去了带 13 岁的儿子去医院的麻烦。
mFine 由前 Myntra 联合创始人 Ashutosh Lavania 和企业家 Prasad Kompalli 创立，目前拥有超过 375 名医生，专门研究 20 个不同领域，如妇科和皮肤科，并为五个城市提供服务。
MFine 首席执行官兼联合创始人 Prasad Kompalli
mFine 使用机器人交谈并收集病人的基本细节和症状，然后将病历交给医生，这为更多咨询节省了时间。mFine 目前正致力于部署解决方案，希望让机器的诊断比患者交互更深入一步。“我们正努力让我们的虚拟医生能够看和听，”Myntra 前首席技术官 Narayanan 说道。医生会告诉你，在诊断过程中，重要的不仅是从患者那里得到答案，还要看到和听到他们。例如，通过听病人咳嗽，有经验的医生可以判断患者是否有患有上呼吸道感染。
阅读实验室报告结果和图像对于医生进一步诊断患者非常重要。“如果用户对着手机咳嗽，我们应该能够做到利用机器学习算法判断患者是否患有上呼吸道感染，”Narayanan 说。“对于儿科学家来说，我们正在尝试聆听患者哭泣的声音来进行诊断，”他表示。虚拟医生现在还可以阅读验血结果。
mFine 战略和医生主管 Raja Indana
mFine 并不是唯一一家通过 AI 来进入医疗保健市场的公司。人工智能有可能以多种方式改变医疗保健。Infosys 的联合创始人 Kris Gopalakrishnan 是该领域的积极投资者，他表示，“我们可以通过数字手表等物联网设备来分析大量患者数据，搜索治疗方案和疗效的历史，取代放射科医师等专家，帮助人们（健康的人）实现更好的生活，“人工智能技术的应用范围广泛。
根据 Tracxn 数据显示，自 2013 年以来，在医疗保健领域，使用人工智能的十几家公司融资约 6500 万美元，包括探索医学影像领域的印度医疗初创公司 Qure.ai；聚焦病理学的 Sigtuple；探索皮肤病解决方案的 CureSkin；乳腺癌检测的 Niramai，以及研究云连接 ECG 设备用于检测心脏并发症的 Tricog Health。谷歌和微软等大公司也在印度的医院进行试点。患者预约 App Practo 也一直在致力于使用 AI 自动化患者之间的互动。
Qure.ai 自动化放射报告
计算机视觉可以通过视觉或图像数据训练算法以识别实例，是从分析放射报告到视网膜扫描的各种应用中常见的技术应用之一。使用计算机视觉，筛查癌症等疾病（每年在印度发现的癌症案例超过 100 万，但该国仅有约 2000 名肿瘤学经验丰富的病理学家）可以更快、更便宜。
总部位于孟买和圣马特奥的 Qure.ai 已开发出一种基于人工智能的系统，可协助放射科医师评估 X 射线、扫描和生成报告。该公司目前的重点是胸部 X 光和头部 CT 扫描。
“今天我们可以确定前 18 种病况，包括 95%-99% 的胸部 X 光病况，同样地，头部 CT 扫描我们可以识别出各种各样的异常情况，“Qure.ai 首席执行官兼联合创始人 Prashant Warier 说。“我们的产品现在可以用作自动放射学报告工具。”
根据 Warier 的说法，该公司现在决定专注于胸部 X 光和头部 CT 扫描，并专注于该领域的所有疾病、问题和发现，而不是涉猎更多领域。
Purehant Warier，Qure.ai 首席执行官兼联合创始人
Qure.ai 目前已在全球十几个国家的 50 多个地点部署了其产品。在印度，该解决方案部署在德里、那格浦尔、孟买、喀拉拉邦的城市以及 NITI Aayog 的一些计划区域。
Warier 表示，该公司产品的目标并非取代放射科医师，而是帮助他们。“我们所做的是帮助放射科医师提高速度、产能和准确性，”他补充道。“我们所做的一些研究表明我们可以更准确，或者我们最有可能比放射科医生更准确，但这并不意味着我们可以取代放射科医生。”
该公司还在开发基于智能手机的解决方案，该解决方案可以让用户或医生在拍摄放射学报告后立即进行诊断。
