AI技术在医学中的主要应用场景是什么？

电子爱好者最近发表的一项研究揭示了一个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，创建并分析了来自91名患者和健康对照组的100多万皮肤细胞图像，成功识别了帕金森病的新细胞特征。

传统药物对帕金森病等复杂疾病的发现效果不是很好。NYSCF建立的B-48-4机器人允许研究人员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为许多传统药物发现不成功的疾病开辟新的治疗方法。

NYSCF发现和平台开发高级副总裁丹尼尔博士说，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。其识别患者亚组的能力对许多难治性疾病的准确医学和药物开发具有重要意义。

医学领域是人工智能的重要应用方向。与互联网不同，人工智能在医学领域的转变是颠覆性的。过去五年是人工智能医学发展的加速期，人工智能已广泛应用于医疗卫生领域。人工智能在医学中的主要应用场景是什么？

1.智能药物研发。

智能药物研发是指通过大数据分析等技术手段，将人工智能深度学习技术应用于药物研究，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。

新药研发是一个漫长、昂贵、高风险的过程。塔夫茨大学药物研发中心发现，开发一种新药至少需要10.26亿$。人工智能技术在新药研发中发挥着非常重要的作用。

AlexZhavoronkov博士，英思智能创始人兼首席执行官。人工智能药物研发公司此前表示，与传统的研发模式相比，人工智能不仅可以加快新药的开发，还可以提高药物研发的成功率。制药公司上市后可以享受更长的专利保护周期。更重要的是，开发的药物会更便宜。

2.智能诊疗。

什么是智能诊断和治疗？将人工智能应用于医学诊断和治疗，使机器学习专家和医生的医学经验和医学文献知识模拟诊断和治疗的思维逻辑，并在实际应用中制定计划。目前，智能诊断和治疗的概念进一步扩大，机器也可以准备一些诊断和治疗，以进一步减轻医生的压力。

智能诊断和治疗贯穿于医生面对面诊断的全过程。目前，主流发展方向包括：语音病历、辅助决策、风险预警等。例如，智能语音病历可以帮助医生通过语音识别技术快速输入病历。德信数据显示，中国50%以上的住院医生平均每天写4小时以上的病历。语音病历应用后，医生的投诉可以实时转化为文本，大大提高了效率。

另一个例子是辅助治疗决策，辅助治疗决策是许多技术公司的关键研究方向，通过先进算法，基于临床指南知识库，结合医生经验，大量真实的临床诊断和治疗数据和随访数据培训，可以探索治疗方案与结果的关系，比较不同治疗方案的效果。帮助医生为患者提供更准确、更高质量的诊断和治疗方案。

3.智能医学图像识别。

人工智能医学图像是指利用人工智能在感知认知和深度学习中的技术优势，将其应用于医学图像领域，实现机器对医学图像的分析和判断。它是帮助医生完成诊断和治疗的辅助工具，帮助医生更快地获取图像信息，进行定量分析，提高医生看图片的效率，帮助发现隐藏的病变，从而提高诊断的效率和准确性。

人工智能在医学图像中的应用主要分为两部分：一是图像识别，用于感知链接，主要目的是分析图像，获取一些有意义的信息；二是深度学习，应用于学习和分析链接，通过大量的图像数据和诊断数据，不断学习和训练神经元网络，提高诊断能力。

4.医疗机器人。

医疗机器人是一种具有广泛感觉系统、智能和准确执行机构的智能服务机器人。医疗机器人的目的不是取代外科医生，而是扩大外科能力，提高外科质量，降低工作强度。

医疗机器人有广泛的概念，包括手术机器人、康复机器人、医疗服务机器人和微检测和治疗机器人。手术机器人可分为显微手术机器人、神经手术机器人、耳鼻喉外壳手术机器人、整形外科和骨科手术机器人。

近年来，我国明确提出开发医疗机器人等高性能诊疗设备，医疗服务机器人呈现快速增长趋势。数据显示，2020年中国医疗机器人市场规模将达到59.4亿元，预计2022年中国医疗机器人市场规模将达到97.1亿元。

5.智能健康管理。

根据人工智能建设的智能设备，可以监测人们的一些基本身体特征，如饮食、健康指数、个性化的睡眠健康管理计划，及时识别疾病风险，提醒用户注意健康和安全。目前，人工智能在健康管理中的应用主要集中在基于精确医学风险识别、虚拟护士、精神健康、在线咨询、健康干预和健康管理的基础上。

健康管理行业的基调和个性化管理的特点正成为预防医学的主流。十四五期间，中国进入了高质量发展的新阶段，健康管理也将进入新的发展阶段。面对机遇和挑战，健康管理服务将向更广泛、更深入、更个性化的转变。利用人工智能技术升级健康管理的智能健康管理是一种适合中国国情的健康管理模式。

虽然人工智能已经应用于医学领域的许多场景，但未来需要继续探索和研究，如支持健康计算的多模式人工智能。健康计算的知识地图和推理。个性化推荐引擎、隐私保护机器学习等，期待人工智能在生活、健康和医疗领域创造更多价值。