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403人工智能（以下簡稱“AI”），在不久的將來會加速普及及應用到醫(yī)療器械中，改變傳統(tǒng)疾病的預防、檢測、治療模式，為提高健康服務質量提供新手段。
圖片來源：新華網(wǎng)
● AI在醫(yī)療涉及的領域
人工智能技術與醫(yī)療健康領域的融合不斷加深，隨著人工智能領域，語音交互、計算機視覺和認知計算等技術的逐漸成熟，人工智能的應用場景越發(fā)豐富，人工智能技術也逐漸成為影響醫(yī)療行業(yè)發(fā)展，提升醫(yī)療服務水平的重要因素。其應用技術主要包括：語音錄入病歷、醫(yī)療影像輔助診斷、藥物研發(fā)、醫(yī)療機器人、個人健康大數(shù)據(jù)的智能分析等。
● AI在醫(yī)療領域的五大應用
應用1：人工智能語音電子病歷
機器可以自己完成學習狀態(tài)，學習并到達業(yè)內的一流水平，可以超越大多數(shù)的專業(yè)人士，人工智能不像以前給人的古板印象那樣，只能在簡單重復的勞動中幫助人類，現(xiàn)在，在復雜的腦力勞動中，甚至一些深度領域內，人工智能機器也可以完成自我學習。
人工智能一鍵在改變我們的生活，合肥語音電子病歷及應用平臺項目完成試點，醫(yī)生的看病方式得到了改變，人工智能病歷可以自動生成電子病歷，可以長期保存，解決了聽不懂方言、病歷丟失、字跡潦草、還可防病歷造假等，提高了醫(yī)生速率等問題，并且也提高了患者看病的滿意度。
應用2：國內首個AI三類醫(yī)療器械“冠脈血流儲備分數(shù)計算軟件”獲批上市
2020年1月15日，科亞醫(yī)療旗下公司研發(fā)的產(chǎn)品通過器審中心審批，這是我國首個應用人工智能技術的三類器械過審，該產(chǎn)品是基于冠狀動脈CT血管影像，由安裝光盤和機密鎖組成，該技術采用的是無創(chuàng)技術，可以減少患者很多不必要的手術、成本，并且可以緩解患者的痛苦。2020年是一個不平凡之年，在新冠肺炎疫情影響下，AI醫(yī)療產(chǎn)品在疫病智能診斷中發(fā)揮了較大的價值，也可能成為我國推動AI行業(yè)的前進動力。
圖片來源：國家藥品監(jiān)督管理局
應用3：醫(yī)療機器人
醫(yī)療機器人是指用于醫(yī)院、診所等醫(yī)療場景或輔助醫(yī)療的機器人。2014年我國開始引入外科手術機器人，醫(yī)療機器人在我國醫(yī)療中處于導入階段，我國一批醫(yī)療機器人企業(yè)發(fā)展迅速，產(chǎn)業(yè)聚集特征明顯，5G、人工智能等新技術與醫(yī)療機器人加速融合。醫(yī)療機器人的感知能力會更強，細節(jié)上會更精細，醫(yī)生是醫(yī)療機器人的直接使用者，隨著科技和社會的發(fā)展，醫(yī)療機器人有著非常廣闊的發(fā)展空間。
圖片來源：Vasteras Giraff
應用4：健康管理：大數(shù)據(jù)分析
健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)在醫(yī)療領域的一個分支，是指在與人類健康相關活動中產(chǎn)生的與生命健康和醫(yī)療有關的數(shù)據(jù)。阿里健康是阿里巴巴集團“Double H”戰(zhàn)略在醫(yī)療健康領域的旗艦平臺，憑借阿里巴巴集團在電子商務、大數(shù)據(jù)和云計算領域的優(yōu)勢，以用戶為核心、為醫(yī)藥健康行業(yè)提供全面的互聯(lián)網(wǎng)解決方案。
