智能医疗的发展趋势、驱动力和关键应用领域

未来，高科技技术赋予的医疗保健领域，即人工智能技术和互联网大数据，将成为“新形势”和“新基础设施”。关键是在强大的数学计算、完善的优化算法和大量互联网大数据的基础上，加快人工智能技术在医疗器械行业的应用。

智能医疗不是简单的技术开发，而是通过全方位的技术推动健康医疗产业链的转型。这种转变主要体现在诊疗方式的转变(从以疾病为中心的管理向以病人为中心的管理转变)、信息管理结构的转变(从临床医学信息管理向区域信息管理转变)、诊疗管理方式的转变(从一般管理方式向人性化管理方式转变)、防治意识的转变(从关心疾病治疗向关心疾病防治转变)。

在新型冠状病毒引起的新型肺炎(以下简称“新型冠状病毒肺炎疫情”)下，大多数领域都遭受了不同程度的危害，而医疗保健领域则引起了全社会对发展的关注，让每个人都感受到了它的便利。比如:选择基于“互联网技术+”和在线咨询的远程医疗系统；选择互联网大数据的身心健康码；根据AT93C46D-PU人工智能技术在影像医学中的应用，如智能读片和辅助诊断。“高科技抗疫”取得巨大成就，成为人工智能应用领域的典范。未来，高科技技术赋予的医疗保健领域，即人工智能技术和互联网大数据，将成为“新形势”和“新基础设施”。

智能医疗发展趋势的驱动力。

●医疗资源供需不平衡。

医疗资源供需失衡不仅是中国医疗器械行业面临的突出问题，也是智能医疗发展趋势的关键驱动力。需求方面，社会老龄化加速，慢性病种类增多，居民健康观念提高，对诊疗提出了很多要求。从供给方面看，高素质的医生和医疗资源不足，资源配置不均，无法与日益增长的诊疗需求相匹配。

医疗需求持续增长。根据中国统计局的统计，截至2019年12月底，60岁及以上人口为2.5388亿，占总人口的18.1%。慢性病发病率持续上升。预计到2026年，我国糖尿病和高血压患病率将分别上升到14%和28%，给医疗行业带来更高的工作压力，造成长期用药和疾病管理成本。

诊断和治疗提供者的资源不足且不均衡。现在医疗行业有两个关键问题。一是诊疗和公共卫生服务资源不足，诊疗复合型人才短缺。根据华夏幸福产业研究院的数据，2018年全国每千人只有两名专业医生，ICU的病床仅占总门诊量的5%左右，而资本主义国家为15%。在中国，平均医疗费用为4236.98元，医疗费用仅占GDP的6.46%。第二，医疗资源不平衡。根据中国健康与福利联合会的统计分析(如表1所示)，2019年1-11月，全国医院住院总人数为34亿，其中三级医院住院人数为17.6亿，占总数的一半以上。

●人工智能技术是医疗器械行业的颠覆性创新。

弗罗斯特-沙利文咨询公司的科研强调，人工智能技术可以提高30%~40%的诊疗实际效果，降低高达50%的诊疗成本。关键是在强大的数学计算、完善的优化算法和大量互联网大数据的基础上，加快人工智能技术在医疗器械行业的应用。

在肺炎疫情期间，人工智能技术、互联网大数据等多项信息技术被运用到具体应用领域，加速了人工智能技术的技术认证进程。智能图像识别将疾病识别速度降低到2~3秒，提高了医生的诊疗效率。智能系统的人体体温检测系统分担了防疫的工作压力。多人检查、无接触、多目标体温测量、异常体温筛查大大提高了检验检疫工作的效率和准确性。智能语音系统对话机器人帮助防疫人员进行肺炎疫情公告、肺炎疫情调查、电话回访身心健康在线等多场景日常任务，降低了防疫人员的劳动效率和风险。人工智能技术推动药物研发、疫苗研发、病原体高通量测序，可以将新型SARS-CoV-2原有的1小时基因分析时间减少一半。

●现行政策正确引导了智能医疗产业链释放的效益。

2015年至2020年，我国陆续实施了近20项与人工智能技术相关的现行政策，充分发挥了技术创新、人才培养、商品落地、领域整合、规范管控等规范性功能。2017年，国务院办公厅发布了《新一代人工智能发展规划》，2018年，教育部发布了《高等学校人工智能创新行动计划》和《关于推进“互联网+医疗卫生”发展的意见》。2020年，中共中央政治局常委会明确提出，要加大公共卫生服务项目、5G互联网、大数据中心等“新基础设施”的建设进度。

