AI新冠、AI、被改变的生活及医疗的春天( 二 )
这次疫情让各个国家的医疗体系翻了个底朝天 ， 新冠病毒的流行让医疗系统的脆弱暴露在阳光之下 。 响应不及时、信息流通受阻、医务人员不足、医疗资源分配不均等诸多问题在多数国家都存在 。 因此 ， 也让整个人类社会意识到医疗体系变革的紧迫性 ， 是时候重新思考医疗体系的升级了 ， 而人工智能技术在这次疫情中的积极表现 ， 让炒了这么多年的医疗AI概念走入大众视野 。
而且 ， 随着人口老龄化问题越来越突出 ， 老年人口对于医疗的需求也将呈增长态势 。 根据国家统计局的数据 ， 我国2019年65岁及以上老人已经突破1.7亿人 ， 占人口总数13% 。 这样的增长趋势对于医疗资源是一个现实而急迫的挑战 。
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将AI应用在医疗中虽不能完全解决医疗资源短缺的问题 ， 但是却可以借助AI快速发展的红利 ， 为医疗领域增添新的动力 ， 刺激医疗事业的发展 ， 拓宽医疗资源的使用范围 ， 使全球各地患者更平等地受益于科学进步 。 医疗健康领域也切实存在很多需求需要AI来帮助实现 ， 从防范疾病和减轻医护压力角度 ， 至少有以下几个方面需求：
（1）基于大数据的疾病或疫情预警；
（2）智能读片 ， 辅助医疗影像诊断输出 ， 可以缓解医院的阅片压力；
（3）智能诊疗系统 ， 辅助医生做好疾病初步筛查 ， 甚至辅助手术；
（4）智能医护辅助系统 ， 帮助护士做好入院评估以及护理监控等工作 。
从技术供给侧考虑 ， 人工智能技术正逐步走向成熟 ， 各种应用场景也日趋完善 ， 加上软硬件的持续迭代 ， 让AI技术的广泛落地近在眼前 。 而且 ， 国家对人工智能、大数据、5G等前沿技术的发展从政策上给予了足够的重视 ， 并加入国家“新基建”发展规划 ， 进一步提升其战略地位 。 医疗AI应用领域在这个浪潮之下 ， 正可以踏上快速发展的新车道 。
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三
医疗AI有哪些细分场景
医疗AI的应用范围比较广 ， 可以细分为多个应用场景 。
（1）AI疾病预测
主要基于大数据分析技术 ， 对搜索引擎数据、航空数据、交通信息等人类活动数据进行分析 ， 从中发现与传染病相关的蛛丝马迹 。 举个简单例子 ， 可以通过人们使用搜索引擎搜索疾病相关的某些词项来预测与此相关的传染病在某地区爆发的可能性 。 当然 ， 要想预测准确 ， 还需结合更多数据进行多维度更广泛的分析 ， 单个方面数据分析往往会高估预测结果 。
（2）AI医疗影像
这是AI助力医疗最热门也是最具有挑战的应用场景之一 。 将图像识别技术应用在医疗影像的识别中意义重大 ， 一方面医院每天需要应对海量的X光影像、CT影像处理需求 ， 需耗费大量人工长时间读片 ， 容易出现误诊、漏诊情况；另一方面是因为图像识别本身就是AI最热门最具魅力的一个技术方向 ， 并且图像识别已经在多个应用中大规模使用 ， 目前已广泛应用在移动支付和安全监控领域 ， 如果AI能在医疗影像中得到发挥 ， 那将大大减轻医务人员负担 。
美国IDx公司的IDx-DR就是这样一个AI系统 ， 它是用于视网膜病变检测 ， 不需要临床医生解读就能寻找特定病症的筛查设备 。 该设备的软件 ， 利用人工智能分析眼睛的图像 ， 判断是否有糖尿病视网膜病变的迹象 。
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IDx的检测系统不仅可以为缺少眼科专家的医院筛查糖尿病视网膜病变提供极大帮助 ， 还可以将医生从一系列的测试中解放出来 ， 而这些测试的结果大多是阴性的 ， 可以让医生有更多的时间来治疗那些真正患有疾病的人 。
（3）AI新药研发
由于新药研发过程极长 ， 成本极高 ， 而AI算法因为在数据挖掘方面以及计算能力方面具有天然优势 ， 可以用在药物、疾病、基因之间关联关系挖掘以及药物的分子结构预测等方面 ， 因此被寄予厚望 ， 近年来该AI新药研发领域的资金投入突飞猛进 。 下图展示了美国的AI新药研发风投资金近年来大幅增长的趋势 。 本文开头提到的BenevolentAI公司便是这一领域的佼佼者 。
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