ai医学是什么意思(医学AI是什么)

AI和数字疗法有什么关系？

AI人工智能已经覆盖了我们生活的方方面面，作为计算机科学的一个重要分支，它是人类智慧的结晶，也在改变着我们的生活方式，提高生活质量。AI在不同领域的应用，也颠覆了各自所属行业的发展方式与前进逻辑。

而数字疗法的出现，则是AI在医疗健康领域创新应用的产物。据北京康健数字化健康管理研究院介绍，数字疗法作为一个全新概念的医疗方法和数字健康解决方案，等效于常规药品和治疗方法。数字疗法可以是基于计算的软件程序，也可以是人工智能(AI)驱动的机器学习算法。通过数字疗法，患者可以循证治疗和预防、管理身体、心理和疾病状况。

在AI人工智能技术与医学专业的共同支持作用下，数字疗法可以独立使用，也可以与药物、设备或其他疗法配合使用，患者可以少去乃至不去传统药房，减少了奔波辛苦。所以说，AI和医学是构成数字疗法的共同基础。

AI医疗技术有哪些重要应用？

医疗领域是人工智能一个重要的应用方向，与互联网不同，人工智能对医疗领域的改造是颠覆性的，过去五年是人工智能医疗发展的加速期，人工智能对于医疗健康领域中的应用已经非常广泛。人工智能在医疗方面的应用场景主要有哪些呢？

 1、智能药物研发

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、准确地挖掘和筛选出合适的化合物或生物，达到缩短新药研发周期、降低新药研发成本、提高新药研发成功率的目的。

新药研发是一个时间长、耗费大、风险大的漫长过程。塔夫茨大学药品研发研究中心通过既往获批的药物数据发现，研发一个新药至少需要10年、26亿美元的巨大投入。而人工智能技术在新药研发中可以发挥非常重要的作用。

2、智能诊疗

智能诊疗就是将人工智能应用到医学诊疗中，让机器“学习”专家级医师的医疗经验和医学文献知识，模拟诊疗时的思维逻辑，并在实际应用时给出方案。现在，智能诊疗的概念进一步扩大，一些诊疗时的准备工作也可由机器承担，进一步减轻医生的压力。

智能诊疗贯穿医生面诊的前中后整个流程，目前主流的开发方向包括：语音病历、辅助决策、风险预警等领域。比如智能语音病历，就是通过语音识别技术，帮助医生快速录入病历，德信数据显示，中国50%以上的住院医生平均每天有4小时以上在写病历，而应用语音病历后，医生的主诉内容可以实时地转换成文字，效率大大提升。

再比如辅助治疗决策，辅助治疗决策是很多科技公司目前重点研究的方向，通过先进算法，以临床指南知识库为基础，结合医生经验，对海量真实的临床诊疗数据和离院随访数据进行训练，能够挖掘治疗方案和结局的关联，对比不同治疗方案的效果。从而协助医生为患者提供更精准优质的诊疗方案。

 3、医学影像智能识别

AI医学影像是指利用AI在感觉认知和深度学习的技术优势，将其应用在医学影像领域，实现机器对医学影像的分析判断，是协助医生完成诊断、治疗工作的一种辅助工具，帮助医生更快获取影像信息，进行定量分析，提升医生看图、读图的效率，协助发现隐藏病灶，从而达到提高诊断效率和准确率的目的。

人工智能在医学影像应用主要分为两部分：一是图像识别，应用于感知环节，其主要目的是将影像进行分析，获取一些有意义的信息；二是深度学习，应用于学习和分析环节，通过大量的影像数据和诊断数据，不断对神经元网络进行深度学习训练，促使其掌握诊断能力。

 4、医疗机器人

医疗机器人是一种智能型服务机器人，它具有广泛的感觉系统、智能和精密执行机构，从事医疗或辅助医疗工作。医疗机器人的目的并不是代替手术医生，而是作为一种辅助工具来拓展医生的手术能力、提高手术质量、减轻医生的工作强度。

医疗机器人具有较为广泛的概念，包括外科手术机器人、康复机器人、医疗服务机器人和微型检测与治疗机器人等。外科手术机器人根据手术类型不同可分为显微外科手术机器人、神经外科手术机器人、耳鼻喉外壳手术机器人、整形外科与骨科手术机器人等。

 5、智能健康管理

根据人工智能而建造的智能设备可以监测到人们的一些基本身体特征，如饮食、身体健康指数、睡眠等，对身体素质进行评估，提供个性的健康管理方案，及时识别疾病发生的风险，提醒用户注意自己的身体健康安全。目前人工智能在健康管理方面的应用主要在风险识别、虚拟护士、精神健康、在线问诊、健康干预以及基于精准医学的健康管理。

