AI+医疗是信息技术与医疗技术的深度整合

AI智能技术这几年得了一个很快的发展，越来越多的被应用于各个领域，其中医疗卫生领域就是非常重要的一个应用场景。那么AI智能医疗到底是不是可以给人类的医疗健康起到一个积极正面的辅助作用呢，还是说未来有可能完全代替医生的存在，治疗效果又会如何，其实这些都还是一个未知数。

从可穿戴设备掀起健康管理热潮，到影像辅助技术用于病灶精准识别，再到远程医疗让大山里的病人也能享受到先进的医疗服务，技术红利大大提高了医疗服务质量，也深刻改变着医疗服务模式和理念，为构建新型医疗体系提供了重要支撑。

对于医院来说，系统的稳定性、数据的隐私、安全性，是排在第一位的，这也使得智能医疗行业里医疗大数据的生态建设推进缓慢。而如何收集到更多高质量的数据，支撑人工智能的深度学习，使技术使用更加便利，诊疗效果更加准确，这也是许多智能医疗产品所面临的问题。

事实上，在医疗数据收集难的背后，其实是一个没有被企业重视起来的问题，那就是用户使用习惯的培养。不管是数据稀缺还是医院不愿配合，其实都是因为医生和患者都还未习惯人机交互。终端用户不使用，AI 无法“自学”，诊断率就难以提高。所以，智能医疗产品一定要和医生现有工作流程无缝贴合，符合医生的使用习惯，使得医生无需花费过多的时间去二次学习。

易用性是智能医疗应该努力靠近的方向。比如，在医生的肺结节阅片流程中，如果增加AI辅助诊断的路径，就要保证一次点击就会即时呈现所有预测结果，而医生只需去除少量假阳性，将阅读肺结节的耗时压缩至几秒，这才能够让用户在最短的时间内适应机器。智能影像中的佼佼者PereDoc就采取了与医生常用的多种系统的无缝融合的模式，与医院现有系统高度融合，使得医生在看片写报告的工作过程中更加快捷方便。

AI+医疗(智慧医疗)的热门，一方面来自越来越成熟的AI技术，另方面来自越来越紧迫的医疗需求，包括对有效的医疗方案需求，以及来自管理成本和医疗支出的上升、庞大的医疗保健系统以及人口老龄化的压力。目前，创业公司们正试图利用机器学习来帮助减少药物研发周期，减少错误率;利用虚拟助手为病患提供服务，提高医疗影像诊断的准确性，优化诊疗程序。

在机器学习的加持下，智能诊疗的能力、可伸缩性、效率和准确性不断增强。事实上，IBM的沃森已经通过不断的电子健康记录学习，识别图像和文字，实现准确的乳房和心脏疾病诊断。研究预期，智能诊疗将帮助临床诊断结果准确率提高30%到40%，同时降低50%的医疗费用(尽可能的减少住院时间，避免不必要的检测和医疗费用)。

AI+医疗是信息技术与医疗技术的深度整合，涉及了医药公司、医院、医务人员、患者等各个环节，发挥了数据科技和机器人技术的高效性和准确性，对于服务优化、技术发展、成本控制意义深远，缓解了老龄化社会和医疗资源有限的压力，且满足了精准医疗、个性化医疗的发展趋势，因此也是人工智能发展最快，规模最大的领域之一。目前，IBM、谷歌、亚马逊、苹果等科技大佬，以及传统医疗设备、制药巨头都给予了极大的关注，技术和应用虽在萌发期，但投资机会成熟，优秀创企也已经开始站队。

人工智能的发展确实可能给我们的社会生活带来很多的帮助，从衣食住行各个方面让我们充分享受到智能化、信息化科技的成功，但是在某些场景，特别是医疗应用方面，AI智能未来只能是辅助作用，不可能占据主导地位。在人工智慧医疗方面仍有很大的进步空间，绝大多数的产品都还没到商业化阶段。对于那些掌握人工智能技术的计算机专家和技术的公司来说，AI+医疗就是兴奋剂，但依然存在诸多需要突破的壁垒。毋庸置疑的是，只有那些真正有实力的公司，才能在大浪淘沙的竞争中留存下来。