未來將是有機世界和合成世界的聯姻，正如未來一定是人類和機器人的聯姻。你可以設想，有一天，大量微小的DNA摺紙機器人可以在你的身體裡不停地遊動，它們可以彼此連線和溝通，它們可能還會強大到執行一些人工智慧的程式，以此來實時監測和識別你身體內部正在發生什麼。

醫療影像的智慧分析

隨著人工智慧的流行，“深度學習”似乎一夜之間就能應用於所有領域。生物科學家們自然也想試試它能否幫到自己的工作。絕大多數的醫療人士收集的資料首先是影象，通常是X光片、核磁共振成像（MRI）、計算機斷層攝影（CT）等，因此，用人工智慧來分析影象就是一個很自然的應用。畢竟，為了儘快找出病人的問題所在，世界上不知有多少放射科、心臟病科和腫瘤科的醫院工作人員每天花費大量時間檢查這些醫療影像。

比如，總部位於舊金山的Enlitic正在採用深度學習來檢測CT影象中的肺癌。肺癌是最難檢查出的癌症之一，這也是為什麼通常檢查出來就是晚期的原因。再如，從斯坦福大學孵化器StartX裡走出的Arterys公司基於深度學習開發出了一款檢測心血管疾病的應用。

創業公司們已躍躍欲試，大公司們自然也早已出手。IBM正在將其沃森機器學習系統（以及2015年從Merge Healthcare公司收購的技術）應用於醫學影像管理。同時它還與美敦力（Medtronic）、楊森和蘋果公司合作，致力於糖尿病的診斷研究，與幾家大醫院合作進行癌症診斷研究，這些都被打包進了“沃森基因分析”。同時，IBM還鼓勵透過智慧手機收集患者的資料並將其上傳到雲端。2015年，IBM還專門推出了“沃森健康專案”（Watson Health）。

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