《自然通讯》最近发表的一项研究，揭示了一个用于发现疾病细胞特征的新平台。NYSCF（纽约干细胞基金会）与谷歌合作，通过创建和分析来自91名患者和健康对照组的超过一百万张皮肤细胞图像，成功识别帕金森病的新细胞特征。

对于像帕金森氏症这样的复杂疾病，传统的药物发现效果不是很好，NYSCF建立的机器人使得研究人员能够从大量患者中生成大量数据，并发现新的疾病特征。研究人员希望他们的平台能够为许多传统药物发现不成功的疾病开辟新的治疗途径。

NYSCF发现和平台开发高级副总裁Daniel Paull博士表示，这是第一个以如此高的精度和灵敏度成功识别疾病特征的工具，它识别患者亚组的能力对许多难治性疾病的精准医学和药物开发具有重要意义。

医疗领域是人工智能一个重要的应用方向，与互联网不同，人工智能对医疗领域的改造是颠覆性的，过去五年是人工智能医疗发展的加速期，人工智能对于医疗健康领域中的应用已经非常广泛。人工智能在医疗方面的应用场景主要有哪些呢？

智能药物研发是指将人工智能中的深度学习技术应用于药物研究，通过大数据分析等技术手段快速、准确地挖掘和筛选出合适的化合物或生物，达到缩短新药研发周期、降低新药研发成本、提高新药研发成功率的目的。

新药研发是一个时间长、耗费大、风险大的漫长过程。塔夫茨大学药品研发研究中心通过既往获批的药物数据发现，研发一个新药至少需要10年、26亿美元的巨大投入。而人工智能技术在新药研发中可以发挥非常重要的作用。

人工智能药物研发企业英矽智能创始人兼首席执行官Alex Zhavoronkov博士此前表示，与传统研发模式相比，人工智能不仅能加速新药开发，同时也会提升药物研发的成功率，制药公司可以享受更长的上市后专利保护周期，更为关键的是，研发出来的药物也会更便宜。

什么是智能诊疗？就是将人工智能应用到医学诊疗中，让机器“学习”专家级医师的医疗经验和医学文献知识，模拟诊疗时的思维逻辑，并在实际应用时给出方案。现在，智能诊疗的概念进一步扩大，一些诊疗时的准备工作也可由机器承担，进一步减轻医生的压力。

智能诊疗贯穿医生面诊的前中后整个流程，目前主流的开发方向包括：语音病历、辅助决策、风险预警等领域。比如智能语音病历，就是通过语音识别技术，帮助医生快速录入病历，德信数据显示，中国50%以上的住院医生平均每天有4小时以上在写病历，而应用语音病历后，医生的主诉内容可以实时地转换成文字，效率大大提升。

再比如辅助治疗决策，辅助治疗决策是很多科技公司目前重点研究的方向，通过先进算法，以临床指南知识库为基础，结合医生经验，对海量真实的临床诊疗数据和离院随访数据进行训练，能够挖掘治疗方案和结局的关联，对比不同治疗方案的效果。从而协助医生为患者提供更精准优质的诊疗方案。

AI医学影像是指利用AI在感觉认知和深度学习的技术优势，将其应用在医学影像领域，实现机器对医学影像的分析判断，是协助医生完成诊断、治疗工作的一种辅助工具，帮助医生更快获取影像信息，进行定量分析，提升医生看图、读图的效率，协助发现隐藏病灶，从而达到提高诊断效率和准确率的目的。

人工智能在医学影像应用主要分为两部分：一是图像识别，应用于感知环节，其主要目的是将影像进行分析，获取一些有意义的信息；二是深度学习，应用于学习和分析环节，通过大量的影像数据和诊断数据，不断对神经元网络进行深度学习训练，促使其掌握诊断能力。

医疗机器人是一种智能型服务机器人，它具有广泛的感觉系统、智能和精密执行机构，从事医疗或辅助医疗工作。医疗机器人的目的并不是代替手术医生，而是作为一种辅助工具来拓展医生的手术能力、提高手术质量、减轻医生的工作强度。

医疗机器人具有较为广泛的概念，包括外科手术机器人、康复机器人、医疗服务机器人和微型检测与治疗机器人等。外科手术机器人根据手术类型不同可分为显微外科手术机器人、神经外科手术机器人、耳鼻喉外壳手术机器人、整形外科与骨科手术机器人等。

近年来，我国明确提出要发展“医用机器人等高性能诊疗设备”，医疗服务机器人呈现快速增长态势。数据显示，2020年我国医疗服务机器人市场规模达59.4亿元，预计2022年中国医疗机器人将进一步达到97.1亿元。

根据人工智能而建造的智能设备可以监测到人们的一些基本身体特征，如饮食、身体健康指数、睡眠等，对身体素质进行评估，提供个性的健康管理方案，及时识别疾病发生的风险，提醒用户注意自己的身体健康安全。目前人工智能在健康管理方面的应用主要在风险识别、虚拟护士、精神健康、在线问诊、健康干预以及基于精准医学的健康管理。

健康管理行业因其预防、调养的基调和个体化管理的特性，正在成为预防医学的主流。“十四五”期间我国进入高质量发展的新阶段，我国健康管理也将进入一个新的发展阶段。面临机遇和挑战，健康管理服务将向着更加广泛、深入和个性化转变，利用AI技术对健康管理进行智能升级的智能健康管理是目前适合我国国情的一种健康管理方式。

虽然目前人工智能在医疗领域的多个场景中已经实现应用，不过未来还需要持续探索和研究，比如支持健康计算的多模态AI、面向健康计算的知识图谱与推理、个性化推荐引擎、面向隐私保护的机器学习等等，期待人工智能在生命健康和医疗领域创造更多价值。