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1、人工智能在医疗健康方面的应用人工智能+医疗保健国务院2017年印发的新一代人工智能发展规划指出,要围绕医疗、养老等迫切民生需求，加快人工智能创新应用，为公众提供个性化、多元化、高品质服务。推广应用人工智能治疗新模式新手段，建立快速精准的智能医疗体系。探索智慧医院建设，开发人机协同的手术机器人、智能诊疗助手，研发柔性可穿戴、生物兼容的生理监测系统，研发人机协同临床智能诊疗方案，实现智能影像识别、病理分型和智能多学科会诊。基于人工智能开展大规模基因组识别、蛋白组学、代谢组学等研究和新药研发，推进医药监管智能化。加强流行病智能监测和防控。“人工智能+医疗保健”一直被视为极具发展潜力的新兴领域。随着科
2、技的不断发展和老龄化的加深，未来几年，基于人工智能的应用程序有望改善数百万人的健康状况和生活质量，并改进医务工作者和患者之间的交流方式。一、细分方向“AI+医疗”的主要应用领域包括：临床决策支持、患者监控和指导、辅助手术、患者护理的自动化设备以及医疗保健系统的管理等。(1)技术辅助机器人手术机器人技术已经开始逐渐应用于医疗领域，据估计，这一技术在医疗市场上的价值为400亿美元左右。机器人可以分析术前医疗记录中的数据，指导外科医生在手术过程中使用哪些仪器和工具，从而将患者住院时间减少21%o机器人辅助手术被认为是“微创”型手术，因此患者手术后的创口并不大。通过人工智能，机器人可以利用过去手术的数
3、据来对技术进行创新，而其结果前景也非常好。一项涉及379名骨科患者的研究发现，与仅由外科医生进行的手术相比，Al技术辅助机器人手术出现的并发症数量少了5倍。虽然机器人还没有全权负责一台手术，但是人工智能正被用于机器人辅助的显微外科手术，以减轻医生技术之间的差异。这些变化通常会给患者的恢复时间带来积极影响。除了显微外科手术之外，其应用还包括视频处理程序和激光程序。在不久的将来，机器人可能是每个外科医生的第二组眼睛和手。外科手术机器人是目前应用范围最广且最具前景的医用机器人。结合高精度空间定位能力、快速计算能力、3D数字化医疗影像技术，外科手术机器人能够克服传统外科手术中的精确度差、手术时间过长、
4、医生疲劳、缺乏三维精度视野等问题，已经在普外科、肝胆外科、妇产科、泌尿外科、胸外科等领域广泛应用。(2)辅助临床诊断随着全基因组测序成为患者的常规检查，基因型表型的相关性分析也将成为可能。比如，可以通过类似群组分析，即找到“相似患者”，来决定治疗方案。通过社交平台以及传统或非传统的医疗数据，来决定患者分组。而每一组都有一个专门的系统进行管理，系统由医疗服务提供者以及自动推荐和监控系统组成。如果将这一技术应用于数亿人的临床记录，就可能从根本上改善医疗服务。此外，人工智能技术也可以提供个性化的医疗服务，比如,通过可穿戴设备自动获取个人环境数据，以产生个性化的分析和建议。目前，ShareCare等公
5、司正在将这一技术应用于医疗场景。(3)工作流和任务管理AI可以影响医疗保健的另一种方式就是实现任务管理自动化。机器可以帮助医生，护士等人员节省任务时间，据估计这可能会为医疗行业节省约180亿美元。像语音文本转换等相关技术可以帮助医生为患者安排检查、开药和记录图表等。利用A来支持任务管理的一个例子就是，克利夫兰诊所和IBM开展合作，利用IBM的人工智能WatSOn来挖掘大数据，帮助医生提供个性化和高效的治疗体验。Watson支持医生其中一种方法就是，使用自然语言处理来分析数千篇医学论文，从而给出最优的治疗方案。（4）护理虚拟助手从与患者互动到将患者引导至最有效的护理环境，护理虚拟助手技术每年可为
