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摘要：隨着渐趋成熟的AI（人工智能）技术向各行各业进行“AI+”式的转变，“AI+医疗”作为能够产生划时代变革，且直接关乎人类福祉的领域，自然而然成为许多巨头的关注点。虽然谈及当前“AI+医疗”的具体应用，主要集中在机器学习辅助诊疗及分析这类领域，但相比于受到技术和法律限制的无人驾驶汽车等人工智能产业，智能医疗显然更容易落地，也具备成为下一个“AI蓝海”的条件。
关键词：人工智能系统;智能医疗;应用研究
一、人工智能和医疗健康领域的关系
目前，人工智能已经广泛应用于医疗卫生领域。从应用场景来看，主要分为虚拟辅助、医学影像、药物挖掘、营养等四个方面。随着语音识别、图像识别等技术的逐步完善，基于这些基础技术的泛人工智能医疗产业也日趋成熟，推动了整个智能医疗产业链的快速发展和一大批专业企业的诞生。在人工智能出现之前，我们的许多医疗建筑过程都非常缓慢。我们一直在为医疗场景寻找合适的技术。人工智能的出现是关键的转折点。大量的医学知识需要人工智能的数字化和智能化。这是一个庞大的项目。
众所周知，医疗领域最突出的问题就是优质医疗资源的短缺，特别是当国家进入老龄化社会，对医生的需求日益增加。然而，医学人才的培养体系和培养速度却迟迟不能互相跟上。培养一个单一的医学生体系需要五年时间。这些因素导致了医疗资源失衡和就医难的问题。结果，人们开始把希望寄托在机器上。因为一旦机器能看医生，供应就会无限期地增加。因此，“人工智能+医学治疗”的结合出现了。
二、人工智能在医疗中应用的类型
（一）人工智能+医学影像
由于医生的个人习惯、学历、执业医院等因素，不同地区不同医院的影像诊断报告标准不同。智能图像识别是人工智能技术在医学图像诊断中的应用，它帮助医生定位疾病、分析病情、辅助诊断，具有较高的效率和准确性。
（二）人工智能+药物挖掘
智能药物研发是指将人工智能中的深度学习技术应用于药物研究，通过大数据分析等技术手段快速准确地挖掘和筛选合适的化合物或有机体，从而缩短新药研发周期，降低新药研发成本，提高新药研发成功率。目前，仿制药约占国内药品的95%，这主要是由于国内制药企业研发能力薄弱。人工智能在药物挖掘中的应用有望改变国内药物研发创新不足的格局。
（三）人工智能+个人健康管理
人工智能健康管理利用人体的日常物理数据，帮助个人实现准确有效的健康管理，从源头上减少疾病的诱因，从而减少家庭医疗费用。目前主要集中在风险识别、虚拟护士、心理健康、在线咨询、健康干预和基于精准医疗的健康管理等方面。
（四）人工智能+辅助诊断
智能诊疗就是利用人工智能技术辅助诊断和治疗，使计算机能够“学习”专家医生的医学知识，模拟医生的思维和诊断推理，给出可靠的诊断和治疗方案。提示医生进行临床医学治疗，为患者提供参考诊断和治疗方法，并回答问题。
（五）人工智能+机器人
机器人技术在医疗领域的应用并不鲜见，如智能人工肢体、外骨骼及辅助设备来修复受损的人体，医疗护理机器人来辅助医务人员等。。通过比人类更灵活的机器人将相机带入人体，并恢复高清3D图像。目前，全世界已经组装了3000多台达芬奇机器人，完成了300万次操作。
三、人工智能在医疗健康中的应用情况
（一）虚拟助理人工智能
在医疗领域，虚拟助手可以根据与用户的对话，通过疾病的描述，智能地判断疾病的起因。因此，虚拟助理主要分为两类，一类是包括Siri的通用虚拟助理，另一类是专注于医疗和健康的特殊虚拟助理。通用虚拟助理上市较早，具有较高的资金支持和较大的数据规模。然而，医疗虚拟助理具有很强的职业属性和很高的监管风险。这些是当前虚拟助理存在的问题。即便如此，虚拟助理的成本较低，这有助于控制成本。人类医生不可能穷尽所有疾病，而人工智能理论上可以，所以它可以成为人类医生的得力助手。未来，随着机器学习的快速发展和医学检测方法的智能化，许多人都充满了虚拟助手取代人类医生的希望。
（二）医学影像
