人工智慧在醫療領域勢不可擋應用場景多元化

人工智慧於2017年上升為國家戰略。其中醫療健康產業是人工智慧應用最具潛力的領域之一。我國醫生資源尤其是優質醫生短缺，培養醫療人才的週期長、成本高。醫療資源的供給不足，是人工智慧滲入醫療的根本性動因。

健康一體機

與此前已火過一波的網際網路醫療相比，人工智慧同樣起到解放醫生勞動力，釋放醫療生產力的作用，不同的是，網際網路醫療更多是模式的創新，能緩解醫療資源短缺與分佈不均的矛盾，但無法從根本上提高醫療生產力，然而人工智慧卻從技術上有更高的門檻與要求，能從本質上解決問題核心，提升醫療供給端的服務能力，解決供不應求的醫療窘狀。

自然語言處理、計算機視覺與影像、智慧機器人已成為人工智慧領域最熱門的三大創投方向。而這三大領域在醫療健康產業同樣具有廣闊的應用前景。

2017年，智慧導診、語音電子病歷、影像輔助診斷三方面最為熱門，且都實現了落地與突破。根據Gartner釋出的2017年中國新興技術成熟度曲線，智慧機器人、機器學習等多項技術處於期望膨脹期。

業內曾有報導指出，基於人工智慧的智慧醫療主要有五個發展方向：

第一，醫療機器人。一是能夠讀取人體神經訊號的可穿戴型機器人，也被稱為“智慧外骨骼”；二是能夠承擔手術或醫療保健功能的機器人。

第二，將人工智慧中的深度學習技術應用於藥物研究。通過大資料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，達到縮短新藥研發週期、降低新藥研發成本、提高新藥研發成功率的目的。

第三，智慧診療。將人工智慧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。

第四，智慧影像識別。將人工智慧技術應用在醫學影像的診斷上，即基於大量的影像資料實現醫學影像識別。影像識別是深度學習等人工智慧技術最先突破的領域，目前看來醫療影像會是人工智慧與醫療結合中，最可能先發展起來的領域。

第五，智慧健康管理。將人工智慧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、線上問診、健康干預以及基於精準醫學的健康管理。

當前我國人工智慧+醫療健康領域的應用，主要圍繞院前管理、院中診療、院後康復、管理決策、藥物研發五個方面展開，又可以細化出智慧導診、疾病風險管理、語音電子病歷、影像輔助診斷、醫療機器人、醫保智慧監管、藥物挖掘與臨床試驗等眾多垂直領域的應用場景。

2018年，醫療人工智慧會成為爆款嗎？業內人士的看法是，前景看好，但一定有波折和洗牌。在接下來的二十年裡，AI將為中國醫療健康行業帶來巨大變化。