目前人工智能技術(shù)日趨成熟，尤其是深度學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的進(jìn)步，讓人工智能滲透到了各行各業(yè)，其中，醫(yī)療模式的創(chuàng)新，為醫(yī)療相關(guān)產(chǎn)業(yè)帶來(lái)了新的變化。不僅僅將傳統(tǒng)信息數(shù)據(jù)化，還能有效挖掘信息與疾病的潛在聯(lián)系，從而作出對(duì)疾病的預(yù)測(cè)，更好地進(jìn)行決策和治療。人工智能對(duì)醫(yī)療的賦能，提升了醫(yī)療效率，也降低了醫(yī)療成本。

        目前人工智能賦能醫(yī)療領(lǐng)域的場(chǎng)景主要表現(xiàn)在：虛擬助理、醫(yī)學(xué)影像、輔助診療、疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)、藥物挖掘、健康管理、醫(yī)院管理、輔助醫(yī)學(xué)研究報(bào)告等模塊。其中的醫(yī)學(xué)影像和疾病風(fēng)險(xiǎn)管理是當(dāng)前最熱門的兩大應(yīng)用場(chǎng)景。
 

        人工智能在圖像識(shí)別領(lǐng)域的快速發(fā)展為醫(yī)學(xué)影像診斷帶來(lái)了曙光。利用圖像識(shí)別技術(shù)和深度學(xué)習(xí)對(duì)患者的影像進(jìn)行識(shí)別，有助于影像醫(yī)生診斷效率的提升。當(dāng)前，人工智能在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域的應(yīng)用主要為：病灶篩選、靶區(qū)勾畫和影像三維重建這三類，其具體表現(xiàn)在：

病灶篩選：對(duì) X 線、CT、核磁共振等醫(yī)學(xué)影像的病灶自動(dòng)識(shí)別，大幅度提升影像醫(yī)生診斷的效率，同時(shí)幫助醫(yī)生發(fā)現(xiàn)難以用肉眼發(fā)現(xiàn)和判斷的早期病灶。

靶區(qū)勾畫：腫瘤治療過(guò)程中的靶區(qū)勾畫與治療方案設(shè)計(jì)會(huì)占用醫(yī)生大量的時(shí)間和精力，而每個(gè)腫瘤病人的CT圖像約在200到450張，勾畫時(shí)需要對(duì)每個(gè)圖片上的器官和腫瘤位置進(jìn)行標(biāo)注，傳統(tǒng)方法會(huì)耗費(fèi)醫(yī)生好幾個(gè)小時(shí)，而人工智能可以在制定放療方案時(shí)，對(duì)上百?gòu)圕T片進(jìn)行靶區(qū)自動(dòng)勾畫，然后由放療科醫(yī)生糾錯(cuò)檢查，大大縮短了勾畫時(shí)間。

影像三維重建：自動(dòng)重構(gòu)器官真實(shí)的3D模型，實(shí)現(xiàn)醫(yī)生通過(guò)設(shè)備，在虛擬空間里全方位直接觀測(cè)到患者真實(shí)人體結(jié)構(gòu)的解刨細(xì)節(jié)，并通過(guò)操作實(shí)時(shí)進(jìn)行器官和病變的立體分析，精確測(cè)量結(jié)構(gòu)的區(qū)位，體積等參數(shù)，使手術(shù)更快，更精準(zhǔn)、更安全。
 

        疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)是除醫(yī)學(xué)影像外人工智能在醫(yī)療場(chǎng)景應(yīng)用中最熱門的。通過(guò)基因測(cè)序與檢測(cè)，提前預(yù)測(cè)疾病發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)。疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的核心是基因組學(xué)的發(fā)展，人類基因組計(jì)劃通過(guò)測(cè)定組成人類染色體中所包含的30億個(gè)堿基對(duì)組成的核苷酸序列，繪制基因組圖譜，辨識(shí)其載有的基因及其序列，從而達(dá)到破譯人類遺傳信息的最終目的。

        而基因測(cè)序關(guān)鍵技術(shù)取得重要進(jìn)展要得益于人工智能技術(shù)的成熟，即通過(guò)人工智能自動(dòng)分析個(gè)體基因序列信息，大大縮減了時(shí)間，降低了成本，也推動(dòng)了基因測(cè)序商業(yè)化的進(jìn)程。

        醫(yī)療領(lǐng)域的虛擬助理，基于特定領(lǐng)域的知識(shí)系統(tǒng)，通過(guò)人工智能語(yǔ)音技術(shù)和自然語(yǔ)言處理技術(shù)，實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互，可以解決語(yǔ)音電子病歷等多種需求。在傳統(tǒng)方式下，醫(yī)生填寫病歷會(huì)浪費(fèi)很多時(shí)間，虛擬助理則有效避免了時(shí)間的浪費(fèi)，醫(yī)生的主訴內(nèi)容可以實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)成文本，錄入到HIS、PACS、CIS等醫(yī)院信息管理軟件中，提高了填寫病例的效率，使醫(yī)生能夠?qū)⒏嗟臅r(shí)間運(yùn)載于患者溝通和疾病診斷中。
 

        人工智能在藥物挖掘方面的應(yīng)用，主要體現(xiàn)在藥物的化學(xué)結(jié)構(gòu)和藥效關(guān)系方面，無(wú)論是新藥研發(fā)、藥物篩選、藥物副作用預(yù)測(cè)還是藥物跟蹤研究等方面的內(nèi)容都會(huì)被人工智能改變。人工智能的使用，縮短了新藥研發(fā)的時(shí)間，也極大的降低了研發(fā)成本。

        人工智能對(duì)醫(yī)療領(lǐng)域的影響非常大，目前從輔助診療到藥物研發(fā)，從基因測(cè)序到電子信息化都已經(jīng)取得了巨大的進(jìn)步。同時(shí)，人工智能也在推動(dòng)著醫(yī)學(xué)檢測(cè)、影像診斷等業(yè)務(wù)的發(fā)展，以便更好地服務(wù)于人類。人工智能賦能醫(yī)療后，對(duì)醫(yī)療事業(yè)的貢獻(xiàn)可圈可點(diǎn)，也已經(jīng)成為了未來(lái)醫(yī)療領(lǐng)域發(fā)展的趨勢(shì)