“新基础设施”的基本资本投入将加快当前医疗行业的信息化管理和智能系统升级，进一步加快医疗数据的交互过程，智能医疗的发展趋势将会高潮迭起。

智能医疗将成为卫生服务的“新局面”

人工智能技术、互联网大数据、5G技术的应用，可以构建诊断前、诊断中、诊断后的线上线下一体化健康服务。将人工智能技术融入到医疗保健服务中，可以提高服务水平，改善患者感受，节约医疗保健成本，改善医院门诊的运营管理方式。

●诊断前

在预诊断阶段，人工智能技术的关键应用是预防、筛查和咨询。首先根据终端设备和智能可穿戴设备收集数据，然后应用人工智能技术对身心健康数据信息进行技术分析，提供疾病预警信息，以协助客户对身体状况进行自我评估。人工智能技术疾病筛查的关键包括影像医学筛查和基因筛查。人工智能技术的虚拟助手选择服务机器人、人脸识别、语音识别技术、场景识别等技术，融合自然语言理解、语义网等认知能力层的工作能力，可以根据患者病情和诊疗需求进行分析，大大提高了预诊、医学指导和正确指导诊疗的效率。

●诊断中

在诊断阶段，人工智能技术的技术关键应用于疾病诊断、视频语音电子病例、智能医院病房及其临床治疗四个层面。在疾病诊断中，应用人工智能技术辅助诊断，模拟医生的医学逻辑思维和诊断疾病的全过程，快速加载医学图像并进行智能诊断，辅助制定可靠的诊疗方案，协助医生快速准确地识别疾病部位，诊断疾病。视频语音电子病例整合了互联网大数据、区块链技术等技术，根据数据共享，共享指定医疗机构的数据信息，完成医院门诊、医院门诊、社区、疾控中心之间的高效协作。智能医院病房采用人工智能技术检测系统、跟踪预测分析系统软件和床边交互系统软件辅助维护。在临床治疗中，我们依靠基因检查和人工智能技术来完成人性化的治疗方案。

人工智能技术可以快速分析大量数据信息，探索和升级突变域与疾病之间的潜在联系，加强对遗传基因的解释能力，呈现更加方便准确的疾病预测分析和分析结果，完成疾病风险预测分析、辅助诊断、针对性药物治疗方案制定、诊断后攻击预测分析等功能。

●诊断后

在诊断后管理方法中，将人工智能技术应用于康复医学和智能随访。康复护理机器人可以辅助需要康复医学、行走不便的人。智能随访系统软件是医院门诊随访工作中简化的关键辅助软件。一方面，通过持续的随访、检测和效率评估，计算疾病发病和复发的风险，扩大医疗服务范围，合理降低线下推广医院的工作压力，充分利用医疗资源；另一方面，根据各种智能系统的功能，帮助患者完成自己的康复治疗和健康服务，有利于改善客户体验和患者服务质量，提高医院门诊项目的效率和质量。

智能医学的关键应用领域。

人工智能技术与医疗保健行业的结合不断增加，智能医疗将成为医疗服务模式的“新局面”，其应用领域更加普遍(如图1)。

●新药研发。

新药研发遇到三大难题:时间长、成本高、通过率差。详细的药物开发设计全过程包括靶点选择、药物发现、临床研究等。随着互联网大数据和人工智能技术在科学研究中的应用，药物研究、开发和设计将变得更加准确、方便和快捷。

传统的药物靶点选择是根据人力交叉选择已知药物和人体内各种潜在的靶点分子结构，从而找到合理的支持。这种方法不仅速度慢，而且容易忽略隐藏关联。根据人工智能技术筛选药物和靶点可以提高选择率。此外，人工智能技术可以立即收集最新的外部趋势，并立即升级或纠正整个选择过程。

药物发现的关键是通过高通量筛选合成化学物质，并对化学物质逐一进行认证。众所周知，随着化学物质的提高，成本和风险也会增加。利用人工智能技术筛选虚拟药物，不仅可以减少所选药物分子结构的总数，还可以预测和分析药物分子结构可能的特异性，发现潜在的化学物质，构建功能合理的化学物质。

