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AI+醫療是當下最火熱的人工智能應用場景之一。最近，因為工作的變動我也踏入了這個耳熟卻不能詳的領域，本期文章將會分享我對AI+醫療的初識印象。

一、互聯網時代的醫療行業

作為傳統行業的大佬之一，醫療行業一直是民生關注的重點對象。隨著互聯網時代的到來，醫療行業也作出了改變。網絡上普遍將互聯網時代的醫療分為兩個階段，從最初的信息化醫療辦公到在線預約看診，互聯網技術逐漸流入這個行業。

• 互聯網醫療時代1.0實現了醫療事物及流程的信息系統化，使原來分散的數據有了統一的處理途徑，搭建了醫務人員的信息共享的基礎平臺；
• 互聯網醫療時代2.0則是通過線上共享醫務資源的模式，拉近普通患者和醫務人員的距離。事實上，經過多年的滲透，互聯網技術依舊僅是以通用化的模式與醫療行業結合；
• 在日益壯大的互聯網醫療時代3.0，業界希望運用人工智能技術能降低醫療行業壁壘，減輕醫務人員繁重的工作壓力，解決看病難的民生問題。

互聯網醫療的兩個時代

二、人工智能+醫療

目前，人工智能在醫療行業的應用場景主要有五類：

AI+醫療五大應用場景：

• 醫療機器人：主要研究醫療器械的人工智能化，例如，以“達芬奇”為典型代表的醫療機器人，能夠通過高清3D視像并執行精密操作參與外科手術。
• 智能藥物研發：通過建立AI藥物篩選模型擴大篩選對象以期邂逅目標化合物，提高藥物發現的機率，來輔助甚至替代傳統的藥物研發模式。典型應用：Benevolent AI的核心技術是一個叫做JACS（Judgment Augmented Cognition System）的人工智能系統。
• 智能影像識別：運用圖像識別技術建立醫療影像（CT、MRI等）病灶的AI模型，幫助閱片醫生快速獲取影像所呈現的病癥信息。
• 智能診療： 通過患者描述的病癥的關鍵信息，結合當地環境、病史等其他因素快速幫助分析病癥，提供診療咨詢和初步治療方案。
• 智能健康管理：獲取用戶的生物數據，監測用戶生活習慣等，提供健康管理計劃及康復手段。

就進入壁壘而言，醫療機器人需要軟硬件的結合，智能藥物研發需要更深層次的生物機能研究，相較于其他三類場景門檻較高。相反，智能影像識別、智能診療和智能健康管理因為有相對固定的醫療模型，數據積累較為豐富，成為各大人工智能廠子爭先踏入的領域。

雖然應用場景各有差異，談到人工智能建模最大的核心點就是數據。那么醫療行業在互聯網時代沉淀的數據有哪些呢，這里指的提出的是醫院信息化系統。

醫院信息化系統

醫院信息化系統是在互聯網醫療時代1.0就建立起來了，涵蓋了醫院所有業務和業務全過程的信息：

• 醫院信息管理系統主要是醫務人員的行政信息管理、就診住院相關流程信息管理等基礎信息管理系統，提供醫務日?；鞒虜祿?；
• 臨床信息系統主要是就診過程中關于診斷、治療、醫囑等信息的管理，提供診療數據；
• 實驗室信息系統是將實驗室獲取的藥物數據、人體數據等存儲統計的系統，提供生理、藥理數據；
• 醫學影像管理系統結合放射學信息系統，存儲了大量真實患者拍攝的CT、MRI等影像，通過特定的格式存儲起來，經過授權可很快的能回調獲取圖片，為影像識別提供了大量的真實數據。

三、AI+醫療現狀與展望

隨著人口老齡化，慢性病瘋漲，醫療資源分配不均等問題的增長，AI+醫療的確成為了各大公司爭先恐后想取得的香餑餑。自2010年起國內首批人工智能醫療公司的出現至今，已經出現了百量級的公司加入到這個創新領域，獲取的投融金額也是逐年上漲，政府也對AI醫療領域提出更多的支持政策。

但需要承認的是，目前國內的AI+醫療仍然處于起步階段，僅能為醫務人員提供輔助作用，尚無法達到替代效果。主要體現在一下幾個方面：

1. ?扎堆一兩個領域。對比國內外的AI+醫療現狀可以發現，對于五大應用場景研究國外的廠商平均分布的，然而，國內的廠商大都還是集中與影像識別和智能輔診領域。
2. 有無數據無標準。通過醫院信息化系統確實可以獲取大量的數據源，但建立標準的人工智能模型需要更精準的醫療數據，一般公司缺少相關的高尖端醫務人員來提供統一標準。
3. 敏感信息和使用習慣。生理病理信息可能潛在某些隱私或者權限問題，醫務人員等使用設備習慣的培養也是需要一段時間的磨合。

AI+醫療當前的首要任務仍然是訓練出精準的人工智能模型，從輔助進化為替代。AI+醫療也需要拓展更多的可能性，與一些新技術結合，比如區塊鏈來增加數據資源。未來，更大的發展趨勢了從診斷邁向治療，聚合不同應用場景，建立從智能日常健康監控到智能診斷再到智能治療最后智能康復的AI+醫療生態系統。

本文由 @一只叫lucky的喵 原創發布于人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載。

題圖來自 unsplash，基于CC0協議