人工智能四大技术领域
当前人工智能技术有四大领域，分别是图像领域、语音领域、自然语言处理领域、强化学习领域。
图像领域，包括图像跟踪、图像识别、图像生成、图像切割、超分辨率、图像识别与图像跟踪 。
语音领域，包括语音识别、语音唤醒、语音支付、声纹识别、文本转换语音。
自然语言处理，包括智能应答、文章摘要、文章创作、语境分析。
强化学习能力，包含：工业自动化、机器人、游戏AI、无人驾驶、群控系统
人工智能技术的发展建立在大数据的基础上，其商业落地自然也离不开大数据的支撑，医疗信息行业的数据庞大的特性使得其有天然优势与人工智能结合。据IBM判断，在2020年，医疗数据每73天就会翻一番。
医疗数据按照来源主要可以分为四大类：一是医疗机构数据。医疗机构每年都会产生海量的数据，一般医疗机构每年会产生1~20TB的相关数据，个别大规模医院的年医疗数据甚至达到了PB级别。二是基因及临床试验数据。大量基因数据、临床试验数据的积累促进人类对疾病与基因之间映射关系的认识加深，针对患者个体的精准医疗和远程医疗成为可能；三是患者数据。患者自身的、在院外的行为和感官产生的数据，主要包括可穿戴设备、各类网上轻医疗平台采集的数据、体征类健康管理数据、网络行为数据（例如挂号问诊、网络购药、健康管理、医患病友交流等）等；四是医保及支付数据。一切与付费方相关的审核/报销记录，主要包括患者的支付记录、报销记录、医药流通记录等。各种医疗健康数据为人工智能技术在医疗健康行业的应用提供了有力的支撑。
（1）资源总量不足
我国医疗资源总量匮乏而人口众多，形成巨大资源缺口。据世界银行最新数据统计，我国每千人口医生和护士数量均为1.9人，低于同等收入水平的国家，与高收入国家差距更大（每千人口医生数量低1人、护士数量低6.7人）。《2016中国卫生和计划生育统计年鉴》显示，全国有超过76亿人次进行门诊寻医，人均就诊5.6次，包括各类医院、基础保健机构等。2.资源不均
优质的医疗资源向大城市倾斜，据《2015中国卫生和计划生育统计年鉴》数据显示，我国46%的三甲医院位于东部地区，西部地区的三甲医院数量仅占23%。《中国医院竞争力报告（2016）》显示，我国优质医院集中于东部沿海，顶级医院集中在北京、上海和广州，其中北京以17家的保有量居首位。大量患者涌入一线城市求医问诊，核心医院人满为患、医生超负荷工作，加大了医患紧张关系。
（2）资源浪费
供需失衡
医疗资源向综合型医院集中，供需矛盾不断激化。原本定位于“收治急危病症、疑难杂症和人才培养”的大医院却大小疾病皆收，而普通医院及基层医疗机构却有大量资源被闲置浪费。数据显示，只有8%的患者首诊会选择社区医院，53%的患者就医首选知名公立医院，43%的患者首诊时会直接选择特需门诊或专家号。
过度治疗
滥用药物:其中最为突出的是滥用抗生素。此外 ,滥用化疗 、辅助药物等现象也不无存在。滥用贵重器械:尤其是滥用进口器械 ,包括进口植入器等 。滥做高消费 、高风险的有创手术。此外还存在降低病人收住门槛等问题来增加医疗支出。
过度检查
一是非对症检查或诱导昂贵检查 :如有的医院黑白 B超一律改做彩色 B超等 。二是大型仪器检查报告单在一些医院仍不得通用 ,为此 ,病人不得不作没必要的重复检查。
用材积压
有些医院因管理不善 , 在耗材方 面也存在着很大的浪费， 一些用材在库房堆放很长时间，直到最后被淘汰。
人工智能+医疗的九大细分业务模式
人工智能和医疗的结合方式非常多，从就医流程来看，有针对诊前、诊中、诊后的各阶段应用；从应用对象来看，有针对患者、医生、医院、药企等多角色应用；从业务类型来看，有增效、减成本等多种模式。
