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人工智能+醫療的五大主要應用場景

近年來，隨著算法的進步和數據儲存成本大幅度下降，人工智能變得可行，目前醫療資源供不應求的背景下，醫生壓力非常大，用人工智能進一步提高醫療的精準率，對減輕醫療的負擔有很大的幫助。未來在好的模型驅動下人工智能可以貼近現實應用，讓醫生實實在在得到有效幫助。

人工智能醫療

人工智能醫療的具體應用包括洞察與風險管理、醫學研究、醫學影像與診斷、生活方式管理與監督、精神健康、護理、急救室與醫院管理、藥物挖掘、虛擬助理、可穿戴設備以及其他。總結來看，目前人工智能技術在醫療領域的應用主要集中於以下五個領域：

(一)醫療機器人

機器人技術在醫療領域的應用並不少見，比如智能假肢、外骨骼和輔助設備等技術修複人類受損身體，醫療保健機器人輔助醫護人員的工作等 。目前實踐中的醫療機器人主要有兩種：

一是，能夠讀取人體神經信號的可穿戴型機器人，也成為“智能外骨骼”;

二是，能夠承擔手術或醫療保健功能的機器人，以IBM開發的達•芬奇手術係統為典型代表。

(二)智能藥物研發

智能藥物研發是指將人工智能中的深度學習技術應用於藥物研究，通過大數據分析等技術手段快速、準確地挖掘和篩選出合適的化合物或生物，達到縮短新藥研發周期、降低新藥研發成本、提高新藥研發成功率的目的。

人工智能通過計算機模擬，可以對藥物活性、安全性和副作用進行預測。借助深度學習，人工智能已在心血管藥、抗腫瘤藥和常見傳染病治療藥等多領域取得了新突破。在抗擊埃博拉病毒中智能藥物研發也發揮了重要的作用。

(三)智能診療

智能診療就是將人工智能技術用於輔助診療中，讓計算機“學習”專家醫生的醫療知識，模擬醫生的思維和診斷推理，從而給出可靠診斷和治療方案。智能診療場景是人工智能在醫療領域最重要、也最核心的應用場景。

(四)智能影像識別

智能醫學影像是將人工智能技術應用在醫學影像的診斷上。人工智能在醫學影像應用主要分為兩部分： 一是圖像識別，應用於感知環節，其主要目的是將影像進行分析，獲取一些有意義的信息;二是深度學習，應用於學習和分析環節，通過大量的影像數據和診斷數據，不斷對神經元網絡進行深度學習訓練，促使其掌握診斷能力。

(五)智能健康管理

智能健康管理是將人工智能技術應用到健康管理的具體場景中。目前主要集中在風險識別、虛擬護士、精神健康、在線問診、健康幹預以及基於精準醫學的健康管理。

風險識別：通過獲取信息並運用人工智能技術進行分析，識別疾病發生的風險及提供降低風險的措施。

虛擬護士：收集病人的飲食習慣、鍛煉周期、服藥習慣等個人生活習慣信息，運用人工智能技術進行數據分析並評估病人整體狀態，協助規劃日常生活。

精神健康：運用人工智能技術從語言、表情、聲音等數據進行情感識別。

移動醫療：結合人工智能技術提供遠程醫療服務。

健康幹預：運用AI對用戶體征數據進行分析，定製健康管理計劃。

隨著社會進步和人們健康意識的覺醒，人口老齡化問題的不斷加劇，人們對於提升醫療技術、延長人類壽命、增強健康的需求也更加急迫。在實際的產業發展中，中國智能醫療仍處於起步階段，朗銳慧康（www.lrioh.com）認為,在未來的發展中，國內公司應當加強數據庫、算法、通用技術等基礎層麵的研發與投資力度，在牢固基礎的同時進一步拓展智能醫療的應用領域。

最後更新：2017-10-19 11:03:30

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