社交網(wǎng)絡，讓我們越來越多地從數(shù)據(jù)中觀察到人類社會復雜的行為模式，隨著健康中國戰(zhàn)略的持續(xù)推進，健康產(chǎn)業(yè)正在逐漸占據(jù)頂層設計的重要位置，隨著人工智能的、大數(shù)據(jù)等新技術的介入，以覆蓋小單元為目的服務社區(qū)乃至中國，民眾享受健康管理的成本降低，提升健康醫(yī)療的服務效率及質量，擴大資源供給，不斷滿足人類群眾多層次，也有利于培育新的業(yè)態(tài)和經(jīng)濟增長。
應用5：當藥物研發(fā)遇上AI
AI與藥物研發(fā)有很多可以結合的地方，AI研發(fā)不需要專業(yè)的化學信息學背景，只需要運算數(shù)據(jù)，中國科學院傷害藥物研究所蔣華良課題組與周兵課題組、羅成課題組通力合作，基于深度學習輔助藥物策略，設計發(fā)現(xiàn)了高選擇性、有效的p300/CBP組蛋白小分子抑制劑。數(shù)字技術和人工智能正在推動醫(yī)療領域的革命，藥物研發(fā)是人工智能大展身手的重要領域。我們可以預料到越來越多的計算機將用于自動藥物發(fā)現(xiàn)，尤其是機器人技術的巨大進步將加速這一進展，當藥物研發(fā)遇到AI，我們需要長遠的眼光發(fā)展，提高研發(fā)階段的效率，降低成本，進而更好的將藥物研發(fā)與AI相結合。
● AI在醫(yī)療領域的優(yōu)勢
在傳統(tǒng)醫(yī)療模式下，醫(yī)療資源緊張，各醫(yī)院和門診可謂人滿為患，病人常常因為沒能得到及時的治療而錯過了最佳的治療時機。而AI在醫(yī)療領域的出現(xiàn)可謂是雪中送炭，在如下幾個方面大大的緩解了醫(yī)療資源緊張的燃眉之急。
一：AI自動化的工作流程可以大幅減輕醫(yī)生、護士們的工作步驟，優(yōu)先處理緊急事件，并且可以自動化的分析病人的數(shù)據(jù)，甚至界面圖形化。
二：AI手術輔助系統(tǒng)可以提供給醫(yī)生更清晰的視角，讓醫(yī)生可以精準快捷的手術，并且對病人造成較小的傷害、較小的傷痕和快速的恢復時間。
三：AI在藥物研發(fā)方面可以提高研發(fā)階段的效率，降低成本。
● AI在醫(yī)療領域的弊端
由于醫(yī)學是經(jīng)驗科學，本身存在著不確定性和開放性，決策路勁復雜，所以AI在醫(yī)療領域還存在著如下問題。
一：諸如神經(jīng)網(wǎng)絡、深度神經(jīng)網(wǎng)絡、深度學習、梯度增強模型等黑盒模型雖然擁有很高的準確性，卻極難理解其內部工作機制，可解釋性差。醫(yī)生只能得到AI計算的結果，卻不知為何而來，長久以往的使用而產(chǎn)生依賴后較難發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品出錯。
二：AI學習需要大量高質量的數(shù)據(jù)進行訓練，但由于醫(yī)療數(shù)據(jù)具有多維度復雜特征、醫(yī)療數(shù)據(jù)產(chǎn)權關系不清和醫(yī)療數(shù)據(jù)人為因素影響嚴重的關系，滿足訓練條件的數(shù)據(jù)較少。
三：AI的使用涉及病人的隱私問題。在通過大量數(shù)據(jù)訓練AI的同時，容易造成病人數(shù)據(jù)的泄露。
● 總結
提及AI，自2016年AlphaGo勝利以來，這個風口一直都沒掉下。具體到醫(yī)療領域，醫(yī)療AI行業(yè)也是格外“熱鬧”，參與者眾多。但起初，醫(yī)生和醫(yī)院端在應用和采購方面比較謹慎，合規(guī)性成為他們關注的重點之一。而隨著NMPA等監(jiān)管機構的官方認證，醫(yī)療AI們跨過合規(guī)門檻，或將進入市場價值驗證期。