下面将从具体业务模式细分方向进行详细介绍，分别是虚拟助手、疾病筛查和预测、医学影像、病历/文献分析、医院管理、智能化器械、药物发现、健康管理和基因测试9个方面。
1、虚拟助手
虚拟助手是一种可以和人类进行沟通和交流的辅助机器人，它通过人工智能技术理解人类的想法，了解人类的需求，并输出各类知识和信息，辅助人类的生活和工作。通用型的虚拟助手相对来说大家已经很熟悉了，如苹果手机上的Siri、微软的Cortana、亚马逊的Alexa、谷歌的Google Assistant、脸书（Facebook）的M等。人工智能虚拟助手使用自然语言处理技术进行语音和语义识别，以及优化的决策算法来完成与人类的互动。借助虚拟助手，人们可以直接说出问题、愿望和需求，并从虚拟助手的反馈中得到答案。人们和虚拟助手的交互方法一般有语音和文字两种，机器通过语音和语义识别与人类进行沟通。所以，语音识别技术是虚拟助手产品中非常重要的一项技术。但医疗类型的虚拟助手还有另一种交互方式，就是选择题。因为普通人很难用准确的语言来表达自己的问题，所以医疗健康类的虚拟助手大部分会使用选择题的方式和人进行沟通。根据虚拟助手的服务对象进行分类，可以把虚拟助手分成3个类别，分别是使用者是患者的虚拟助手，包括个人问诊、用药咨询等应用；同时联结医患双方的虚拟助手，包含智能导诊、分诊机器人和慢病管理等应用；使用者是医生的虚拟助手，包含电子病历语音录入等应用。
2、疾病筛查和预测
现代医学是从人们的各种生化、影像的检查结果中去诊断是否患病，但要实现疾病未来更科学和精准的预测，还有很长一段路要走。
（1）精神疾病诊断
精神疾病诊断普通的心理诊疗，医生首先要对患者的精神状况进行初诊，通过数次类似心理采访的问询来判断症状，凭经验诊断出精神疾病种类，然后对症拟定治疗方案，包括使用何种药物、多大药量等。然而，受医生主观判断和经验的限制，诊断可能会出现错误，以致迟迟不能确诊，或者不能正确判断用药种类和剂量，耽误病情。2015年，一组研究人员根据精神分裂症患者的语言特征制作了一个人工智能模型，通过分析谈话记录，准确地预测出了哪一组人可能患精神错乱（精神分裂症主要症状）。
（2）脑疝预测
脑疝预测大面积脑梗死是一种常见且非常严重的神经内科疾病，其发病人数约占所有脑梗患者的10%，而且死亡率极高，大约为80%。[3]大量研究表明，患者在症状发生恶化之前积极干预的效果比后期干预更好，因此早期对患者预后进行有效判断，从而选择有效的治疗方案，是脑梗患者治疗成功的关键。《中国卫生统计》2014年刊登了一篇名为《利用人工智能系统预测大面积脑梗死患者的转归》的论文。论文指出，利用人工神经网络多层感知机建立多因素预测模型，对大面积脑梗死患者的预后进行预测，在单因素模型中预测效果最好，AUROC（受试者工作特征曲线下的面积）为0.87[4]。最终得到结论：人工智能随机森林模型可用作医学辅助诊断系统，来预测脑疝在大面积脑梗死患者中的发生概率。
（3）心脏病患者死亡预测
心脏病患者死亡预测英国科学家曾在《放射学》（Radiology）杂志上发表研究文章，研究结果认为人工智能可以预测心脏病患者何时死亡。英国医学研究委员会下的MRC伦敦医学科学研究所称，人工智能软件通过分析血液检测结果和心脏扫描结果，可以发现心脏即将衰竭的迹象。研究人员是通过对肺高压患者的研究得到上述结果的。这项技术能让医生发现需要更多干预治疗的患者，从而拯救更多的生命。肺内血压的增高会损害部分心脏，大约三分之一的患者会在确诊之后的5年内死亡。目前的治疗方法主要有直接将药物注射到血管及肺移植，但是医生需要知道患者还能存活多久，以便选择正确的治疗方案。研究人员在人工智能软件中录入了256名心脏病患者的心脏核磁共振扫描结果和血液测试结果。人工智能软件测量的每次心跳中，心脏结构上均标记了3万个点的运动状况，根据这个数据，再结合患者8年来的健康记录，软件就可以预测哪些异常状况会导致患者的死亡。人工智能软件能够预测未来5年的生存情况，预测患者存活期只有一年的准确率大约为80%，而医生对于这个项目的预测准确率为60%。
