导读：探讨人工智能对医疗领域的影响，为医院管理者在人工智能时代下如何做出管理决策提供了新的探索和参考。对人工智能在医疗领域所带来的机遇和挑战分别进行讨论和分析。人工智能在医疗领域的应用带来了诊疗模式、数据处理方式、前瞻性健康管理等诸多方面的变革。人工智能让医疗产业链得以进一步优化，并让医疗行业走向更高效率与更高层次，医疗智能化时代将全面开启。

　　背景

　　近年来，医疗领域的数字化进程不断向纵深方向推进，并逐渐向智慧医疗阶段迈进。智慧医疗是以人工智能（AI）技术为工具，提供基于大数据的系统化精准化医疗服务。当前，人工智能在医疗健康领域的应用已经非常广泛，从应用场景来看主要分成了虚拟助理、医学影像、药物挖掘、生物技术、健康管理、可穿戴设备、风险管理等多个领域。人工智能在医疗领域的应用带来了诊疗模式、数据处理方式、前瞻性健康管理等诸多方面的变革，推动着现代医疗向智慧、精准、高效发起挑战。

　　人工智能+医疗所面临的机遇

　　人工智能技术不断发展与进步 随着图像识别、深度学习、神经网络等关键技术的突破，新一轮人工智能将实现从计算智能、感知智能向认知智能的跨越。当前，AI在机器人、语言识别、远程自主控制和规划、虚拟个人助理、医疗等领域已被广泛应用。专家系统、人工神经网络和数据深度挖掘等人工智能技术在医疗领域所起到的作用会越来越大，“AI+医疗”的概念被推向高潮。

　　医护人员对人工智认同感的提升 随着人工智能在科研、教学、诊断、治疗等医疗领域的应用，也真正对提升医疗工作效率、提高医生判断的准确性等方面起到了良好的辅助作用。一些秉承传统理念的医护工作者及患者对人工智能参与医疗的认知与接受程度都有了极大的转变，调研显示，假设人工智能机器人或大数据算法被用于临床诊疗，其中分别有72%、72.7%、71.3%的主任医师、副主任医师和主治医师会推荐患者去诊疗，占总调查人数的68.4%,由此可见，高资历的医生对这些技术手段的接受程度很高，认同感有很大提升。

　　海量公共医疗数据对人工智能的支撑 大数据与人工智能相生相伴，任何智能的发展都需要一个学习的过程，计算机系统根据海量数据的背后规律进行决策上的模糊判断，并根据数据的变化而不断拓展其智能性。医疗卫生行业想要实现人工智能，首先是要能够获取、控制和可持续地生产海量有效的数据，我国的一大优势就在于拥有海量的数据用于训练提升人工智能。并且随着医疗数据结构化、标准化程度的不断提高，院际医疗信息共享进程会逐步提速，人工智能获得联网、持续数据的可能性也会大大增加，从而进一步推进人工智能在医疗领域的应用。

　　商业化对人工智能创新的带动作用 互联网医疗出口尚在探索期，人工智能医疗项目已屡获资本青睐，在2017年短短的三个月内就有三十多家公司获得融资。越来越多的互联网公司、传统企业，正基于深度学习，提供智能化产品和服务。HC3i中国数字医疗网近日发布的报告显示，预计2025年，人工智能应用市场总值将达到1270亿美元，医疗行业将占据市场规模的五分之一。IBM、微软、谷歌等科技巨头纷纷加入智能医疗领域，预测到2017年人工智能将在医疗行业实现爆发，同时进入更多细分市场。

　　人工智能在医疗领域的应用方向

　　从全球创业公司实践的情况来看，AI+医疗的具体应用包括洞察与风险管理、医学研究、医学影像与诊断等诸多方向，但重点应用领域集中在以下几个方面。

　　智能化临床诊疗 随着深度学习算法的逐渐普及，通过建立深度学习神经元数学模型，从海量医疗诊断数据中挖掘规律，学习和模仿医生诊断的人工智能疾病诊断技术将会达到前所未有的精度，随之而来的，是智能化诊疗逐渐成为医院不可缺少的医疗组件。医务工作者也将从大量的诊疗业务中被解放出来，将走向复杂度更高、服务更细致的岗位。

