人工智能与医疗领域？人工智能与医疗领域结合的利与弊

人工智能在医疗领域的发展前景

人工智能的发展对于医疗行业的改进起着巨大的推进作用，能够有效改善服务质量，提高医疗诊断的精准度。

借助于大数据分析技术以及人工智能的深度学习，医疗行业将会出现一大批先进的医疗应用，从而有效控制医疗成本，同时为用户提供更加满意的服务。医疗行业是未来人工智能应用的重要领域，拥有巨大的发展空间。

人工智能在医疗领域的运用

人工智能在医疗健康领域中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、营养学等四大方面。

随着当下语音识别、图像识别等技术的逐渐提升，基于这些基础技术的泛人工智能医疗产业也走向成熟，进而推动了整个智能医疗产业链的快速发展和一大批专业企业的诞生。

在中国，为什么人工智能可以在医疗领域发展起来

人工智能技术与医疗事业的契合点在哪里？现阶段的人工智能是否能够对医疗事业带来重大影响？我们简单的来分析一下。

传统医疗行业与模式存在众多弊端

医疗作为一个特殊的行业存在，由于其自身体系的独特性与封闭性，难免会存在着这样或那样的问题，就像大家知道的那样，看病难、看病贵已经成为人们普遍抱怨的对象。人民的生活水平得到了逐步的提高，对医疗资源的需求也日益增强。由此一来，卫生服务需求与医疗卫生资源的矛盾日益突显。

医疗资源集中、小病也去大医院，无形之中就给医院带来了很大的负担。大医院的功能本应是收治危重病人和疑难病人，却收治了大量常见病、多发病患者，不仅造成看病难、看病贵，还浪费了大量的宝贵资源；“以药养医”的畸形发展更是给病患就诊带来了不必要的经济负担，小毛病动辄开药几百上千元早就是家常便饭，回扣的潜规则导致一些医生并不是为患者考虑最优的诊疗方案，而是最贵的方案；地域之间的公共医疗资源分配不均，比如三甲医院大部分都分布在省会城市，先进的医疗器械和优质的医护资源也都集中在这些医院中，这就自然导致了大量的患者涌入这些医院，就诊效果难以保证。从另一个角度来看，传统医疗手段对于疾病诊断方面存在一定的误差，在某些疑难病症上的诊断与治疗更是存在两眼一抹黑的情况。

人工智能技术在哪些环节拥有优势？

可见，医疗是个“历史遗留”问题，在我国是这样，在很多发展中国家乃至发达国家也拥有类似的问题。而对于人工智能技术来说，其在大数据领域与运算速度上的先天优势可能为医疗事业带来惊人的进步。在最简单的化验分析阶段，如今已经拥有人工智能设备在进行这一环节的操作，虽然样本采集诸如采血、采便、穿刺等还需要人工来进行，但后续环节已经完全可以由人工智能技术代劳，样本分类、离心、推片、染色、划片等步骤要比人类操作的效率高很多，即便是鉴定也可以通过将样本数据与大数据进行分析比对来进行判定。

统计机构IDC的预测数据显示，到2020年医疗数据量将达40万亿GB，数据生成和共享的速度将迅速增长，其中80％以上的数据为非结构化数据。IDC认为，未来人工智能技术将在医疗领域被广泛应用，尤其在辅助诊断、药物研究、医学影像、基因科学等细分的医疗场景。从目前来看，IBM的“沃森”应该是全球领先的医疗人工智能系统，它将人工智能的数据整合、分析与判断能力与人类医生的诊疗经验相结合，提供辅助医疗的处理逻辑。

新医疗技术更加依赖人工智能

中医“望闻问切”的时代早已远去，今天的医疗技术更加追求缜密、严谨、细致，这恰好是人工智能技术所擅长的。在疑难杂症方面，人工智能技术可以把全球病例汇集成一个庞大的数据库，只要几毫秒的时间就能调取并检索关键数据；而基于神经网络、计算机视觉、深度学习和语音识别等技术的人工智能系统还能对阿尔兹海默症、精神分裂症等疾病进行早期预警与诊断。

