人工智能在医疗领域的应用怎么样

1.人工智能+医学影像

人工智能在医学影像领域目前的应用方向主要有三类，即疾病筛查、病灶勾画、脏器三维成像，涉及脑、眼睛、乳腺、食管、肺、心脏等多个人体部位。结合目前循环系统疾病的特点，预防意义重于治疗，人工智能心血管影像能够有效提高循环系统疾病早筛及预防情况。

2.人工智能+医院管理

因为医疗事务繁重、临床管理和医院管理的难度大、对新技术接受度高等因素，医院在完成第一阶段的人工智能体系建设后，尤其是针对大型三级医院，应当大力发展人工智能医院管理。人工智能在医院管理应用上主要有两个方向，分别是优化医疗资源配置和弥补医院管理漏洞。

3.人工智能+疾病诊断和预测

现代医学是从人们的各种生化、影像的检查结果中，去诊断是否患病。但如果要实现疾病的未来发展预测，往往力不从心。人工智能能够参与疾病的筛查和预测，需要从行为、影像、生化等检查结果中进行判断。

4.人工智能+医学研究

人工智能的切入主要是利用机器学习和自然语言处理技术自动抓取病历中的临床变量，融汇多源异构的医疗数据，结构化病历、文献，最后生成标准化的数据库。在具体的人工智能+医学研究的相关落地产品线中，报告认为应重点点关注医疗翻译与医疗知识图谱领域。

人工智能AI在数字医疗健康领域中，已经应用于哪三方面的领域

人工智能AI+数字医疗健康的主要应用领域包括不止三个方面：临床决策支持、患者监控和指导、辅助手术、患者护理的自动化设备以及医疗保健系统的管理等。例如，利用影像分析来预测疾病、为临床医生提供治疗规划的全流程智能辅助等。

“人工智能+医疗保健”一直被视为极具发展潜力的新兴领域。未来几年，基于人工智能的应用程序有望改善数百万人的健康状况和生活质量，并改进医务工作者和患者之间的交流方式。很多AI+医疗的公司都把之前的名称由智慧医疗改成了智慧健康，就是因为这一趋势的到来。AI与医疗的结合目前包括但不限于以下五个方面：

临床环境：AI助手帮助自动化问诊流程；医疗分析：管理临床记录和患者数据、自动图像解译；医疗机器人：人机工程学+智能自动化；数字医疗：利用生物识别技术，提供个性化建议；老年护理：多项创新技术为居家生活提供便利。

机器人手术在哪些医疗领域发展的比较好

自动阅片写报告，AI辅助诊断让医生患者都受益

阅片是影像科医生的一项常规工作内容，需要非常专业的知识，但同时也是一项机械、繁琐的工作。医生需要对影像资料进行分析对比，然后书写诊断意见或进一步检查的建议，重复的工作无形中占用了大量的时间，降低了医疗效率。医生疲惫不堪，病人也因为排长队而叫苦不迭。

面对这种情况，计算机和医学领域的研究人员都在考虑：如果能够让“全能”的人工智能帮助医生阅片，自动诊断写报告，岂不是能节省大量的时间，让医生和病人都受益？

目前已经出现了不少AI自动诊断的成果，不仅能做出准确的判断，还比人类更快：“啄医生”——便捷高效的阅片机器人：

啄医生”——由四万余块260核芯片组成的“超级计算机”，将超算技术与人工智能结合，学习了10万多套肺片，在短时间内，迅速达到了有15年临床经验的影像科医生的阅片水平。

阅片机器人

图片来源：央视《机智过人》——2017-12-22

CheXNeXt——基于神经网络的X光诊断算法：

去年年底，吴恩达的斯坦福团队发布了一个基于深度神经网络CheXNeXt的X光诊断算法，该算法可以自动诊断14种疾病。在其中10种疾病的诊断上，AI的表现与放射科医生旗鼓相当，还有一种疾病的诊断效果甚至超过了人类。并且，这个AI诊断算法的诊断速度是人类的160倍！

算法用胸片生成热图，颜色越暖的部分，对疾病诊断越有价值

图片来源：CheXNeXt：Deeplearningforchestradiographdiagnosis

吴恩达团队还针对这个算法开发了一个名为XRay4All的手机应用，只要给胸片拍个照，AI就能够自动诊断。

动图来源：量子位

VISPI——生成阅片报告的自动医学图像解释系统：

计算机辅助医学图像视觉感知和解释（computeraidedmedicalimagevisualperceptionandinterpretation）这项研究一直在进行中。但是，由于缺少经过注释的图像报告样本和能够充分提取并利用局部特征的生成模型，尤其是缺少能够提取相关联的语义特征的生成模型，之前尝试过的种种方法得到的效果总是不尽如人意。

不过，在经过不断地创新和实验后，最近一个叫做VISPI的自动医学图像解释系统，首次尝试了利用疾病定位来生成X射线图像报告，在疾病分类、定位和报告生成方面都取得了不错的效果：

VISPI生成的报告草稿：有稳定的轻度心脏肥大，无明显的肺血管充血。主动脉弯曲稳定，无急性肺实变，无大量积液及气胸。

VISPI首先预测并将疾病定位为语义特征，然后生成报告。下图是VISPI的工作流程：

VISPI首先通过对胸部疾病进行分类和定位来注释X光图像（a），然后生成相应的语句，构建整个报告（b）。其中，c显示了用于生成报告的AttentiveLSTM的结构（AttentiveLSTM基于编码器-解码器结构）。