3、医学影像
现代医学是建立在实验基础上的循证医学，医生的诊疗结论必须建立在相应的诊断数据上。影像是重要的诊断依据，医疗行业80%～90%的数据都来源于医学影像，所以临床医生有极强的影像需求。他们需要对医学影像进行各种各样的定量分析、历史图像的比较，以便能够完成诊断。
“人工智能+医学影像”是计算机在医学影像的基础上，通过深度学习完成对影像的分类、目标检测、图像分割和检索工作，协助技师和医生完成成像、病灶筛查、靶区勾画、脏器三维成像、病理分析、影像定量分析等工作的一种辅助工具。
（1）成像
一方面，缺乏高水平的技师，尤其是基层医院，有重复的成像造成影像资源的浪费。另一方面，高级成像功能复杂，有时候技师调整一下序列和参数，就能对图像质量造成很大影响。人工智能可以帮助做到标准化的质量并根据不同人的情况做出相应个性化调整，如BMI高低不同的人在做CT图像的时候，它的成像参数有调整、剂量有调整，最终让没有经验的基层医生得到和三甲医院一样的医学影像。
（2）阅片
第一，把信息更好地呈现给医生。现在成像越来越容易，分辨率越来越高，医生要看越来越多的影像，但是医生需要的不是数据，医生需要的是信息，怎么把这些信息更好地呈现给医生？人工智能能够完成脏器的定位、分类及分割工作，并将可疑位置进行标注，相当于为医生去除了干扰项，将更为直接的信息呈现出来。第二，帮助医生定量分析。医生非常擅长定性分析。看到片子，有经验的医生3秒内就可以大致判断是什么问题，但是需要一些工具做更精准的判断，定量的分析靠眼睛很难做到。这里面的工作包括各种各样的多模态分析、历史图像的比较、病人人群的分析，这些不是简单地用眼睛就能完成的，而是需要图像分割、图像配置、功能图像分析。
4、病历文献分析
随着电子病历系统在医疗机构的逐渐普及，临床数据的不断积累，医疗大数据的概念也逐渐开始出现。利用海量的医疗大数据，医疗从业者能够通过数据分析发现医疗质量、医疗安全及药物效果相关的重要证据，从而提高公共医疗的质量和效率，加强医疗安全，并促进新治疗方法和药物的研发。由于电子病历目前在我国的应用尚未成熟，因此要想利用电子病历中的临床数据进行大数据分析或科研，需要解决一系列当前的非标准化问题。人工智能的切入主要是利用机器学习和自然语言处理技术（NLP）自动抓取病历中的临床变量，智能化融汇多源异构的医疗数据、结构化病历、文献生成的标准化数据库，将积压的病历自动批量转化为结构化数据库。
病历文献分析应用场景主要有三类：病历结构化处理、多源异构数据挖掘和临床决策支持。下面将从这三个场景做介绍：
（1）病历结构化处理
人工智能病历/文献分析系统具有速度快、准确率高的特点，即使面对目前各大医院IT系统的标准不一这种情况，人工智能也可以迅速将慢性病管理、健康平台、保险公司、医院信息系统（HIS）乃至药企等客户所需的数据进行结构化处理，做出实际、有说服力的案例，以促进行业的发展
（2）多源异构数据挖掘。
