未来，人工智能将围绕核心医疗生态圈，与医疗系统的方方面面深度融合，不断提升基础诊断效率，推动药物研发和基因检测的速度和速度。精准，完善患者预防性诊断的周期管理，加速制造企业智能化转型。AI如何赋能医疗行业？文章将从医学诊断、药物研发、健康管理、器械生产四个方面入手。医学诊断的预诊与预防：AI+基因检测结合人工智能与基因检测技术，进行更专业、更高效的基因测序与检测，提前预测疾病风险。这项技术主要是确定人类染色体所含的由30亿个碱基对组成的核苷酸序列，绘制出人类基因组图谱，并识别出其中所含的基因和序列，从而达到破译人类遗传信息的最终目的，了解病发生的机制，从而实现对疾病的预测。传统基因检测中，基因组数量庞大，人工实验费时费力，检测准确率低。但是，基于人工智能强大的计算能力，科学研究可以快速完成数据分析，穷尽现有数据库，避免遗漏。隐藏在表层原因下的深层关联结构，可以实时高效地更新突变位点与疾病之间的潜在联系。通过增强基因解读能力，提供个性化、精准的疾病干预方案，从而有效预测疾病的相关症状，提前做好。做好相关预防工作。然而，基因检测极其困难，需要高昂的时间和经济成本。华大基因等生命科学领域的龙头企业，通过多年的技术和数据积累，在基因检测领域形成了深厚的护城河。他们正在引入人工智能技术，测试其在基因测序领域的应用效果，并不断尝试拓展健康管理。服务区。诊断时判断：人工智能+医学影像医学影像是人工智能在医学领域最热门的应用场景之一。目前，我国医学影像领域存在诸多问题：供给不平衡，放射科医师数量不足，尤其是缺乏具有丰富临床经验的优质医生，以及大量的读片者。据《中国人工智能医疗白皮书》了解，以肺结节检测为例，一家三级医院平均每天接待约200名肺结节筛查患者，每个患者在检查过程中会生成约200至300张CT图像。放射科医师每天至少需要阅片40000张，而诊断结果基本靠放射科医师的目测和经验来决定，尤其是长时间的机械式阅片工作后，精力和准确性都会下降，误诊率和漏诊率高。如果人工智能能够与医学影像相结合，可以为医生阅读影像提供辅助和参考，大大节省医生的时间，提高诊断的准确性。这个场景涉及的人工智能技术就是计算机视觉技术。计算机视觉技术主要用于解决以下三个需求：一是病灶识别与标注，可用于医学图像的图像分割、特征提取、定量分析、对比分析等；二是针对肿瘤的自动靶区勾画和自适应放疗环节的图像处理；三是图像的三维重建，针对手术环节的应用。针对不同的医疗影响应用场景和当前急需解决的医疗痛点，上海联影医疗科技有限公司推出了基于uAI的智能体检片阅片、智能骨伤识别等智能诊断应用联影智能平台，以及智能医学影像探索了人工智能与医学影像结合的无限可能，为提高诊断准确性和疾病可控性做出了重要贡献。以“智能体检阅读”为例。在中国，一个体检中心每天要拍出数千张胸片，但平均只有几十张有异常。医生花费大量的时间和精力一张一张地看健康胸片。.这样一来，不仅医生的负担很重，患者也需要花费更多的等待时间看病。现在，您只需在X光设备上安装这款“智能体检”智能诊断应用，即可有效解决这一难题。它就像是医生的“AI助手”，可以快速预筛出海量影像。健康的X光胸片，只有疑似疾病者才交由医生阅片。它不仅可以对不同肺部疾病的片子进行整理，让医生一目了然；它还可以可视化胶片中的异常区域，以便医生知道原因。.目前，在肺结节、肺水肿、胸膜增厚等14种肺部疾病中，这位“AI助手”已在其中9项诊断准确率排名全球第一。同样，基于uAI联影智能平台推出的智能医学影像设备，也将大幅提升医生的扫描效率，让医学影像过程更好、更快、更安全、更经济。2018年7月29日，视觉中国视觉健康创新发展国际论坛（2018）携手医疗领域人工智能公司Airdoc，为大众带来一场眼科领域的“人机大战”第一次。PK模式，一方是北京大学人民医院眼科视光中心主任赵明伟带领的5位专家团队，另一方是眼底外科医生陈某带领的5位年轻非眼底专家团队温州医科大学附属眼科医院的冯医生加上一个已经完成了数百万图像识别研究的人工智能辅助团队。