目前人工智能在医疗健康领域的应用 还处于简单融合的初级阶段

继“互联网＋”之后，“AI＋”已经成为各行各业的共识和追逐的热点。AI＋医疗早已不是炒作，而是确实的存在。目前，人工智能赋能医疗领域的场景主要表现在：虚拟助理、医学影像、辅助诊疗、疾病风险预测、药物挖掘、健康管理、医院管理、辅助医学研究报告等模块。其中的医学影像和疾病风险管理是当前最热门的两大应用场景。

国内AI＋医疗的发展成果

在国内，但凡新兴的科技领域，都会有BAT角逐的身影，这似乎已经成为“常识”。

7月8日，腾讯旗下AI医学解决方案“腾讯觅影”发布结直肠肿瘤筛查AI系统，利用人工智能技术辅助临床医生实时发现结直肠息肉，并实现实时鉴别息肉性质。其实，这是“腾讯觅影”发布的第二个解决方案，2017年8月“腾讯觅影”发布了早期食管癌筛查AI系统。

“腾讯觅影” 结直肠肿瘤筛查AI系统，利用图像识别、深度学习等人工智能技术，与消化内镜结合，实现了辅助临床医生实时发现结直肠息肉，并实时鉴别息肉性质，以每秒分析10张影像的速度，为临床医生提供非腺瘤息肉、腺瘤息肉、腺癌等状态的实时提醒，辅助临床医生更准确、更高效地诊断结直肠肿瘤。

2017年云栖大会期间，阿里健康与浙江大学医学院附属第一医院、浙江大学医学院附属第二医院和上海交通大学医学院附属新华医院分别签约，在人工智能研究、人才培训、智慧医院三个方面推进智慧医疗落地。

目前，阿里健康已经在人工智能医疗领域进行了一系列尝试和探索。比如和医疗机构合作建立的科研数据平台和临床辅助决策系统；通过脱敏病例和数据生成“虚拟病人”，用浸润式的方式来做医生的培训系统；影像智能检测引擎，帮助医生提升效率；用区块链技术，帮助卫计局建立医联体，解决数据互联互通和安全存储安全传输的问题。

阿里健康在人工智能医疗领域探索的另一个方向是健康管理平台，靠天猫、淘宝等整个阿里系的海量用户基数，建立起用户互动平台，帮助用户更好地管理自己的身体状况。

百度在2016年10月份推出了百度医疗大脑，正式将人工智能技术应用到医疗健康行业，医疗健康是百度最看重的垂直领域。百度医疗大脑通过海量医疗数据、专业文献的采集与分析进行人工智能化的产品设计，模拟医生问诊流程，与用户多轮交流，依据用户的症状，提出可能出现问题，反复验证，给出最终建议。目前，百度医疗大脑有两款产品一个是针对患者自诊的平台，一个是为医生服务的、协助医生进行辅助诊疗的平台。

此外，作为在智能语音领域独树一帜的科大讯飞，在人工智能医疗方面的布局主要在三个方面：在智能语音在医疗领域的应用方面，讯飞目前开发了一系列完备的语音电子病历产品，并在多家医院应用。在影像辅助诊疗领域，讯飞目前在肺部CT、乳腺钼靶上都做出了实际应用的产品。还有其人工智能辅助诊疗中心接入了安徽全省40多家医院，能够实时反馈医生提交的影像诊断需求，在1秒内给出结果。在机器人导诊导医的应用方面，目前科大讯飞研究的“晓医”机器人已在全国50多家医院落地应用，提供导诊导医服务。

AI＋医疗，前路漫漫

就目前来看，人工智能在医疗健康领域的应用，还处于简单融合的初级阶段。要想全面落地，还有许多壁垒。比如，在医疗领域，“数据孤岛”一直存在。

将人工智能技术应用于医疗行业，数据处理是关键。在技术层面，目前人工智能技术的应用大多体现在对影像资料和数据的分析上。而人工智能如何通过与病人的直接接触和互动交流来实现精准诊断和治疗，依然是一道技术难题。同时，“人工智能＋医疗”的普及，还面临着行业标准的建立、监管体系的完备、社会观念的更新等一系列问题。

其次，尽管一直在探索，但目前并未形成较为成熟的人工智能医疗盈利模式。当前中国公立医院的特性是非营利性机构，企业和具有公益性质的非营利性机构合作如何获取利润？医疗是个信息极度不对称的领域，人工智能医疗方面盈利模式的核心在于解决不对称的两端的痛点，这是一个复杂的难题。同时民营医院多数自身经营不错，如何说服民营医院进行合作也是一个挑战。