挂号、复诊、飞刀，试试远程医疗？智周报告核心版

近几年来，伴随着大数据、云计算、计算机视觉，医用机器人和可穿戴设备等新兴技术的发展，远程医疗呈现出新的发展方向。

国家相关政策的颁布更进一步明细了人工智能在远程医疗行业应用场景，例如，中国政府2013年发布的《关于促进健康服务业发展的若干意见》，提出要大力发展“远程影像诊断、远程会诊、远程监护指导、远程手术指导、远程教育”等。

人工智能技术其精确，快速处理大量数据的特点为远程医疗的进一步发展打开了新思路，指明了新方向。

作者 | 胡乐怡、田辰

一、远程医疗市场规模

根据BCCResearch的研究，2019年全球远程医疗市场总体将达到434亿美元，年均增长率在17.7%左右。同时，国内远程医疗市场也快速发展，随着移动医疗终端普及、医疗物联网发展、医疗机构参与度提高，中国的远程医疗市场规模也逐年提升，根据观研天下数据中心整理，国内市场规模从2015年的40.7亿元，增长到2018年的114.5亿元，预计2019年将达到190亿元。

2012-2019年远程医疗市场规模（单位：亿元）

二、远程医疗中的人工智能技术

计算机视觉：计算机视觉能够通过RGB相机，深度传感器，或温度传感器收集的数据信息自动识别人类活动。例如，在2018年，斯坦福 AI 实验室与斯坦福大学合作，共同开发了一种新的手部卫生远程追踪高级方法。

自然语言处理：基于丰富的患者数据库，机器自动学习病例文本数据中的诊断逻辑，从而获得一定的病理分析推理能力，更进一步读懂，分析复杂的病例，输出诊断结果。

机器学习：机器学习利用历史和实时数据，构建模型快速分析患者数据并提供个性化治疗方案。美国TechEmergence公司的报告中指出目前全美五大顶尖医院最受欢迎的机器学习应用包括预测性分析，预测性健康追踪器等和聊天机器人。

智能语音技术：语音技术从最初的语音识别逐步转向智能化的语音辅助。智能语音技术作为医生诊疗过程中的辅助助手，以其快速，准确，出错率少的特点，可协助医疗工作人员处理大量冗杂的重复性劳动。

精准VR技术: 可用于医生的远程教学之中，医生能以综合的方式学习，可以体验到数字化、沉浸式的手术体验。另外，精准VR技术可辅助外科医生远程规划外科手术过程，这些技术可帮助在地级医院看病的患者获取更好的治疗方案，地级医院医生也能享受更多资源。

三、人工智能技术在远程医疗领域的应用分布

其他周边场景：由于远程医疗领域的人工智能应用涉及较为广泛，故本报告并未囊括如用药咨询，远程问诊等热门领域。

四、远程医疗领域人工智能技术落地案例简述

Aicure : AiCure的优势技术是通过计算机视觉、机器学习和预测分析等人工智能技术对患者进行健康护理，用于监督患者按时服药，进而帮助医生或者临床药物研究人员远程管理病人且降低病人不能按时服药的风险。

Isabel Healthcare ：Isabel Symptom Checke该系统的搜索引擎使用强大的自然语言处理软件，应用于专门设计的医学数据库。系统学习每种疾病相关的临床特征，以便当患者自行搜索他们的症状时，系统能在其数据库中找到匹配项。

OnMed Telemedicine Station : OnMed医疗站通常部署在大学，机场，酒店和工作园区等高流量区域，并配备了一整套诊断工具，包括医生的办公室标准，使用3D面部识别对患者进行辨认，能自动读取体重，血压，血氧饱和度等，以及利用热成像读取体温和诊断感染情况。OnMed希望通过让人们更好地获得非紧急医疗服务，减轻医疗系统特别是急诊室的压力。

HealthTap : Dr.AIs是一款人工智能驱动的远程症状检查程序，可将用户引导至个性化护理。Dr.AI会根据用户在HealthTap上创建的个人健康记录的相关数据（包括年龄，性别，先前的医疗状况和药物等）分析用户的当前症状。在得知根据用户的症状后，Dr.A.I通过深度学习算法和HealthTap庞大的专业知识数据库，为患者量身定制个性化护理方案。 Dr.AI也能提供患者其他具有相似症状的解决方案。

Surgical Theater ：The Surgical Planner是能将患者的2D的扫描（CT或MRI）进行智能分析和重建影像数据从而获得患者脑部的三维模型，通过使用VR设备，外科医生可以很快定位到病人大脑的肿瘤或动脉瘤上，然后借助医疗虚拟现实服务从各个角度对其进行研究。同时，在开发复杂的外科手术计划时，The Surgical Planner提供的内容尤为重要，它允许外科医生根据患者特异性VR重建设计手术方法。这项技术能帮助患者远程寻求最佳手术方案。

五、人工智能技术在远程医疗领域的局限性

缺乏相关培训与激励机制：人工智能在远程医疗医用过程中的应用中，缺乏有效的针对医务人员的培训与激励机制。这让医患双方都对人工智能平台的缺乏信任度。

相关硬件设备开发周期长：远程医疗领域对于医患双方的湍口级硬件的开发都较为缓慢。因各个不同种类的远程医疗领域应用往往需要客制化的硬件开发与临床医疗器械检查，这都无疑加长了开发周期与时间成本投入。

医疗数据标识难，归类难：医疗大数据不仅仅指数据量大，还包括医疗数据的复杂性和多维度，涉及到影像、病理、分子诊断、各种治疗方法等多学科信息。目前医疗机构之间，甚至同一家医院不同专业科室之间的信息壁垒，导致大量的临床相关数据无法集中采集、存储、分析，从而被束之高阁无法使用。

六、人工智能技术在远程医疗领域的发展趋势

医患关系的良性发展：人工智能技术将更侧重于加强医院与病患的联系：医疗服务机构将不断建立新的沟通渠道与适应新的参与系统，比如数据分析、可穿戴设备和识别系统等的利用能跟踪出院患者的基本状况并将结果发送给医护人员，帮助医疗服务机构有针对性地加强与患者的联系，提供预防性治疗和个性化服务；同时，新的沟通渠道能协助医院传递更多有效信息给患者，帮助患者建立起良好的用药或术后康复习惯。

医疗机构间的壁垒突破：大型医院和地级医院配合度更高：目前的远程医疗主要应用于医生和患者之间，但随着智能技术的推广和远程医疗应用设备的落地，在地级医院看病的患者能有更多机会得到由地方性医院专家和顶尖医院专家共同会诊的机会，同时通过知名医院医生的远程实时指导，地方性医院的医护人员技术水平可得以改善，地方医院和顶尖医院之间的差距可以缩小。