Winterlight的机器学习软件对阿兹海默症患者和健康人的演讲进行分析，从语料中找到语速、语调和语法的区别，找出规律。普通人用这个软件去测试，能够得知自己未来罹患阿兹海默症或其他认知障碍的风险有多高这项技术能够帮助人们提早预测抑郁、中风、失语、自闭症、多动症等认知障碍，进而进行预防或提早接受治疗；波士顿生物医疗公司的BERG人工智能系统对比分析从癌症患者和健康人身上采集的样本，试图在14万亿个数据节点中找到能够“对症下药”的那些关键节点，而如此海量的数据节点完全无法依靠人类医生来分析。由此可见，因为数据量庞大、病例罕见等原因导致很难由人类医生的完成的工作，正在被人工智能技术一点点发现并解决，虽然人工智能要形成完全的诊疗能力还需要很长时间，但其已经影响到了医疗行业的工作模式，让新药研发、病理诊断等工作变得更加高效；同样，未来的新医疗技术也更加依赖人工智能。

大数据系统为人群提供量身定做的医疗服务

相对于雇佣家庭医生的高价格，人工智能技术可以通过人们的工作环境、工作时间、作息规律、饮食偏好、病患病史等众多细节来量身定做一套适合每一个个体的医疗服务，还包括健身、保健等等。通过智能手环、智能心率带、智能内衣等周边设备获取人们的数据，并上传到云端服务器，再通过系统制定一套可供参考的医疗服务细则，类似的事情已经在欧美国家开始部分试点，想必距离全面铺开也只是时间问题。而对于基因测序这种前沿科学，业内人士普遍认为基因测序在未来一定能够实现全民普及，把基因和锻炼、饮食、传感器等加起来，基于大数据进行深度分析就可以进行有效的健康预测、健康管理。

“人工智能＋医疗”，不是噱头，而是未来

总的来说，人工智能在医疗领域的机遇主要有七大方向：

一是提供临床辅助诊断等医疗服务，应用于早期筛查、诊断、康复、手术风险等评估场景；

二是医疗机构的信息化，通过数据分析，帮助医疗机构提升运营效率；

三是进行医学影像识别，帮助医生更快更准地读取病人的影像所见；

四是助力医疗机构大数据可视化及数据价值提升；

五是在药品研发领域，解决药品研发周期长、成本高的问题；

六是健康管理服务，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；

七是在基因测序领域，将深度学习用于分析基因数据，推进精准医疗。

所以，人工智能在医疗领域的发展前景广阔，一定能发展起来。

在医疗健康人工智能领域，投资者们如何选对黑马

在人工智能所有的应用领域中，医疗健康领域是具有最高的潜在投资价值的领域之一。ReportLinker的研究预测，人工智能在医疗健康上的应用规模将从2018年的21亿美元增长至2025年的361亿美元。对于投资者而言，就算只投资布局一个细分领域，也能在相对短的时间内获得不错的回报。医疗健康行业中有着其他行业难以望其项背的海量数据，且数据质量很高，这使其成为投资者们挖掘新兴人工智能公司的完美领域。随着人工智能的介入，数据得到妥善处理和应用，这些AI创业公司能够帮助渴求发展的医疗行业实现革命性的进步。不过当然，机会越多，竞争越多。

在医疗健康人工智能领域，投资者们应该如何选对那匹黑马呢？寻找正确的投资标的对于任何成功的医疗健康人工智能公司而言，其创始人必须拥有丰富的医疗健康从业经验。如果投资者选择投资的创始人有着卓越的人工智能背景，但没有医疗健康背景，这意味着他们低估了行业的复杂性，而这将会使投资者背负极大风险。熟悉医疗健康数据问题的创始人，能够更好地发现未来的机遇：如果他们知道应该关注什么数据，就更容易更快更高效地测试和改善产品。虽然医疗健康行业的人工智能应用没有什么“Killerapp”的说法，但在无数初露端倪的技术进展之中，任何一个在未来几年内都可能代表着数十亿美金的市场。例如，计算机视觉将帮助医生花费更少的时间观察医疗成像；很快，人工智能驱动的纳米机器人将帮助医生分析大脑和神经网络，为更有效的精神和神经疾病治疗打开新世界的大门。就和其他行业中人工智能提供的个性化消费体验一样，更智能的工具同样可以个性化医疗流程。通过持续分析个人数据和疾病的进展，医生很快就能能通过个性化诊断工具提供医疗服务，类似的工具目前已经应用于癌症的治疗。潜在的机会比比皆是，因此投资者必须向行业专家学习，了解趋势，才能把资金花费在刀刃上，获得最大收益。做出聪明的投资选择要参与医疗健康人工智能的革命，投资者们应遵守以下四条准则：