医学影像与人工智能的结合是数字医学领域的一个新兴分支和行业热点。医学图像包含了如此之多的数据，以至于即使是有经验的医生有时似乎也不知所措。医学影像的解读需要较长的专业经验，而医生的培训周期相对较长。人工智能在图像检测效率和准确率上可以比专业医生更快，并且可以减少人为操作的误判率。近年来，在“深度学习”的帮助下，图像识别技术的性能得到了快速提高。在人工智能辅助诊断的过程中，人工智能也将通过自身深入学习，在病案数据库中寻找病例作为判断的依据。
（三）药物挖掘
智能决策支持系统在教育教学领域的有效应用，就是将人工智能与决策支持系统相结合，充分利用专家系统，从而保证决策支持系统能够发挥更有效的作用，充分应用于人类知识。例如，决策问题的描述性知识、决策过程中的过程知识等。用逻辑推理解决复杂的决策问题实际。智能决策支持系统的组成主要包括数据库、模型库、方法库、人机界面、智能组件等。目前，在教育教学领域，智能决策支持系统已经成为主流发展方向，在网络教育领域具有极其深远的发展潜力和巨大的应用前景。
（四）智能仿真教学系统
首先，在筛选新药时，有几种安全的替代药物可供选择。当许多甚至上千个化合物对某一疾病表现出一定疗效时，可以利用人工智能搜索算法为新药选择最佳候选药物，但其安全性难以判断。其次，人工智能还可以用于对尚未达到动物和人类试验阶段的新药进行安全性测试。人工智能可以筛选和搜索现有药物的副作用，选择副作用概率最小、对实际副作用危害最小的药物进行动物和人类实验，节省了时间和成本。
结束语：
当然，事物的新演化往往伴随着怀疑和挑战，人工智能也不例外。例如，数据是智能医疗的基础，但医疗卫生数据的标准化、统一化和智能化有待提高。比如，AI全面应用后，如何满足伦理和情感等方面的需求。，是人工智能未来需要解决的问题。然而，不可否认的是，人工智能技术在未来将逐渐取代部分医疗行业的工作，大大提高医疗诊断和治疗手段。
参考文献
[1]佚名. 人工智能在医疗健康领域都做了什么？[J]. 智慧健康， 2015， 1（001）：57-59.
[2]赵飞， 兰蓝， 曹战强，等. 我国人工智能在健康医疗领域应用发展现状研究[J]. 中国卫生信息管理杂志， 2018， 015（003）：344-349.
关键词：人工智能系统;智能医疗;应用研究
一、人工智能和医疗健康领域的关系
目前，人工智能已经广泛应用于医疗卫生领域。从应用场景来看，主要分为虚拟辅助、医学影像、药物挖掘、营养等四个方面。随着语音识别、图像识别等技术的逐步完善，基于这些基础技术的泛人工智能医疗产业也日趋成熟，推动了整个智能医疗产业链的快速发展和一大批专业企业的诞生。在人工智能出现之前，我们的许多医疗建筑过程都非常缓慢。我们一直在为医疗场景寻找合适的技术。人工智能的出现是关键的转折点。大量的医学知识需要人工智能的数字化和智能化。这是一个庞大的项目。
众所周知，医疗领域最突出的问题就是优质医疗资源的短缺，特别是当国家进入老龄化社会，对医生的需求日益增加。然而，医学人才的培养体系和培养速度却迟迟不能互相跟上。培养一个单一的医学生体系需要五年时间。这些因素导致了医疗资源失衡和就医难的问题。结果，人们开始把希望寄托在机器上。因为一旦机器能看医生，供应就会无限期地增加。因此，“人工智能+医学治疗”的结合出现了。
二、人工智能在医疗中应用的类型
（一）人工智能+医学影像
由于医生的个人习惯、学历、执业医院等因素，不同地区不同医院的影像诊断报告标准不同。智能图像识别是人工智能技术在医学图像诊断中的应用，它帮助医生定位疾病、分析病情、辅助诊断，具有较高的效率和准确性。
（二）人工智能+药物挖掘
智能药物研发是指将人工智能中的深度学习技术应用于药物研究，通过大数据分析等技术手段快速准确地挖掘和筛选合适的化合物或有机体，从而缩短新药研发周期，降低新药研发成本，提高新药研发成功率。目前，仿制药约占国内药品的95%，这主要是由于国内制药企业研发能力薄弱。人工智能在药物挖掘中的应用有望改变国内药物研发创新不足的格局。
