目前，人工智能技術日趨成熟，特別是深度學習和數據挖掘技術的發(fā)展，人工智能滲透到各行各業(yè)，其中醫(yī)療模式的創(chuàng)新給醫(yī)療相關產業(yè)帶來了新的變化。朝陽醫(yī)院原副院長認為，其不僅可以對傳統(tǒng)信息進行數據化，還可以有效發(fā)掘信息與疾病的潛在聯(lián)系，對疾病進行預測，做出更好的決策和治療。人工智能的醫(yī)療能力提高了醫(yī)療效率，降低了醫(yī)療費用。
目前，人工智能醫(yī)療領域的場景主要出現(xiàn)在虛擬輔助、醫(yī)學影像、輔助診療、疾病風險預測、藥物挖掘、健康管理、醫(yī)院管理、輔助醫(yī)學研究報告等模塊中。其中醫(yī)學影像和疾病風險管理是目前最熱門的兩個應用場景。
一、醫(yī)學影像應用場景
人工智能在圖像識別領域的迅速發(fā)展為醫(yī)學圖像診斷帶來了曙光。利用圖像識別技術和深度學習識別患者的視頻，有助于提高圖像醫(yī)生的診斷效率。目前，人工智能在醫(yī)學影像領域的應用主要有三類：爐灶篩選、目標區(qū)域草圖和影像三維重建，具體表現(xiàn)如下。
1.病灶篩查：x線、CT、MRI等醫(yī)學影像的病灶自動識別可以大幅提高影像醫(yī)生的診斷效率，同時幫助醫(yī)生發(fā)現(xiàn)肉眼難以發(fā)現(xiàn)和判斷的早期病灶。
2.靶區(qū)勾畫：腫瘤治療期間目標區(qū)素描及治療方案設計占醫(yī)生的很多時間和精力，每個腫瘤患者的CT圖像約為200 ~ 450張，素描時要標注每張照片的器官和腫瘤位置，現(xiàn)有方法需要醫(yī)生幾個小時，人工智能在制定放療方案時可以自動繪制數百張CT，然后由放射專家進行矯正
?3.影像三維重建：自動重建長期真實三維模型，讓醫(yī)生通過設備在虛擬空間全方位直接觀察患者真實人體結構的細節(jié)，通過實時器官和病變的立體分析準確測量結構的位置、體積等參數，使手術更快、更準確、更安全。
二、疾病風險預測應用方案
疾病風險預測是醫(yī)療圖像以外的人工智能在醫(yī)療場景的應用中最受歡迎的。通過基因測序和檢測，盡早預測疾病發(fā)生的危險。疾病風險預測的核心是基因組學的發(fā)展。朝陽醫(yī)院原副院長表示，基因測序的核心技術是人工智能技術的成熟，即通過人工智能自動分析個人基因序列信息，從而大大減少時間、節(jié)約成本，推進基因測序商業(yè)化進程。
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