健康管理行业因其预防、调养的基调和个体化管理的特性，正在成为预防医学的主流。“十四五”期间我国进入高质量发展的新阶段，我国健康管理也将进入一个新的发展阶段。面临机遇和挑战，健康管理服务将向着更加广泛、深入和个性化转变，利用AI技术对健康管理进行智能升级的智能健康管理是目前适合我国国情的一种健康管理方式。

人工智慧(AI)在医学影像的应用契机—AI为提升医师工作效能的重要伙伴

影像医学是大数据与人工智慧(Artificial Intelligence, AI)在医疗照护应用的重要领域，「AI 与医疗大数据」为北美放射学会(The Radiological Society of North America，简称RSNA，是世上最大、最具影响力的医学学会团体之一)2018年年会最重要的主轴，该年会有关 AI 与大数据应用在医疗影像的重要结论如下：

一、AI将赋予医师更大能力以提供更好的医疗照护，但并未能替代医师工作。

二、AI演算效能已被认可，但应用成功的关键在于与医院既有工作流程之整合。

三、大数据是支持AI技术发展的关键，但数据取得需耗费大量有形及无形成本，并需考量隐私保护，各界正亟思透过演算、感测等技术与途径加以克服。

医疗影像人工智慧之未来：全面影像照护

年会中勾勒未来25 年影像医学的发展愿景与应用情境 “全面影像照护(total imaging care)”(如图一所示意)，透过整合目前影像、早期影像、实验室检验、手术或检验结果、理学检查、病患基本资料、病患基因及风险因子等诊断数据的资料中心，医师可以收集与浏览整个以病患为中心的数据，并在影像处理与整合、待办工作优先顺位排程、自动化警示、自动产出影像检查报告等各式AI工具协助下，进行病患照顾决策。以工作顺位排程为例，AI以病患各式数据自动产生病患诊疗优先顺位建议，协助医师快速的决定工作顺位，可即时关怀病患，并与病患有效的进行沟通；在自动化警示功能方面，可提醒医师追踪检查工作；而透过AI分析自动产出影像报告内容，可以让医师更快速掌握患者的各项检查数据。

从以上的应用情境来看，医师最需要的并非最尖端且超越医师的AI技术，而是可以整合既有各式资料的介面，以及将AI工具导入医疗场域，以纾解目前医疗现场亟需人力的情形。

  全面影像照护之示意图 (资料来源：Vijay M. Rao 于 RSNA2018 开幕演说)

AI 定位于辅助医师，而非取代医师

AI在医疗影像应用目前主要在于协助医院与医师提供患者更好的医疗照护，而非替代医师，这是医师意见领袖与AI意见领袖的重要共识，值得我们省思AI与人类在医疗领域的定位与分工，进而研议AI医疗技术的开发策略与目标。或许将AI定位为诊断辅助或流程效能提升的重要工作伙伴较为适宜。由于人工智慧与机器学习已被放射医学领域的专家认可为影响放射医学未来 10 年重要的科技项目，未来这些AI技术如何与医院既有工作流程(work flow)整合，将是持续关注的重点。

“AI+医药”新业态供应现状如何？何为“计算医学”？

“AI+医药”新业态供应现状表现非常不错，计算医学其实就是依托于算力与算法优化医学结构的一门科学，这是能够直接提高医学领域发展的一个手段。

一、“AI+医药”新业态供应现状相当不错

人工智能与医药行业结合起来是许多人都未曾设想的一条道路，在人工智能没有那么发达的时候，我们总是将人工智能寄托在自动驾驶和某些新能源汽车科技领域。但是随着人工智能越来越智能，而且我们的算力市场也越来越完善，再加上国家也处在相应的政策促进算力市场的发展，目前人工智能与AI结合起来的新行业状态已经发展的相当不错，不少的公司不仅开始智能制造，同时也通过大数据实验来帮助提高医学实验。

二、计算医学：依托于算力以算法优化医学结构的一门科学

所谓的计算医学的概念是比较简单的，那就是依托于算力以算法优化医学结构的一门科学，我们不仅能用机器人来对相应的制造的良品率进行把控，同时也能够通过算法来算出相应的测试所需要的损耗。然而人工智能的背后又是依托于算力市场的，这也是目前国家在西部已经开发算力市场的原因，这是一个广袤的市场，同时也会促进很多行业发展。

三、目前这一方向不是玄学：是现实

很多人在看到人工智能与医学医药行业以后，大家都觉得这种结合是不可能的，同时也是一门玄学，但这就是现实。目前不管是医药测试还是临床试验，其实都是需要通过人工智能推算之后再进行，毕竟这样的结果不仅更加精准，而且耗材会更小，对于医学医药专业的促进会更深。很多行业目前已经发生了新的变化，这也是我们需要看到的现实。