具体步骤如下：

VISPI的分类模块以一个121层的密集卷积神经网络（DenseNet）为基础，将最后的全连接层替换为一个维度为M的新层（M指疾病的数量）。应用Grad-Gams（Gradient-weightedClassActivationMapping，梯度加权类激活映射）对疾病进行热图定位。如果在X光片中未发现活动性胸廓疾病，则根据绿色虚线框中所示的原始X光片，由AttentiveLSTM直接生成报告。否则（如红色虚线框所示），裁剪出一个带有局部疾病的子图像，生成异常描述，而原始的X光片则用来生成报告中的正常描述。

分别用一个正常的胸片和一个出现“心脏肥大（Cardiomegaly）”症状的胸片来测试一下VISPI系统的表现：

上图展示了两个胸片的诊断报告。第一行显示了一张正常的胸片，第二张是一个“心脏肥大”的病例（第二行胸片热图红色边界框中的区域）。

针对每张胸片，分别提供一份医生书写的报告和一份VISPI系统自动生成的报告。

正常病例：

医生书写的报告内容：theheartsizeandcardiomediastinalsilhouettearewithinnormallimits.pulmonaryvasculatureappearsnormal.Thereisnofocalairspaceconsolidation.nopleuraleffusionorpneumothorax.（心脏大小和心脏纵向轮廓在正常范围内。肺血管系统正常。没有局灶性气囊巩固。没有胸腔积液或气胸。）VISPI自动生成的报告草稿：thecardiomediastinalsilhouetteandpulmonaryvasculaturearewithinnormallimitsinsize.thelungsareclearoffocalairspacediseasepneumothoraxofpleuraleffusion.therearenoacutebonyfindings.noacutecardiopulmonaryfindings.（心脏纵隔轮廓和肺血管系统的大小在正常范围内。肺部没有局灶性空气病胸腔积液气胸。没有急性骨性表现。没有急性心肺表现。）

“心脏肥大”病例：

医生书写的报告内容：mildcardiomegaly.mildunfoldingofthethoracticaorta.nofocalairspaceopacity.nopleuraleffusionorpneumothorax.visualizedosseousstructuresareunremarkableinappearance.otherwisenoacutecardiopulmonaryabormalities.（轻度心脏扩大。胸主动脉轻度张开，无局灶性气隙混浊，无胸腔积液或气胸，可见骨结构外观无明显改变，无急性心肺衰竭。）VISPI自动生成的报告草稿：mildcardiomegaly.thereisnofocalconsolidation.nopleuraleffusionorpneumothorax.thereisnofocalairspaceconsolidation.nopleuraleffusionorpneumothorax.degenerativechangesofthethoracicspine.noacutecardiopulmonaryabnormality.（轻度心脏肿大，无局灶性实变，无胸腔积液、气胸，无局灶性气隙实变，无胸腔积液、气胸，胸椎退行性改变，无急性心肺异常。）

对比医生书写的诊断报告和VISPI自动生成的报告，可以看出，VISPI医疗解释系统能够准确地诊断胸部疾病，并生成语义准确，结构良好的诊断报告。

AI在医疗诊断领域出色的表现吸引了越来越多的目光，武汉同济医院在2016年就上线试用了AI-DR辅助诊断技术。短短5个多月，使用AI-DR技术共诊断X线片8093张。在测试实际病人X线片的过程中，AI-DR于160例病例中发现了两例医生诊断中遗漏的病灶。

人工智能对大数据出色的学习能力，让它可以获得比人类更丰富的经验。更重要的是，机器不会遗忘，也不会疲劳。在目前医疗资源紧缺的情况下，AI将能够把医生从专业但重复的繁重工作中解脱出来，更专注地攻克医疗难题；患者也将能获得更及时的讯息。AI辅助诊断的未来非常值得期待！

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人工智能AI如何影响医学领域，行业将走向怎样的未来

目前来看，在医学领域，AI已经帮助医生在做一些辅助性的工作了。

比如在疾病诊断方面，2017年，阿里推出了“ET医疗大脑”，在某些疾病诊断方面，比医生准确率还高。例如在超声甲状腺结节诊断上，阿里AI学习了2万张甲状腺片源。通常情况下，人类准确判断率是60-70%，但有了人工智能的帮助，准确率已经提升到85%

同时阿里也在和浙江建德市第一人民医院合作推出了AI病历师，病历是医务人员对患者疾病发生、发展、转轨，进行检查、诊断、治疗等医疗活动过程的记录。病历上的每个信息，都可能对病人的住院费用结算，司法与伤残鉴定，疾病预防等产生重要影响。此前，手写病历因其难以辨认的字迹，经常被患者誉为“天书”。

阿里落地的AI病历师质检在医生书写病历的同时，实时提醒其不合规内容，从源头杜绝非规范病历的产生。该系统还能自动识别医生的诊断是否符合医疗规范，给诊疗上一道AI保险。

目前该AI病历质检系统已经涵盖了入院记录、病程记录、医患谈话记录、手术记录、医嘱单在内的8大医疗文书类型，整体质检点超过180个。

在提高患者的就诊体验上，AI也有一些新的进展，Facebook的人工智能（AI）实验室正与纽约大学医学院合作，尝试将核磁共振成像（MRI）的检查速度提高10倍，假如成功的话，未来放射科医生将在几分钟内就可以完成检测。

未来随着医疗AI能力的不断进化，AI将能够帮助医生做更多的事，使医生能够把精力集中在更重要的事情上。

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