在比赛的最后环节，两组医生需要在最短时间内选出30张眼底图中糖网的照片进行分期。在人工智能的帮助下，AI团队仅用3分钟就完成了30幅图像的解读，准确率达到91%，赢得了比赛。本次比赛的实际结果表明，在人工智能的辅助下，医疗经验较短、资历较浅的眼科医生的诊断准确率和效率可以达到与经验丰富的资深眼科医生相同的水平。图马神威等公司的AI影像产品已获得II类医疗器械认证，但由于监管要求，其产品应用仅限于异常识别，尚无法开展自主诊断，应用场景需要得到进一步发展。诊中判断：AI+辅助诊断随着医学的不断发展，检测病灶的不断增多，相关专业的划分更加细化。面对复杂的多学科、多领域疾病，临床医生需要掌握更丰富的疾病知识和治疗方法。以便及时洞察疾病的本质；同时，我国医疗资源供给不平衡，部分基层卫生机构医师资源、经验和诊疗能力不足，配套硬件设施较为完备。在这种情况下，人工智能辅助诊断应运而生。人工智能设施利用自然语言处理、计算机视觉、机器学习等技术，通过上传患者档案、分析自检结果等方式，快速了解患者病情；经验等，通过推理和假设，将获得的疾病信息合理联系起来，形成各种可能的结论及其对应的可能性；然后生成相应的诊断方案和治疗结论，并在此基础上由专业临床医生进行最终诊断，并将相关治疗数据实时反馈给人工智能辅助诊断。上海部分三甲医院开始尝试使用导诊机器人、智能助手等人工智能辅助手段，提高就诊效率，简化流程。以复旦大学附属肿瘤医院为例，患者自行测量血压、脉搏、体温后，连接设备同步初步诊断。整个过程不到十分钟就可以去看医生进行下一次诊断。预约挂号方式和预置AI引擎模型让人工智能引擎具备分流功能。患者只需按照平台要求上传实名病史数据，通过AI引擎计算分析判断患者病情，将专家号与重症患者进行匹配即可急需专家诊治，同时智能化为患者就医提供合理指导。2018年3月至2019年6月，复旦大学附属肿瘤医院共有外科11个，医师83人。每周共有875个专家号接入精准预约功能。仅2019年上半年，这项智慧服务就为11万余名患者提供服务，为1.6万余名患者提供专家号源，解决了这些困难患者的燃眉之急。目前，医院精准预约服务已覆盖甲状腺癌、乳腺癌、胰腺癌等15种肿瘤常见病种。在这项服务下，每位患者平均节省2.5小时的会诊时间，患者注册专家号等待时间平均减少7.4天，专家门诊效率提升约3.5倍平均[1]。诊后治疗：医疗机器人、AI个性化治疗结合人工智能技术可实现个性化治疗方案。治疗过程包括评估疾病风险、制定个性化诊疗方案等，需要大量的计算资源和深度挖掘数据。基于强大的计算能力，人工智能可以快速完成对海量数据的分析，挖掘和更新突变位点与疾病基因的潜在联系，可以加强人们解读基因的能力，进而提供更快更准确的疾病预测和分析结果，实现个性化治疗方案，方便患者更好更快康复。在人工智能的各种应用中，机器人是最受关注的应用之一。目前国内的医疗机器人主要包括手术机器人、胃肠检查诊断机器人（包括胃镜诊疗辅助机器人等）、康复机器人（针对部分失能患者）和其他治疗机器人（如输液配药机器人）。面对新型冠状病毒等传染性强的疾病，如果能通过医疗机器人、远程医疗、远程手术等设备和手段实现医疗过程，医护人员被感染的情况将大大减少。但目前存在的问题是，医疗机器人的研发成本过高，远程诊疗、远程手术的研发成本也非常高，而且对5G、AI等技术的依赖度很高。高成本的使用条件使得这些设备和技术暂时只允许在小部分一线城市应用，5G等技术还没有成熟和广泛应用，还有很多医疗机器人、远程诊疗、远程手术中隐藏的未知数。以上种种因素，导致现阶段医疗机器人在面对大规模传染病时无法推广应用、远程诊疗、远程手术。药物研发AI+药物挖掘人工智能在药物研发中的应用就是药物挖掘：AI有助于缩短新药研发时间，降低研发成本，使低成本快速开发个性化治疗药物成为可能。药物挖掘主要完成新药研发、老药新用、药物筛选、药物副作用预测、药物追踪研究等；人工智能技术在药物挖掘中的应用主要体现在对化合物构效关系的分析（即药物的化学结构与药效的关系），以及对小分子晶体结构的预测。