新聞中心
PRESS CENTENR人工智能的熱潮并沒有轉瞬即逝。AI+醫療在政策利好下也得到了長足的進步，諸如疾病篩查、輔助診療、藥物研發等領域均有應用落地。
八大醫療領域受資本青睞：
1. 虛擬助理
Gartner Group（高德納咨詢公司）2018對人工智能的預測曾表明，AI已經迎來大眾化應用的元年，未來虛擬助理將普及。
作為一種資源，虛擬助手能夠更快更有效地響應相關的查詢，另外，隨著AI的持續發展，虛擬助理技術在不斷減少關系摩擦并改善服務質量，這為各行業減少人力成本、提升服務感受提供了有效解決方法。也正因此，虛擬助理作為會話平臺與決策支持助手的關鍵點，已經被應用在越來越多的領域中，醫療領域也是同樣。
2. 醫學影像
醫學影像與人工智能的結合，是數字醫療領域較新的分支，而且是數字醫療產業的熱點。醫學影像包含了海量的數據，即使有經驗的醫生有時也顯得無所適從。醫學影像的解讀需要長時間專業經驗的積累，放射科醫生的培養周期相對較長，而人工智能在對圖像的檢測效率和精度兩個方面，都可以做得比專業醫生更快，還可以減少人為操作的誤判率。
3. 輔助診療
AI+輔助診療，即是將人工智能技術用于輔助診療中，讓計算機學習醫療知識，模擬醫生的思維和診斷推理，給出可靠的診斷和治療方案。在診斷中，人工智能需要獲取患者的病癥信息，通過已學習的醫學知識推理判斷疾病原因與發展趨勢，形成治療方案。
作為醫療領域最重要、也最核心的場景之一，AI+輔助診療的潛在市場空間巨大。
4. 疾病風險預測
對于人工智能而言，好的算法能讓其具備強大的深度學習能力。通過合理算法處理大量復雜數據實現對有效信息的提取，人工智能不斷吸納能夠加以利用的信息數據，從而獲得精確判斷的能力。人工智能的深度學習屬性能夠幫助其面對特定領域的疾病風險進行精準預測，且其預測準確性超過人類。目前，AI在心臟病、精神疾病、傳染病甚至重癥病人并發癥的預測方面均已有相關應用落地。
5. 藥物挖掘
傳統的藥物研發過程漫長，研發周期長、費用高昂及成功率低是其過程中存在的三大痛點。AI與藥物挖掘的結合能夠極大提升研發效率并降低企業成本，也正是因此，諸多技術領先的初創企業開始瞄準該市場，并在抗腫瘤藥物、心血管藥物、常見傳染病藥物等方面取得新突破，并獲得眾多資本機構的青睞。
6. 健康管理
我國十三五之后提出“大健康”建設，把提高全民健康管理水平放在國家戰略高度。根據“規劃”，群眾健康將從醫療轉向預防為主，不斷提高民眾的自我健康管理意識。AI+健康管理能夠通過科學智能的數據分析定制特定健康管理計劃，讓健康管理更加精準、有效、便捷。
7. 醫院管理
進入大數據時代后，科學管理水平與信息化程度的關系日益密切。面對醫療領域龐大且復雜的海量信息，如何進行高效分析整理及挖掘并凸顯其價值，是醫院信息管理的重要方面。AI在醫院管理中的滲透增強了醫院信息整合能力，幫助醫院實現精細化管理。目前，人工智能系統在醫院管理方面已經有很多應用落地，例如醫務人員排班、患者床位分配等。
8. 輔助醫學研究平臺
臨床科研是循證醫學的需要，也是推動醫學科學進步的動力。目前，醫學科研越來越強調科研數據的真實性，但要想取得真實的臨床結果，就需要海量樣本病歷。AI輔助醫學研究平臺可以提供多對源數據強大的統計分析能力及可視化的科研統計服務工具，在保證數據多元性、重要性、時效性，對于數據分析采用一體化的管理模式，提高數據處理效率和準確性。
（本文轉自HC3i中國數字醫療網）
下一篇： 多云時代，數據存儲迎來新挑戰
