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AI掀起醫療行業巨浪，機遇期如何逆風翻盤？

2018-07-11 來源：評論：0

摘要：目前人工智能在醫療領域主要采用機器學習和自然語言處理兩種方法，機器學習用于圖像掃描，自然語言處理用于文本處理。通過機器學習對組織收集的數據進行排序，以學習模式并構建新的模型。

　　隨著智慧醫療的快速發展，基于醫療行業數字化、智能化及資源整合的需求，AI等新興科技應用于醫療的程度越來越高。AI能模擬人類的思維和工作過程，并且獨立解決問題而不需要進行編程，AI還可以接受新的信息并從中學習，無需人工干預。超級計算能力的應用使AI能夠以比人類更快速的處理信息、解決問題或得出人類頭腦永遠無法得出的結論。AI運用于醫療領域，則可以更快速、準確、有效地冶療各種疾病。

　　2018年4月，埃森哲公布了一份研究AI在醫療領域的短期價值、技術潛在影響力的報告，結果預估顯示：到2026年，AI技術可為在美國的醫療保健行業節省高達1500億美元的成本。

　　另外，據《Harvard Business Review》雜志調查的10個最有應用前景的AI應用程序，他們估計在2026年前這些應用程序可以為美國的醫療保健行業創造高達1500億美元的年儲蓄。

　　AI掀起醫療行業巨浪，變革面前如何迎接挑戰？

　　目前人工智能在醫療領域主要采用機器學習和自然語言處理兩種方法，機器學習用于圖像掃描，自然語言處理用于文本處理。通過機器學習對組織收集的數據進行排序，以學習模式并構建新的模型。

　　具體到臨床方面，人工智能應用比較成熟領域的首先是醫療影像分析，因為影像本身就是結構化的，沒有人為因素干擾，可以通過人工智能進行快速、準確的分析；其次是醫療大數據，可以把非結構化變成結構化的數據，通過分析大量的病歷資料找出更好的治療方案，更好地管理疾病，目前也有許多公司在進行相關的研究；最后，各種輔助型醫療機器人也異軍突起，得到快速發展。

　　AI＋醫療影像

　　人工智能給醫療影像帶來了新一輪的變革，通過模仿人腦神經元網絡構建數字模型，以及海量數據作為訓練素材，人工智能在解決了算法復雜、運算要求高的瓶頸后，終于與醫療影像逐步結合，深度學習在醫療影像分析領域開始沉淀。例如在進行影像診斷時，帶有AI能力的計算機可以查看健康腦部掃描圖像和腦部腫瘤掃描圖像，通過圖像學習對比識別兩者之間的差異，從中標記出腦瘤存在的部位。

　　AI掀起醫療行業巨浪，變革面前如何迎接挑戰？

　　目前人工智能在影像識別等方面的應用頗多，而且多是以技術為導向的公司在進行研究。東軟醫療推出影像云和人工智能在醫療行業的應用方案，飛利浦推出遠程醫療影像解決方案“神飛云”中國智慧醫療云平臺，同時，新華醫療、GE、西門子、聯影、邁瑞醫療、魚躍醫療、三星等行業大咖也紛紛推出多款智慧醫療產品。

　　AI＋大數據分析

　　在醫療行業中AI的應用潛力巨大，物聯網正將越來越多的醫療設備連接上網，海量的數據將發送到云端，通過機器學習和智能分析得出最優的結果。英國首相特雷莎·梅近日在柴郡發表了一個演講，強調AI在提早確診癌癥方面的潛力。演講中，特雷莎·梅說道：“智能技術的進步可以更快速地分析數目龐大的數據，并有可能比人工診斷準確率更高，這開創了醫學研究的一個全新領域，并成為與疾病作斗爭一個新的武器。”

　　通過大數據分析，醫療行業正在深度利用AI進行病情的預測，基于先前患者掃描的數據，AI可以協助評估疾病的診斷，減少人為的出錯率和工作量。同時，AI技術有可能識別出先前未被發現的一些與疾病相關的線索，從而為治療提供新思路。此外，醫護人員在AI的協助下，工作效率得到極大的提高。

　　機器人／機械臂輔助手術

　　目前，機器人手術最大的應用是“微創”手術，“微創”意味著手術開刀將不再像傳統手工那樣大的切口，通過微創手術的切口約為6毫米，并且通過小型手術器械即可完成手術。

　　認知外科手術機器人也會結合到人類手術的經驗，在實際手術前，醫療團隊還會收集整理病人的醫療歷史數據，與實時手術結合，以此來提高自身手術水平。達芬奇（da Vinci）輔助手術機器人是目前最先進的手術機器人之一。

　　自動化的工作流程助理

　　自動化的工作流程管理助理最大的優勢就是優先處理緊急事件，減少日常基本的記錄等操作步驟，幫助醫生、護士們節省時間。通過AI助理，可以大幅減輕醫生、護士們的工作步驟，例如通過語音，醫生護士們就可以完成記錄操作，它們會自動轉換成文本的形式，并且可以自動化的分析病人的護理工作，甚至以圖標的形式展現出來。

　　AI掀起醫療行業巨浪，變革面前如何迎接挑戰？

　　盡管人工智能在醫療領域的應用還處于早期階段，但美國的各大頂尖醫院都已經開始行動。早在兩年前，GPU巨頭英偉達就宣布與麻省總醫院醫療數據科學中心建立合作關系，希望該中心成為人工智能醫療應用領域的中心，對疾病進行探測、診斷、治療和管理。

　　國內的人工智能企業也開始布局醫療領域，2017年6月，依圖科技宣布與華西醫院的戰略級合作，加速AI醫療普惠民生。依圖科技與華西醫院還發布了兩項雙方合作研發的肺癌人工智能成果：全球首個肺癌臨床科研智能病種庫及全球首個肺癌多學科智能診斷系統。

　　但是，AI技術應用到醫療行業還面臨一些需要克服的阻礙：首先從意識形態上，醫療行業需意識到AI技術可帶來的幫助；其次，醫療數據的敏感性讓獲取數據來培養AI模型會有一定的困難。最后，AI模型得到認可具有難度。

　　為克服這些阻礙，醫療行業人員和教科研人員應該更緊密地合作。國際醫學與生物工程院院士 IEEE Fellow張元亭院士長期潛心鉆研可穿戴無擾生物傳感技術、心腦血管健康信息學、生理建模與神經工程、8P醫療與健康工程學等領域，醫學造詣深厚，同時張元亭院士時刻關注并思考人工智能與人類智慧與醫療行業的深度融合議題。

　　AI掀起醫療行業巨浪，變革面前如何迎接挑戰？

　　2018年8月30日—9月1日張元亭院士將在OFweek（第二屆）人工智能產業大會上分享自己的主題演講《人工智能在健康醫療領域的應用場景與重大挑戰》，深入探討人工智能在健康醫療領域的二十個應用場景并介紹十個重大挑戰及機遇，重點將聚焦AI在可穿戴無袖帶連續動脈血壓檢測的應用。此外還就如何通過健康工程加快人工智能與人類智慧的融合以及AI未來發展方向進行戰略探討分析。

　　隨著人工智能技術在醫療行業的應用推廣，一個全新的智慧醫療服務體系正在形成，未來醫療服務將會變得起來越智能化，不僅能給人們提供最優質醫療服務，同時還可能以較低的成本服務于大眾。

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