AI赋能医学领域 医疗功能更具智能化

随着“健康中国2030”目标和“十四五”规划等国家政策的出台和深入推进，如今，医疗健康已经上升到国家战略层面，在医疗健康产业数字化、智能化转型进程中，智慧医疗成为中坚力量。人民对优质便捷、智能高效的健康医疗服务的需求更为迫切，加速了医学智慧数字化产品的研发和普及。

伴随AI技术愈发成熟，2020年开始，大量医院自发加入的单病种影像数据库、第三方测试数据库的构建中，数据量呈现指数增长，AI企业进行新适应症开发面临的难度骤减，加之第三方数据库逐渐形成规模，医疗AI的产品丰富程度随之增长，AI企业打造的数据壁垒开始削弱，算法壁垒的作用开始凸显。

人工智能已经渗透到了人类生活与生产的各个领域，正在快速发展中，在医疗行业，AI已经发挥了越来越大的作用，下面是一些应用场景：

No1.

人工智能在医疗行业应用场景

01

医学影像诊断

基于深度学习技术，AI已经可以辅助进行医学影像的疾病诊断，其诊断的准确度已经超过了大多数医生的水平，这可以使得诊断的效率大幅提升，借助5G技术，可以实现远程自动进行诊断，这样，在偏远地区，只要有医学影像的拍摄设备，就可以把影像传输到自动诊断的机器进行诊断，这样可以进行远程诊断，可以减缓偏远地区医疗资源紧张的情况。

人工智能医疗影像智能诊断机器人系统集成机器学习库与医学图像处理库实现免部署集成一体化系统。系统囊括了目前大部分医学图像处理与分类的算法，充分保证了系统的实用性与先进性。

目前包含两个主要诊断功能：疾病识别与相似病例检索。疾病识别功能采用传统模式识别技术与最新深度学习技术对输入影像进行分析与学习，构建诊断模型。同时，模型具备进化功能，能够在诊断中不断地优化模型，从而使得模型能更为贴切地反映真实世界的状况，达到高精度的诊断目标。

02

药物研究

基于AI技术，可以加快药物的研发速度；借助AI技术，可以对大量的药物化合物进行分子层面的筛选，对肿瘤，癌症等细胞的治疗效果进行预先评估，可以加速找到这些致病细胞的靶点，从而可以加速药物的研究速度。

与传统的药物研发技术相比，通过人工智能方法筛选药物更加地高效。常规的筛选过程我们可能动辄需要花费几个月时间，外加每个化合物上百元或几百元的代价。

在人工智能的帮助下，虚拟化合物几天内可以筛选数十亿个分子的文库。而人工智能工具对于药物理化性质的预测也只需要短短的几天。

03

智能诊疗

基于大数据以及AI技术可以对多种疾病的综合信息进行分析与学习，找到隐藏在背后的关系，从而可以基于病人的各种生理数据，包括血液检测数据等进行智能诊断，从而可以辅助医生进行疾病的分析与诊断，大幅提高诊断效率。

尤其以运动、心律、睡眠等检测为主的移动医疗设备发展较快。通过智能设备进行身体检测，血压、心电、脂肪率等多项健康指标便能快速检测出来，将采集健康数据上传到云数据库形成个人健康档案，并通过数据分析建立个性化健康管理方案。

同时通过了解用户个人生活习惯，经过AI技术进行数据处理，对用户整体状态给予评估，并建议个性化健康管理方案，辅助健康管理人员帮助用户规划日常健康安排，进行健康干预等。依托可穿戴设备和智能健康终端，持续监测用户生命体征，提前预测险情并处理。

04

医用机器人

随着机械电子技术由传统的机械学、传感术与先进的微处理机结合而成的新兴技术的迅猛发展，给生物医学工程仪器领域中医用机器人技术带来了高速发展的机会；同时，由于人类文明的进步和生活水平的提高，也推动了医学机器人工程的发展，促进了医用领域的自动化和机器人化。

