疫情后，人工智能在医疗领域的发力点在哪里

人工智能的医疗领域：医疗机器人、药物研发、智能诊疗、智能影像识别、智能健康管理 、电子病历

疫情后，我们会发现中国医疗在线就诊为国际提供经验和就医咨询现场，已经在比较成熟，看到这样场景后，个人认为智能健康管理是一个发力点。例如，老人福利院、有社区资源企业或医疗机构会跟着学样。

第二个发力点，医疗机器人在今年5G普及时，会带动远程手术简单试验。血管仪器利用人工智能使仪器进入更深层次处理。

第三个发力点，智能药物研发通过大数据分析等技术手段快速、准确地挖掘和筛选出合，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。如李兰珍团队研发会给企业很多启示。

感觉，智能健康是个发力点，为将来大量老人群体和社区做准备优先，因为成熟度比较高。然后是药物，再次才是医疗机器人。医疗机器人这个风险比较高，需要不断迭代，体制完善，流程完善，需要一个时间过程。

AI医学真的在抢医生“饭碗”吗

不会的,目前医学领域应用的AI只是对于一些男操作的手术有AI来主刀.像感冒发烧之类的小病没必要使用AI,虽然ai能通过各种指标来检查是什么病,不过还是需要从人身上提取样本才行,像血液,尿液等还是诸多不方便,所以ai只会抢主刀医生的饭碗,其他的问题不大.

医疗健康创业公司Babylon Health已经表示，其人工智能（AI）能够像医生一样准确地诊断医疗状况，但医生表示这些要求“可疑”。

Babylon创造了一个聊天机器人，可以让你和一个能解释症状的人工智能交谈，并告诉一个人问题是什么。然而，这不是官方的医疗诊断。这家英国公司在英国皇家全科医师学院（RCGP）设置的官方考试中提供了聊天问题，RRCGP是英国和海外家庭医生的会员组织，任何在英国执业的医生都必须通过此考试。这个测试不公开，因此Babylon使用以前考试中的问题来测试它的聊天机器人的诊断技能。根据Bablyon的说法，过去五年里，现实生活中医生的平均和格分数为72％，然而，AI的得分是82％。Bablyon的首席执行官阿里帕萨在一份声明中表示测试结果表明AI增强型卫生服务可以减轻全球卫生保健系统的负担，而Babylon的使命是将便捷和负担得起的健康服务交给地球上每个人的手中。

但是RCGP对巴比伦的一些说法提出了质疑，表示技术支持医生提供尽可能最好的病人护理的潜力是非常棒的，但在一天结束时，计算机是计算机，全科医生是训练有素的医疗专业人员：两者不能相提并论，前者可能支持，但决不会取代后者，没有任何应用程序或算法可以做GP的功能。这个组织认为Babylon使用的测试仅用于修订目的，并不代表实际考试中使用的全部问题和标准。

Babylon目前与英国国家卫生服务局（NHS）合作开发名为GP手头的产品。它允许人们通过智能手机上的视频电话与医生预约咨询。

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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。

AI医疗是否是下一个风口？为什么

现在来讲，其实AI医疗已经处在风口上了，而对于下一个可能的新的风口，亿欧智库研究院院长由天宇在作客《AI时刻》时给出了这样的回答：

通过数据分析，目前来讲，有五大领域、十二个子行业的非公医疗的发展态势呈现出较为明显的增长趋势，从当前表现来看，其中，独立的体检中心和口腔诊所这两个领域已经比较成熟，全科诊所类、第三方的检验中心和独立影像中心，处于正在快速地发展的过程中。

ai在医疗行业的发展前景

人工智能在医疗行业的发展前景非常广阔。可以帮助医生进行快速而准确的诊断，提高疾病的早期检测率和治疗效果。

AI还可以通过分析大量的医疗数据，提供个性化的治疗方案和预测疾病风险。此外，AI还可以在手术中提供辅助，提高手术的精确性和安全性。随着技术的不断进步，人工智能在医疗行业的应用将会越来越广泛，为患者提供更好的医疗服务。

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。

据报道谷歌想用AI技术颠覆医疗行业，它到底准备怎样做呢

医疗+人工智能作为前沿科技，获得众多企业追捧，谷歌也在AI医疗上面做了很多工作：

1 借助搜索工具获取大量健康数据进行加工和研究

当用户使用Chrome浏览器时，它已经记录了用户关注点，买了什么，锻炼情况等与健康相关的数据被获取。谷歌已经获取了海量数据，这些数据都可以成为AI医疗的养分，AI医疗能否应用主要就是数据问题，在这点上，谷歌拥有无与伦比的优势。

通过对数据分析和加工，谷歌有能力构建完善的医疗诊断框架，大幅提高医治效率。比如谷歌有能力把与病人相关的所有电子病历、扫描截图及电子化病理切片都整合起来，并通过算法分析向医生提供可能的诊断建议，医生在这个过程中只需要提供建议的审核意见即可，大幅减轻人为失误。

