2020/04/29
随着人工智能逐渐渗透我们的生活，最近AI医疗在当下兴起。那么，AI医疗是什么呢？顾名思义，就是利用最先进的人工智能技术，达到患者与医疗工作者、医疗机构以及医疗设备之间的信息化。解析AI医疗的概念，我们可以发现这是AI技术在医疗领域的一项深度发展和突破。下面我们一起来聊聊AI医疗的概念、意义和运用。
1、AI医疗的概念
AI医疗是以互联网为依托，通过基础设施的搭建及数据的收集，将人工智能技术及大数据服务应用于医疗行业中，提升医疗行业的诊断效率及服务质量，更好的解决医疗资源短缺、人口老龄化的问题。根据权威网站的定义，可以简化为“人工智能+医疗”是人工智能技术对于医疗相关领域应用场景的赋能现象。具体来说，AI特别适用于医学影像诊断、慢性病管理和生活方式指导、疾病排查和病理研究、药物开发等领域，并在精准医学方面帮助填补基因型与表现型的区别。
2、AI医疗的意义
我们可以先来看看当下的医疗背景，大致来讲就是医疗健康行业供需关系严重失衡。医疗资源少比如，优秀的医疗资源稀缺，好的医生和医院稀少。大城市医院多且好，小城市医院少且差，而且院内诊中环节就诊工作量大。总的来讲就是医疗资源少，地域割裂性强，医疗效率低。从患者的角度来分析，他们的医疗需求多，且不分地域需求均等，对高效治愈期望强烈。因此，AI医疗就是为了解决这样的供需矛盾应用而生。相信用好了AI技术，就能提升医生群体业务能力，从而对医疗效率和诊疗规范性有一个整体的提升，让更多的民众享受到技术进步的福利。
3、AI医疗的实现
（1）影像学
AI医疗的应用主要体现在影像学。以胸部CT诊断为例，每一位患者做一次检测将产生200-300张切片图像，传统方式单片解读通常要花医生将近10分钟，因此对医生来讲工作量和压力都十分大，而通过计算机视觉技术的AI医疗可有效解决这个问题。而在院内医疗环节中，放射学科掌握 80% 以上的医疗大数据，是疾病诊断的关键入口之一。AI医疗介入该环节就相当于介入了医疗诊断的关键入口环节，其中累积的大数据也可以为后续AI医疗产品的持续优化提供源动力。
（2）辅助诊断
AI医疗的另一个重点就是可以帮助医生辅助诊断。以肺癌这个病种为例，AI医疗需要跨多学科的介入临床场景，病种库跨系统需集成数万甚至数十万例例肺癌患者全周期数据、百万份临床文档和报告、千万份原始医学图像，收录了肺癌患者的影像、病理、基因检测、病历文本等多维数据。来实现结节筛查等初级功能，同时结合国际、国内最新临床肺癌诊疗指南，来实现肺癌全类型病灶的诊断覆盖，综合多学科临床信息作出诊断，从而减少该病种的误诊、漏诊情况，提升诊疗效率。目前市面上主流的AI辅助诊断系统已覆盖了包括儿科、肿瘤科、心脑血管科等主流科室，相信在未来，AI辅助诊断系统将会逐步落地到更多的临床科室中。
（3）科研大数据平台
目前国内各科室医学协会、医院、医学院等，缺乏更有效的科研大数据平台，在科研场景中常需要到各个地方检索多个离散的信息后再人工聚合，效率不高，无法将精力全部放在科研业务探索上。AI医疗基于强大的大数据能力，可在医院临床大数据的基础上，有效构建科研大数据平台，为医生做好科研工具的服务，让医生将全部精力放到科研业务中来。
综上对AI医疗概念的解析，我们可以看到AI医疗依托互联网，在医疗领域采取人工智能技术，从而极大地提升医疗质量和效率。相信假以时日，随着AI技术在医疗领域的逐步落地，在未来我们可以享受到更多AI医疗实质性福利，让我们拭目以待吧！
