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三层台阶、四个场景，从互联网视角看AI医疗主要体现和应用场景

2023-08-14 关键词： 医疗AI

AI医疗是以互联网为依托，通过基础设施的搭建及数据的收集，将人工智能技术及大数据服务应用于医疗行业中，提升医疗行业的诊断效率及服务质量，更好的解决医疗资源短缺、人口老龄化的问题。Al医疗主要体现有哪些方面？应用场景有哪些？今天我们一起来了解一下。

“三层台阶”展示AI医疗主要体现

1、基础层：通过软硬件的基础设施，收集用户、药物及病理数据，并使数据互通互联，为人工智能的应用提供支持与可能。

2、技术层：通过语音/语义识别、计算机视觉技术，对非结构化数据进行分析提炼。“学习”大量病理学数据文本，使其掌握问答、判断、预警、实施的能力。

3、应用层：是指人工智能与不同细分领域的结合，以解决医疗行业中的某种业务需求，如智能诊断、药物研发、智能健康管理、智能语音等医疗场景。

在四个AI医疗应用场景发挥最大作用

1、辅助诊疗：目前，AI正在迅速融入基层社区。“AI+辅助诊疗”，就是将人工智能技术用于辅助诊疗中，让计算机“学习”专家医生的医疗知识，模拟医生的思维和诊断推理。

通过已学习的医学知识推理判断疾病原因与发展趋势，形成治疗方案。辅助诊疗场景目前是医疗领域中最重要也是最核心的场景。

2、医学影像：医学影像在医疗AI领域技术成熟度最高，有望最先实现商业化。据动脉网蛋壳研究院发布“人工智能+医疗技术成熟度分布曲线”，“AI+医疗影像”在医疗领域成熟度最高，在曲线上处于过高期望的峰值位置。“AI+医学影像”是将人工智能技术具体应用在医学影像的诊断上，主要分为两部分：图像识别和深度学习。图像识别主要应用于人工智能的感知环节，其主要目的是将医学影像的数据进行分析，获取一些有意义的信息。深度学习主要应用于人工智能学习和分析环节，通过大量的影像数据和诊断数据，不断对神经元网络进行深度学习训练，促使其掌握“诊断”的能力。

3、药物研发、AI+药物研发也是人工智能在医学健康领域的主要模式。它是指将深度学习技术应用于药物临床前研究，达到快速、准确地挖掘和筛选合适的化合物或生物，缩短新药研发周期、降低新药研发成本、提高新药研发成功率的目的。通过计算机模拟，人工智能可以对药物活性、安全性和副作用进行预测。据称，人工智能在新药研发上的应用主要可以是两个阶段：一个是新药发现阶段，另一个是临床试验阶段，

4、健康管理、AI智能设备可通过个人健康档案数据分析建立个性化健康管理方案。同时通过了解用户饮食习惯、锻炼周期、睡眠习惯等个人生活习惯，经过数据处理，对用户整体状态给予评估，并建议个性化健康管理方案，辅助健康管理人员帮助用户规划日常健康安排，进行健康干预等。

本文总结了AI医疗主要体现的“三层台阶”和四个AI医疗主要应用场景，但其还有很多潜在的应用，能够发挥更大价值。在实际应用中，人们仍需充分考虑数据隐私保护、准确性和临床验证等方面的问题，并与医生和专业团队合作，以确保安全有效地应用AI技术。