人工智能（以下简称“AI”），在不久的将来会加速普及及应用到医疗器械中，改变传统疾病的预防、检测、治疗模式，为提高健康服务质量提供新手段。

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● AI在医疗涉及的领域

人工智能技术与医疗健康领域的融合不断加深，随着人工智能领域，语音交互、计算机视觉和认知计算等技术的逐渐成熟，人工智能的应用场景越发丰富，人工智能技术也逐渐成为影响医疗行业发展，提升医疗服务水平的重要因素。其应用技术主要包括：语音录入病历、医疗影像辅助诊断、药物研发、医疗机器人、个人健康大数据的智能分析等。

● AI在医疗领域的五大应用

应用1：人工智能语音电子病历

机器可以自己完成学习状态，学习并到达业内的一流水平，可以超越大多数的专业人士，人工智能不像以前给人的古板印象那样，只能在简单重复的劳动中帮助人类，现在，在复杂的脑力劳动中，甚至一些深度领域内，人工智能机器也可以完成自我学习。

人工智能一键在改变我们的生活，合肥语音电子病历及应用平台项目完成试点，医生的看病方式得到了改变，人工智能病历可以自动生成电子病历，可以长期保存，解决了听不懂方言、病历丢失、字迹潦草、还可防病历造假等，提高了医生速率等问题，并且也提高了患者看病的满意度。

应用2：国内首个AI三类医疗器械“冠脉血流储备分数计算软件”获批上市

2020年1月15日，科亚医疗旗下公司研发的产品通过器审中心审批，这是我国首个应用人工智能技术的三类器械过审，该产品是基于冠状动脉CT血管影像，由安装光盘和机密锁组成，该技术采用的是无创技术，可以减少患者很多不必要的手术、成本，并且可以缓解患者的痛苦。2020年是一个不平凡之年，在新冠肺炎疫情影响下，AI医疗产品在疫病智能诊断中发挥了较大的价值，也可能成为我国推动AI行业的前进动力。

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应用3：医疗机器人

医疗机器人是指用于医院、诊所等医疗场景或辅助医疗的机器人。2014年我国开始引入外科手术机器人，医疗机器人在我国医疗中处于导入阶段，我国一批医疗机器人企业发展迅速，产业聚集特征明显，5G、人工智能等新技术与医疗机器人加速融合。医疗机器人的感知能力会更强，细节上会更精细，医生是医疗机器人的直接使用者，随着科技和社会的发展，医疗机器人有着非常广阔的发展空间。

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应用4：健康管理：大数据分析

健康医疗大数据是大数据在医疗领域的一个分支，是指在与人类健康相关活动中产生的与生命健康和医疗有关的数据。阿里健康是阿里巴巴集团“Double H”战略在医疗健康领域的旗舰平台，凭借阿里巴巴集团在电子商务、大数据和云计算领域的优势，以用户为核心、为医药健康行业提供全面的互联网解决方案。

社交网络，让我们越来越多地从数据中观察到人类社会复杂的行为模式，随着健康中国战略的持续推进，健康产业正在逐渐占据顶层设计的重要位置，随着人工智能的、大数据等新技术的介入，以覆盖小单元为目的服务社区乃至中国，民众享受健康管理的成本降低，提升健康医疗的服务效率及质量，扩大资源供给，不断满足人类群众多层次，也有利于培育新的业态和经济增长。

应用5：当药物研发遇上AI

AI与药物研发有很多可以结合的地方，AI研发不需要专业的化学信息学背景，只需要运算数据，中国科学院伤害药物研究所蒋华良课题组与周兵课题组、罗成课题组通力合作，基于深度学习辅助药物策略，设计发现了高选择性、有效的p300/CBP组蛋白小分子抑制剂。数字技术和人工智能正在推动医疗领域的革命，药物研发是人工智能大展身手的重要领域。我们可以预料到越来越多的计算机将用于自动药物发现，尤其是机器人技术的巨大进步将加速这一进展，当药物研发遇到AI，我们需要长远的眼光发展，提高研发阶段的效率，降低成本，进而更好的将药物研发与AI相结合。

● AI在医疗领域的优势

在传统医疗模式下，医疗资源紧张，各医院和门诊可谓人满为患，病人常常因为没能得到及时的治疗而错过了最佳的治疗时机。而AI在医疗领域的出现可谓是雪中送炭，在如下几个方面大大的缓解了医疗资源紧张的燃眉之急。

一：AI自动化的工作流程可以大幅减轻医生、护士们的工作步骤，优先处理紧急事件，并且可以自动化的分析病人的数据，甚至界面图形化。

二：AI手术辅助系统可以提供给医生更清晰的视角，让医生可以精准快捷的手术，并且对病人造成较小的伤害、较小的伤痕和快速的恢复时间。

三：AI在药物研发方面可以提高研发阶段的效率，降低成本。

● AI在医疗领域的弊端

由于医学是经验科学，本身存在着不确定性和开放性，决策路劲复杂，所以AI在医疗领域还存在着如下问题。

一：诸如神经网络、深度神经网络、深度学习、梯度增强模型等黑盒模型虽然拥有很高的准确性，却极难理解其内部工作机制，可解释性差。医生只能得到AI计算的结果，却不知为何而来，长久以往的使用而产生依赖后较难发现产品出错。

二：AI学习需要大量高质量的数据进行训练，但由于医疗数据具有多维度复杂特征、医疗数据产权关系不清和医疗数据人为因素影响严重的关系，满足训练条件的数据较少。

三：AI的使用涉及病人的隐私问题。在通过大量数据训练AI的同时，容易造成病人数据的泄露。

● 总结

提及AI，自2016年AlphaGo胜利以来，这个风口一直都没掉下。具体到医疗领域，医疗AI行业也是格外“热闹”，参与者众多。但起初，医生和医院端在应用和采购方面比较谨慎，合规性成为他们关注的重点之一。而随着NMPA等监管机构的官方认证，医疗AI们跨过合规门槛，或将进入市场价值验证期。