人工智能在医疗领域大规模应用落地时代即将到来

人工智能的发展大大加快了医学影像诊断速度，提升了影像诊断的精准度，能够解决医学影像大数据人工处理中存在的大部分问题，利用AI的感觉认知能力对患者的影像进行识别，获取重要信息，可为经验不足的医生提供帮助，提高其判读医学影像的效率。同时基于深度学习通过大量已有的影像数据和临床诊断信息训练人工智能系统，使其具备诊断疾病的能力，辅助临床诊断，降低漏诊误诊的概率。

在良好的宏观环境下，当前我国人工智能医学影像行业已经形成了完整的产业链。上游市场参与者包括医学影像领域的上游硬件和软件提供商以及AI技术所需要的硬件设备、云服务、算法、数据等平台提供商;中游环节主体是AI医学影像制造企业，类型主要有设备型企业、技术型企业和互联网科技巨头三大类，业务涉及产品研发、生产和推广;下游市场可触及医学影像产业链多个环节，包括各级医疗机构、终端患者和医保、商保等保险机构。

谷歌：创建大规模眼科数据集糖尿病性视网膜病变是一种眼部疾病，这种眼部疾病非常容易导致糖尿病患者失明。具体地说，当连接视网膜的光敏器官出现病变时，其中的微小血管会随之坏死，进而损伤眼部，短期会引发视觉模糊，长期则会引发失明。

Sense.ly：推出虚拟护士Molly2020年，突如其来的新冠肺炎疫情让广大医护人员面临着巨大的风险，与此同时，医护人员人数不足的情况也显现出来原因有很多，最主要的是就业门槛高。优秀的医护人员需要学习很多专业知识，同时也需要具备许多优良的品质。人工智能能够有效解决这一问题。人工智能赋能医疗行业后，虚拟的医护人员开始不断涌现。借助大数据和云计算等技术，这些虚拟的医护人员能够高效地收集患者的各类信息，如患者的饮食状况、锻炼状况及服药习惯等。收集信息后，虚拟的医护人员能够迅速分析、评估患者的整体健康状况，并通过智能化的手段协助患者进行一系列康复活动。

精准医疗之所以能做到“精准”，就是因为实施的医疗手段是以基因数据为依据。而依据基因数据进行分析，就意味着庞大的计算量。随着人工智能的深度学习技术不断优化，计算机系统可以在已有数据的基础上不断地进行学习，掌握疾病的表现特征，为患者实现精准医疗。许多公司应用深度学习算法在精准医疗上取得了不错的成绩，证明了人工智能在推进精准医疗方面的可行性。

精准医疗涉及基因测序、细胞免疫治疗、基因编辑三个层次。其中，基于大量细胞和分子级别的“基因测序”是精准医疗的基础;“对免疫细胞进行功能强化与缺损修复”是精准医疗在疾病治疗领域的常见应用，其中CAR-T和TCR-T疗法备受各方关注;而对变异细胞进行改造与治疗的“基因编辑”技术，则为精准医疗的高阶应用，技术壁垒较高。

如今，AI+医疗已经成为医疗行业的重大变革之一。随着人工智能技术逐步向多病种覆盖、多场景应用方向发展，可以预见的是，人工智能在医疗领域大规模应用落地时代即将到来。