分子药物；同一种药物的不同晶型在外观、溶解度和生物利用度等方面可能存在显着差异，从而影响药物的稳定性和生物学疗效。利用和疗效。人工智能与药物挖掘的结合大大缩短了新药研发的时间和成本，这可能会从根本上改变“平均”用药的概念，即如果某种药物在临床使用中对大多数人有效，那么它认为这个A药对每个人都有效，比如癌症患者，每个患者的肿瘤基因组不同，造成生物学行为的差异，从而导致药物在临床反应中的作用不同；而通过低成本、快速的药物挖掘研发，个性化治疗药物将成为可能。目前主要成果体现在经济欠发达地区的抗肿瘤药、心血管药、孤儿药（稀有药）和常见传染病药，其中抗肿瘤药约占1/3。健康管理AI+预防管理传统的医疗路径是“病后治疗”。在未来的医疗健康生态系统中，医疗对健康成果的实现将超越诊疗项目的数量。通过基因检测等手段，获取基因、新陈代谢、表型（性状）等数据，并引入人工智能技术对以上数据进行分析，进而对用户或患者进行个性化的行为干预，用户可以从饮食起居等方面提供健康生活建议，以保持长期健康。身体健康。因此，今后大家可以“防患于未然”，“居安思危”。未来的医疗路径将实现通过早期预防切断疾病的根源，将疾病的源头扼杀在摇篮里，大大减少人们的疾病。患病的概率。目前，健康管理市场在模式和结构上还不成熟，仍是各大企业纷纷布局和尝试的新兴市场。国内以碳云智能、妙健康为典型代表，而海外公司如Validic、Welltok，健康管理的具体实施场景可以分为三个子场景。一是营养场景，基于人工智能技术结合目标用户的基因序列，帮助合理化目标用户的饮食结构。用户的信息有助于规范他们的生活习惯，三是心理健康管理。通过各种可测量数据的组合和分析，及时反馈用户的情绪波动，有助于改善他们的精神状态。AI+医院管理医院管理主要是指对医院内部和医院之间的各项工作进行管理，主要包括结??构化病历、分级诊疗等。现阶段，电子化病例的逐步实现使得结构化病例挖掘成为可能更深层次的数据价值。病历数字化为人工智能技术提供数据支持。通过人工智能中的自然语言处理技术，可以将非结构化的医疗数据转化为结构化的医疗数据。全国各大医院数据互联互通，对重大传染病快速反应，及时重视预防。AI+分级诊疗分级诊疗是将疾病按照严重程度、严重程度、紧急程度、紧急情况和治疗难易程度进行分级。各级医疗机构承担不同疾病的治疗任务。分级诊疗的实现离不开医联体和智能云服务，两者相辅相成。医联体是链接大型医疗机构（提供先进医疗服务）、基层医院、乡镇医疗机构，实现数据互通，将数据和人才集中在影像云平台上，实现分级诊疗。其中，瑞达医疗就是一个典型。其建立的分级诊疗平台可实现远程门诊、远程托管会诊、双向转诊等功能。该技术的普及将有效整合医疗资源，极大地提高现有医疗系统的运行效率。目前，大部分医院都处于数字化转型的初级阶段，无论是在临床规范标准的一致性、医院企业数据的互联互通、信息化程度等方面，都没有达到实践的水平智慧医疗的发展，还需要进一步的技术研发、医企合作和政府推动。装备生产AI+智能制造人工智能与制造相结合的本质是通过通信技术将机器人、数控机床、3D打印等智能设备有机连接起来，实现生产过程的自动化；采集生产过程中的各种数据，通过工业以太网等通讯方式上传至工业服务器，并在MES（ManufacturingExecutionSystem，制造执行系统）、DCS（DataCollectionSystem，数据采集系统）等软件系统中进行管理在环境下进行数据处理和分析，并结合ERP（EnterpriseResourcePlanning，企业资源规划）软件系统，提供最优生产计划或定制化生产，最终实现智能化生产。继续通过过程智能推进智能化生产，因为过程领域的生产过程本质上是连续的，往往处于封闭的管道或容器中。制作过程比较简单，制作过程清晰连贯，整个制作过程数字化的难度比较大。低的。