　　可视化数据价值提升 医院数字化的发展解决了诊疗信息数字化采集、传输、存储等问题，然而数据同构化、诊疗信息共享化亟待解决。AI对于非结构化数据的处理能力使医疗大数据的有效获取、分析、应用成为可能。同时，将信息提取、自然语言语义分析、自动化推理、知识表现、深度学习等人工智能的研究方法和应用技术应用于大数据分析的前沿领域，结合预测性分析挖掘医疗大数据蕴含的规律和价值，从而为医疗事业的发展和医院运行决策提供有力支撑，提高服务效率，实现智能化管理。

　　智能化健康管理 在健康管理服务领域，目前全球的AI+医疗创业公司主要集中在风险识别、虚拟护士、精神健康、在线问诊、健康干预以及精准医学的健康管理。用户可通过智慧健康服务平台，获取健康诊断、养生知识、保健建议等信息，并能通过包括可穿戴设备在内的手段，监测用户个人健康数据，预测和管控疾病风险。

　　精准化医学支持 人工智能在基因测序、遗传学和分子医学领域，利用数据挖掘、本体等大数据分析技术方法对医疗大数据进行转化规约，建立疾病知识共享平台，寻找疾病的分子基础及驱动因素，重新将疾病分类，实现精准疾病分类及诊断，并在此基础上，开展循证医学研究，对相同病因、共同发病机制的患者亚群实现精准评估、治疗及预防。同时，可加速准确地开展药物临床筛选和分析。人工智能技术正在加速精准医疗时代的到来。

　　人工智能+医疗所面临的主要挑战

　　传统思维观念 人工智能试图改变人类的思维和生活习惯，延伸和解放人类智能。同样在医疗行业中，由于传统“望闻问切”的诊疗模式已经根深蒂固，医生和患者对于人工智能模式本能上存在怀疑态度。人工智能的发展除技术以外还涉及到道德、哲学和伦理等多方面的问题，因此AI+医疗想要跨越基于人文伦理的传统观念任重而道远。

　　技术瓶颈 虽然人工智能在多个领域有了井喷式的发展，但是很多企业随大流进入这个领域是因为政策红利，并未考虑过自己是否具备这个技术能力，技术上还存在很大的短板。人工智能需要直面庞大的数据、模型爆炸、训练难度大等问题，对于鲁棒性和灵活性认知上的进步仍显不足；市场中技术与产品同质化明显，独立研发和创新能力还有待进一步提升；缺少安全评估体系，对于医疗数据隐私防护措施不够；复杂学科或多学科联合诊断算法还存在技术瓶颈。

　　市场割裂 基于利好的背景之下，人工智能如火如荼，商业巨头纷纷涉足。与国外相比我国数据资源占优，积极利用该优势，我国AI技术的发展有望弯道超车，走向前沿。但是由于企业之间的竞争不仅仅是某项技术、某个领域的竞争，更多是生态圈之间的竞争，科技巨头均利用各自掌握的大量资源和先进技术打造了属于自己的生态圈形态，各家独自研究，缺乏交流和适当的思维碰撞，造成市场割裂严重，阻碍了人工智能的发展脚步。

　　监管缺位 在AI研究势不可挡的当下，还存在另一种声音，很多科技界人士认为人工智能对人类生存有“潜在的威胁”，例如对于武器设计、工作机会和隐私安全产生极大地影响。对于医疗行业来说，其本身是直接关系人类生命安全的领域，数量庞大的医疗数据涉及患者的绝对隐私，需要高度严谨的政策和法规进行监管。因此要从安全性、公平性、伦理和法律等方面进行考量，尽早采取措施对人工智能进行高度监管，避免出现类似于先污染后治理的研究和发展模式。

　　在IT和互联网的助推下，人工智能在医疗领域的大幕正徐徐拉开。随着人工智能技术的不断进步，其所适用的医疗应用场景将会越来越多，将为各种疾病的预防、诊断和治疗做出更大的贡献。虽然仍有问题需要解决，但与其说是瓶颈障碍，不如说是未来的主攻方向。总之，人工智能为智慧医疗产业注入新的活力，让医疗产业链得以进一步优化，并让医疗行业走向更高效率与更高层次，医疗智能化时代将全面开启。

　　文章来源：《中国数字医学》杂志2018年第01期，作者及单位：陈梅 吕晓娟 张麟 陈莹，北京儿童医院、中国人民解放军火箭军总医院。