该公司产品在结核病（TB）治疗领域效果良好。之前，识别和跟踪患者的工作很多需要手动进行，耗时且麻烦。“我们能够将患者结核病诊断阴性或阳性的时间从五周缩减至一天。如果诊断是阳性，他们可以立即进行基因专家测试，所有这些都可以在一天而不是五周内完成，“Warier 说道。
Qure.ai 为放射科医生开发的集合 Telegram 的解决方案
类似的解决方案也已经在印度的公司网站上部署，据 Warier 称，它正在帮助解决诊断时间长和缺乏放射科医师等问题，这些问题间接对患者产生影响。
据他介绍，AI 带来的主要附加值是能够帮助经济上较弱的部门和弱势群体获得更高质量的医疗服务。
用智能手机对抗结核病
另一家致力于智能手机 AI 解决方案的初创公司是位于海德拉巴的 Docuturnal。该公司目前聚焦于肺部健康，其基于应用程序的解决方案 TimBre 是一种帮助结核病诊断的工具，筛选测试包括使用手机麦克风记录和分析患者咳嗽的声音，大约需要患者咳嗽三分钟。
据 Docturnal 的创始人兼首席执行官 Rahul Pathri 称，尽管目前的产品聚焦结核病，但未来公司可以增加肺炎、间质性肺病（ILD）、慢性阻塞性肺病（COPD）等其他疾病的检测能力，因为它可以重复使用一段时间内训练算法而收集的现有数据。
“我们关注所有以咳嗽为症状的疾病。虽然我们目前的重点是结核病，但未来可以添加其他肺部疾病，“Pathri 说。
根据印度医学研究委员会 2017 年的一项研究（https://www.healthdata.org/sites/default/files/files/policy_report/2017/India_Health_of_the_Nation%27s_States_Report_2017.pdf），在印度，COPD（慢性阻塞性肺病）是第二大致死原因。该公司已经在 Telangana 进行了 20 多个临床试验试点。
“由于我们提供的是筛查结果，医生不能根据这个结果开处方。我们提供的只是一个概率，来帮助识别需要确认测试的患者，就像基因专家一样，“Pathri 说。“我们产品的敏感度在 75-80％之间。”Doctornal 还致力于基于 API 的解决方案，这将有助于将其产品集成到其他应用程序中。
AI 将成为医生的助手
AI 人工智能基金 Pi Ventures 的创始合伙人 Manish Singhal 认为，人工智能和医疗保健是“天作之合”，将有助于架起印度医生与患者之间的桥梁。根据 Singhal 的说法，公共卫生解决方案需要基于平台的方法，而基于 AI 的解决方案可以做到这一点。
“人工智能不会取代医生，这就是它的目标。AI 可以带给人类感知，是弥合患者和医生之间需求供给偏差的理想中间层。重要的是如何为大众提供高质量的医疗服务。“这才是重要的事，而人工智能可以帮助解决这个问题，“Singhal 说。
Singhal 以他投资的公司 Sigtuple * 为例解释道，由于病理学传统上是一种基于化学的过程，病理学家需要在准备报告之前检查样本，因此物理学家必须物理上接触到血液样本。但是对于 Sigtuple 来说，物理学家不一定要接触到血液样本，机器可以在偏远的地方，病理学家也可以在其他任何地方。“病理学家供不应求，而 Sigtuple 这样的解决方案减小了这样的压力，这也有助于他们完成更多任务，”他补充道。
医疗 AI 的益处可能非常巨大。“AI / ML 可以通过以尽可能低的成本提供最佳治疗方案来降低医疗成本。将 AI/ 机器学习与集中的患者记录相结合，会带来巨大的好处，“Gopalakrishnan 说，他之前曾指出可用于构建解决方案的安全医疗数据库的重要性。
印度公司在这方面取得了一些进展：将 AI / ML 功能嵌入到某些诊断系统和治疗方案中。“但这些只限于试点和高端医院，并未广泛应用于医疗保健基础设施，“Gopalakrishnan 指出，这个行业需要更多的资金支持。
医学是复杂且不断变化的。人工智能可能暂时无法取代医生。“人工智能可以成为医生的助手但不能取代医生。但它确实可以弥补医生的短缺，“mFine 的 Indana 表示。