流程领域企业下一步是在全面整合各阶段数据的基础上，利用人工智能深度学习和强化学习（主要是动态规划方法）进行实时数据分析和实时决策，并进一步延伸智能化系统。到供应链、后期制作服务等各个环节，最终实现生产的全面智能化。同时，在运输过程中建议和提倡非接触，通过相关设备运输和运送医疗物资和设备，提高了上游产业的生产效率，提高了产品质量，减少了人为失误，替代了人力从事高危劳动，保障生命安全，也减少了产业端与下游及相关病毒的接触。比如，广东等地区的多家企业，无偿向武汉等疫情重灾区捐赠了自己的智能机器人。机器人可以自动识别障碍物、避障等，实现了医疗物资和设备的点对点传输和运输，有效保护了奋战在一线的一线救援人员。发展路径表明，产业端（1）持续积累医疗大数据，实现各方数据共享。在行业端，一是不断积累优质数据。高质量的数据是人工智能发挥作用的基础和前提。当前医疗行业数据庞大且多样，但如何规范数据是一个需要进一步解决的问题。不断将非结构化数据转化为结构化数据，逐步实现患者病情的全周期数据记录，是医疗行业所有参与者长期关注和解决的问题。问题。二是加强整合各院企数据共享。由于各个参与者的利益不同，短期内很难独立共享重要数据。从长远来看，数据的不断积累将使技术应用实现规模经济，从而降低成本，促进整个行业的健康发展。（二）扩大交流合作，构建合作伙伴网络。一方面，积极开展行业内交流合作。行业内高等院校、科研机构、医院企业通过对国家发展政策规划和国际技术发展趋势的研究，在此基础上，结合行业共性和自身比较优势，规划整体医疗智能化措施流程，包括医疗智能化的定义、目标、标准、商业模式和盈利模式等。另一方面，确定构建跨行业合作伙伴网络，提高端到端问题解决效率，为医疗服务供需双方、人工智能技术供需双方提供有效的沟通与合作渠道，结合各方需求，使技术的发展和服务的提供更加完善、完善。技术端（1）搭建统一技术平台，重点突破共性技术通过企业和资本对人工智能技术的持续投入，以及对人工智能关键共性技术的不断归纳和总结，人工智能技术得以落地同时，鼓励各方整合相应技术标准，搭建统一技术平台，推动规模效应联合研究取得突破，在海外设立研究机构，不断借鉴国外先进技术应用和人才培养系统。通过人工智能技术的不断突破，我们可以看到更多在医疗行业应用的可能性，进而达到掌握医疗AI核心技术，奠定发展基础的目标。积聚核心优势，实现从技术到应用的进化，助力医疗产业蓬勃发展。（2）以结果为导向，搭建产学研多方协作平台，鼓励产学研联合组建智能制造技术联盟，推动开源或开放算力、数据、算法等.在产权保护的基础上，提供更高效便捷的产学研合作等合作提供创新的企业注册、项目申报、税务等服务，促进各方更深入、更专业的交流，促进资源共享和信息互通，从而产生一加一大于二的协同效应，通过高院的人才培养、科研机构的技术开发、医院和企业的应用，使相关课程和技术理论在实践中不断验证，结果以不断提高技术的实用性和有效性为导向。政府方面（一）建立多渠道投融资机制，激发产业发展积极性。人工智能产业作为信息时代发展初期的产业，需要政府通过设立专项贷款计划和补贴政策，鼓励银行等金融机构提供资金支持。吸引民间资本投资，以积极引导医疗行业主要科技巨头、相关初创企业、中医药企业积极转型，激发外部围观者进入新兴赛道的积极性和活力。更大的试错成本和不可控的风险，稍有不慎就会危及生存。同时，政府也要严格审查和重视对中小微创业者适当的政策优惠和鼓励，如成果退税、政策补贴等，让更多的小微企业受到关注。参与智能化浪潮。（二）适当放开政府监管，丰富医疗治理环境对于新兴行业，由于监管机制不完善、配套政策不健全，会存在炒家钻空子的问题。人工智能不同于传统的计算机行业。学习能力强，迭代速度快，推理过程存在黑箱，所以审慎监管的原则是正确的，但从长远来看，需要在风险可控范围内进行适当的试错，并且通过进一步合理放开适当的产品性能检测和注册审批流程，继续赋予人工智能技术在医疗行业更先进、更广泛的使用权，并在实践中继续建立相应的评价体系和监管审批标准，使医疗行业更智能。深化并为全社会带来更加丰富的医疗治理环境。