医用机器人工程结合了各个学科最新研究和发展的成果，应用于医学诊疗、康复等有关的医学领域。医学机器人不仅能提高医师医疗水平、有效避免医疗事故的发生，对医疗水平的提高也有很大的促进作用。

05

数字孪生人

数字孪生技术可以根据人类从出生到成长过程中的所有数据，以及其父母的遗传病史等信息建立数字虚拟模型，这个数字模型就相当于人体的数字双胞胎，它可以帮助判断、推演人体未来的健康状况，进而提前干预。数字孪生人具有与人共生的特点，也就是数字孪生中的数字模型，应该与其对应实际人的全生命周期相映射，与人体的各项变化同步更新。

这是一个重要的研究方向，可以基于数字孪生人的各类数据去预测人类的健康水平，协助进行康复训练，进行健康预测与提前干预治疗等。

No2.

未来发展趋势

人工智能技术在医疗行业中的应用已经具有了较高的成熟度，未来人工智能医疗领域将更加注重数据的分析和融合，同时将不断地开发新的领域的技术与应用。

01

多模态融合技术

多模态融合技术是指通过对多组医学数据进行分析和融合，从而得出更加全面和准确的诊断结论的技术。例如，多模态融合技术可以通过对医学图像和基因组数据等多组数据的分析与融合，为医生提供更加精准的诊断和治疗方案。

02

精准医疗技术

精准医疗技术是指通过对个体基因组、蛋白质组和代谢组等信息的分析，制订个性化的预防、诊断和治疗方案的技术。例如，基于人工智能技术的精准医疗技术可以根据患者的基因信息和病情特征等因素，精准地制定个性化的治疗方案和预防措施。

03

医学植入技术

医学植入技术是指将人工智能芯片等微型化电子设备植入人体内，以便实现对人体健康状态的监测和治疗的技术。例如，智能药瓶可以植入患者体内，通过与云端的数据交换，为患者提供个性化的药物治疗方案和监测。

No3.

机遇与挑战

随着人工智能医疗的普及和应用，虽然带来了无数的优势和机遇，但也要面对一些挑战和安全风险。其中，技术瓶颈和数据安全问题是其中最为突出的。

01

技术瓶颈

虽然人工智能技术已经具备了在医疗领域中更加成熟的应用，但在某些领域中，人工智能还面临着许多技术瓶颈。

例如，对于某些疾病的早期诊断，AI技术的准确度和可靠性还需要进一步提高。此外，人工智能技术也存在着许多复杂和多样化的情况，例如疾病诊断的误诊和漏诊等问题。

02

数据安全问题

人工智能在医疗领域中的应用需要大量的医疗数据的支持，但是，在数据传输、存储和隐私保护等方面，也很容易遭遇一些黑客和信息窃取等安全风险。

例如，2017年，美国国家卫生保健系统的数据遭到黑客窃取，涉及到大约800万个病人的病历信息。这些安全风险和隐私保护问题的存在，也使人们对于未来人工智能医疗的应用有所担忧。

03

伦理和法律问题

例如，在医疗机器人和自动手术等领域，如何对机器人的错误和安全问题进行解决和判定，需要设计相应的法律规范和伦理规范。

面对这些挑战和问题，我们需要积极探索解决方案。在技术方面，可以通过进一步改进和优化AI模型，提高人工智能的准确性和可靠性。

在数据安全方面，医疗机构和科技公司需要加强内部管理和安全保护，同时建立健全的隐私保护机制。在伦理和法律方面，则需要加强对协同机器人和自动手术等机器人技术的伦理和法律监管，以保障人们的生命财产与健康安全。

人工智能医疗发展的前景和机遇不容忽视，我们应注重突破技术瓶颈和大数据安全问题，同时加强本地政策制定和国际合作，共同推进人工智能医疗的发展，实现更好的医疗治疗服务，造福人类社会。

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