由於我國醫療需求不斷上升、資源嚴重缺乏、衛生人員整體素質有待提升、衛生支出相對不足以及醫療資源浪費嚴重等問題普遍存在，醫療行業急需新技術的注入。人工智能是通向醫療智能化領域的捷徑，充分利用臨床信息指導成像和輔助閱片等方面進行研發，並將人工智能相關技術建立在醫學知識的完備體系之上，形成更為系統、更具臨床價值的技術產品。無論是醫療行業人士，還是AI創業者，他們都認為AI醫療可以真正切入到醫療領域的核心，解決醫療行業的痛點，並將掀起醫療行業的變革。
隨著數據量的上漲、運算力的提升、圖像識別、深度學習、神經網絡等關鍵技術的突破，極大促進了AI+醫療的迅速發展。
AI技術的全方位運用，只有將它正確、準確地賦能給傳統行業，才會產生巨大價值。在全球各個地區，AI+醫療不再是一種創新概念，它已經為醫生、患者、企業、醫療及研究機構提供了最前沿和最切合實際的服務。
AI+醫療 4大趨勢
AI+醫療的結合，創造了與醫療相關的產業鏈新模式，將逐步解決醫療領域的各大痛點。
1、機器學習
機器學習的主要應用：藥物發現、基因檢測、個性化醫療服務、醫療大數據、電子健康檔案；
2、計算視覺
計算視覺的主要應用：腫瘤檢測、醫學成像與診斷、圖像歸檔與傳輸（PAC）、外科成像；
3、NLP（自然語言處理）
NLP的主要應用：護士助理、自動化護理管理工作流、管理型工作流、遠程醫療網絡；
4、智能機器人
智能機器人的主要應用：機器人輔助手術、手術精度、納米機器人、機器人護士、個人助理機器人、製藥機器人。
AI+醫療 8大應用
“AI+醫療”領域的產品主要應用於虛擬助理、醫學影像、疾病風險預測等8大應用場景中。由於計算視覺與基因測序技術的迅猛發展，疾病風險預測、醫學影像場景下的公司數量最多，相關產品相對成熟。
1、虛擬助理
醫用型虛擬助理是基於特定領域的知識系統，通過智能語音技術和NLP技術，實現人機交互，主要解決語音電子病歷、智能導診、智能問診、推薦用藥等需求。
調查顯示，中國50%以上的住院醫生每天用於手寫病歷的時間平均在4小時以上，效率極低。虛擬助理可以將醫生的主訴內容實時轉換為文本，錄入到醫院信息管理軟件中，這樣不僅提高了填寫病歷的效率，還可以使醫生將更多時間和精力用於與患者交流和疾病診斷之中。
導診機器人
基於人臉識別、 語音識別、遠場識別等技術，通過人機交互，導診機器人可以執行掛號、科室分佈及就醫流程引導、身份識別、數據分析、知識普及等導診任務。
智能問診
智能問診系統包含預問診和自診兩大功能。病人可以在與醫生溝通之前，通過手機或PC端進入醫院智能問診模塊中，輸入患者的基本信息、症狀、既往病史、過敏史等信息，系統將初步形成診斷報告，以減少醫生與患者的溝通時間，大大提升醫患溝通效率。
推薦用藥
推薦用藥屬於相對小眾的應用場景，後臺算法系統能夠通過手機端和PC端為患者提供用藥建議。
2、醫學影像
醫學影像，是目前人工智能在醫療領域最熱門的應用場景之一。人工智能計算視覺技術主要解決“醫學影像”應用場景中的三種需求：
A. 病灶識別與標註：針對醫學影像進行圖像分割、特徵提取、定量分析、對比分析等工作；
B. 靶區自動勾畫與自適應放療：針對腫瘤放療環節的影像進行處理；
C. 影像三維重建：針對手術環節的應用。
AI+醫學影像的產品形態主要以用於影像識別與處理的軟件為主，極少數結合硬件。
3、輔助診療
目前中國有許多家公司開始提供“醫療機器人”服務。而這兩項服務基於這兩點：
A. 醫療大數據輔助診療：基於海量醫療數據與AI算法發現病症規律，從而為醫生診斷和治療提供參考意見;
B. 醫療機器人： 目前的醫療機器人主要包括手術機器人、腸胃檢查與診斷機器人、康復機器人以及其他用於治療的機器人。
4、疾病風險預測
目前，國內一線城市有很多家公司開始提供“疾病風險預測”服務，並且這項服務慢慢趨於成熟與完善。疾病風險預測主要通過算法對基因數據進行分析，提前預測疾病發生的風險。
5、藥物挖掘
在藥物挖掘方面，利用AI技術分析化合物結構與藥效的關係，以及預測小分子藥物晶型結構。AI與藥物挖掘的結合，使得新藥研發時間大大縮短，研發成本大大降低。藥物挖掘主要應用場景有腫瘤早期篩查、個性化藥物診斷和新藥研發。
6、健康管理應用場景
健康管理主要包括營養學、身體健康、精神健康三大管理領域。
營養學場景：利用AI技術對食物進行識別與檢測，以幫助用戶合理膳食，保持健康的飲食習慣；
身體健康管理：結合智能穿戴設備等硬件設備提供的健康類數據，利用AI技術分析用戶健康水平，並通過行為干預，幫助用戶養成良好的生活習慣；
精神健康管理：利用AI技術進行情緒管理，對精神疾病進行預測和治療。
醫院管理是針對醫院內部、醫院之間各項工作的管理，主要包括病歷結構化、分級診療、DRGs（診斷相關分類）智能系統、醫院決策支持的專家系統等。
8、輔助醫學研究平臺應用場景
輔助醫學研究平臺是利用AI技術輔助生物醫學相關研究者進行醫學研究的技術平臺。大致可以分為兩大類：數據收集/存儲與統計分析和基因測序等生物信息分析。
醫療發展之路，會從依賴於單個醫生、以治療疾病為目的走向，變成有針對性、依賴大數據分析的以預防疾病為宗旨的新型模式，所有的變革和顛覆都離不開革命性的技術——人工智能。人工智能將會發揮越來越大的作用，而醫學發展之路在對大數據、人工智能的應用，有望成為企業未來發展的“能量源”和“加速器”。
臨床醫學與人工智能的深度融合是大勢所趨，更是健康中國建設的主要路徑，未來人工智能最大的作用是解決醫生大量簡單重複性的工作，提高醫生的工作效率，讓醫生真正發揮他們的智慧和能力。人工智能與醫療這對搭檔，將會顛覆今後的醫療環境，這值得所有人期待！
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