人工智能技術的發展，給越來越多的垂直行業帶來了革命性的變革。醫療行業就是深受人工智能影響的行業之一。
2018年10月，在首屆全國醫院物聯網大會上，阿里健康宣布啟動面向醫療ai行業的第三方人工智能開放平臺，12家醫療ai公司成為首批入駐平臺的合作伙伴。目前看來，有人工智能技術實力的公司紛紛開放自由技術，搭建技術平臺構建自己的人工智能醫療生態。很多自己沒有人工智能技術研發能力的企業，也可以依靠這些大平臺轉型為醫療人工智能企業。
一副生機勃勃的人工智能醫療產業圖景正在被描繪出來。
人工智能與機器人結合帶來醫療行業新機會
人工智能本質上是一種軟件技術，其核心技術在于算法。但人工智能可以與機器人技術結合在一起成為一種通用型人工智能，這種通用型人工智能將給醫療行業帶來新的氣象。
醫療行業所用到的人工智能機器人又分為很多不同的種類，其中一種是導診機器人。比如很多醫院用的導診機器人就是基于人臉識別與語音識別等技術的人機交互設備。這些機器人可以回答就醫人員提出的比如“在哪里掛號”、“皮膚科的專家有哪些”等就醫流程中經常出現的問題。
近日，電子科技大學機器人研究中心研發出第四代外骨骼機器人，這種人工智能機器人可以幫助脊髓損傷的截癱患者像正常人一樣站立行走。借助人工智能算法，這種機器人可以讓機械外骨骼能自動識別穿戴者意圖，通過智能鞋及其他傳感器，自動規劃步態，這可以幫助患者完成上下樓梯，使患者行走更快、更流暢。因此，這種機器人將對肢體殘障人士提供很多幫助，極大地提高他們的生活質量。
醫學影像領域的人工智能
除了與機器人結合，人工智能還可以在醫學影像中找到它的應用。目前中國的醫學影像正在從傳統的膠片向電子膠片過渡。電子膠片的廣泛使用使得醫學影像數據大幅度增長，美國的數據年增長率達到了63.1%，在中國也達到了30%。
如何根據核磁共振圖、ct圖與x光片等醫學影像數據確診病癥，成為擺在醫生與病患之間的一個重要問題。利用人工智能技術，可以很快地確診病癥，減少誤診率。
比如騰訊醫療人工智能實驗室推出了一項帕金森病ai輔助診斷新技術——帕金森病運動功能智能評估系統。用戶無需穿戴任何傳感器，僅需透過攝像頭拍攝，便可實現帕金森病的運動功能日常評估，診斷速度可提升10倍。
在醫院放射科傳統的閱片流程中，一個有經驗的放射科醫生從獲取胸部影像到出具診斷報告，大致需要十分鐘左右時間。在中國，影像科醫生每年的增長率大約為4.1%，但醫學影像的年增長速度是30%，所以影像科醫生增長率遠遠跟不上影像數據的增長。而如果增加人工智能輔助診斷，醫生只需要點擊鼠標就會即時呈現所有預測結果，這極大地提高了工作效率。醫生只需去除少量假陽性病例，大大減少了勞動強度。
中國有哪些醫療人工智能企業？
除了前文介紹過的那些醫療人工智能企業，整個人工智能醫療企業大致可以分為9個領域：虛擬助理、醫療大數據、醫學影像、智能語音、健身生物技術、健康生活方式管理、醫療搜索、癌癥早篩、人工智能芯片。
在這些領域，《互聯網周刊》整理了有代表性的中國醫療人工智能企業排行榜。
目前看來，醫療人工智能已經落地。但因為這里面涉及到的各種產品五花八門，實際效果應該由患者與醫生的應用效果來證明。
那么，總體上來說，如何才能打造一款真正有價值的人工智能產品呢？
檢驗人工智能醫療產品的標準一般可以分為三方面——魯棒性、易用性、安全性。
魯棒性是指這個產品能否在各醫院面對不同病人、不同成像設備、不同掃描參數都有穩定且良好的準確率。因為很多醫學影像依賴于醫療儀器，同一個病人，不同的醫療儀器拍出來的片子在圖像上有差別，人工智能會不會產生誤判？這是檢驗該人工智能產品是不是具有魯棒性的一個重要標準。
其次是人工智能醫療產品的易用性，產品一定要非常便捷地融入醫生與患者的工作就醫流程中。如果一個人工智能產品非常復雜，連醫生也不會用，患者也不會用，那么這樣的人工智能醫療產品就不具有易用性，也就不可能在市場上得到推廣。
最后，人工智能醫療產品必須是安全的，因為醫療是與人的生命息息相關的行業。在這個行業里，生命高于一切，所以人工智能產品必須是無條件的安全，而不應該產生危害生命健康的行為。
所以，只有滿足以上三方面性質的醫療人工智能產品，才能真正打開市場，贏得消費者的信任。
人工智能在醫療行業的未來
除了上面所涉及的各個領域，人工智能在醫療行業其實還有一個特別重要的應用——它更多地代表了人工智能在醫療行業的未來。
這個領域就是新藥研發。看過電影《我不是藥神》的讀者肯定知道，新藥研發是一個很艱難很漫長的高成本過程。在人工智能的幫助下，未來的新藥研發周期將大大縮短，其成本也將有所降低。
人工智能在新藥研發行業的應用其實代表著人工智能在醫療行業的未來發展方向。人工智能深度學習算法能夠幫助科研人員快速、準確地挖掘和篩選合適的化合物，縮短新藥研發的周期。
從整個醫療行業來看，人工智能已經在多個領域找到了實際應用，這一產業全面落地之后必將造福人類。
來源：網絡
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