药物临床研究综合运用物联网、互联网大数据、人工智能等技术。应用人工智能技术对多个病史进行分析匹配，有利于识别出适合整体目标的测试人员，节省招募测试人员的时间，更有目的性。利用智能可穿戴设备对患者进行实时监控，可以获得更加及时准确的信息内容。在实验方案的设计中，应用区块链技术等技术可以提高对患者个人隐私的保护和检测的真实性。

●诊疗影像。

目前，人工智能诊疗影像已经成为我国人工智能诊疗行业中较为完善的细分行业。在诊疗影像行业，我国的专科医生严重短缺，临床医学的要求也在不断提高，因此对人工智能技术诊疗影像市场的需求十分迫切。人工智能技术可以从三个层面处理诊疗图像需求问题。首先是疾病识别和标记。深度神经网络在图像分割、特征获取、定量分析和数据分析中的应用，可以帮助医生识别和标记疾病，提高医生的治疗效率。二是自动圈定靶区，反应性放、化疗。在恶性肿瘤放射治疗的整个过程中，对图像进行求解，并辅助放射科医生自动勾画出计算机断层扫描(CT)片的轮廓，大大减少了求解时间。在恶性肿瘤的放射治疗中，智能放、化疗技术可以持续识别病变部位的变化，减少患者的损伤。三维图像重建。应用配准优化算法处理破碎图像的配准问题，节省配准时间，提高手术治疗效率。

●卫生服务。

目前，慢性病正在慢慢成为一种新的传染病，在人们的疾病谱中占据第一位。慢性病历史悠久，无法治愈，治疗费用昂贵，因此疾病的卫生服务非常重要。智能医疗下新的身心健康管理机制更加注重患者的自我约束，注重即时健康监测，及时反馈身心健康数据和信息，即时干预。

人工智能技术可以改善卫生服务行业专业能力不足、数据与信息相关性差的问题。目前，卫生服务从业人员存在许多非医疗情况，缺乏专业能力，无法为客户制定科学合理的卫生服务计划。应用人工智能技术可以构建技术专业的诊疗语义网络并实时动态升级，在一定程度上提高身心健康建议的专业能力。根据智能穿戴设备、医院体检等多种服务平台，收集客户的临床症状数据信息，对身心健康数据信息进行深度挖掘和准确匹配，可以提高疾病风险预测和分析的准确性，使健康服务更加专业化、精细化、人性化。

共建产学研自主创新联盟。

人工智能技术的快速发展趋势为医疗器械行业创造了新的机遇，也由于其发展趋势的可变性带来了新的挑战。用于诊断和治疗的人工智能技术涉及多门课程，因此医务工作者必须是复合型、创新型人才。要解决“产业链”缺乏自主创新、“学术研究”偏基础理论、“健康服务”缺乏自主创新方法等问题，必须整合优质资源，积极吸纳医疗和互联网科技企业的产业链资源，吸引中国智库在高校科研单位进行高科技产品研发，积极引进博士和专家的能量，打造产学研博士自主创新服务平台，开展深度跨类型自主创新合作，加快研究成果落地。

以上海科技大学医疗机械与食品学院医学电子信息工程研究室为例，与多家三甲医院合作开展影像医学、智能病理系统、智能护患沟通服务平台等医工交叉型新项目。这样可以对临床医疗故障有更深入的了解，综合运用人工智能技术、互联网大数据、区块链技术等技术，不断打磨和润色产品模型，完成软硬结合，呈现专业的技术解决方案。未来类似生产、教育、科研医生的自主创新合作也将深入探索诊疗需求，将人工智能技术移至农村基层，向客户展示覆盖项目生命周期和全心健康状况的商品和服务。

对于普通用户来说，智能医疗可以促进更强的人性化管理方式；对于定点医疗机构来说，智能医疗可以控制成本，缓解工作人员的工作压力，提高患者的就医体验；对于科研机构来说，智能医疗可以降低科研成本和时间，提高科研效率；在宏观决策层面，智能医疗可以改善医疗资源不均衡的现状，促进医疗改革，降低社会发展中的诊疗成本。

从技术角度来看，人工智能技术作为新一代自主创新技术，可以改变诊疗行业的供给方，多方面更新改造传统定点医疗机构的运营方式。从销售市场的角度来看，人工智能技术的技术性使诊断和治疗更加高效、方便和人性化，大大增加了销售市场。因此，智能医疗将成为医疗器械行业应用的“新形势”，相关高科技、商品和服务将成为推动健康医疗领域的“新基础设施”。