人工智能对医疗行业的促进表现在哪些方面

【产业链图谱 | 人工智能产业链图谱_人工智能产业链全景图】

【研究报告 | 人工智能行业研究报告】

       随着社会经济的进步，人们对于健康的关注度提高，在医疗方面的支出也相应增大。医疗事业的快速发展带来的是医疗手段方面的进步，人工智能开始在医疗行业得以广泛应用。

　　人工智能是如何改变医疗的

　　机器学习很容易与医疗行业相结合，因为医疗行业已经积累了大量的诊断数据和以往病例。开发出来的软件在经过学习后可以帮助医生检测肿瘤，推荐诊断方式，甚至可以预测病人住院后的细节。例如，谷歌最近为一种叫做神经网络的软件引入了新的算法，这种新算法可以预测病人住院的时间，再次入院的可能性，以及死亡率。

　　但这并不完全是研究数据库的问题：随着人工智能的发展，在不久的将来将能够成为医生的顾问。以IBM的沃森超级计算机为例，该超级计算机于2010年推出，系统以人工智能和软件分析结合起来去解决问题。该公司表示，这个系统已经治愈了将近11.5万名患者和消费者。都柏林城市大学计算学教授艾伦表示，科研人员不断的在沃森系统上发布新的信息和新的技术突破，这也导致许多医生利用沃森系统来追踪最新的科研信息。据悉，这款软件已经在全国各地的医院中使用，能够帮助医生评估某些病症并做出诊断和决策。

　　对于医生对现有的设备有什么看法?医疗设备技术公司Cloud DX的CEO罗伯特说，他们的工作能否得到提升将取决于他们对设备的授权。“我们发现临床医生实际上对这个概念很感兴趣，”他说。但在医疗领域，人工智能和机器学习有着很高的要求。尽管人工智能最初被引入医疗领域的主要原因是人为失误，但只要人工智能出现一个错误偏差，可能就意味着整个行业将陷入恐慌－－－－尤其是当问题涉及到个人隐私时。

　　人工智能的科技分析

　　1. 深度学习提升医学影像品质

　　电子病例的录入在国外已经有长达10年的历史了，而在中国仅有2年，而语音录入，作为减少传统录入耗时过长的重要手段，具有非常广阔的前景。DragonMedical是语音病例的龙头，Nuance的医疗语音解决方案在美国医疗机构中的覆盖率高达72%，其客户分布在全球30余个国家和地区，已经有50万名临床医师和1万台医疗设备采用其医疗语音解决方案。“基于语音的门诊病历采集系统”是科大讯飞医疗智能语音的主要产品，2016年开启了试点并初步运用，未来的发展空间辽阔。

　　深度学习提升医学影像品质。现代医学是建立在询证医学的基础上的，影像是重要的诊断依据，所以临床医生的需求有很大的需求是影像需求，各种各样的定量分析、历史图像的比较。

　　医生非常擅长定性分析，在看到片子一秒钟后就大致能判断出有什么问题，但是医生需要一些工具做更精准的判断，定量的分析，这是靠眼睛很难做到的，而利用人工智能的深度学习技术就能从医学影像中提取出有用的信息，帮助医生做精准判断。

　　2.辅助诊疗

　　在辅助诊疗领域，专注于癌症诊断领域在2015年7月已经步入商用，并取得不错的癌症诊断成绩，在16年超过1000例癌症病例的诊断中，在超过99%的病例中提供了与肿瘤专家的相同的解决方案。而科大讯飞以全科定位，辅助基层医生进行诊疗，旨在缓解我国医生数量不足、基层医生水平有限的问题。目前，科大讯飞的人工智能机器人智医助理通过了国家医师资格考试，科大讯飞参与建设的安徽省立智慧医院(人工智能辅助诊疗中心)已经投入运行。

　　智能医疗的主要应用场景

　　从全球创业公司实践的情况来看，智能医疗的具体应用包括洞察与风险管理、医学研究、医学影像与诊断、生活方式管理与监督、精神健康、护理、急救室与医院管理、药物挖掘、虚拟助理、可穿戴设备以及其他。总结来看，目前人工智能技术在医疗领域的应用主要集中于以下五个领域：

　　1. 医疗机器人

　　机器人技术在医疗领域的应用并不少见，比如智能假肢、外骨骼和辅助设备等技术修复人类受损身体，医疗保健机器人辅助医护人员的工作等 。目前实践中的医疗机器人主要有两种： 一是，能够读取人体神经信号的可穿戴型机器人，也成为“智能外骨骼”; 二是，能够承担手术或医疗保健功能的机器人，以IBM开发的达·芬奇手术系统为典型代表。

　　2. 智能药物研发

　　智能药物研发是指将人工智能中的深度学习技术应用于药物研究，通过大数据分析等技术手段快速、准确地挖掘和筛选出合适的化合物或生物，达到缩短新药研发周期、降低新药研发成本、提高新药研发成功率的目的。人工智能通过计算机模拟，可以对药物活性、安全性和副作用进行预测。借助深度学习，人工智能已在心血管药、抗肿瘤药和常见传染病治疗药等多领域取得了新突破。在抗击埃博拉病毒中智能药物研发也发挥了重要的作用。

　　3. 智能诊疗

　　智能诊疗就是将人工智能技术用于辅助诊疗中，让计算机“学习”专家医生的医疗知识，模拟医生的思维和诊断推理，从而给出可靠诊断和治疗方案。智能诊疗场景是人工智能在医疗领域最重要、也最核心的应用场景。

　　4. 智能影像识别

　　智能医学影像是将人工智能技术应用在医学影像的诊断上。人工智能在医学影像应用主要分为两部分： 一是图像识别，应用于感知环节，其主要目的是将影像进行分析，获取一些有意义的信息;二是深度学习，应用于学习和分析环节，通过大量的影像数据和诊断数据，不断对神经元网络进行深度学习训练，促使其掌握诊断能力。

　　5. 智能健康管理

　　智能健康管理是将人工智能技术应用到健康管理的具体场景中。目前主要集中在风险识别、虚拟护士、精神健康、在线问诊、健康干预以及基于精准医学的健康管理。

　　 风险识别：通过获取信息并运用人工智能技术进行分析，识别疾病发生的风险及提供降低风险的措施。

　　 虚拟护士：收集病人的饮食习惯、锻炼周期、服药习惯等个人生活习惯信息，运用人工智能技术进行数据分析并评估病人整体状态，协助规划日常生活。

　　 精神健康：运用人工智能技术从语言、表情、声音等数据进行情感识别。

　    移动医疗：结合人工智能技术提供远程医疗服务。

　　 健康干预：运用AI对用户体征数据进行分析，定制健康管理计划。

        人工智能在医疗方面的使用为医疗行业的治疗方式和药物方面带来了改变，在后期的发展中要克服相关的技术瓶颈，让技术得到最有价值的运用。