近年，在互联网技术下，医院通过把部分业务流程以互联网为媒质对外开放，形成医疗资源供给和病患需求的即时对接，解放医疗生产力。随着人工智能技术的发展，医院能够以人工智能技术为工具，取代人工基因测序、诊断治疗、手术操作等的部分工作环节，提供基于大数据的系统化精准精细医疗服务，形成供给端的技术和生产力变革。自此，智慧医疗从互联网医疗迈入人工智能医疗新阶段。在这一阶段，智慧医疗利用人工智能技术将数字化人体和数字化医疗等高度智慧化，部分代替了以往由人力完成的医疗工作，构建从底层基因、中层病症数据，到上层诊断和手术于一体的，人与机器互联、协作的新医疗服务链条。

        人工智能下的应用方向：

        人工智能特点在高效计算和精准分析、决策，在医疗领域中的应用场景越来越广泛，涵盖机器学习、智能视觉、智能语音和智能机器人四大方向，具体包括基因测序、药物研发、辅助诊断、智能影像、数字医疗、医疗机器人等。

        1、机器学习。

        机器学习来自于有早期的人工智能领域，是实现人工智能的方法之一，在医疗领域的应用集中在三大方向。一是基因测序。依靠计算智能搭建基因数据库、处理基因数据、可视化表达基因，实现基因组与表型组、疾病组有机关联。二是药物研发。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，降低新药研发成本、提升新药研发迭代效率。三是辅助诊断。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， IBM Watson 是典型例子。

        2、智能视觉。

        智能视觉在医疗行业的应用的要求要比其他行业更高，其最广泛的应用就是医学成像与诊断，通过智能视觉的图像识别技术，计算机可以分析病人的医学成像如X片检查情况，通过更精准的智能识别，给出更准确的判断。目前，智能视觉在对图像的检测效率和精度两个方面，都可以做得比一般专业医生更好，在肿瘤检测和癌症诊断中的应用比较突出。

        3、智能语音。

        医疗智能语音是基于语音识别、语音合成、自然语言处理NLP等技术，为企业在多种实际应用场景下，赋予产品“能听、会说、懂你”式的智能人机交互体验。智能语音和机器学习的结合应用更为广泛，主要体现在数字医疗方面，一是用于医院内部管理，使医患沟通更快捷，二是作为日常健康保健的咨询顾问和智能虚拟助手，提供个性化的健康保障，三是远程医疗。

        4、智能机器人。

        机器人技术在医疗领域应用广泛且发展迅速，如智能假肢和辅助设备等修复人类受损身体、医疗保健机器人等。目前实践中的医疗机器人主要有两类：一是能够读取人体神经信号的可穿戴机器人，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，最为典型的代表就是达·芬奇手术机器人。未来还将逐渐拓展到制药机器人等特殊领域。

        人工智能将对医疗行业带来怎样影响？

        通过采用人工智能手段分析人群健康大数据，制定规范化临床路径，可有效提高医生的诊疗水平和问诊效率，实现医疗服务的高质与高效，解决医疗行业面临的医疗资源配置不均衡、基层诊疗水平低、医生培养周期长等痛点。

        医药制造行业方面。一方面，人工智能的应用， 可以通过海量数据模拟药物的效果与药物成分之间的化学反应，实现微观尺度探索化学多样性空间、发现药物靶标、模拟受体-配体的相互作用、解析药物分子的作用机制，有利于快速实现药物发现。另一方面，人工智能通过辨别基因等方式来确定人的个性，并针对性地设计对其效果最佳的药品，能够帮助制药企业实现由原来提供通用药物变成提供个性化、精准化的药物，这也是未来长期的发展趋势。

        医生诊疗方式方面。人工智能技术为医生临床诊疗提供数据和工具支撑，以阿里ET医疗大脑为例，其已经可以实现比专家医生更可靠的图像识别，在图像识别、语音识别等医疗工作中做一名优秀的“医生 助理”。斯隆凯特琳研究所估计，受限于人脑处理数据的能力，在诊断癌症患者和处方治疗时，医生只使用了20%的实验性知识，人工智能应用程序则可以 在数百万页的医学证据中筛选，几秒内提供诊断和治疗方案。

        患者治疗体验方面。随着人工智能的发展，虚拟医院和远程医疗将逐步实现和完善。病人可以足不出户地借助随身可穿戴设备等感知智能设备实时读取自身精准的医疗信息数据，然后通过网络将医疗信息数据传给诊断治疗方（医生或智能诊断云端），诊断治疗方根据病人的精准医疗信息做出疾病的诊断并制定配套的治疗方案。从而病人可以得到更好的检测体验与治疗体验。

        医院运营模式方面。人工智能手段可帮助实现对大规模人员的系统性、针对性管理，并帮助制定前瞻性管理决策、预算规划和资源配置。如利用人工智能工具结合个人医疗记录和其他信息，追踪传染性疾病的发病率，帮助预估有多少人需要住院治疗。还如在急诊环节用人工智能技术识别非急诊病人如尿路感染、咽喉痛等患者，可有效减少急诊入院率。

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