人工智能医疗领域背景分析，人工智能在医疗领域的发展前景

星蕴 • 2024年09月09日 am 9:00:20 • 美股资讯 • 阅读 0

在中国，为什么人工智能可以在医疗领域发展起来人工智能技术与医疗事业的契合点在哪里？现阶段的人工智能是否能够对医疗事业带来重大影响？我们简单的来分析一下。传统医疗行业与模式存在众多弊端医疗作为一个特殊的

在中国，为什么人工智能可以在医疗领域发展起来

人工智能技术与医疗事业的契合点在哪里？现阶段的人工智能是否能够对医疗事业带来重大影响？我们简单的来分析一下。

传统医疗行业与模式存在众多弊端

医疗作为一个特殊的行业存在，由于其自身体系的独特性与封闭性，难免会存在着这样或那样的问题，就像大家知道的那样，看病难、看病贵已经成为人们普遍抱怨的对象。人民的生活水平得到了逐步的提高，对医疗资源的需求也日益增强。由此一来，卫生服务需求与医疗卫生资源的矛盾日益突显。

医疗资源集中、小病也去大医院，无形之中就给医院带来了很大的负担。大医院的功能本应是收治危重病人和疑难病人，却收治了大量常见病、多发病患者，不仅造成看病难、看病贵，还浪费了大量的宝贵资源；“以药养医”的畸形发展更是给病患就诊带来了不必要的经济负担，小毛病动辄开药几百上千元早就是家常便饭，回扣的潜规则导致一些医生并不是为患者考虑最优的诊疗方案，而是最贵的方案；地域之间的公共医疗资源分配不均，比如三甲医院大部分都分布在省会城市，先进的医疗器械和优质的医护资源也都集中在这些医院中，这就自然导致了大量的患者涌入这些医院，就诊效果难以保证。从另一个角度来看，传统医疗手段对于疾病诊断方面存在一定的误差，在某些疑难病症上的诊断与治疗更是存在两眼一抹黑的情况。

人工智能技术在哪些环节拥有优势？

可见，医疗是个“历史遗留”问题，在我国是这样，在很多发展中国家乃至发达国家也拥有类似的问题。而对于人工智能技术来说，其在大数据领域与运算速度上的先天优势可能为医疗事业带来惊人的进步。在最简单的化验分析阶段，如今已经拥有人工智能设备在进行这一环节的操作，虽然样本采集诸如采血、采便、穿刺等还需要人工来进行，但后续环节已经完全可以由人工智能技术代劳，样本分类、离心、推片、染色、划片等步骤要比人类操作的效率高很多，即便是鉴定也可以通过将样本数据与大数据进行分析比对来进行判定。

统计机构IDC的预测数据显示，到2020年医疗数据量将达40万亿GB，数据生成和共享的速度将迅速增长，其中80％以上的数据为非结构化数据。IDC认为，未来人工智能技术将在医疗领域被广泛应用，尤其在辅助诊断、药物研究、医学影像、基因科学等细分的医疗场景。从目前来看，IBM的“沃森”应该是全球领先的医疗人工智能系统，它将人工智能的数据整合、分析与判断能力与人类医生的诊疗经验相结合，提供辅助医疗的处理逻辑。

新医疗技术更加依赖人工智能

中医“望闻问切”的时代早已远去，今天的医疗技术更加追求缜密、严谨、细致，这恰好是人工智能技术所擅长的。在疑难杂症方面，人工智能技术可以把全球病例汇集成一个庞大的数据库，只要几毫秒的时间就能调取并检索关键数据；而基于神经网络、计算机视觉、深度学习和语音识别等技术的人工智能系统还能对阿尔兹海默症、精神分裂症等疾病进行早期预警与诊断。

Winterlight的机器学习软件对阿兹海默症患者和健康人的演讲进行分析，从语料中找到语速、语调和语法的区别，找出规律。普通人用这个软件去测试，能够得知自己未来罹患阿兹海默症或其他认知障碍的风险有多高这项技术能够帮助人们提早预测抑郁、中风、失语、自闭症、多动症等认知障碍，进而进行预防或提早接受治疗；波士顿生物医疗公司的BERG人工智能系统对比分析从癌症患者和健康人身上采集的样本，试图在14万亿个数据节点中找到能够“对症下药”的那些关键节点，而如此海量的数据节点完全无法依靠人类医生来分析。由此可见，因为数据量庞大、病例罕见等原因导致很难由人类医生的完成的工作，正在被人工智能技术一点点发现并解决，虽然人工智能要形成完全的诊疗能力还需要很长时间，但其已经影响到了医疗行业的工作模式，让新药研发、病理诊断等工作变得更加高效；同样，未来的新医疗技术也更加依赖人工智能。