1.充分利用创新中心Supreme冰球服黄色广告绿荫场上穿啥？舒适足球服绽放致胜之道广告在人工智能和医疗健康相邻发展的地区，有着众多机遇，因此投资人最好在这些区域寻找最佳投资机会。很显然，旧金山是科技企业的中心，而湾区也提供了充足的医疗健康机会。比如，旧金山的HealthTub（健康创新中心）把本土企业和加州大学旧金山分校的研究人员联结起来，让医疗健康的创新发明能够更快地实用化并进入市场。当然，机会不仅仅在硅谷。匹兹堡大学每年都有破纪录的大量初创企业诞生，而其中有很大一部分专注于医疗健康行业；五所休斯顿的著名大学加入了TMC（德州医疗中心）——一个致力于培育健康行业创新发明的生态中心。凡是有创造力的技术创新人才聚集的地方，机会一定随之而来。

2.从医疗健康的问题出发，而非科技问题技术人才们往往专注于他们的发明，并得意于其技术的复杂性。这也许在某些领域有用，但在医疗健康领域，患者比其他任何事情都重要。这一领域的投资人需要留意医疗健康服务供应商的真正需求，然后考虑如何将人工智能应用于解决方案之中，而不是把人工智硬塞进去。对于新生企业来说，找到一个合适的市场定位已经是很大的挑战，而有些创始人在医疗行业项目中强行引入人工智能，却没什么实际效果，反而只会使他们的企业发展得更艰难。

3.注意专注于主动诊断的新技术医疗健康行业提供了五花八门的机遇，但最实际、最有影响力的应该是主动诊断相关的技术。对于AI投资者而言，要尽快进入医疗健康领域，必须了解其未来发展的方向，而从最近期发展来看，主动诊断技术独占鳌头。主动诊断技术日益火热的原因，很大程度上是因为医疗健康世界的客户终端——患者，正改变他们的就医习惯。以前人们感到不适时才会选择看医生，但现如今，人们每年有体检和定期的诊断，这使得患者能更早地发现并治疗疾病。因此，帮助患者监控和回应诊断信息的人工智能设备和解决方案的未来是光明的——开发、提分发它们的企业的未来也同样如此。

4.要与大型的、战略性的行业合作伙伴保持密切合作保险公司、医疗设备供应商和医院等大型机构在很大程度上影响药物的发展。任何想在行业内分一杯羹的人都需要利用现有的资源，而上述的这类行业巨头便是资源的源泉：数据、机会以及通往成功的大门。我不是说每个业内大型机构都知道投资人应该把资金投给什么公司，而是说这些行业内的合作伙伴能够帮助投资者验证他们的选择，提供反馈。投资者可以向行业合作伙伴寻求支持，来验证他们的投资是否给产业和解决方案之间搭建了有效的桥梁，甚至提前锁定订单或者潜在合作方。医疗健康行业最成功的解决方案不是要替代现有的企业，而是帮助行业中的现有玩家更高效地提供服务。聪明的初创企业会专注于帮助医生、护士和其他医疗服务者们工作得更具智能、更高效、更具性价比，而非试图替代。总而言之，只有真正帮助到医疗健康产业、帮助到患者的创业者，才能获得最大的回报

人工智能，在医疗领域有哪些应用

当前，人工智能在医疗健康领域中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、营养学等四大方面。随着当下语音识别、图像识别等技术的逐渐提升，基于这些基础技术的泛人工智能医疗产业也走向成熟，进而推动了整个智能医疗产业链的快速发展和一大批专业企业的诞生。

一，虚拟助理：人类医师的得力助手还是替代者？

在医疗领域，虚拟助理可以根据和用户的交谈，智能化地通过病情描述判断病因。因此虚拟助理主要分成两类，一类是包括Siri等的通用型虚拟助理，另一类是专注医疗健康类的专用虚拟助理。通用类虚拟助理上市时间早，资本支持度高，数据规模大。而医健类虚拟助理的专业属性强、监管风险高。

虚拟助理是目前较受资本青睐的人工智能医疗健康细分领域，目前在国外用户所熟知的医健虚拟助理是BabylonHealth，而国内在虚拟助手上，也有大数医达和康夫子崭露头角。