6、医疗行业节省约200亿美元。护理虚拟助手可以回答问题，监控病人并提供快速解决问题的方式。如今,护理虚拟助手技术的大多数应用可以让患者和医护人员在除到医院就诊之外进行定期沟通，以防止再次住院或不必要的医院就诊，其中有些更加先进的应用可以通过语音和Al技术来提供远程健康检查服务。其中一个方面是患者服务和初步筛查。患者在急诊室和医生办公室的就诊过程往往繁琐又乏味，人满为患的患者使接待过程更加单调乏味。而聊天机器人可以提出问题并记录答案，从而加快了这一过程。还有一方面是基本筛查，智能机器人可以用来引导患者，通过一系列有关症状表现的问题，帮助预约护士和医生，或者在需要时进行更深入的筛查。(5)医疗图像识
7、别分析目前对于医护人员来讲，进行图像分析是非常耗时的，然而Al技术能够很好的解决这一难题。一个来自Mrr的研究团队开发了一种机器学习算法，能够分析医学3D图像，和人类目前能达到的速度相比，Al算法要快IOOO倍之多这种近乎实时的评估可以为正在手术的外科医生提供关键的信息。同时，研究人员也希AI能够有助于改进那些无需依赖组织样本的下一代放射学工具。此外，人工智能图像分析可以支持那些医护人员缺乏的偏远地区，甚至可以使远程医疗更有效，因为患者仅仅使用他们的相机手机，就可以Al发送皮疹、割伤或瘀伤的照片，以确定需要什么样的治疗方式。然而即使有了最先进的技术，放射科医生可能还是需要查看图像，因此其判定的
8、结果仍不具有说服力。尽管如此，自动/增强图像解译这一领域仍发展迅速。在未来15年，可能不会出现完全自动化的放射学，但对于图像“分流”或二级检查的初步尝试，有望提高医学成像的速度和成本效益。结合电子病历系统，机器学习技术可大规模地应用于医学图像数据。例如，几个大型的医疗系统都存有数百万名患者的档案，每个档案都有相关的放射学数据。另一方面，相关文献表明，深度神经网络可以通过训练分析放射学的数据，并且具有较高的可信度。(6)增强现实支撑医学专业培训医疗培训是一项巨大的开支。但在采用增强现实和人工智能等技术之后，现在，接受各个阶段医疗培训的专业人员，都可以使用以前无法实现的计算机处理和模拟场景。例如，
9、现在有了增强现实技术为支撑的验尸程序，减少了许多训练部分对真实尸体的需求。这些虚拟身体模型甚至可以用来模拟和实践手术以及其他程序，并且不会对实际患者造成风险。还有其他模拟医疗场景，例如患者和家庭互动，可以通过虚拟现实和增强现实程序进行培训，这些程序也可以智能地响应学生的举动。这种虚拟角色扮演让学生可以随时随地学习，节省宝贵的课堂时间。(7)老年护理据全国老龄办最新发布数据显示，2017年底，中国60岁以上老年人达2.41亿，预计到2050年前后，老年人口将达到峰值4.87亿，占总人口的34.9%,即每三人中就有一位老人。老龄化问题，将是未来社会所要应对的重大挑战之一。随着社会人口步入老龄化，越
10、来越多的老人需要赡养，子女的养老责任日益艰巨。一个社会现状是子女常常忙于工作无暇照顾家中的老人，因而选择让老人入住养老院。一方面，老人的日常生活有专门的护工照顾妥当，另一方面老人们在养老院有人陪聊天，不至于像在家里那么孤独。但无论是养老院还是家中养老，普遍认为，传统养老存在四大痛点：传统化电器设计，对腿脚不方便的老人非常不友好;安防监护缺失，老人失联事件频繁；老人发生意外或疾病的紧急情况无法及时沟通；儿女无法随时直观了解父母的动态等。据统计，目前护工的缺口高达千万。养老院缺资金、缺人员、缺设施、缺服务也是不争的现实。这些痛点与养老生活的质量密切相关。将Al技术融入到养老、护理机构，可切实解决本
11、行业工作人员负担大、劳动力短缺等各类实际需求。老年护理领域的创新应用包括，互动和通信设备、家用健康监测设备、运动辅助工具（如助行器）等。在提升生活品质与独立性方面：自动化交通工具帮助老年人更好地独立生活，并扩大他们的社会视野信息共享将帮助家人之间的沟通，预测性分析可能被用来推动家庭的积极行为，比如提醒他们“给家里打电话”家用智能设备将在需要时帮助进行日常活动，如做饭。如果机器人的操作能力提高，还可以帮助穿衣和洗漱在健康管理方面：监控活动的移动应用程序，加上社交平台，将为保持身心健康提出建议通过家庭健康监测并提供健康信息，能够检测情绪或行为的变化，并提醒护理人员在治疗方法和设备方面：助听器和视觉
