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来源 | 数据观（转载请注明来源）
整理 | 石煜倩
编辑 | 方茶云
近年来，人工智能被广泛试点应用于医疗、教育、农业、交通等领域，同时，“大健康”、“医疗云”、医疗大数据等概念陆续出现，快速促进了人工智能在医疗领域的发展。
人工智能技术不断发展，语音交互、计算机视觉和认知计算等技术的逐渐成熟，共同促进人工智能的应用场景加速落地，人工智能技术也逐渐成为影响医疗行业发展，提升医疗服务水平的重要因素。目前，人工智能技术在医疗领域的应用主要在医学影像分析、辅助诊断、药物研发、健康管理、疾病预测等方面。
1.AI医学影像
以计算机视觉技术与深度学习技术为基础的医学影像分析能够为医生阅片和勾画提供辅助和参考。医疗影像数据是医疗数据的重要组成部分，人工智能技术能够通过快速准确地标记特定异常结构来提高图像分析的效率，以供放射科医师参考。提高图像分析效率，可让放射学家腾出更多的时间聚焦在需要更多解读或判断的内容审阅上，从而有望缓解放射科医生供给缺口问题。
行业发展情况：据第三方统计，从100家与人工智能相关的非上市企业2018年预计营收来看，100强中共有10家AI医疗公司，这10家AI医疗公司里有6家属于AI医学影像领域，而在融资方面，AI医学影像是获得融资最多的医疗领域。从中国AI医学影像行业的落地情况来看，目前AI医学影像产品主要应用在疾病筛查方面，以肿瘤和慢病领域为主。大部分公司都与医院展开广泛合作，并且在肺结节、眼底、乳腺癌、宫颈癌方面已有较为成熟的产品。
典型案例
1. 科大讯飞研发了人工智能医学影像辅助诊断系统。
2016年6月以来，该系统通过学习68万张肺部CT影像资料，已在省立医院CT室辅助医生诊断了约11000人次的CT影像资料，诊断准确率达94%。
2. 2019年2月25日，日本奥林巴斯公布了医疗内窥镜领域的新技术成果。
医疗内窥镜检查将导入AI技术，该技术为日本多个大学联合开发，可将检查画面数值化，能够快速精准的判断病人检查部位是否有病变、病变是否为恶性以及今后病变的可能性。据悉，人工智能诊断在约0.2秒内完成，这将极大地缩短内窥镜检查的时间。
目前AI医学影像成为中国人工智能与医疗行业应用结合最成熟的领域，市场规模大、收入和融资情况表现亮眼。
2.AI辅助诊断
AI辅助诊断通常来说是指能帮助医生进行疾病诊断和提出治疗方案的辅助产品，其中主要包括电子病历、导诊机器人、虚拟助理等。
电子病历：基于计算机的电子化病人记录，用于保存、管理、传输和重现数字化的病人医疗记录。人工智能可利用自然语言处理技术
导诊机器人：指导患者就医、引导分诊，同时向患者介绍医院就医环境、门诊就医流程和医疗保健知识等。
虚拟助理：人工智能助手可以提供实时和持续的支持和建议让医生进行诊断和治疗，还可以吸收、分析和分享患者相关的大量数据。
典型案例
（图片来自健康网）
2019年3月14日，北京致远慧图科技有限公司参加了中国眼底病论坛暨国际视网膜研讨会。在会议上，致远慧图公司在其展台上首次显示了该公司的Eyewisdom眼病AI辅助诊断系统。该系统由一个机器人+一台眼底相机+一个类似网络路由器的装置+AI软件系统组成。通过人机互动，机器人可以引导被检查者向检查系统输入个人的生日、年龄、姓名、病史等信息；受检者输入完整个人信息后，由工作人员操作眼底相机为其拍摄眼底照片；照片通过路由器上传至辅助诊断诊断软件系统，最终由AI软件做出诊断；被检者扫描机器人屏幕上二维码即可获得其诊断报告。
病历数字化、院内导诊、智能问诊等一系列应用场景落地不仅有助于解决病理专家稀缺等问题，还有助于对患者进行系统化记录和健康管理。
3.AI药物研发
AI通过计算机模拟，可以对药物活性、安全性和副作用进行预测，能够有效缩短新药研发周期、降低失败风险。
行业现状：根据Globalmarketinsight的数据统计，药物研发在全球人工智能医疗市场中的份额最大，占比达到35%。在药物研发方面我国的新药研发目前还是以仿制药和改良药为主，而国外研发主要以创新药为主。
典型案例
美国Atomwise公司是一家利用超级计算机进行药品研发的公司，旨在运用超级计算机、AI和复杂的算法模拟制药过程，来预测新药品的效果，同时降低研发成本。在2015年，Atomwise基于现有的候选药物，利用AI技术，在不到一天的时间内对现有的7000多种药物进行了分析测试，成功地寻找出能控制埃博拉病毒的两种候选药物，并且成本不超过1000美元，以往类似研究需要耗时数月甚至数年时间并且成本需要上亿乃至数十亿美元。为寻找埃博拉病毒治疗方案做出了贡献。根据该公司的统计，如果利用传统方法，这项分析需要花费数月甚至数年才能完成。
4.AI健康管理
相对于诊断就医环节，健康管理主要是把被动的疾病治疗变为主动的自我健康监控，主要产品为智能可穿戴设备。
通过智能硬件收集数据，后台计算机“学习”专业医疗知识，模拟医生的思维和诊断推理，每一台终端，无论手环、体脂秤还是手机，将成为一个私人体检专家，帮助用户通过大数据实现身体检测和管理。
典型案例
1.美敦力公司帮助糖尿病患者有效地管理自己的病情。全球领先的医疗科技公司美敦力在2018年3月宣布，其连续血糖监测（简称CGM）系统Guardian Connect已经通过了FDA审核，这套系统适用于14-75岁的糖尿病患者。Guardian Connect系统预测低血糖症状的准确率达到了98.5%。有了这个系统，患者的监护人就可以通过实时查看或接收短信提醒，更好地掌握患者的病情。
2.日本NEC公司针对医院床位紧张的问题，设计了用AI侦测病人姿态的系统，对有可能导致跌落病床、摔倒的姿态发出告警，避免病人因为二次伤害延后出院。
5.AI疾病预测
AI疾病预测主要指通过基因测序与检测，提前预测疾病发生的风险，也包括运用各种生化、影像、行为日常大数据来预测疾病发生的风险。
典型案例
2019年3月6日，谷歌表示以患者的医疗信息为基础开发了可以提前预测心脏病、癌症、失明等重大疾病的人工智能。根据谷歌当天公开的机器学习AI模型照片来看将糖尿病、视网膜症根据健康来分为5个等级预测患者是否会失明。以88万件诊断数据为基础，搭载深层神经网、反复训练机器学习模型，AI根据患者们糖尿病与否并对数年内失明的可能性进行了正确的预测。世界上有4亿1000名糖尿病患者丧失了视力，仅在印度糖尿病患者中就有45%诊断为失明，如果使用AI来预测患者患病的可能性，那么可以提前预防诊断治疗并大大提高医务从业者工作效率。
就在十几年前，医疗机器人还只存在于科幻小说中，智慧医疗对当时的科技发展来说还遥不可及。近年来，随着互联网的快速普及，大数据应用落地，人工智能技术得到飞速发展。医疗健康领域依托大数据、人工智能、5G通信等技术不断向自动化、智能化、智慧化方向发展。未来，人工智能将在医疗领域发挥更重要的作用，改变医疗手段甚至医疗模式，给医疗技术带来更深刻的变化，让我们拭目以待吧。
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