1.人工智慧+醫學影像

人工智慧在醫學影像領域目前的應用方向主要有三類，即疾病篩查、病灶勾畫、臟器三維成像，涉及腦、眼睛、乳腺、食管、肺、心臟等多個人體部位。結合目前迴圈系統疾病的特點，預防意義重於治療，人工智慧心血管影像能夠有效提高迴圈系統疾病早篩及預防情況。

2.人工智慧+醫院管理

因為醫療事務繁重、臨床管理和醫院管理的難度大、對新技術接受度高等因素，醫院在完成第一階段的人工智慧體系建設後，尤其是針對大型三級醫院，應當大力發展人工智慧醫院管理。人工智慧在醫院管理應用上主要有兩個方向，分別是最佳化醫療資源配置和彌補醫院管理漏洞。

3.人工智慧+疾病診斷和預測

現代醫學是從人們的各種生化、影像的檢查結果中，去診斷是否患病。但如果要實現疾病的未來發展預測，往往力不從心。人工智慧能夠參與疾病的篩查和預測，需要從行為、影像、生化等檢查結果中進行判斷。

4.人工智慧+醫學研究

人工智慧的切入主要是利用機器學習和自然語言處理技術自動抓取病歷中的臨床變數，融匯多源異構的醫療資料，結構化病歷、文獻，最後生成標準化的資料庫。在具體的人工智慧+醫學研究的相關落地產品線中，報告認為應重點點關注醫療翻譯與醫療知識圖譜領域。

隨著AI十醫療的進一步融合，深入，政策和資金的大量投入，AI輔助技術也在多個醫療細分領域提供了幫助。未來，基於大資料的深度學習將改變醫療行業，對疾病提供更快速，準確的診斷和治療，將變的不再可怕。

人工智慧在醫療領域的應用，意味著全世界的人都能得到更為普惠的醫療救助，獲得更好的診斷，更安全的微創手術，更短的等待時間和更低的感染率，並且還能提高每個人的長期成活率。從醫療行業的發展狀況和人工智慧的特點優勢來看，可以預想，未來人工智慧在醫療領域將在至少以下五個方面影響我們的生活。

1 智慧診療

智慧診療就是將人工能智慧應用於疾病診療中，計算機可以幫助醫生進行病理，體驗報告等的統計，對病人的醫療資料進行分析和挖掘，自動識別病人的臨床變數和指標。計算機透過學習相關的專業知識，模擬醫生的思維和診斷推理，從而給出可靠診斷和治療方案。智慧診療是人工智慧在醫療領域最重要和最核心的應用場景。

2 醫學影像智慧識別

傳統醫療場景中，培養出優秀的醫學影像專業醫生，所用時間長，投入成本大。另外人工讀片時主觀性太大，資訊利用不足，在判斷過程中容易出現誤判。有研究統計，醫療資料中有超過90％的資料來自於醫學影像。AI透過大量學習醫學影像，可以幫助醫生進行病灶區堿定位，減少漏診誤診問題。

3 醫療機器人

機器人在醫療領域的應用非常廣泛，比如智慧假肢，外骨骼和輔助裝置等技術修復人類受損身體，醫療保健機器人輔助醫護人員的工作等。目前，關於機器人的應用研究主要集中在外科手術機器人，康復機器人，護理機器人和服務機器人方面。國內醫療機器人也經歷了快速發展，進入了市場應用。

4 藥物智慧研發

依託數百萬患者的大資料資訊，人工智慧系統可以快速，準確的挖掘和篩選出適合的藥物。透過計算機模擬，人工智慧可以對藥物活性，安全性和副作用進行預測，找出與疾病匹配的最佳藥物。這一技術將會縮短藥物研發週期，降低新藥成本並且提高新藥的研發成功率。

5 智慧健康管理

根據人工智慧而建造的智慧裝置可以監測到人們的一些基本身體特徵，如飲食，身體健康指數，睡眠等。對身體素質進行簡單的評估，提供個性健康管理方案，及時識別疾病發生的風險，提醒使用者注意自己的身體健康安全。目前人工智慧在健康管理方面主要在風險識別，虛擬護士，精神健康，線上問診，健康干預以及精準醫學的健康管理。

人工智慧在醫療領域的前景

人工智慧的發展對於醫療行業的改進起著巨大的推進作用，能夠有效改善服務質量，提高醫療診斷的精準度。藉助於大資料分析技術以及人工智慧的深度學習，醫療行業將會出現一大批先進的醫療應用，從而有效控制醫療成本，同時為使用者提供更加滿意的服務。

醫療行業是未來人工智慧應用的重要領域，擁有巨大的發展空間。權威研究機構WinterGreen Research曾預計，人工智慧技術還將在原有基礎上持續發展下去，世界範圍內的醫療決策支援市場總量將在近幾年突破2000億美元，甚至更多。

