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PRESS CENTENR人工智能的(de)熱潮并沒有轉瞬(shun)即逝(shi)。AI+醫療在政策利(li)好下也得到了長足的進步，諸如(ru)疾(ji)病篩(shai)查、輔助診(zhen)療、藥物研發等(deng)領域均有應用落地。
八大醫療領域受資(zi)本青睞(lai)：
1. 虛(xu)擬(ni)助(zhu)理
Gartner Group（高德納咨詢公(gong)司）2018對人工智能的(de)預(yu)測曾表明(ming)，AI已經迎來大眾(zhong)化應用(yong)的(de)元年(nian)，未來虛(xu)擬助(zhu)理將普及。
作為一種資源，虛擬助手能夠更快更有效地(di)響應相(xiang)關的查詢，另(ling)外，隨著AI的持續發展，虛擬助理技術在不斷減少關系摩擦并改善服務質量，這為各行業減少人力成本、提升服務感受提供了有效解決方法。也正因此，虛擬助理作為會話平臺與決策支持助手的關鍵點，已經被應用在越來越多的領域中，醫療領域也是同樣。
2. 醫學影(ying)像
醫(yi)(yi)學影像(xiang)(xiang)與(yu)人工智能的(de)(de)結合，是(shi)(shi)領域較新(xin)的(de)(de)分支，而(er)且是(shi)(shi)數字(zi)醫(yi)(yi)療(liao)產業的(de)(de)熱點(dian)。醫(yi)(yi)學影像(xiang)(xiang)包含了海(hai)量的(de)(de)數據，即使有經(jing)驗(yan)的(de)(de)醫(yi)(yi)生有時也顯得(de)無所適從。醫(yi)(yi)學影像(xiang)(xiang)的(de)(de)解讀需要長時間專業經(jing)驗(yan)的(de)(de)積累，放射(she)科(ke)醫(yi)(yi)生的(de)(de)培(pei)養周期(qi)相對(dui)較長，而(er)人工智能在對(dui)圖(tu)像(xiang)(xiang)的(de)(de)檢(jian)測(ce)效(xiao)率和精度兩個方面，都可以做得(de)比專業醫(yi)(yi)生更快，還(huan)可以減(jian)少人為操作的(de)(de)誤(wu)判率。
3. 輔助診療
AI+輔助診療，即是將人工智(zhi)能技術用(yong)于(yu)輔助診療中(zhong)，讓計算(suan)機(ji)學習(xi)醫療知識，模擬醫生的思維和(he)診斷推理(li)，給(gei)出可靠的診斷和(he)治療方(fang)案。在診斷中(zhong)，人工智(zhi)能需要(yao)獲取患者的病(bing)癥(zheng)信息(xi)，通過已學習(xi)的醫學知識推理(li)判斷疾病(bing)原因與發展趨(qu)勢，形成治療方(fang)案。
作為醫療領域最(zui)重要、也(ye)最(zui)核心(xin)的(de)場景(jing)之(zhi)一，AI+輔助診療的潛在市場空間巨大。
4. 疾病(bing)風險預測(ce)
對(dui)于人工(gong)(gong)智能(neng)而言，好(hao)的(de)(de)算法(fa)能(neng)讓其具備強(qiang)大的(de)(de)深度學習能(neng)力(li)。通過(guo)合(he)理算法(fa)處理大量復雜數據(ju)實現對(dui)有效(xiao)信息的(de)(de)提取，人工(gong)(gong)智能(neng)不斷吸納能(neng)夠加以利用的(de)(de)信息數據(ju)，從而獲得(de)精確(que)判斷的(de)(de)能(neng)力(li)。人工(gong)(gong)智能(neng)的(de)(de)深度學習屬性能(neng)夠幫助其面對(dui)特(te)定領域的(de)(de)疾病風(feng)險(xian)進行精準(zhun)預測，且其預測準(zhun)確(que)性超過(guo)人類(lei)。目前，AI在心臟病、精神疾病、傳染病甚至重癥病人并發癥的預測方面均已有相關應用落地。
5. 藥物挖掘
傳統的(de)藥物研發過程漫長，研發周(zhou)期(qi)長、費用高昂及成(cheng)功率低(di)是(shi)其(qi)過程中存(cun)在的(de)三大痛點。AI與藥物挖掘的結合能夠極大提升研發效率并降低企業成本，也正是因此，諸多技術領先的初創企業開始瞄準該市場，并在抗腫瘤藥物、心血管藥物、常見傳染病藥物等方面取得新突破，并獲得眾多資本機構的青睞。
6. 健康(kang)管(guan)理
我國十三五之后提出“大健康”建設，把提高全民健康管理水平放在國家戰略高度。根據“規劃”，群眾健康將從醫療轉向預防為主，不斷提高民眾的自我健康管理意識。AI+健康管理能夠通過科學智能的數據分析定制特定健康管理計劃，讓健康管理更加精準、有效、便捷。
7. 醫院管理
進入時代后，科學管理水(shui)平與信息化程度(du)的關系(xi)日益密切。面對醫(yi)療(liao)領(ling)域龐大且復雜(za)的海(hai)量(liang)信息，如何進行高效分析(xi)整理及挖掘并(bing)凸顯其價(jia)值，是醫(yi)院信息管理的重(zhong)要方面。AI在醫院管理中的滲透增強了醫院信息整合能力，幫助醫院實現精細化管理。目前，人工智能系統在醫院管理方面已經有很多應用落地，例如醫務人員排班、患者床位分配等。
8. 輔助醫學研究平臺(tai)
臨(lin)床(chuang)科(ke)研(yan)是循證醫(yi)學(xue)的需要，也是推動(dong)(dong)醫(yi)學(xue)科(ke)學(xue)進步的動(dong)(dong)力。目(mu)前(qian)，醫(yi)學(xue)科(ke)研(yan)越來越強(qiang)調科(ke)研(yan)數據(ju)的真(zhen)實性(xing)，但要想取得真(zhen)實的臨(lin)床(chuang)結果，就需要海量樣本病(bing)歷。AI輔助醫學研究平臺可以提供多對源數據強大的統計分析能力及可視化的科研統計服務工具，在保證數據多元性、重要性、時效性，對于數據分析采用一體化的管理模式，提高數據處理效率和準確性。
（本文轉(zhuan)自HC3i中國數字醫療網）
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