Artificial
Intelligence
人工智能
当前，人工智能在医疗领域的应用机遇与挑战并存，未来“人工智能+医疗”还将碰撞出怎样的火花？会给人民生活带来哪些改变？产业未来发展前景如何？
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虚拟助理
我们把虚拟助理分成两类，一类是包括Siri等通用型虚拟助理，另一类是专注医疗健康类的专用虚拟助理。医用型虚拟助理是基于特定领域的知识系统，通过智能语音技术和NLP技术，实现人机交互，主要解决语音电子病历、智能导诊、智能问诊、推荐用药等需求。和通用类型助理相比，医疗是一个更垂直，专业度更高的领域，有很多专业术语和专业技能需要我们去学习。每年人工处理病患会发生大量误诊死亡事件，而利用人工智能技术，从虚拟助理切入，能够更准确、更快捷、更安全、更便宜地实现病患处理。但是，目前在政策法律方面，由于医疗责任主体不明，监管部门禁止虚拟助理提供轻微疾病的诊断和重症的任何建议。
AI
前景
目前，监管部门要求虚拟助理在轻疾方面仅仅能够提供一些咨询和建议，不能提供诊断，在重症方面只能提议立刻前往医院或代拨医院急救电话。业内医师也同样对该应用产生了质疑，因为患者并不完全了解身体所出的状况，表达的时候会漏掉一些关键信息，同时咨询的时候会使用大量的非专业词汇，虚拟助理可能没有办法去挖掘真正有用的信息作出更准确的判断。以上是虚拟助理目前的存在的问题。虽然如此，虚拟助理的成本更低，有助于控费，人类医生无法穷尽所有的疾病，而人工智能理论上可以，因此完全可以成为人类医师的得力助手。02
医学影像
医学影像，是目前人工智能在医疗领域最热门的应用场景之一。据统计，目前国内共有43家公司致力于医学影像领域。计算视觉技术主要解决“医学影像”应用场景中的三种需求：A. 病灶识别与标注：针对医学影像进行图像分割、特征提取、定量分析、对比分析等工作；B. 靶区自动勾画与自适应放疗：针对肿瘤放疗环节的影像进行处理；C. 影像三维重建：针对手术环节的应用。
AI+医学影像的产品形态主要以用于影像识别与处理的软件为主，极少数结合硬件。目前基本成型的AI+医学影像产品大多正处于医院试用阶段，该领域公司基本没有实现盈利。03
辅助诊疗
目前国内有8家公司提供医疗大数据辅助诊疗服务，11家公司提供“医疗机器人”服务。A. 医疗大数据辅助诊疗：基于海量医疗数据与AI算法发现病症规律，从而为医生诊断和治疗提供参考意见;B. 医疗机器人：国内目前的医疗机器人主要包括手术机器人、肠胃检查与诊断机器人、康复机器人以及其他用于治疗的机器人。AI
前景
04
疾病风险预测
根据统计，目前国内共有45家公司提供“疾病风险预测”服务。疾病风险预测主要通过算法对基因数据进行分析，提前预测疾病发生的风险。
人工智能在疾病预测领域的发展历程可以分为以下几个阶段：数据收集和整理阶段：在这个阶段，需要收集大量的临床数据、医学文献和基因组信息等，以便进行人工智能分析。数据预处理阶段：在进行人工智能分析前，需要对数据进行预处理，包括去噪、标准化、分类等操作，以提高数据的质量和可靠性。特征提取和建模阶段：通过对数据进行特征提取，构建机器学习模型，用于预测疾病的发展趋势和治疗方法。常用的特征提取方法包括主成分分析、因子分析、线性判别分析等。模型训练和测试阶段：使用训练数据对机器学习模型进行训练，并使用测试数据对模型进行测试，以评估模型的准确性和可靠性。应用阶段：将训练好的模型应用于实际问题，如医学影像诊断、疾病预测、医疗药物研发等，以提高医疗服务的质量和效率。总的来说，人工智能在疾病预测领域的发展历程是一个不断完善和优化的过程，需要不断收集、整理、预处理和特征提取数据，并使用先进的算法和模型进行训练和测试，以提高预测的准确性和可靠性。05
药物挖掘
在药物挖掘方面，利用AI技术分析化合物结构与药效的关系，以及预测小分子药物晶型结构。AI与药物挖掘的结合，使得新药研发时间大大缩短智慧问诊系统，研发成本大大降低。
目前国内有7家公司提供药物挖掘服务。药物挖掘主要应用场景有肿瘤早期筛查、个性化药物诊断和新药研发。06
健康管理应用场景
健康管理主要包括营养学、身体健康、精神健康三大管理领域。据统计，目前国内共有14家公司提供“健康管理”服务，大多集中于身体健康管理场景。营养学场景：利用AI技术对食物进行识别与检测，以帮助用户合理膳食，保持健康的饮食习惯；身体健康管理：结合智能穿戴设备等硬件设备提供的健康类数据，利用AI技术分析用户健康水平智慧问诊系统，并通过行为干预，帮助用户养成良好的生活习惯；精神健康管理：利用AI技术进行情绪管理，对精神疾病进行预测和治疗。07
医院管理应用场景
医院管理是针对医院内部、医院之间各项工作的管理，主要包括病历结构化、分级诊疗、DRGs（诊断相关分类）智能系统、医院决策支持的专家系统等。目前国内共有21家公司提供医院管理服务，业务大多集中于病历结构化服务。
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辅助医学研究
辅助医学研究平台是利用AI技术辅助生物医学相关研究者进行医学研究的技术平台。据统计，目前国内共有14家AI公司建立辅助医学研究平台，大致可以分为两大类：数据收集/存储与统计分析和基因测序等生物信息分析。
任何一种颠覆性的技术，其产生、发展和应用必然要经历一个漫长的被市场认可的过程。虽然人工智能在医疗领域的应用能产生巨大的潜在价值，但是现实中AI+医疗在人才、技术发展、数据壁垒、市场认可、政府监管、法律伦理和隐私安全等方面挑战。
目前，消费者对AI+医疗仍处于远观和存疑的态度。但是，无论是医疗行业人士，还是AI创业者，他们都认为AI医疗可以真正切入到医疗领域的核心，解决医疗行业的痛点，并将掀起医疗行业的变革。
来源：易选生物
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