五大應用場景案例分析：人工智能在醫療產業最先落地？

　　(三)智能診療

　　國外最早將人工智能應用于醫療診斷的是MYCIN專家系統。我國研制基于人工智能的專家系統始于上世紀70年代末，但是發展很快。早期的有北京中醫學院研制成‘關幼波肝炎醫療專家系統’，它是模擬著名老中醫關幼波大夫對肝病診治的程序。上世紀80年代初，福建中醫學院與福建計算機中心研制的林如高骨傷計算機診療系統。其他如廈門大學、重慶大學、河南醫科大學、長春大學等高等院校和其他研究機構開發了基于人工智能的醫學計算機專家系統，并成功應用于臨床。

　　在智能診療的應用中，IBM Watson是目前最成熟的案例。IBM Watson 可以在17秒內閱讀3469本醫學專著、248000 篇論文、69種治療方案、61540次試驗數據、106000份臨床報告。2012年Watson 通過了美國職業醫師資格考試，并部署在美國多家醫院提供輔助診療的服務。目前Watson 提供診治服務的病種包括乳腺癌、肺癌、結腸癌、前列腺癌、膀胱癌、卵巢癌、子宮癌等多種癌癥。Watson實質是融合了自然語言處理、認知技術、自動推理、機器學習、信息檢索等技術，并給予假設認知和大規模的證據搜集、分析、評價的人工智能系統。

　　(四)智能影像識別

　　貝斯以色列女執事醫學中心(BIDMC)與哈佛醫學院合作研發的人工智能系統，對乳腺癌病理圖片中癌細胞的識別準確率能達到 92%。

　　美國企業 Enlitic將深度學習運用到了癌癥等惡性腫瘤的檢測中，該公司開發的系統的癌癥檢出率超越了4位頂級的放射科醫生，診斷出了人類醫生無法診斷出的 7%的癌癥。

　　(五)智能健康管理

　　1、風險識別

　　風險預測分析公司Lumiata，通過其核心產品——風險矩陣(Risk Matrix)，在獲取大量的健康計劃成員或患者電子病歷和病理生理學等數據的基礎上，為用戶繪制患病風險隨時間變化的軌跡。利用Medical Graph圖譜分析對病人做出迅速、有針對性的診斷，從而對病人分診時間縮短 30%-40%。

　　2、虛擬護士

　　Next IT開發的一款APP慢性病患者虛擬助理(Alme Health Coach)，“Alme Health Coach 是專為特定疾病、藥物和治療設計配置。它可以與用戶的鬧鐘同步，來觸發例如‘睡得怎么樣’的問題，還可以提示用戶按時服藥。這種思路是收集醫生可用的可行動化數據，來更好的與病人對接。”該款APP主要服務于患有慢性疾病的病人，其基于可穿戴設備、智能手機、電子病歷等多渠道數據的整合，綜合評估病人的病情，提供個性化健康管理方案。

　　美國國立衛生研究院(NIH)投資了一款名為AiCure的App。這款App通過將手機攝像頭和人工智能相結合，自動監控病人服藥情況。

　　3、精神健康

　　2011年，美國Ginger.IO公司開發了一個分析平臺，通過挖掘用戶智能手機數據來發現用戶精神健康的微弱波動，推測用戶生活習慣是否發生了變化，根據用戶習慣來主動對用戶提問。當情況變化時，會推送報告給身邊的親友甚至醫生。

　　Affectiva 公司開發的情緒識別技術，通過網絡攝像頭來捕捉記錄人們的表情，并能分析判斷出人的情緒是喜悅，厭惡還是困惑等。

　　4、移動醫療

　　Babylon開發的在線就診系統，能夠基于用戶既往病史與用戶和在線人工智能系統對話時所列舉的癥狀，給出初步診斷結果和具體應對措施。

　　AiCure 是一家提醒用戶按時用藥的智能健康服務公司，“其利用移動技術和面部識別技術來判斷患者是否按時服藥，再通過APP來獲取患者數據，用自動算法來識別藥物和藥物攝取。”

　　5、健康干預

　　Welltok 通過旗下的 Café Well Health 健康優化平臺，運用人工智能技術分析來源于可穿戴設備的 Map My Fitness 和Fit Bit等合作方的用戶體征數據，提供個性化的生活習慣干預和預防性健康管理計劃。

　　國內智能醫療

　　根據方正證券發布的互聯網醫療深度報告，“中國互聯網醫療發展經歷了三個階段：信息服務階段，實現人和信息的連接;咨詢服務階段，實現人和醫生連接;診療服務階段，實現人和醫療機構的連接?！痹趯嶋H的產業發展中，中國智能醫療仍處于起步階段，但賴于資本的追捧，多家智能醫療創業公司已順利獲得融資。在未來的發展中，國內公司應當加強數據庫、算法、通用技術等基礎層面的研發與投資力度，在牢固基礎的同時進一步拓展智能醫療的應用領域。