近期，人工智能成為了市場“最靚的仔”，而在人工智能的加持下，醫療服務也迎來了一波不錯的行情，加上近日中共中央辦公廳、國務院辦公廳發布《關于進一步完善醫療衛生服務體系的意見》，其中提到要加快推進互聯網、區塊鏈、物聯網、人工智能、云計算、大數據等在醫療衛生領域中的應用，“人工智能+”醫療服務也迎來了政策支持。

AI技術在醫療領域的運用

 人工智能AI技術包括計算機視覺、知識圖譜、自然語言處理等，這些技術能夠運用在應用醫學影像、CDSS、新藥研發、智慧病案等多個場景之中。

1、醫學影像

 人工智能在醫學影像應用主要分為兩部分：一是圖像識別，類似于淘寶APP中的拍攝識別功能，打開相機后APP自動識別拍攝物品的類別，以便于消費者更快找到該商品類型，同樣在醫學影像領域，人工智能可對所拍攝病人的影像進行分析，獲取一些對診療來說有作用的信息；二是深度學習，應用于學習和分析環節，通過大量的影像數據和診斷數據，不斷對神經元網絡進行深度學習訓練，促使其掌握診斷能力。而在具體的疾病類別上，目前人工智能（AI）能夠運用于這些領域：

 人工智能（AI）運用到醫學影像后，能夠幫助醫生更快獲取影像信息，提升醫生看圖、讀圖的效率，同時也能協助發現一些隱藏病灶，提高診斷的正確性。人工智能（AI）醫學影像也是AI看病率先實現商業化的領域，該市場保持較高增速，資本集聚度較高。

2、智能藥物研發

 新藥的研發周期非常長，同時耗費的資源多。根據塔夫茨大學藥品研發研究中心通過既往獲批的藥物數據發現，研發一個新藥至少需要10年、26億美元的巨大投入。而人工智能（AI）可以加速新藥開發，同時也會提升藥物研發的成功率，減少資源消耗。

 具體來說，在藥物研究過程中，人工智能可將深度學習技術應用于藥物研究。一般藥物研發主要包括4個研發階段，即靶標選擇和驗證、化合物篩選和先導優化、臨床前研究以及臨床試驗。比如在靶標選擇和驗證階段，需要確定疾病相關的靶標，使用AI技術并結合已有的組學大數據，根據已知的以及新產生的實驗數據，就可以快速分析出潛在候選靶標，節約時間和成本。

 不過，目前人工智能藥物研發領域還存在諸多問題，一是技術方面，該領域的數據量不足、數據質量參差不齊，算法精度不高、算法無法滿足需求等，二是目前AI在藥物研發中大多起著輔助作用，最后對藥物的安全性和有效性的評定仍由專家決定，專家經驗仍然是制藥行業的基礎，三是缺乏人工智能相關的人才，以及目前人類對AI的信任感仍然不足。

3、智能診療

 所謂智能診療，就是指讓人工智能學習專家級醫師的醫療經驗和醫學文獻知識，并模擬他們診療時的思維邏輯，簡單來說，就是讓人工智能成為一位專家級醫師，參與到患者看病的過程中來。

 目前智能診療主流的開發方向有很多，比如語音病歷，就是通過語音識別技術，幫助醫生快速錄入病歷。德信數據顯示，中國50%以上的住院醫生平均每天有4小時以上在寫病歷，而應用語音病歷后，醫生的主訴內容可以實時地轉換成文字，效率大大提升。

AI精準醫療有望在3-5年內完成“最后一公里”

 “面對發展一日千里的人工智能（AI）新技術，作為一名神經外科大夫，我并不擔心會失業，更關心如何擁抱AI，更好地服務患者，還能讓我們醫生早點下班。”日前，由天橋腦科學研究院（TCCI）攜手華山醫院（國家神經疾病醫學中心）、上海市精神衛生中心（國家精神疾病醫學中心）聯合主辦的AI助力攻克腦疾病研討會上，華山醫院院長、TCCI轉化中心主任毛穎教授說。

 復旦大學附屬華山醫院神經外科副主任、功能神經外科帶頭人陳亮教授，介紹了侵入性腦電數據庫的建設。這類數據在神經科學和神經外科領域具有至關重要的價值，因為神經元放電是神經細胞最基本的活動方式。通過建立高密度表面或深部電極，研究人員期望收集更多關于腦電活動的數據。以帕金森病患者為例，臨床醫生迫切需要通過大量顱內刺激實驗來尋找最佳治療方案，但這種方法對患者造成的負擔較重。他希望借助增強AI技術完成耗時且重復性較高的工作，能協助解決尚未解答的科學問題，包括癲癇溯源預警和意識轉化。

 復旦大學附屬華山醫院睡眠障礙診療中心執行主任于歡教授介紹，目前多導睡眠監測是睡眠障礙診斷的標準技術，但其成本高且效率低。因此，研究者們期待通過人工智能技術改進診斷方法。于歡介紹了夢境研究在睡眠障礙領域的應用，如通過控制夢境提高記憶力。目前已有超過150種編碼和計算夢境的方法，研究者們希望借助AI技術制作一個實用性更強的研究工具；同時，開發移動客戶端以鼓勵個體記錄和分享自己的夢境，從而進行更貼近日常生活的夢境研究。

 上海交通大學計算機科學與工程系吳夢玥副教授認為，開發基于人機對話的抑郁癥問診機器人、以及利用語音和語言特征構建癥狀與精神疾病知識圖譜，是未來抑郁癥早診早治的方向。

 人工智能科學家胡鵬偉博士說，AI在醫療領域的應用場景極為廣泛，目前主要實現三大功能：減輕重復勞動負擔、識別人工難以察覺的痕跡和線索，以及在復雜環境中進行線索分析。AI在精準醫療方面也有巨大潛力，GPT的總結與歸納能力在早期檢查與診斷、院外情感支持及輔助、大數據分析與模式識別等方面已經顯現出強大實力。他預測，憑借AI技術和可穿戴智能設備等的結合創新，精準醫療有望在3-5年內完成它的“最后一公里”。

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