（三）人工智能+个人健康管理
人工智能健康管理利用人体的日常物理数据，帮助个人实现准确有效的健康管理，从源头上减少疾病的诱因，从而减少家庭医疗费用。目前主要集中在风险识别、虚拟护士、心理健康、在线咨询、健康干预和基于精准医疗的健康管理等方面。
（四）人工智能+辅助诊断
智能诊疗就是利用人工智能技术辅助诊断和治疗，使计算机能够“学习”专家医生的医学知识，模拟医生的思维和诊断推理，给出可靠的诊断和治疗方案。提示医生进行临床医学治疗，为患者提供参考诊断和治疗方法，并回答问题。
（五）人工智能+机器人
机器人技术在医疗领域的应用并不鲜见，如智能人工肢体、外骨骼及辅助设备来修复受损的人体，医疗护理机器人来辅助医务人员等。。通过比人类更灵活的机器人将相机带入人体，并恢复高清3D图像。目前，全世界已经组装了3000多台达芬奇机器人，完成了300万次操作。
三、人工智能在医疗健康中的应用情况
（一）虚拟助理人工智能
在医疗领域，虚拟助手可以根据与用户的对话，通过疾病的描述，智能地判断疾病的起因。因此，虚拟助理主要分为两类，一类是包括Siri的通用虚拟助理，另一类是专注于医疗和健康的特殊虚拟助理。通用虚拟助理上市较早，具有较高的资金支持和较大的数据规模。然而，医疗虚拟助理具有很强的职业属性和很高的监管风险。这些是当前虚拟助理存在的问题。即便如此，虚拟助理的成本较低，这有助于控制成本。人类医生不可能穷尽所有疾病，而人工智能理论上可以，所以它可以成为人类医生的得力助手。未来，随着机器学习的快速发展和医学检测方法的智能化，许多人都充满了虚拟助手取代人类医生的希望。
（二）医学影像
医学影像与人工智能的结合是数字医学领域的一个新兴分支和行业热点。医学图像包含了如此之多的数据，以至于即使是有经验的医生有时似乎也不知所措。医学影像的解读需要较长的专业经验，而医生的培训周期相对较长。人工智能在图像检测效率和准确率上可以比专业医生更快，并且可以减少人为操作的误判率。近年来，在“深度学习”的帮助下，图像识别技术的性能得到了快速提高。在人工智能辅助诊断的过程中，人工智能也将通过自身深入学习，在病案数据库中寻找病例作为判断的依据。
（三）药物挖掘
智能决策支持系统在教育教学领域的有效应用，就是将人工智能与决策支持系统相结合，充分利用专家系统，从而保证决策支持系统能够发挥更有效的作用，充分应用于人类知识。例如，决策问题的描述性知识、决策过程中的过程知识等。用逻辑推理解决复杂的决策问题实际。智能决策支持系统的组成主要包括数据库、模型库、方法库、人机界面、智能组件等。目前，在教育教学领域，智能决策支持系统已经成为主流发展方向，在网络教育领域具有极其深远的发展潜力和巨大的应用前景。
（四）智能仿真教学系统
首先，在筛选新药时，有几种安全的替代药物可供选择。当许多甚至上千个化合物对某一疾病表现出一定疗效时，可以利用人工智能搜索算法为新药选择最佳候选药物，但其安全性难以判断。其次，人工智能还可以用于对尚未达到动物和人类试验阶段的新药进行安全性测试。人工智能可以筛选和搜索现有药物的副作用，选择副作用概率最小、对实际副作用危害最小的药物进行动物和人类实验，节省了时间和成本。
结束语：
当然，事物的新演化往往伴随着怀疑和挑战，人工智能也不例外。例如，数据是智能医疗的基础，但医疗卫生数据的标准化、统一化和智能化有待提高。比如，AI全面应用后，如何满足伦理和情感等方面的需求。，是人工智能未来需要解决的问题。然而，不可否认的是，人工智能技术在未来将逐渐取代部分医疗行业的工作，大大提高医疗诊断和治疗手段。
参考文献
[1]佚名. 人工智能在医疗健康领域都做了什么？[J]. 智慧健康， 2015， 1（001）：57-59.
[2]赵飞， 兰蓝， 曹战强，等. 我国人工智能在健康医疗领域应用发展现状研究[J]. 中国卫生信息管理杂志， 2018， 015（003）：344-349.