人工智能（AI）在医疗领域的应用还处于早期阶段，但人工智能已经悄然加快了在医疗领域的部署。目前，国内外已经有一些高科技企业将认知计算和深度学习等先进技术用于医疗影像领域，与各大顶尖医院都已经开始建立合作关系。

聚焦医疗行业现存问题

人工智能解决现存医疗问题已经成了社会层面的需求。

至今全国医疗高新技术、先进设备和优秀人才基本上集中在城市大医院，农村和城市社区卫生服务十分薄弱，基层社区缺少卫生资源。

同时随着传染病和慢性病出现井喷式高发，越来越多人群依然面临疾病长期相伴的困扰，很多慢性病至今仍然病因不明，比如肿瘤；有些传染病难以治愈，比如艾滋病。

面对“看病难、看病贵”的问题，以及未来迫切需要转向预防的医疗模式。国家一直在推动基层的首诊、双层的转诊，推进分级诊疗的进行。不过由于优质的医师资源难以下沉，这项国策推动了很久依然没有达到预期。

人工智能可以建立早期预测

而把人工智能的焦点拉到改善慢性疾病上，通过人工智能不仅仅可以将传统数据信息化，更能够挖掘信息和疾病的潜在关联，建立疾病的早期预测和分析，达到疾病诊疗向慢病防治发展的医学趋势。

人工智能建立早期预测拥有以下明显的特点：

● 速度快，可以在远远低于1秒内识别医学影像；

● 可以批量识别医学影像；

● 精准稳定，不会由于疲劳出现识别出错，并且可以自动识别像素级别的异变。

我国对发展医疗人工智能产业的态度也非常明确，从发布的《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》到2016年颁布的《“健康中国2030”规划纲要》都直接或间接的表明了我国对人工智能医疗产业的支持和推动态度。

人工智能早期预警疾病

▼癌症

癌症死亡率高一方面跟国民饮食结构调整，环境变化等因素有关；另一方面跟大多数人对癌症认识不足，就诊时处于晚期有关，这使得人们迫切需要早期预防癌症的技术出现。

人工智能在癌症检测和早期诊断领域已经取得了重要的进步，人工智能可以像人类一样识别图像，并且认知和应用，近些年来因为算法和硬件的成熟，人工智能应用在医学影像的识别，可以更快更精准的检测到病灶，从数字化图像里找到癌细胞的踪迹，实现完全自动化的诊断，从而可以判断很多像肺癌、乳腺癌、直肠癌、宫颈癌、结肠癌、肝癌等癌症。

▼心血管病

心血管病的病例中都有多达上百组的数据，对于一般医生而言，只能通过简单的几组数据来判断病人的病情。

但是通过人工智能算法，可以同时对几十组甚至上百组数据进行详细的文本、影像等多模态海量数据的综合挖掘，发现群体中的疾病及隐藏信息，建立预测分析模型，进一步探索疾病分布演化规律，确定危险因素，找到更好的诊疗方法并对心血管疾病流行趋势进行预测。

如，冠状动脉钙化是冠状动脉疾病的生物标志，并且冠状动脉钙化评分是心血管事件发生的预测因子，人工智能算法可以根据胸部CT自动计算冠状动脉钙化评分，可以检测出严重心血管事件爆发的风险并提供预警。

▼阿尔兹海默症

阿尔兹海默症（又称老年性痴呆）的病因尚不明确，目前还没有有效逆转或阻止该病进展的特效方法。阿尔茨海默症发现的早是可以通过药物治疗和控制的，能够帮助患者改善认知功能、延缓10年以上病程的发展。

常规冗长的诊断程序，包括病史回顾、体格检查、痴呆量表评估筛查测试、脑神经系统检查及实验室检查等，并不适用于大规模的阿尔兹海默症早期筛查。

影像学检查在阿尔兹海默症早期检测中发挥着重要作用，其中CT、MRI、PET/SPECT各种影像都可提供痴呆的脑组织损害等异常情况，人工智能在影像领域的诊断技术应用，能够实现阿尔法兹海默症的早期筛查和诊断。

▼传染病

传染病让世界范围内紧张的公共卫生基础设施面临严峻挑战。像之前爆发的严重急性呼吸系统综合症（SARS）、甲型H1N1流感、埃博拉病毒和中东呼吸综合征（MERS）等。传染病可以在国家内外迅速传播，如果能在传染病出现前抑制其传播，那么意义非凡。

目前有研究人员开发了一种能够减缓传染病蔓延的算法，并考虑到了随着时间的推移资源的有限性和人口的动态变化，这种算法可使得传染病到来之前能够提前预备好的反应时间并优化政策。

除此之外，也有研究报道过用作医学辅助诊断系统来预测脑疝在大面积脑梗患者发生的人工智能随机森林模型、通过眼底拍照反应眼底改变的慢性疾病筛查人工智能模型以及在慢性肾病等领域人工智能的慢性肾病分型预警模型。

人工智能的意义在于帮助我们提高整个社会的运转效率，通过辅助医生就诊和大规模筛查疾病，实现早期预警，早期干预的预防医疗模式。

人工智能能够更准确的进行慢性病的判断、辅助诊断和长期管理。早期预警对患者预后进行有效判断和选择有效的治疗方案有非常关键的作用，未来也会有越来越多的早期预警人工智能的医疗产品出现。

来源：Zying智影医疗

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