由于历史原因，我国医院同时运行着上百种医疗信息化系统，这些多源、异构的系统彼此割裂，致使各医疗数据处于“孤岛”状态，无法得到有效利用。而且，信息化厂商往往通过接口收取高额的费用。人工智能企业与医院合作，无须和原系统对接，利用大数据技术完成多源、结构和非结构数据的清洗、脱敏、结构化、标准化，使医院能够“一统”原先分裂的医疗数据，形成互联互通的医疗大数据平台，为实现大数据处理和分析奠定数据基础。除了互联互通之外，三甲医院还会有一些管理统计的需求。例如，医院统计科的主要工作职责是负责在日常工作中收集、整理医院医疗过程和管理过程中产生的各种信息，运用统计学理论和方法对医院的各项工作信息进行科学的加工和整理、监测和分析，完成各种数据报表的整理归纳统计分析。
（3）临床决策支持
机器学习具有学习速度快的优势，抓取和理解临床信息的速度比医生平均快2700倍。临床决策支持系统是通过让机器深度学习大量高质量的既往临床实践病历和各种文献等资料，使机器具备了一定高水平的专业能力，可以对医护人员的一些行为进行建议和规范、对患者的一些病情进行预测和提前警示。
临床辅助决策可以帮助解决如下问题：
模拟MDT（multi-disciplinary team多学科综合治疗），为大型医院专家提供意见参考，预防专家决策死角。专科医生常常会被局限在自己的常用知识之中，漏掉部分考虑，这个时候，医生便需要一个知识库，为其罗列引发患者症状的多种可能，帮助专家唤起记忆，起到类似于多学科会诊的作用。这将减少专家漏掉其他疾病的可能。
人工智能的应用可以帮助医生减少医疗差错，提高医疗质量，解决医疗资源质量分配不均的问题，提高医生和医疗机构的平均诊疗能力。
人工智能的应用可以帮助医生提高医疗诊断速度，提高医生的供应量，节约患者问诊时间。以灵医智惠在北京平谷区马坊社区卫生服务中心的应用为例，在该系统的辅助下，马坊医院前序问诊耗时可降至约3分钟，加上出具、打印病历，整个过程大致耗时5分钟。比较平时的就诊，CDSS系统支持下的问诊更为详细，更多耗时，但若计算全流程时间，单个患者的时耗大幅减少。
帮助医院内部建立规范化的临床流程与标准化的临床数据，
数据资产的积累可以帮助医生进行后续的数据分析与科研工作。
由于医学知识内容浩如烟海，临床辅助决策系统的基础知识库可以作为医生的第二大脑，帮助专家级医生将更多精力聚焦在更有价值学习领域。
在辅助决策的过程中帮助控制医疗费用的支出，降低医疗成本
5、医院管理
人工智能在医院管理应用上主要有两个方向，分别是优化医疗资源配置和弥补医院管理漏洞。
（1）优化资源配置
人工智能根据医院的情况，制订实时的工作安排，其目的在于优化医院的服务流程，最大限度地利用好现有的医疗资源。传统的医院管理方式完全依靠人工，所带来的问题一方面是医护工作者不能将全部精力投入医疗工作中，造成医疗资源的浪费；另一方面是医护工作者的工作任务已经非常繁重，如果再给予他们更多的行政事务，就很容易造成工作上的低效。人工智能能够很好地弥补传统的人工进行医院管理带来的问题。人工智能应用机器学习等方式，根据医院已有的信息进行建模，并在实际应用中不断实现自我更新，使模型更有针对性。工智能可利用大数据，从宏观层面协调资源的分配。它能根据电子病历、既往病史等信息分析出哪些患者是最需要及时救治的，把医疗资源优先提供给他们，提高医疗服务质量，减少医患矛盾。
（2）弥补医院管理漏洞
