AI医疗的时代变革

根据2018年9月中国信息通信研究院Gartner联合发布的《2018 世界人工智能产业蓝皮书》，在中国，医疗健康领域的AI渗透率已经达到了22%，在所有垂直行业中渗透率最高。

根据 Global Market Insight 发布的报告显示，2019年至2025年期间，医疗保健人工智能市场规模的复合年增长率预计将达到41.7%。这些数字的背后，不仅有AI技术的进一步发展落地推动，也有医疗市场本身的迫切需求，及相关政策的支持。

具体到实际的落地场景中，AI的应用可以说非常广泛，从医学影像、辅助诊断、疾病预测，到健康管理、药物研发等诸多环节，都可发挥关键作用。不同层级的医疗机构中，AI的应用也有所不同，也呈现出更加多元化的趋势。在基层医院或第三方体检中心，主要以辅助筛查和辅助诊断为主；在三甲医院等医疗机构，则以提高医生工作效率为主。

1.图像分割审查病情，用AI推理助力诊断

图像分割，顾名思义就是将图像切分为多个区域，来简化或改变图像的表现形式，从而让图像变得更加容易解读和分析。目前，图像分割技术用在了肿瘤和其他病理位置定位、组织体积测量、解剖学研究、计算机辅助手术、治疗方案制定以及临床辅助诊断等多个细分领域。但随着AI技术的发展，基于深度学习的方法效果出众，成为最广泛的应用。良好的图像分割模型，能有效帮助医疗机构提高医学影像判读效率，进而增强临床诊疗能力、提升疾病治愈率以及减少病患等待时间，弥补因医疗机构影像科资源缺乏带来的多种问题。

2.AI+云，部署更强医疗影像分析应用

当下的中国的医疗服务行业中，供需不平衡的问题还没有得到充分解决。有数据显示，中国人口占全球人口的22%，但医疗资源仅占全球的2%，而且在农村的医疗资源和水平相对城市更加有限。另外，中国医疗影像片子的数量每年以30%的速度增长，而全国每年放射科医生的增长率只有4%。

随着云计算技术的快速发展，通过接入云服务，各级医疗机构能够获得跨终端、跨平台的全医技功能应用。基于云计算的影像协同平台，能够让来自大、中型医疗机构的医学影像专家随时随地处理从不同地区传来的影像数据，并对疑难杂症进行协同会诊，来实现医疗资源的高效共享。并且，云计算和大数据技术的互联互通，不仅让各医疗机构可以规避过度检查、重复治疗等问题，还有力地打破了数据孤岛现象，建立无边界医疗全连接，提高医疗服务质量。

3.病理切片分析，让治疗更准确更快速

病理切片，是为更好病理诊断和预后评估，具体的实现方式是将部分病变组织或脏器，经过一系列处理后形成微米级薄片，粘附在玻片上并进行染色处理，然后再交至病理科，病理科医生通过显微镜对病理切片进行镜检，观察病理变化。

目前，可借助AI训练出来一个深度网络模型，使其不仅能够具备专业的检测技术，而且还能有超快的检测速度和无限的工作时间。利用深度学习的方法来对病理切片图像等做出快速检测，不仅可以极大提升医疗机构病理检测的生产力，消弭因专业病理科医生不足带来的一系列问题，也能为病患带去更精确、更及时的治疗方案。

目前，基于图像分类和目标检测的病理切片检测 AI 应用，已在众多医疗机构进行了落地部署，并获得良好的反馈。

4.加速药物研发，从数年缩短到数月

在全球医疗AI市场中，药物研发占据了非常大的份额。当前，基于细胞图像的高内涵筛选(HCS)方法是通过显微成像法获得的图像信息，分析、获得由遗传或化学处理诱导的细胞表型特征。基于深度学习的图像识别技术正在应用到诊断环节或者新药研发环节。一款新药从发现、试验到生产，动辄数年，而基于AI，这周期能够缩短到数个月。

5.图像识别落地医疗，正在成为行业智能化转型关键

目前，越来越多的医疗机构正通过规范的信息系统的建设，来打造更智能的医疗信息化能力，实现患者与医务人员、医疗机构、医疗设备之间的高效互动。随着 AI 技术的逐步发展，基于深度学习的图像识别技术，能够一次获取多种类、多数量的图像进行特征识别。同时也能实现患者身份的实时识别，让药品发放更准确，让医疗检查流程实现了无缝衔接。进而提升了整个系统识别的效率和准确率，增强医疗机构的工作效率。

总之，AI在医疗领域大规模地应用和发展，可以说是大势所趋。我们有理由相信，未来AI会帮助人类在医疗健康领域走得更远。