12、辅助设备将减轻听力和视力损失带来的负面影响，为老年人提供更安全的环境，改善与社会之间的联系个性化的康复和家庭治疗将减少住院或护理设施的需要。辅助设备（智能步行器、轮椅等）将扩大体弱者的活动范围研究人员预计，低成本的传感技术将发展迅速，为老年人的居家生活提供便利。除了传感技术，整个智能系统还将涉及多个领域，比如自然语言处理、推理、学习、感知和机器人。但在过去15年中，这一领域的发展却比较缓慢。随着各种创新应用的出现，老年人对科技的接受程度也会发生改变。目前，70岁的老年人，可能在中年或更晚的时候，才第一次体验到个性化的信息技术，而50岁的人对新技术的接受度更高。因此，人工智能有巨大的市场潜力，可
13、用于改善老年人的身体、情感、社会和精神健康。二、相关技术利用机器视觉处理、自然语言处理、知识图谱与机器学习技术，实现多元化的医疗技术产品与服务。机器视觉处理技术辅助机器人手术辅助临床诊断工作流和任务管理护理虚拟助手增强现实支撑医学专业培训医疗图像识别分析老年护理Wqq语音识别文本挖掘机器学习知识图谱增强现实三、商业模式分析成本组成人工智能+医疗企业的成本主要有生产成本（数据成本、算力成本和人力成本等）和营销成本（运营成本和推广成本等），一般情况下生产成本占据全部成本的大部分。盈利方式目前虽然绝大多数人工智能+医疗的公司未实现盈利，产品多在医院试用阶段，但通过不同的业务模式仍可以实现付费收入。四
14、、问题与挑战虽然人工智能在医疗领域的应用能产生巨大的潜在价值，但是在现实中让人工智能达到预期效果仍要面临一些问题。尤其是在人才、技术发展、客观基础条件、数据壁垒、政府监管和市场培育等挑战。人才供需不平衡：人才供需不均衡，人才成本过高严重影响了人工智能公司的发展。数据质量：人工智能可以对人的意识、思维的信息过程进行模拟，可以像人一样思考，人工智能学习医生的经验就像我们上学时学习课本知识，因此数据的质量至关重要。数据标注问题：人工智能数据处理中80%的时间都是在做数据预处理工作，标注的准确性关乎结果的准确性，近两年之内没有什么好的办法，还是要大量医生去标注。算法方向选择问题：在医生的工作中，影像只
15、是一部分，还有很多主诉和交流，但是目前人工智能尚处于弱人工智能阶段，并不能进行深入的沟通，因此选择辅助分析算法的时候需要选择更少沟通，更客观的方向。数据监管问题：医疗技术监督管理是卫生监督体系的主要组成部门，是规范医疗服务市场秩序的重要手段和方式，而人工智能刚刚应用到医疗领域，很多监管政策还没有制定，在接下来的发展过程中一定会遇到医疗监管的问题。市场培养：医疗被认为是人工智能最早落地的领域，但是医疗的特殊性对产品的要求会更高，从认识到被接受再到相应支付体系的完善，以及到医保的接入，都需要一个很长的过程。政府监管：目前医疗人工智能行业还处于跑马圈地阶段，虽然国家出台了新一代人工智能发展规划，但是规划中指出，到2025年，国家才会初步建立人工智能法律法规、伦理规范和政策体系，形成人工智能安全评估和管控能力。也就是说在这几年内，人工智能几乎“无法可依工Al影像辅助诊断领域研究AI影像辅助诊断产品主要指通过计算机视觉技术对医疗影像进行快速读片和智能诊断。解决的问题是医疗行业两大根本痛点：1、供需严重不平衡；2、医生水平层次不齐。对于支付方（医保）而言，通过AI影像辅助诊断产品能降低误诊率，指导医生给出更为精准有效的治疗方案，同时通过提升基层医生的诊断水平，能促进分级诊疗的真正落地，双管齐下减少医疗资源浪费。对于服务提供方（医院）而言，AI影像辅助诊断产品能提高效率从而节约人力成本，能提高