伴隨“健康中國”戰略的提出，國內眾多業內人士也看好醫療領域未來的發展前景。2017—2025年，國內基層醫療事業將進入快速發展期，醫療健康產業註定會迅猛發展，在這期間，必須透過大資料與人工智慧的應用來完善該領域的服務體系，促使醫療行業的發展走向成熟。

近幾年，中國的醫療行業同樣呈現迅猛發展姿態，自2011年起的5年時間裡，僅醫療裝置行業的市場規模就增加到了原來的兩倍，達到3000多億元。另外，如今國家正加大對醫療領域發展的支援力度，該行業的發展將會更加迅猛，其中，醫療裝置領域的發展將尤為明顯。

隨著我國對基礎醫療建設的重視以及家庭醫生制度的實施，醫療行業的產業結構將產生變化，醫療市場的前景會更為廣闊。業內人士推測，在今後的發展過程中，醫療行業將突破傳統發展模式，與此同時，醫療裝置、藥品、保健產品等也將得到進一步發展，等到新型醫療健康發展模式進入穩定階段時，整個大健康醫療產業的市場規模將達到10萬億元。

人工智慧，一個在幾年前似乎還在科幻電影和小說中的概念，如今已經可以改變各個領域，那麼人工智慧在醫療領域都可以提供什麼樣的價值呢？

機構資訊化

1946年第一臺電子數字計算機的發明，意味著資訊化時代的到來，在之後的數十年中，科技進步的發展，大大加快了這一程序，醫療機構走資訊化管理之路是大勢所趨。醫療機構根據業務及管理需要,醫療資訊化不僅僅能夠提高工作效率，並且能夠再次利用，根據大量的醫療資訊分析出疾病和客觀因素的聯絡，從而可以提高疾病的預測和預警能力，醫療機構資訊化增強了綜合服務能力。

醫學影像識別

影象識別一直是人工智慧的主要方向之一，LeNet的出現讓影象識別商業化的路越來越近，2012年AlexNet奠定了人工智慧準確識別影象的基調，這也是對於醫學影像識別成真的前提。

醫學影像包含了海量資料，即使有經驗的醫生有時也顯得無所適從。醫學影像的解讀需要長時間專業經驗的積累，醫生的培養週期相對較長，而人工智慧在對影象的檢測效率和精度兩個方面，都可以做得比專業醫生更快，並可減少人為操作誤判率。

國內的Airdoc便是這領域的領先企業，該團隊的影象識別技術已經處於世界領先水平，並且可以準確識別很多醫學領域的影象，比如糖尿病性視網膜病變的識別，準確率已經和頂級三甲醫院的眼科醫生水平相當。

臨床輔助系統

世界衛生組織網站上ICD-10編碼的疾病有7.8萬多種，症狀也有幾萬種。對於人類醫生來說很難全部記住，並且在短期內進行診斷。特別是在醫療資源有限的地方，患者數量太多，甚至都可能沒有時間和主治醫師進行更深一步的溝通。

人工智慧具有和人類一樣思考的能力，並且在記憶力、運算速度和精度上都可以優於人類，基於人工智慧開發輔助診斷系統，可以提高廣大經驗不足的醫療工作者的工作能力，從而可以用在早期篩查、診斷、康復、手術風險評估場景，特別是對於基層醫院來說，作用尤其大。

醫療大資料

大資料作為未來資訊資料的發展方向，基於大資料理論的相關技術對現代人工智慧技術的演進程序起到了重要的助推作用。在醫療中，人工智慧可以挖掘大資料，並且讓資料發揮最大的價值。生物資訊學家、中科院院士陳潤生認為人工智慧和大資料能夠催生精準醫療，精準醫療就是把組學大資料用到臨床的醫學當中來，提高醫療診斷的準確度，提高治療的效果。

透過人工智慧和醫療大資料的結合，可以得到很多預測性的資料，比如評估患者身體狀態，進行適當干預，這樣的話有些疾病不發展，有些疾病減輕他的程度，提高他的生活質量，這樣就把整個醫療健康體系的關口前移，在沒有病之前就提出評估與保證。

醫藥開發

醫藥研發需要不斷試錯，最終才能研製成功，因此不僅僅需要漫長的時間，並且成本高昂，資料顯示，所有進入臨床試驗階段的藥物，只有不到12%的藥品最終能夠上市銷售，而且一款新藥的平均研發成本高達26億美金。

有研究人員統計，大約15%~20%的新藥成本都耗費在探索階段。通常情況下，這意味著高達幾億美元的支出，以及3~6年的工作。如今，透過深度學習分析大量的生物科學知識——專利、基因組資料和所有生物醫學期刊和資料庫等，找出關聯並提出相應的候選藥物，進一步篩選具有對某些特定疾病有效的分子結構，有希望透過AI將這一過程縮短至幾個月，並大幅降低研發成本。

