基于人工智能的智慧医疗的主要有四个发展方向

　　1. 走向智慧医疗

　　医疗承载了保障人类社会行进发展的重任。自人类诞生于世，知识的总结、保存和传承是人类社会不断前进的车轮，

　　而这一切有赖于人类寿命的延续。社会中的年长者将积累的对外部世界的认识，灌输给下一代，并推动他们领会、升华和

　　再造知识，逐步形成了人类社会价值生产、传递和创新的进步机制。近几十年，信息化浪潮推动医疗领域经历了数字医疗、

　　互联网医疗两个阶段，目前正向智慧医疗阶段迈进。数字医疗是医院内部将依赖于纸、胶片等介质的业务和管理信息电子

　　化的过程 ；互联网医疗是医院通过把部分业务流程以互联网为媒质对外开放，形成医疗资源供给和病患需求的即时对接。

　　智慧医疗是以人工智能技术为工具，取代人工基因测序、诊断治疗、手术操作等的部分工作环节，提供基于大数据的

　　系统化精准精细医疗服务。人工智能（Artificial Intelligence）是一项为机器赋予人类行为能力、思考能力、情感能力的科学

　　技术，将人类从繁琐的脑力劳动中解放出来，代替人类挖掘发现自然智能，辅助人类开展经济社会各领域的研判与决策。

　　人工智能对医疗领域的影响是开创性的、变革性的、颠覆性的。智慧医疗利用人工智能技术将数字化人体和数字化医疗等

　　高度智慧化，部分代替了以往由人力完成的医疗工作，构建了从底层基因、中层病症数据，到上层诊断和手术的上下一体的，

　　人与机器互联、协作、共进的新医疗体系。

　　2. 基于人工智能的智慧医疗的主要有四个发展方向 ：

　　第一个发展方向是基因测序。通过搭建基因数据库、处理基因数据、可视化表达基因，基因测序可实现基因组与表型

　　组 / 疾病组有机关联。碳云智能公司发布了觅我平台，可以将人体各器官、生命体征和社会行为数据全局数字化，进而建

　　立起人体基因数据与身体运转数据的量化关联。金准基因公司打造了遗传病智能化解读系统—明鉴系统，首先提取和处理

　　DNA 数据，然后进行测序分析，最后根据数据分析的结果完成对疾病的关联分析。

　　第二个发展方向是辅助诊断。辅助诊断的底层核心是知识图谱，通过把病症描述置于知识图谱中，机器智能通过知识

　　关联的映射进行病情的推理和确诊。由于知识图谱构建的工程量和难度，辅助诊断现在发展较为缓慢。百度公司发布了其“百

　　度医疗大脑”产品，通过让机器学习海量医疗数据、专业文献、医学教材，模拟医生问诊流程，采集、汇总和整理病人症

　　状描述，与用户进行反复交流和多重验证，最终给出治疗建议。

　　第三个发展方向是医学影像。机器可根据病人拍摄的医学影像资料，对病人病情进行确认诊断。医学影像领域发展较早，

　　已涌现出以汇医慧影、医众影像、医渡云等为代表的影像云服务公司，同时还出现了 DeepCare、推想科技、图玛深维、雅

　　森科技等提供智能影像分析与诊断服务的公司。医学影像发展相对其它领域较为超前，但存在大批量数据标注困难和标注

　　质量控制的问题。DeepCare 公司专注于研发影像识别技术，通过对医疗影像进行检测、识别、筛查和分析，寻找新录入病

　　例与已确诊病症的匹配性，为医生诊疗提供辅助支持 ；雅森科技则利用数学模型和人工智能技术定量分析医疗影像，提高

　　了诊断的精确性。

　　第四个发展方向是药物研发。人工智能技术可以帮助医药企业更加快速准确地开展药物临床筛选和分析，加快了新药

　　研发迭代效率。Atomwise 公司依托智能分析技术，可以在分子结构数据库中评估出 820 万种候选化合物，减少了研发成本，

　　并缩短了研发周期。