风口上的AI+医疗，到底有哪些落地应用？

人工智能与医疗的结合，一方面可以基于大数据的优势，实现更广的技术覆盖，另外一方面则有助于提高整个行业水平的精细度、专业度。

“健康中国”口号的提出，并上升至国家战略层面，资本市场也开始把目光转移到了医疗领域。就像当年追逐电商一样，如今更多的资本自然不会放过处在人工智能加持下的“风口”。为明显的表现就是，“AI+医疗”模式的创业公司纷纷成立。

据鲸准数据中心的《行业字典：一张图看AI医疗》显示，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。

Al医疗主要体现在三个方面，涉及多个领域，其定义的金字塔如下：

基础层：通过软硬件的基础设施，收集用户、药物及病理数据，并使数据互通互联，为人工智能的应用提供支持与可能。

技术层：通过语音/语义识别、计算机视觉技术，对非结构化数据进行分析提炼。“学习”大量病理学数据文本，使其掌握问答、判断、预警、实施的能力。

应用层：是指人工智能与不同细分领域的结合，以解决医疗行业中的某种业务需求，如智能诊断、药物研发、智能健康管理、智能语音等医疗场景。

医疗的定义和范畴已经不再只是疾病治疗，而是扩展到了药品、保健、生物技术等医疗的各个领域。随着医疗人工智能的发展，其应用场景正逐步多元化：

类应用场景是对于流行病的预测。据报道，2017上半年，平安科技研发的“人工智能+大数据”流感预测模型已经落地。该模型能精确预测流感趋势、个人和群体的疾病发病风险，帮助公共卫生部门及时监控疫情，并指导民众进行疾病预防，有效降低国家疾病与防控工作的成本。目前，该模型覆盖的的病种包括流感、肿瘤、慢病、高血压、糖尿病等。

第二类针对诊疗过程中的人脸识别和核验身份。传统的就医过程涉及挂号、缴费、打印报告等多个环节，而每个环节势必都要进行身份核验。引入AI技术后，这一过程可以借助人脸识别来实现，加快就诊效率。此外，对医护人员来说，人脸识别也可以防止伪检、替检的现象的发生，进一步优化诊疗环境，规范诊疗行为，减轻了医护人员的压力。目前，平安科技已经与中山大学附属第八医院等医疗机构进行了这类技术方案的试点落地。

第三类是借助医疗数据来辅助诊断，提高诊疗的准确度，这也是人工智能重要的落地场景。2017年7月11日，阿里健康协同万里云发布医疗AI“Doctor You”，就是这类应用的代表。据官网介绍，“Doctor You”AI系统包括临床医学科研诊断平台、医疗辅助检测引擎、医师能力培训系统等几个方面。以对外展现的CT肺结节智能检测引擎为例，对30名患者产生的近九千张CT影像进行智能检测和识别，只需要30分钟即可阅完，准确度达到90%以上。与之相似，8月3日也发布了一款名叫“腾讯觅影”的“AI+医疗”应用，官方称其筛查一个内镜检查用时不到4秒，对早期食管癌的发现准确率高达90%。

第四类落地应用为精准外科手术。简单来说，这类应用场景就是通过基于人工智能的计算机辅助手术技术，帮助医生规划优的手术路径，实现对病人小的创伤，以达到大程度加速病患的康复的目的。2015年12月29日，海信医疗发布的海信计算机辅助手术和海信外科智能显示系统就是“AI+精准手术”的落地成果之一。借助人工智能，这套系统可以帮助医生了解肝癌病灶与器官管道系统的相互关系，计算器官和病变体积，从而确定手术切除线路。

第五类是用于医药研发领域。计算机擅长模式识别，通过筛选大量的基因、代谢和临床信息，从而解开致使疾病肆虐的复杂生物网络。一般来说，传统的药物研发需要10-15年时间，AI的介入可以大大缩短药物研发的周期，从而降低资金成本。目前，晶泰科技可以称得上是国内在这方面初具成果的公司。其研发的AtomPai，旨在帮助企业快速将AI算法整合进自身已有的研发流程，满足企业基础的及定制化的数据分析需求。

第六类可以概括为“AI+健康管理”。伴随着现代生活的快速发展，人们对自己的健康状况更为关注。健康不仅是一种无疾病的状态，更包括了饮食规律、作息合理。某种角度上说，健康是医疗的终归属。在2017年10月31日，健康有益对外发布了一款“ego”系统，用于帮助人们实现精准健康的管理。据了解，“ego”涵盖了2000多种生活方式全景数据及上万条健康类知识图谱，通过整合个体体征信息、生活方式及偏好、动态监测等健康信息，制定智能健康干预方案，从而实现对生命的精准数字化管理。

2017年7月8日，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，提出要发展智能医疗，推广应用人工智能治疗的新模式新手段，建立快速精准的智能医疗体系。乐观地说，“AI+医疗”的发展已经具备了政策层面的支持，随着整个资本市场的介入，人工智能在医疗领域的应用势“必更上一层楼”。