目前人工智能技術(shù)發(fā)展日新月異，尤其是深度學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的成熟，讓人工智能滲透到各行各業(yè)，其中，醫(yī)療模式的創(chuàng)新，為醫(yī)療帶來了新的變化。醫(yī)療人工智能是人工智能諸多應(yīng)用場(chǎng)景中最重要一個(gè)，主要有八類應(yīng)用場(chǎng)景，主要表現(xiàn)在：虛擬助理、智能語音、疾病篩查、醫(yī)療大數(shù)據(jù)、生物技術(shù)、人工智能芯片、智能醫(yī)學(xué)影像以及醫(yī)療搜索等模塊。其中的醫(yī)療大數(shù)據(jù)和智能醫(yī)學(xué)影像是當(dāng)前最熱門的兩大應(yīng)用場(chǎng)景。
 

 

醫(yī)療大數(shù)據(jù)

 

        醫(yī)療大數(shù)據(jù)是因健康活動(dòng)而產(chǎn)生，與健康醫(yī)療相關(guān)，滿足大數(shù)據(jù)基本特征的數(shù)據(jù)集合，包括出生、免疫、體檢、門診、住院和其他活動(dòng)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，是國家重要的基礎(chǔ)性戰(zhàn)略資源，正快速發(fā)展為新一代信息技術(shù)和新型健康醫(yī)療服務(wù)業(yè)態(tài)。醫(yī)療大數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)量極大，數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)極快，數(shù)據(jù)種類極多，數(shù)據(jù)價(jià)值密度極低四個(gè)特征。

 

智能醫(yī)學(xué)影像

 

        智能醫(yī)學(xué)影像是目前醫(yī)療人工智能應(yīng)用最廣泛的領(lǐng)域，也是醫(yī)療數(shù)據(jù)的主要來源。現(xiàn)代醫(yī)學(xué)是建立在實(shí)驗(yàn)基礎(chǔ)上的循證醫(yī)學(xué)，醫(yī)生的診療結(jié)論必須建立在相應(yīng)的診斷數(shù)據(jù)上，影像是重要的診斷依據(jù)。而智能醫(yī)學(xué)影像是計(jì)算機(jī)在醫(yī)學(xué)影像的基礎(chǔ)上，通過深度學(xué)習(xí)，完成對(duì)影像的分類、目標(biāo)檢測(cè)、圖像分割和檢索工作，協(xié)助醫(yī)生完成診斷、治療。

 

        當(dāng)前，醫(yī)療人工智能作為國家重點(diǎn)關(guān)注的技術(shù)方向，行業(yè)發(fā)展藍(lán)圖正日益明晰。

 

        雖然人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用能產(chǎn)生巨大的潛在價(jià)值，但是在現(xiàn)實(shí)中讓人工智能達(dá)到預(yù)期效果仍要面臨一些問題：

 

數(shù)據(jù)標(biāo)注問題：人工智能數(shù)據(jù)處理中80% 的時(shí)間都是在做數(shù)據(jù)預(yù)處理工作，標(biāo)注的準(zhǔn)確性關(guān)乎結(jié)果的準(zhǔn)確性，近兩年之內(nèi)沒有什么好的辦法，還是要大量醫(yī)生去標(biāo)注。

算法方向選擇問題：目前人工智能尚處于弱人工智能階段，并不能進(jìn)行深入的溝通，因此選擇輔助分析算法的時(shí)候需要更客觀的方向。

數(shù)據(jù)監(jiān)管問題：醫(yī)療技術(shù)監(jiān)督管理是衛(wèi)生監(jiān)督體系的主要組成部門，是規(guī)范醫(yī)療服務(wù)市場(chǎng)秩序的重要手段和方式，而人工智能剛剛應(yīng)用到醫(yī)療領(lǐng)域，很多監(jiān)管政策還沒有制定，在接下來的發(fā)展過程中一定會(huì)遇到醫(yī)療監(jiān)管的問題。

市場(chǎng)培養(yǎng)：醫(yī)療被認(rèn)為是人工智能最早落地的領(lǐng)域，但是醫(yī)療的特殊性對(duì)產(chǎn)品的要求會(huì)更高，從認(rèn)識(shí)到被接受再到相應(yīng)支付體系的完善，都需要一個(gè)很長的過程。

政府監(jiān)管：目前醫(yī)療人工智能行業(yè)還處于跑馬圈地階段，雖然國家出臺(tái)了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，但是規(guī)劃中指出，到2025年，國家才會(huì)初步建立人工智能法律法規(guī)、倫理規(guī)范和政策體系，形成人工智能安全評(píng)估和管控能力。也就是說在這幾年內(nèi)，人工智能幾乎“無法可依”。