弥补医院管理漏洞的人工智能系统能够从点评网站、社交平台和新闻媒体等多个渠道收集客户对医院的评价，通过自然语言处理技术将非结构化的数据处理成能被系统识别的结构化数据，根据已经搭建好的模型，系统能够整理、分析出各种评价背后的真实含义，最后将信息总结成可视化的图表，呈现给医院的管理者，告诉他们根据客户的评价医院在哪些方面做得不到位，可以通过哪些方式进行整改。在相对流程化的信息收集阶段，人工智能较人工收集的优势是非常明显的。对信息的收集和过滤往往需要耗费人工几周甚至几个月的时间，而人工智能系统全部进行数字化处理，将时间缩短至几个小时或几天，大大减少了工作量。医院传统的调查方式存在形式单一、反馈有限等问题，而人工智能能够从内部和外部多个渠道收集客户对医院的真实评价。以往的医院满意度调查是人工操作，而满意度调查有可能直接影响到各个部门的绩效考核等相关利益，因此调查项目可能流于形式。而人工智能完全由机器进行分析，不带有任何主观的情感和利益考量，因此能给出客观、公正的调查结果。
6、智能化器械
智能化可以分为软件智能化和硬件智能化，这里的智能化器械就属于硬件智能化。
相比于传统的医疗器械，智能化器械在两个方面能够大大提升医疗效率。（1）智能化器械能够帮助医生节省工作量。传统的医疗器械仅仅能够作为一种工具帮助医生对患者进行诊断、治疗和康复，而在人工智能等技术的帮助下，智能医疗器械可以成为医生的助手，它们能与传统器械进行融合，方便医生快速进行诊断。例如，智能化器械能筛出不需要医生进行分析的信息，让医生专注于疑难杂症的处理。（2）智能化器械能够提高器械使用的精准度。传统器械是独立操作，而智能化器械能够与其他设备产生广泛的联系，借用大数据的优势。例如，在利用智能化器械进行诊断时，它能够在大数据的帮助下，根据历史信息做出更加准确的判断。
7、药物研发
目前，新药产品的研发越来越难以取得突破：一方面，大多数可以使用的化合物已经被发现，新的化合物的开发难度逐渐加大；另一方面，科学成果的数量增长速度很快，人类个体不可能完全理解这些数据。而人工智能可以从海量论文中摄取所需的分子结构等信息，并且可以自主学习，建立其中的关联，提供新的思路和想法。
人工智能可以将新药研发过程中的风险减半：到2025年，全球制药行业每年可节省约260亿美元。下图为人工智能在药物研发两个阶段七个应用场景下提供的解决方案:
8、健康管理
疾病预防可以从源头上做到减少就诊患者的人数和节约医疗费用。健康管理是疾病预防很重要的途径之一，AI+健康管理，可以通过可穿戴设备或移动设备实时监控人体各项生理指标，搜集个人数据，如基因数据、生理数据（如血压、脉搏）、环境数据（如每天呼吸的空气）和社交数据等，人工智能健康管理通过数据学习每个人的身体特点，针对每个人设计个性化健康管理方案；当身体出现异常时能够快速发现并做出响应；能够提供长时间、不间断监测的健康管理提示和方案。除了疾病预防外，AI+健康管理还可以在患病后而对康复场景下，对病愈出院后的患者进行监控，大大降低了一些疾病的复发或后续并发症、后遗症发生的可能性。
健康管理配合智能硬件理论上能实现人体的全面健康管理，但由于目前传感器、硬件的发展水平不高，以及相关疾病数据积累不足等原因，涉及的健康环节主要有风险识别、健康评估、精神监测、健康干预等。
（1）风险识别，通过获取信息并运用人工智能技术进行分析，识别疾病发生的风险及提供降低风险的措施。
（2）健康评估，收集患者的饮食习惯、锻炼周期、服药习惯等个人生活习惯信息，运用人工智能技术进行数据分析并评估患者的整体状态，协助规划患者的日常生活。（3）精神监测，运用人工智能技术，根据语言、表情、声音等数据进行情感识别。
（4）健康干预，运用AI对用户体征数据进行分析，制订健康管理计划。
根据人工智能应用在不同领域的健康管理，我们将AI在健康管理上的应用分为人口健康管理、母婴健康管理、慢性病健康管理和精神健康管理4个细分领域。
（1）人口健康管理