2 开发大量辅助医疗工具，帮忙医生进行诊断和治疗

据悉，谷歌已经相继开发了可以诊断糖尿病视网膜病变导致失明的辅助诊断工具，还开发了可以诊断糖尿病患者血糖高低的工具，此外还有用于外科手术的医疗机器人。

谷歌最擅长数据和算法，这些开发的工具或设备除了已经拥有的功能外，最厉害的是还具备学习能力，它能够从其已诊断或治疗的案例中不断总结，优化方案。

可能在未来某个时间点，AI诊断或治疗的准确性和治愈率会高过人类，那时候人可能就成了AI的辅助。

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ai在医学领域的现状

AI 在医学领域的应用越来越广泛，以下是其现状的一些方面：

1. 医学影像诊断：AI 在医学影像诊断方面已经取得了很大的进展。例如，基于深度学习的算法可以帮助医生更准确地识别图像中的异常，从而提高诊断的准确性。

2. 药物研发：AI 可以帮助药物研发人员更快、更有效地筛选药物靶点，设计新的药物分子，并预测药物的疗效和安全性。

3. 病理诊断：AI 可以通过学习大量的病理样本数据，帮助病理医生更准确地诊断疾病。

4. 健康管理：AI 可以帮助健康管理人员更好地监测和管理患者的健康状况，例如通过分析患者的电子病历数据，预测患者的病情发展趋势，并给出相应的健康建议。

5. 医疗机器人：AI 可以帮助开发医疗机器人，例如手术机器人、康复机器人等，提高医疗过程的精度和效率。

尽管 AI 在医学领域的应用前景广阔，但也存在一些挑战和限制，例如数据质量和标准化、隐私和安全等问题。同时，AI 技术在医学领域的应用仍需要更多的研究和验证，以确保其准确性和安全性。

ai在医疗保健上的应用

在医疗保健领域，人工智能的应用涵盖了多个方面，提高了医疗效率和患者护理的质量。以下是一些主要的应用领域：

1. **医学影像分析：** AI在医学影像分析中表现出色，能够识别和分析X射线、CT扫描、MRI等影像，帮助医生更准确地诊断疾病，尤其是癌症早期发现方面取得了显著成果。

2. **基因组学研究：** AI被用于解析基因组数据，帮助科学家更好地理解基因与疾病之间的关系，促进个性化医疗的发展。

3. **虚拟健康助手：** 聊天机器人和虚拟助手可以提供医疗建议、解答患者问题，甚至监测患者的健康状况。这有助于提高医疗资源的利用效率。

4. **药物研发：** AI在药物研发中发挥作用，加速了药物筛选和设计的过程，有助于推动新药物的开发。

阿里进军医疗市场，人工智能的辅助诊断能赢得消费者的信任吗

人工智能辅助诊断其中一项是计算机辅助诊断，实际上可以帮助医生提高效率，不仅仅是阿里进军医疗市场，亚马逊等大平台很早都把触角伸向了医疗领域，说明这一块消费者的接受度还是很高的，未来人工智能也势必会大量应用在健康医疗上。

就拿计算机辅助检测来说，是帮助医生解释医学图像的系统。 X射线，MRI和超声波诊断中的成像技术会产生大量信息，放射科医师或其他医疗专业人员必须在短时间内对其进行全面分析和评估。 CAD系统处理典型外观的数字图像，并突出突出的部分，如可能的疾病，以提供支持专业人员作出决定的输入。CAD是一种将人工智能和计算机视觉元素与放射和病理图像处理相结合的跨学科技术。典型的应用是检测肿瘤。例如，一些医院使用CAD来支持乳房X光检查（乳腺癌诊断），结肠息肉检测和肺癌的预防性医学检查。

计算机辅助检测（CADe）系统通常局限于标记显眼的结构和部分。计算机辅助诊断（CADx）系统评估显着的结构。例如，在乳房X线照相术中，CAD强调了软组织中的微钙化簇和高密度结构。这使得放射科医师可以得出关于病理情况的结论。另一个应用是CADq，其量化例如肿瘤的大小或肿瘤在造影剂摄取中的行为。计算机辅助简单分类（CAST）是另一种类型的CAD，它对全部自动初始解释和分类研究分为一些有意义的类别（例如负面和正面）。 CAST特别适用于需要及时诊断危及生命的紧急情况的紧急诊断成像。

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阿里通过人工智能作为切入点进军医疗市场，有助于促进医疗与人工智能的相互融合，充分利用人工智能优化整个医疗环境，在某些方面，甚至可以使其发生颠覆性的进步。

就此问题，答主还专门请教了一个医生朋友，一般来说，从应用领域来看，人工智能在医疗健康主要的应用领域主要表现在：临床决策支持、患者管理和教育、辅助手术或者患者照护的自动设备（即各种机器人）、医疗机构的管理以及新药的研发等五个方面。

举例来讲，临床医生对疾病进行诊断时，可以借助工智能的提示更加快速地明确患者的可能病种，拓宽了医生的诊断思路，对于三四线城市甚至是村镇地区的医生这一点其实非常有价值。