大数据系统为人群提供量身定做的医疗服务

相对于雇佣家庭医生的高价格，人工智能技术可以通过人们的工作环境、工作时间、作息规律、饮食偏好、病患病史等众多细节来量身定做一套适合每一个个体的医疗服务，还包括健身、保健等等。通过智能手环、智能心率带、智能内衣等周边设备获取人们的数据，并上传到云端服务器，再通过系统制定一套可供参考的医疗服务细则，类似的事情已经在欧美国家开始部分试点，想必距离全面铺开也只是时间问题。而对于基因测序这种前沿科学，业内人士普遍认为基因测序在未来一定能够实现全民普及，把基因和锻炼、饮食、传感器等加起来，基于大数据进行深度分析就可以进行有效的健康预测、健康管理。

“人工智能＋医疗”，不是噱头，而是未来

总的来说，人工智能在医疗领域的机遇主要有七大方向：

一是提供临床辅助诊断等医疗服务，应用于早期筛查、诊断、康复、手术风险等评估场景；

二是医疗机构的信息化，通过数据分析，帮助医疗机构提升运营效率；

三是进行医学影像识别，帮助医生更快更准地读取病人的影像所见；

四是助力医疗机构大数据可视化及数据价值提升；

五是在药品研发领域，解决药品研发周期长、成本高的问题；

六是健康管理服务，通过包括可穿戴设备在内的手段，监测用户个人健康数据，预测和管控疾病风险；

七是在基因测序领域，将深度学习用于分析基因数据，推进精准医疗。

所以，人工智能在医疗领域的发展前景广阔，一定能发展起来。

人工智能加医疗有哪些方向

人工智能在医疗领域的应用包括但不限于以下几个方向：

1.医学影像分析：AI可以通过对医学影像数据的深度学习和图像识别技术进行分析，帮助医生更快速、准确地发现患者的病情。例如，AI可以自动检测CT、MRI等影像中的病变位置和类型，并辅助医生制定治疗方案。

2.个性化医疗：基于大数据和人工智能技术，AI可以建立患者的健康档案，并根据患者的病史、基因信息等特征，为患者提供个性化的诊疗建议。此外，AI还可以预测患者未来可能出现的疾病风险，提前进行干预和预防。

3.药物研发：人工智能技术可以协助药物研究人员更快速、高效地开发新药。例如，AI可以通过计算机模拟和预测试验，帮助筛选出具有潜在疗效的候选药物，从而缩短研发周期并降低研发成本。

4.医疗机器人：医疗机器人是一种集成了AI、图像识别、机械臂等技术的智能化机器人，可以在手术、康复、护理等方面提供协助和支持。例如，一些医疗机器人可以协助医生完成精密手术，提高手术的准确性和安全性；另一些医疗机器人可以帮助患者进行物理治疗和康复训练，加速康复过程。

5.医疗管理与决策支持：AI可以通过对医疗大数据的分析和挖掘，为医疗管理者提供更科学、合理的医疗资源配置和健康政策制定建议。此外，AI还可以协助医生进行临床决策，提高诊疗效率和准确性。

人工智能对医疗行业会产生怎样的冲击

对于医学来说，临床经验、逻辑思维也是十分重要的。这样的能力不是靠储存多少海量的医学数据、病历档案就能够提高的，而是需要直觉、情感、思考、分析等积累起来；但这些人工智能并不具备，所以其很难替代医生的智慧。

健康产业在线·2017/01/1720:35评论(0) 收藏(2)7.9W字体：宋

医疗产业

最近谷歌旗下的人工智能Alpha-Go连续挑落50多名世界围棋高手，这也让全世界的目光再次聚焦到人工智能领域。而对于人工智能在医疗领域的应用价值，业界一直争论不休，有人认为会颠覆整个医学体系，拯救更多的患者；而也有人认为医学人工智能的发展会逐渐淘汰医生这一职业，那么人工智能对于医疗界究竟起到怎样的作用？

编选┃健康产业在线

在国外，早在2014年，IBM的“沃森医生”已经在美国安德森癌症中心上岗，运行之后被誉为“未来最好的癌症专家”和“医神”。据测算，沃森的诊断准确率达到73%。

在国内医疗信息化和分级诊疗的大背景下，人工智能与医学影像的市场空间在不断增长。国内也出现类似的医学人工智能公司，希望用人工智能的技术整合区域的医疗数据，替代医生繁重的重复工作部分，辅助医生进行医疗诊断、缓解医疗产能不足、解放优质医疗资源。