當前，眾多國內外實力型企業都開始將目光投向人工智慧技術與醫療行業的結合發展，許多新興創業公司也不甘落後，準備在這個領域展開佈局。

IBM

微軟

谷歌

加拿大Deep Genomics公司

華大基因

Atomwise公司

騰訊

儘管現在人工智慧技術在醫療領域的應用尚未進入成熟階段，但是，該技術在醫療領域應用的前景是無限寬廣的。隨著科技的進步，越來越多的企業採用人工智慧技術進行資料分析及價值挖掘，人工智慧與深度學習在醫療領域的應用也將進一步展開。

用我的經驗，換您的時間，下面只講重點

1、人工智慧必將是未來發展的方向，也是國家新基建的重點投入領域，上到國家政策，下到市場發展，前景是毋庸置疑的。

2、在本次疫情當中，人工智慧在醫療領域的優勢已經發揮了巨大的作用。無論是基因序列的計算、複雜的模型資料分析都起到了至關重要的作用。以及AI智慧病例檢查、醫學影像閱讀，已經達到極高90%以上的準確率。

3、中國是人口大國，雖然國家不斷的加強醫療建設，但是依然面臨著醫療資源緊張的局面。如果有非常好的人工智慧解決大夫50%的問題，就可以釋放出大量的醫療資源。 隨著人工智慧的不斷演進，可以幫助醫生完成的工作將更加的多。

4、醫療專業劃分細緻、每一個領域都需要人工智慧，所以市場還是非常廣闊的。

5、人工智慧遲早有一天會走進家庭，成為家庭醫療的一份子。能夠幫助普通人更早的診斷和發現病情，並且和醫院達成聯動。

6、醫療是剛需、但是資源有限，而人工智慧可以無限的放大這種資源，這就是前景所在。

總結：你已經做了很長一段時間了，已經具有很強的權威性，中國需要這種科技公司，前期的技術和資源投入都是巨大的，但是一旦時機到來，也是勢不可擋的，就是看誰能堅持到那一天。選擇了這份事業，我想更多的是一種社會責任感，興趣，還要帶一些英雄主義。

祝您成功~

1、阿里全新AI診斷新冠肺炎

在全國抗疫最緊張的時刻，阿里達摩院研發出全新AI診斷新冠肺炎技術：20 秒出結果，96% 準確率。AI透過大量胸部CT影像資料訓練，建立成熟的新冠肺炎識別能力。使用者拍片完成後，20秒內AI系統就可以提醒醫生該患者是否被感染，提醒醫生採取進一步的醫療措施。AI可以彌補核酸檢測時間過長、醫生之間經驗有差異等不足，成為重要的抗疫檢測方法。目前該檢測技術已在義大利等疫情嚴重國家使用，反饋很好。

2、人工智慧用於染色體核型分析

與西安交通大學生命科學與技術學院與陸道培醫院細胞遺傳和分子細胞遺傳室合作，將人工智慧技術用於染色體核型分析。

白血病治療時，染色體檢測是最重要一環。只有正確識別染色體變異情況，才能對症下藥。傳統的染色體檢測是採用光學顯微鏡獲得的影象，再用人工對染色體進行計算和識別，對分析人員的經驗要求非常高。因此受條件限制，很多醫院仍不能開展染色體核型分析。絕大部分醫院查出白血病患者後，只能把病人的骨髓樣本寄送到北京等少數機構檢測。樣本一去一回需要一週以上，嚴重耽誤治療時機。

透過人工智慧，可以對光學顯微鏡獲得的影象進行快速識別。訓練過後的AI，對正常染色體核型的識別準確率已達93.79%。效率提升非常顯著。

3、人工智慧診斷癲癇等病症

北京宣武醫院、北京大學人民醫院和協和醫院合作研發的腦功能多模態人工智慧，其透過對核磁共振、PET、SPECT、腦電等資料的分析，可以應用於阿爾茲海默症、癲癇、帕金森等各類腦功能疾病的量化分析、診斷和預測。

4、人工智慧在心理疾病治療使用

藉助把醫療策略、語音智慧等領域結合，人工智慧可以開展心理疾病的諮詢和治療。人工智慧可以隨時與心理障礙的患者進行溝通，進行疏導和治療。由於許多患者顧慮自己的隱私而不願意對醫師敞開心扉，因而更願意和機器對話，因此具有更大的應用價值。

2019年4月，廣州中山大學附屬第三醫院與清華珠三角研究院聯合為“醫學人工智慧聯合研究中心”舉行揭牌儀式，“粵傾訴”的人工智慧心理診療系統研發目前進展順利。

以上僅僅列舉人工智慧在醫療行業使用的具體案例。在醫院的預約掛號、患者回訪、醫院管理等領域也有廣闊的空間。

你遇到過哪些人工智慧在醫療領域的應用呢？

醫藥產業是人工智慧應用的最活躍靈異，因為在這個領域有太多的應用場景。本人就積極用人工智慧來解決機體免疫系統的狀態分析和新型生物藥的設計和篩選工作，因為這些課題中許多問題都超過了我們人類的現有認知，況且我們現在許多理論可能都根本就是錯誤的。