医生在开药时，如果两种药物配伍禁忌，系统也可以及时提醒。

人工智能对于缩短诊断时间也很有帮助，比如九千张CT影像30分钟阅完，准确度达到 90%以上，“人机会诊”比传统会诊时间缩短5-6倍。

再拿做手术来说，机器人做手术不会疲劳，切割精确，对周围组织、肌肉、血管损伤更少，医疗效果要好得多。

以上这些都是人工智能的优势，不过也要看到，人工智能还远远不能取代医生的作用，所以医生们也不用担心会因此失业。

临床医生最宝贵的便是其丰富的经验，这一点是人工智能所不能完全模拟，也不能替代的，人工智能要做的是更好的助手，而非替代者。因此，如何将医生个人的临床经验与机器的深度学习过程优化整合将会成为二者融合与否的关键因素。

二次上市的阿里巴巴，布局医疗人工智能是否会使医生们失业呢

恰恰相反，包括阿里布局在内，所有的医疗人工智能不会让医生失业，二是更加繁忙，有更多工作去做。

医疗人工智能是给医生工作提供的便利助手，效率助手、能力助手，大大方便医生执业，拉近医生和患者的距离。

很多小的病症，包括一些小的终端康复或理疗设备远程控制或指导，特别是复诊和健康咨询等，都可以通过人工智能实现。大幅度提高了医疗的整体效率。

但是还有一些复杂病症，或者手术、换专业设备检查等，还是需要医院这样的综合治疗中心的。就是在医院，医疗人工智能也会发挥很大的作用，协助医生开展工作。

人工智能在医疗中有哪些应用

人工智能技术逐渐被广泛运用于医学领域，通过对海量数据进行深度学习，人工智能已经能够在很多领域辅助医生进行疾病的诊断和作出医疗决策，并起着越来越强大的作用。

人工智能对耳鼻咽喉科头领肿瘤的诊疗意义巨大。通过对甲状腺癌图像进行独立的分类判断，与富有经验超声医生相比，其人工智能模型在鉴别甲状腺癌方面显示出与人相似的敏感性和更高的特异性。鼻咽癌是头颈部发病相对较高的恶性肿瘤，治疗主要为放疗，精确的靶区划定是治愈疾病、减少复发和放疗并发症的关键，利用人工智能技术辅助进行靶区的划定，其结果均认为人工智能能够实现对靶区的精准划定。对鼻咽癌周围重要解剖结构的分割是有效规划鼻咽癌放射治疗的关键一步，基于CT图像，训练自动检测和分割的人工智能系统，其创建的人工智能系统可以精确地对 CT图像中的重要解剖结构进行自动检测和分割,从而达到鼻咽癌的精准治疗。

这是一个好问题，我结合我们智慧医疗课题组的科研开展情况来回答一下。

首先，人工智能技术在医疗场景的应用正在不断拓展，多年来我一直在智慧医疗组持续投入了较大的精力和资源，陆续开展了辅助诊疗、智慧诊疗分析、智慧随访、互联网医院等课题和项目，其中多个课题项目都是跟医院联合开展的，也得到了具体应用。

前些年人工智能技术在医院领域的应用大部分是基于医学图像、问诊记录、随访记录、用药记录等数据展开的，围绕辅助医生诊疗这个目的来开展创新研发，在这些领域也确实取得了一定的效果，但是很多医生对于这些基于机器学习算法得出的结果并不信任，导致在实际问诊场景下，并不会去使用这些系统。

还有一个问题要考虑到，那就是国内大型医院门诊的接诊数量是非常大的，医生需要在很短的时间内做出判断，使用人工智能产品反而会影响接诊的效率，也会让患者产生一些顾虑，所以我们早期研发的一些用于门诊的辅助诊疗产品并没有在门诊使用，实际情况是用在了年轻医生的培训和考核当中。

近两年我们的重点放在了三个方面，其一是用人工智能技术来做新药物的研发，其二是研发深度参与治疗过程的人工智能产品，其三是研发偏向患者端的智慧型产品。

药物研发的成本是非常高的，借助于人工智能技术可以在一定程度上提升研发的效率，同时可以降低研发成本，而且我们也计划把中药研发列入到我们的优先位置上，虽然难度非常大，但是我相信这个方向是有前景的。

目前人工智能技术参与具体治疗过程的研究是一个热点，相信未来会有大量的手术机器人会投入运用，我们目前虽然研发的产品还主要集中在病灶目标锁定上，但是也正在考虑进一步参与到手术实施过程中，当然这还需要与其他团队开展合作。

早期的很多智能化产品会把目标锁定到医院场景下，实际上患者日常的健康管理是一个更大的空间，很多患者从医院走出去之后，依然需要在非医院场景下开展自助式的治疗，这就给人工智能产品带来了应用空间。

比如针对于口腔健康管理问题，我们可以开发一款随身携带的小机器人来实施精准用药，未来也计划把软体机器人应用在这个领域。

最后，如果有人工智能相关的问题，欢迎与我交流。