人工智能助力医疗影像

现今是大数据的时代，近年来随着随着移动互联、物联网等新兴技术的快速发展，由不同终端设备催生出的数据量愈加庞大，据相关机构预测，在2020年大数据量将上涨至44ZB。而值得注意的是，其实大部分数据毫无价值，妨碍了人们对真正有价值信息的获取。而人工智能便应运而生，意在帮助人们提取有价值的数据，助力企业快速从复杂的海量数据中获得洞察，并做出更为精准的规划决策。

对于疾病环境越来越恶劣、个体病例越来越多的现在，医疗数据的庞杂也就成了困扰医生治疗患者的难题。如何从庞大的数据库里找到他们所需要的针对特定性病人的治疗信息，正常来说，可能花费几年时间可以从中筛选出所需要的信息，但患者等不了这么久。而人工智能与医学领域的结合，就可以为医生节省大量的筛选时间，辅助医生进行医疗诊断、缓解医疗产能不足、解放优质医疗资源。

据了解，国外已经有科学家和医生正在利用人工智能来从海量数据，比如电子健康记录、影像诊断、处方、基因组分析、保险记录甚至是可穿戴设备所产生的数据中来提取有用信息，来为特定的一类人群而不是特定疾病来制定合理的卫生保健计划。

对于医生而言，大脑的记忆容量和时间是有限的，难以记住并理解日新月异的医学研究论文和上万种疾病。但人工智能不同，它可以通过深度学习技术，可以不间断从大量医学书籍、电子病历等完善自己。然后通过认知分析技术，凭借从各种渠道搜集的海量数据，迅速给出“意见”，指导医生做出诊断和治疗决策，并且不会因为人的各情绪导致缺诊或误诊，同时患者能够更快速地获得医疗服务，而医疗机构也可节省成本。

人力有时尽，而人工智能在医学上可以起到更好的推进作用。对于医生来说，通过人工智能可以辅助诊断，减少筛选对比病例的时间，为患者制定准确的治疗方案；对于患者来说，可以更快速的完成健康检查，获得更为精准的诊断建议，节省大量的时间、金钱成本；对于医疗来讲，深度学习可以提高准备效率，同进系统性降低医疗成本。

人工智能代替不了医生

虽然人工智能在医学领域的应用越来越广泛，但人工智能终究不能代替医生。人工智能这项技术，其最大的作用在于整合海量的信息，从之筛选出有价值的数据，是作为医生诊断的辅助。而到真正的治疗阶段，则更多需要医生对患者面对面的沟通、交流，来确定合适的治疗方案。而患者也更需要医生亲切的关怀，是有血有肉的交流方式，而不是机器冷冰冰的问答。

据业内人士表示，人工智能在医学领域中发挥的作用还是取决于当前的医学研究水平，也就是说，人类医学水平有多高，人工智能的有效性就会有多高。而未来，机器也是为医生的诊断提供建议，而采取哪种方式治疗还需要医生来决断。

此外，人工智能并不等同于智慧，其缺乏人类的情感。对于医学来说，临床经验、逻辑思维也是十分重要的。这样的能力不是靠储存多少海量的医学数据、病历档案就能够提高的，而是需要直觉、情感、思考、分析等积累起来；但这些人工智能并不具备，所以其很难替代医生的智慧。

况且，就人工智能的技术而言，实现诊断，乃至治疗这一阶段，其精确性还不够。简单而言，人工智能就是一组参数不确定的函数，参数的确定需要海量的数据来完成。数据越多，参数的范围也就会越小，人工智能在医学上的精确性也就越高。但目前来说，要达到精确性极高的程度，需要的数据量将是一个难以估算的程度。

另一方面，业内有不少人士对人工智能的保密性持怀疑态度。在信息化高速发展的时代，遭黑客攻击，信息泄露的现象也屡见不鲜。如何保障患者的隐私，也是困扰医学人工智能发展的一个问题。

医学技术不断发展的今天，我们面临的医学难题也在不断增加，滥用抗生素导致的超级细菌、基因变异导致越来越多的罕见病等现象屡见不鲜。而人工智能在医学领域的应用，也将辅助医生诊断，为更多的患者制定个性化的精准治疗方案，解除患者的痛苦。