大數據分析與人工智慧，被稱作是「第四次工業革命」；如今，人工智慧應用在健康照護上，透過深度學習系統可解讀各種影像報告，功能如同放射科及病理科醫師，未來可能成為「資訊科醫師」，研究刊登於《美國醫學會期刊》。
人工智慧自動診斷骨折
矽谷Enlitic科技公司，將健康與帶有骨折診斷的X光影像，匯入人工智慧系統資料庫，透過深度學習（deep learning）的自學方式，不需透過工程師輸入診斷條件，即可自動標出骨骼上的裂痕，有如放射科醫師一樣，看越多影像報告、解讀越正確。
辨識電腦斷層、心臟超音波影像
IBM人工智慧的原型華生（Watson），則可辨識電腦斷層影像中的肺栓塞，以及偵測心臟超音波中胸壁動態的異常，自從收購醫療相關企業Merge，已經能夠瀏覽300億張影像，同樣擁有放射專科醫師的診斷能力。
人工智慧系統 適合解讀複雜影像
放射科醫師的功能在於解讀醫療影像，而病理科醫師的工作是從病理切片等影像中找出病癥，兩個專科醫師的共同特質都是解讀影像。目前放射科醫師處置一名多處創傷的病患，需要解讀4000張全顯影像（pan scan），而人工智慧系統更適合堵截類似的複雜影像。
資訊專科醫師 確保人工智慧診斷結果
未來，兩個專科結合成為「資訊專科」後，工作內容會從「解讀影像」轉變為「管理人工智慧解讀影像後產生的臨床資訊」。資訊專科醫師在轉譯人工智慧的資料，能夠建議進一步的臨床處置；在管理人工智慧時，醫師也能確保影像品質，讓人工智慧不致於發生過多偽陽性或偽陰性的結果。
透過人工智慧 改善醫事人力不足
資訊科醫師雖然不再需要花更多時間辨識病理特徵，但需學習統計相關的概念、理解醫學資訊的演進等，透過人工智慧的醫療服務，也能幫助醫療資源匱乏、醫事人力相對不足的地區。
名詞解釋：
人工智慧：是具認知能力的機器，該機器可以模擬人類的認知功能，像是「學習」與「問題解決」的能力。人工智慧的認知功能被分為幾項能力：演繹、推理、解決問題、規劃、學習、語言處理、運動與控制、知覺，甚至還有社交，有些更能展現出創造力。
參考資料、文獻來源：
1.翻譯人員：國立成功大學醫學院公共衛生研究所研究生吳懷玨
2.參考文獻：Jha, S., Topol, E.J. Adapting to Artificial Intelligence: Radiologists and Pathologists as Information Specialists. JAMA. 2016; 316(22): 2353-4.
