人工智慧–AI醫療

人工智慧之AI醫療

人工智慧正向我們撲面而來，將人們從繁重的腦力勞動中解放出來，改變著我們的工作、學習和生活。國內、外大小公司紛紛大力發展人工智慧，加快布局。人工智慧市場也異常火爆，前景不可估量。據Marketsandmarkets報告，從2016年到2022年整個人工智慧市場預計增長62.9%的複合年增長率。人工智慧在改變世界的同時，也重新定義了醫療行業，人工智慧很可能在醫療領域率先突破，因此AI醫療逐漸成為人們的關注熱點。

在Frost&Sullivan2016年研究報告中，到2021年，AI醫療市場預計將達到66億美元，增長率為40%。GE Healthcare首席執行官、首席數據官指出，在未來20年內，AI對提高醫療診斷效率和診斷質量的作用越來越明顯。

當前中國一些巨頭公司比如BAT都將資源投入到AI醫療中，還有很多新興創業公司例如康夫子、健康諾、商湯科技、依圖科技、聯影醫療、圖瑪深維等，也用不同方式參與AI醫療的技術革命。

醫療行業中急需加入人工智慧因素，這與醫療資源嚴重短缺、分布不均、培養醫生周期長、成本高等現狀密切相關。AI人工智慧可以解放醫生的勞動，節省醫生寶貴的時間，解決醫院效率低下，安全措施有待提高，數據量龐大、標準不統一、數據清洗標註成本高，時間空間受限、專家經驗得不到有效利用、缺乏智能設備輔助、慢性病難以管理等痛點。能從本質上解決當前醫療行業的核心問題，提升醫療供給端的服務能力，解決供不應求的醫療窘狀，大大提升了醫療生產力，造福社會。

AI醫療主要有幾個發展方向：

1）影像識別：將人工智慧應用在醫學影像診斷上，即基於大量的影像數據實現醫學影像識別。圖像識別是深度學習等人工智慧技術最先突破的領域，醫療影像識別可能是人工智慧與醫療最新結合而發展起來的領域。比如腹部醫學影像處理系統；

2）智能診斷：將人工智慧用於醫療診斷中，基於海量病例進行機器學習，學習專家醫生的醫療知識，構建病症識別模型，在臨床診斷時識別關鍵致病因素，模擬醫生的思維和診斷推理，給出可靠診斷和治療方案。比如智能診療工具、臨床決策支持系統；

3）新葯研發：將人工智慧中的深度學習技術應用於新葯研發，通過大數據分析等技術手段快速、準確地挖掘和篩選出合適的化合物或生物，達到縮短新葯研發周期、降低新葯研發成本、提高新葯研發成功率的目的。

4）電子病歷：將人工智慧中的自然語言處理技術應用到電子病歷中，根據醫生口述，自動生成結構化的電子病歷，減少病曆書寫時間，減少歧義和錯誤，提高醫生的工作效率和工作體驗（邊口述邊看病）；

5）醫保監管：將人工智慧和區塊鏈技術應用醫保系統中，做到自查稽查相結合，提高了監督檢查效率，可以有效規範醫師醫療行為，保障參保人員的合法權益；

6）健康管理：將人工智慧應用在健康管理的具體場景中，主要集中在在線問診、虛擬護士、風險識別、精神健康、健康干預以及健康管理等。比如兒童成長發育遲緩智能診斷輔助系統；

7）遠程醫療：引入人工智慧和專家系統等先進技術，可以組織遠程專家資源、內外合作等對遠程病人進行遠程看病、診斷等操作，解決醫療資源總量不足、發展不均衡問題；

8）醫療機器人：a）夠讀取人體神經信號的可穿戴型機器人；b）能夠承擔手術功能的機器人，預計到2025年，80％的手術將由機器人實施，人工智慧控制的機器人，可以進行精準手術；c) 能夠會護理病人或醫療保健的機器人等；

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此外，在病理、基因和罕見病等領域，由於門檻較高，對於AI醫療來說，既是挑戰，也是機會。

好的AI醫療產品或方案，不僅需要以強大的人工智慧技術（深度學習、數據挖掘、自然語言處理、計算機視覺與圖像、機器人）作為支撐，同時也需要結合、集成專業的臨床專業知識。數據是人工智慧的基本素材，醫療場景的複雜、決策程序的複雜，讓更多的AI醫療產品或方案不止局限於演算法，而是逐漸回歸數據，重視數據採集、清洗和管理等，需要在人工智慧基礎上加入大數據技術。不同來源的數據與演算法結合，才是人工智慧的根基。提高樣本量（數據量）和數據質量（乾淨數據），多維度深度學習和對比不同患者病歷及診斷，並詢問病人基本信息，過往病史，不斷提供醫生工作效率，提高病情診斷正確率。

結語

伴隨著AI晶元快速發展，數據爆髮式增長，人工智慧被廣泛應用。人工智慧給醫療行業帶來更多的輔助和創新，給與醫生提供更多的信息、便利和幫助，提高醫生的工作效率和診斷準確率，使精準醫療成為可能。同時，人工智慧結合醫療能為數以萬計的患者提供優質服務，解決供不應求的醫療窘狀，提升醫療生產力，利國利民！

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