人工智能在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用越來越廣泛。在人工智能醫(yī)療中，通過人工智能輔助診斷，醫(yī)生可以根據(jù)自己的經(jīng)驗(yàn)對(duì)醫(yī)學(xué)問題有更清晰的判斷和理解，也可以在更少的情況下發(fā)現(xiàn)潛在的疾病風(fēng)險(xiǎn)，這有利于提高醫(yī)療質(zhì)量，節(jié)省醫(yī)療開支，保障健康。人工智能可以可提升醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量，降低醫(yī)療成本。通過人工智能技術(shù)與醫(yī)療專家進(jìn)行有效溝通，實(shí)現(xiàn)醫(yī)療保健服務(wù)流程的優(yōu)化，提升診療質(zhì)量，降低運(yùn)營(yíng)成本。
人工智能在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用主要分成三大塊。
第一、數(shù)據(jù)的處理，通過圖像識(shí)別、語音識(shí)別、自然語言處理等技術(shù)實(shí)現(xiàn)醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和計(jì)算。
第二、臨床預(yù)測(cè)。在國(guó)內(nèi)還沒有一個(gè)醫(yī)療數(shù)據(jù)庫(kù)以醫(yī)療機(jī)構(gòu)為唯一對(duì)象，人工智能可以利用數(shù)據(jù)庫(kù)來進(jìn)行預(yù)測(cè)，這樣可以幫助醫(yī)生判斷病人的健康狀況，從而提高醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量。在診療過程，人工智能可以將病歷數(shù)據(jù)整合成一個(gè)可以查看的圖形，通過圖形識(shí)別技術(shù)來完成診斷，并且提供相應(yīng)的報(bào)告，最后再將診斷結(jié)果反饋給醫(yī)生，醫(yī)生就可以根據(jù)數(shù)據(jù)進(jìn)行診斷及處理
第三、疾病的診斷，比如腫瘤。一般的醫(yī)生是沒有辦法把這種病診斷出來，但是有了人工智能的幫助之后，我們可以把這類病的臨床癥狀用影像的一些方法進(jìn)行診斷，這樣就可以提前發(fā)現(xiàn)疾病的一些癥狀，這樣就能提前進(jìn)行治療了。
從數(shù)據(jù)的采集和分析上來看，人工智能對(duì)醫(yī)學(xué)行業(yè)是有非常大的影響的?，F(xiàn)在人們對(duì)于醫(yī)療器械的檢測(cè)手段在不斷地進(jìn)步，不同的器械會(huì)有不同的檢測(cè)手段，這個(gè)手段也不是一成不變的，而是根據(jù)它不同的功能進(jìn)行不同的檢測(cè)。比如一些醫(yī)療器械的檢測(cè)。這在過去是不容易達(dá)到的，所以現(xiàn)在就可以使用人工智能，使得醫(yī)學(xué)的數(shù)據(jù)能夠得到更好的保存和分析，這對(duì)于醫(yī)學(xué)行業(yè)來說是非常有好處的。
目前，國(guó)內(nèi)已有的醫(yī)學(xué)影像設(shè)備有超過10億件，但是在應(yīng)用上，國(guó)內(nèi)的醫(yī)療數(shù)據(jù)存儲(chǔ)仍然十分不足?，F(xiàn)在很多醫(yī)療設(shè)備，包括傳統(tǒng)的設(shè)備，可以通過網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)獲取大量的影像。但是這些傳統(tǒng)設(shè)備，存儲(chǔ)有一定的限制和技術(shù)問題。醫(yī)療設(shè)備的應(yīng)用，現(xiàn)在還沒有真正地走進(jìn)醫(yī)院的手術(shù)室，也沒有真正地走進(jìn)大量的臨床應(yīng)用。但是人工智能可以走進(jìn)臨床的環(huán)節(jié)，比如醫(yī)生，可以在手術(shù)室的大屏幕上可以看到患者的手的運(yùn)動(dòng)，醫(yī)生可以了解患者的心率和呼吸的情況，可以得到很多的影像資料，這些影像有可能被應(yīng)用到醫(yī)療的診斷上。
但人工智能最終會(huì)走向醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用同時(shí)也面臨著三大挑戰(zhàn)。
首先，醫(yī)療數(shù)據(jù)的分析、處理能力不足。這是目前醫(yī)療領(lǐng)域共性的問題。醫(yī)療數(shù)據(jù)是醫(yī)療行為的最重要的數(shù)據(jù)，但在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用非常受限。隨著人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)的成熟，醫(yī)療數(shù)據(jù)的分析、處理能力有望達(dá)到一個(gè)更高的水平，這對(duì)醫(yī)療行業(yè)而言都是利好的消息，但醫(yī)療數(shù)據(jù)處理速度、準(zhǔn)確度、安全性的問題也將成為醫(yī)療領(lǐng)域不小的一個(gè)挑戰(zhàn)。
其次，人工智能醫(yī)療數(shù)據(jù)的可獲得性問題。目前醫(yī)療行業(yè)的數(shù)據(jù)庫(kù)主要是針對(duì)臨床專業(yè)醫(yī)師，而人類醫(yī)師數(shù)據(jù)卻非常稀缺，而且人類醫(yī)師的數(shù)據(jù)獲得困難，對(duì)于人工智能醫(yī)療應(yīng)用的可獲得性也有很大的制約。
第三，人工智能醫(yī)療系統(tǒng)的應(yīng)用成本問題。隨著醫(yī)療技術(shù)的發(fā)展，傳統(tǒng)的醫(yī)療系統(tǒng)在應(yīng)用人工智能系統(tǒng)進(jìn)行醫(yī)療行為的時(shí)有可能存在誤診，醫(yī)療行業(yè)的數(shù)據(jù)獲得成本和可獲得性也是人工智能醫(yī)療應(yīng)用的一個(gè)方面。
隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，人工智能將在醫(yī)療行業(yè)得到更多的應(yīng)用場(chǎng)景，我們也將更好地享受到醫(yī)療服務(wù)。
