医疗投资“新宠”：AI医疗的未来之路

传统的医学主要关注救死扶伤和防病治病，以疾病诊疗为中心。而今天大健康下的医学理念要求医学的重点从“疾病”转变为“健康”，重在维护和促进健康，延长寿命并提高人类生命质量。

医学一直紧跟科学的发展脚步，科技创新和学科交叉共同促进现代医学的进步。随着人工智能在医学领域的应用和发展，未来，病人的就诊方式可能发生翻天覆地的变化。

我们现在看病就是上医院，挂号、排队、就诊、检查、取药或者是打针等。但是，在未来人工智能领导下的诊疗流程可能会是这样的：使用家用医疗检测设备，检测几大基本指标作为预诊疗的依据。然后找到签约的在线AI机器人医生，他在获取了你的病情和你在家里检测的各项数据指标之后，会做出大致的一个判断，然后根据病情分配到最近的医院。

这个诊疗流程就是：AI（人工智能）+医疗。通过AI机器人医生诊断，实现了医疗分诊，让急需的、危重的病人享受匹配的医疗资源，而轻微的病人也无需各种折腾。有效避免了医疗资源的浪费，也节约了病人就诊的时间和成本。

“AI+医疗”真的能实现吗？这背后的科学依据又是什么？

其实，AI机器人已经被使用在临床、医院服务等方面，只是暂时还没有能力做到完全辅助医生，而且无法广泛应用在家庭之中。

AI机器人医生诊疗流程大致分为三个步骤：

1. 家庭医疗检测。应用各类传感器技术和无创医疗检测技术，可以很方便地获取人体各类检测数据。

2. AI机器人医生分诊阶段。AI机器医生的学习速度快，服务器性能强劲，学习速度快，医学知识储存量没有上限。

3. AI辅助医疗诊断阶段。AI机器人医生基于医疗图像识别技术，通过对大量医疗影像资料的学习，，可快速、准确地判断结果或者找出病灶部位。

在过去的几年，AI医疗可谓是医疗投资界的“新宠”，AI医疗的未来发展状况如何？可能会替代医疗行业的哪些工作？

一、智能医疗机器人：用于外科手术、功能康复及辅助护理等方面机器人。在AI机器人的帮助下，医生能够显著提高手术的精度和稳度，有效减少对患者身体的创伤。机器人的应用也使得远程手术成为现实。

二、智能药物研发：智能药物研发的底层核心是知识图谱，其实质就是将来自实验室的理化数据、各种期刊文献中的研究成果、以及各种开放医疗资料等原本没有联系的数据连通，将离散的数据整合在一起，从而提供更有价值的决策支持。

三、智能诊疗：智能诊疗融合了知识图谱、自然语言处理、认知技术、自动推理、机器学习、信息检索等技术，通过假设任职和大规模的证据搜集、分析、评价，从而给出诊疗判断。

四、智能影像识别：运用AI技术识别及分析医疗影像。智能影像识别指运用人工智能技术识别及分析医疗影像，帮助医生定位病症分析病情，辅助做出诊断。

五、智能语音：用于辅助医生书写病历。人工智能系统自动过滤掉无用信息，将所需的医疗数据自动转换成文字，并形成结构化电子病历。医生只需对电子病历内容进行简单修改确认，即可打印提供给患者，并完成电子档保存。

六、智能医疗导诊：缓解医院导诊咨询的压力。智能医疗导诊主要利用智能问答系统帮助患者解答挂号、缴费、科室分布等常见问题，引导患者顺利就医，缓解医院导诊咨询的压力。

尽管“AI+医疗”已经火遍全球，但其应用落地还面临着一些问题。

1.数据总量与质量问题：与其他应用领域的数据不同，医疗数据种类繁杂，标准不统一，并且质量参差不齐。病人的电子病历数据很难保证完全正确同步。现阶段的数据，不论是从总量还是标记数量上来说，都还远远不够。如何获取高质量的教材是大部分人工智能医疗企业共同面临的问题。

2.病人的隐私问题：部分患者表示并不愿意将自己的病症被公开或者用于医疗研究，因而医疗数据的分享也受到了阻碍。数据分享虽促进了科学研究的进程，但是涉及隐私的问题也尤为重要。

3.监管问题：医疗技术监督管理是卫生监督体系的主要组成部门，而人工智能刚刚应用到医疗领域，很多监管政策还没有制定。

目前AI医疗整体来看还不是很成熟，还处于非常早期的发展阶段。在未来，AI+医疗还仍有很长的路要走。

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霍尔斯

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