人口健康学是“人类健康2020”（Healthy People 2020）[1]愿景中关于医疗卫生研究与医疗健康服务建设的主旨。人口健康管理的最终目的就是让人们更加健康长寿，更好地预防疾病，同时，避免各种形式的残疾、伤害和早产死亡现象等。人工智能对处理和分析海量数据有着天然优势，能更好的实现全人口更好的个性化医疗与健康服务、更好的社会群体医疗与健康发展、可负担的医疗费用支出，让人们更加健康长寿，更好地预防疾病，同时，避免各种形式的残疾、伤害和早产死亡现象等，同时也为医疗机构、政府、可穿戴设备公司等提供人口健康的解决方案。
（2）母婴健康管理
人工智能在母婴健康领域可以分为两方面，一方面是针对女性受孕前后的数据监测，通常会结合智能硬件或可穿戴设备，对个体的生理症状、情绪状态、睡眠等数据进行监测；另一方面是针对育儿知识的智慧问答，从健康孕育新的生命，到宝宝出生长大，以及个人形体变化、心理情感变化、育儿技能和各种复杂的家庭问题等。
（3）慢性病健康管理
慢性病健康管理在我国，每年以心血管疾病和糖尿病为首的慢性病，占据了所有死亡人数的85%，且慢性病在我国疾病负担中所占比例超过70%，造成了极大的经济负担。对于慢性病患者来说，虽然药物治疗可以在一定程度上减轻疾病症状、延缓疾病发展，但更为重要的是，应该改变自身不健康的生活习惯，对饮食、运动、作息进行合理规划和控制。随着科学技术的发展，患者的慢性病管理从纯线下的医患交流逐步演化出线上、线下结合的新慢性病管理模式。人工智能健康管理可以帮助线上线下更好融合，监测患者的生活习惯、饮食、运动、作息并作出风险因素的预警和控制方案等建议。
（4）精神健康管理
据世界卫生组织估计，心理障碍疾病占全球疾病总量的13%，目前全球几乎每10人中便有1人患有心理疾病，其中17人中有1人忍受着严重的心理障碍，这导致自杀成为人类死亡的第二大原因，每年有超过80万人死于自杀。越来越多的创业公司关注到心理疾病管理这一块。人工智能健康监测可以判断出患者日常的行为习惯是否突然改变，然后传到给负责的临床医疗团队和亲属异常预警，通知医疗团队和亲属做好应急准备，避免意外发生。
9、基因检测
（1）基因检测的蓝海
基因检测是通过体液或细胞对DNA进行扫描，对身体进行一次分子层面的解读。通过基因检测，人们可以发现许多隐藏在健康身体下的患病风险，从而可以提前进行规避。美国癌症协会（ACS）有数据显示，过去20年美国癌症死亡率降低了22%，相当于避免了150万例癌症死亡，其中有不少人通过基因检测躲过死神召唤。
这项技术的商业化前景被许多企业看好，当时已有不少资本在抢滩登陆。近年来，伴随华大基因、WeGene等基因检测公司的兴起，中国基因检测行业也开始出现在公众的视野中。在基因检测已较为普遍的美国，每年有400~500万人做基因检测，而在中国，基因检测行业代表华大基因2017年7月14日上市首日到“开板”，总共收获了19个一字涨停板，股价从开盘价16.37元一路飙升至“开板”时的107.18元，短短19个交易日上涨幅度超过554.73%，疯狂程度可见一斑。
（2）人工智能+基因检测
基因检测通常包含两个方面：基因测序和基因解读。在基因检测趋向大众化的过程中，其中的基因解读仍然是目前发展需要突破的瓶颈。新一代测序技术检测产生了海量的数据，并且还在以指数级速度增长。如果把基因记录的信息看作一维的（如疾病表型和测序得到的基因序列），那么这些数据间的关系便是二维的、多维的，数据间可能存在关系的信息量又比一维的数据本身高许多个数量级。随着数据的不断积累，对数据的准确注释、解读及其如何对临床产生应用价值成为基因产业下一步发展的关键。分析能力和大数据库是遗传解读和咨询的关键，信息的解读与整合成为基因相关企业的核心竞争力，人工智能依靠其强大的数据处理能力和学习能力可以更好助力基因序列解读。
