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    人工智能的熱潮并沒有轉(zhuǎn)瞬即逝。AI+醫(yī)療在政策利好下也得到了長足的進(jìn)步，諸如疾病篩查、輔助診療、藥物研發(fā)等領(lǐng)域均有應(yīng)用落地。

八大醫(yī)療領(lǐng)域受資本青睞：

1. 虛擬助理

     Gartner Group（高德納咨詢公司）2018對(duì)人工智能的預(yù)測(cè)曾表明，AI已經(jīng)迎來大眾化應(yīng)用的元年，未來虛擬助理將普及。

作為一種資源，虛擬助手能夠更快更有效地響應(yīng)相關(guān)的查詢，另外，隨著AI的持續(xù)發(fā)展，虛擬助理技術(shù)在不斷減少關(guān)系摩擦并改善服務(wù)質(zhì)量，這為各行業(yè)減少人力成本、提升服務(wù)感受提供了有效解決方法。也正因此，虛擬助理作為會(huì)話平臺(tái)與決策支持助手的關(guān)鍵點(diǎn)，已經(jīng)被應(yīng)用在越來越多的領(lǐng)域中，醫(yī)療領(lǐng)域也是同樣。

2. 醫(yī)學(xué)影像

     醫(yī)學(xué)影像與人工智能的結(jié)合，是數(shù)字醫(yī)療領(lǐng)域較新的分支，而且是數(shù)字醫(yī)療產(chǎn)業(yè)的熱點(diǎn)。醫(yī)學(xué)影像包含了海量的數(shù)據(jù)，即使有經(jīng)驗(yàn)的醫(yī)生有時(shí)也顯得無所適從。醫(yī)學(xué)影像的解讀需要長時(shí)間專業(yè)經(jīng)驗(yàn)的積累，放射科醫(yī)生的培養(yǎng)周期相對(duì)較長，而人工智能在對(duì)圖像的檢測(cè)效率和精度兩個(gè)方面，都可以做得比專業(yè)醫(yī)生更快，還可以減少人為操作的誤判率。

3. 輔助診療

     AI+輔助診療，即是將人工智能技術(shù)用于輔助診療中，讓計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)醫(yī)療知識(shí)，模擬醫(yī)生的思維和診斷推理，給出可靠的診斷和治療方案。在診斷中，人工智能需要獲取患者的病癥信息，通過已學(xué)習(xí)的醫(yī)學(xué)知識(shí)推理判斷疾病原因與發(fā)展趨勢(shì)，形成治療方案。

作為醫(yī)療領(lǐng)域最重要、也最核心的場(chǎng)景之一，AI+輔助診療的潛在市場(chǎng)空間巨大。

4. 疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)

     對(duì)于人工智能而言，好的算法能讓其具備強(qiáng)大的深度學(xué)習(xí)能力。通過合理算法處理大量復(fù)雜數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)對(duì)有效信息的提取，人工智能不斷吸納能夠加以利用的信息數(shù)據(jù)，從而獲得精確判斷的能力。人工智能的深度學(xué)習(xí)屬性能夠幫助其面對(duì)特定領(lǐng)域的疾病風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)測(cè)，且其預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性超過人類。目前，AI在心臟病、精神疾病、傳染病甚至重癥病人并發(fā)癥的預(yù)測(cè)方面均已有相關(guān)應(yīng)用落地。

5. 藥物挖掘

     傳統(tǒng)的藥物研發(fā)過程漫長，研發(fā)周期長、費(fèi)用高昂及成功率低是其過程中存在的三大痛點(diǎn)。AI與藥物挖掘的結(jié)合能夠極大提升研發(fā)效率并降低企業(yè)成本，也正是因此，諸多技術(shù)領(lǐng)先的初創(chuàng)企業(yè)開始瞄準(zhǔn)該市場(chǎng)，并在抗腫瘤藥物、心血管藥物、常見傳染病藥物等方面取得新突破，并獲得眾多資本機(jī)構(gòu)的青睞。

6. 健康管理

     我國十三五之后提出“大健康”建設(shè)，把提高全民健康管理水平放在國家戰(zhàn)略高度。根據(jù)“規(guī)劃”，群眾健康將從醫(yī)療轉(zhuǎn)向預(yù)防為主，不斷提高民眾的自我健康管理意識(shí)。AI+健康管理能夠通過科學(xué)智能的數(shù)據(jù)分析定制特定健康管理計(jì)劃，讓健康管理更加精準(zhǔn)、有效、便捷。

7. 醫(yī)院管理

    進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代后，科學(xué)管理水平與信息化程度的關(guān)系日益密切。面對(duì)醫(yī)療領(lǐng)域龐大且復(fù)雜的海量信息，如何進(jìn)行高效分析整理及挖掘并凸顯其價(jià)值，是醫(yī)院信息管理的重要方面。AI在醫(yī)院管理中的滲透增強(qiáng)了醫(yī)院信息整合能力，幫助醫(yī)院實(shí)現(xiàn)精細(xì)化管理。目前，人工智能系統(tǒng)在醫(yī)院管理方面已經(jīng)有很多應(yīng)用落地，例如醫(yī)務(wù)人員排班、患者床位分配等。

8. 輔助醫(yī)學(xué)研究平臺(tái)

   臨床科研是循證醫(yī)學(xué)的需要，也是推動(dòng)醫(yī)學(xué)科學(xué)進(jìn)步的動(dòng)力。目前，醫(yī)學(xué)科研越來越強(qiáng)調(diào)科研數(shù)據(jù)的真實(shí)性，但要想取得真實(shí)的臨床結(jié)果，就需要海量樣本病歷。AI輔助醫(yī)學(xué)研究平臺(tái)可以提供多對(duì)源數(shù)據(jù)強(qiáng)大的統(tǒng)計(jì)分析能力及可視化的科研統(tǒng)計(jì)服務(wù)工具，在保證數(shù)據(jù)多元性、重要性、時(shí)效性，對(duì)于數(shù)據(jù)分析采用一體化的管理模式，提高數(shù)據(jù)處理效率和準(zhǔn)確性。

（本文轉(zhuǎn)自HC3i中國數(shù)字醫(yī)療網(wǎng)）