人工智能对医疗的赋能:提升了医疗效率降低了医

目前人工智能技术日趋成熟，尤其是深度学习与数据挖掘技术的进步，让人工智能渗透到了各行各业，其中，医疗模式的创新，为医疗相关产业带来了新的变化。不仅仅将传统信息数据化，还能有效挖掘信息与疾病的潜在联系，从而作出对疾病的预测，更好地进行决策和治疗。人工智能对医疗的赋能，提升了医疗效率，也降低了医疗成本。

        目前人工智能赋能医疗领域的场景主要表现在：虚拟助理、医学影像、辅助诊疗、疾病风险预测、药物挖掘、健康管理、医院管理、辅助医学研究报告等模块。其中的医学影像和疾病风险管理是当前最热门的两大应用场景。
 

医学影像应用场景

        人工智能在图像识别领域的快速发展为医学影像诊断带来了曙光。利用图像识别技术和深度学习对患者的影像进行识别，有助于影像医生诊断效率的提升。当前，人工智能在医学影像领域的应用主要为：病灶筛选、靶区勾画和影像三维重建这三类，其具体表现在：

病灶筛选：对 X 线、CT、核磁共振等医学影像的病灶自动识别，大幅度提升影像医生诊断的效率，同时帮助医生发现难以用肉眼发现和判断的早期病灶。

靶区勾画：肿瘤治疗过程中的靶区勾画与治疗方案设计会占用医生大量的时间和精力，而每个肿瘤病人的CT图像约在200到450张，勾画时需要对每个图片上的器官和肿瘤位置进行标注，传统方法会耗费医生好几个小时，而人工智能可以在制定放疗方案时，对上百张CT片进行靶区自动勾画，然后由放疗科医生纠错检查，大大缩短了勾画时间。

影像三维重建：自动重构器官真实的3D模型，实现医生通过设备，在虚拟空间里全方位直接观测到患者真实人体结构的解刨细节，并通过操作实时进行器官和病变的立体分析，精确测量结构的区位，体积等参数，使手术更快，更精准、更安全。
 

疾病风险预测应用场景

        疾病风险预测是除医学影像外人工智能在医疗场景应用中最热门的。通过基因测序与检测，提前预测疾病发生的风险。疾病风险预测的核心是基因组学的发展，人类基因组计划通过测定组成人类染色体中所包含的30亿个碱基对组成的核苷酸序列，绘制基因组图谱，辨识其载有的基因及其序列，从而达到破译人类遗传信息的最终目的。

        而基因测序关键技术取得重要进展要得益于人工智能技术的成熟，即通过人工智能自动分析个体基因序列信息，大大缩减了时间，降低了成本，也推动了基因测序商业化的进程。

 
        虚拟助理应用场景

        医疗领域的虚拟助理，基于特定领域的知识系统，通过人工智能语音技术和自然语言处理技术，实现人机交互，可以解决语音电子病历等多种需求。在传统方式下，医生填写病历会浪费很多时间，虚拟助理则有效避免了时间的浪费，医生的主诉内容可以实时转成文本，录入到HIS、PACS、CIS等医院信息管理软件中，提高了填写病例的效率，使医生能够将更多的时间运载于患者沟通和疾病诊断中。
 

药物挖掘应用场景

        人工智能在药物挖掘方面的应用，主要体现在药物的化学结构和药效关系方面，无论是新药研发、药物筛选、药物副作用预测还是药物跟踪研究等方面的内容都会被人工智能改变。人工智能的使用，缩短了新药研发的时间，也极大的降低了研发成本。

        人工智能对医疗领域的影响非常大，目前从辅助诊疗到药物研发，从基因测序到电子信息化都已经取得了巨大的进步。同时，人工智能也在推动着医学检测、影像诊断等业务的发展，以便更好地服务于人类。人工智能赋能医疗后，对医疗事业的贡献可圈可点，也已经成为了未来医疗领域发展的趋势