伴隨著醫學科學技術的發展，CT、MRI等醫學影像檢查的重要性日益突出。在診斷治療期間，超過75%的病人需要放射科醫師的幫助。但是影像專業人才的培養速度遠遠跟不上需求的增長速度，放射科醫師面臨巨大的缺口。接下來小編就給大家介紹一下人工智能對智慧醫療的好處，一起來看看吧。

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人工智能對智慧醫療的好處

人工智能在醫學上的應用。

在醫學上主要產生如下表所示的兩大類，四種類型的數據。除了大數據的5V特性——數據容量大，數據結構多樣，增長速度快，數據價值巨大，以及真實性之外，這些數據還具有以下特點。

隱私權：醫療數據主要來源于復雜的“人”，必然涉及個人隱私信息。不合法地使用隱私信息會帶來安全和機密問題，例如近年來頻繁的婦產信息泄露事件以及人口健康數據泄露事件。

殘缺：醫療數據的收集和處理過程常常是斷斷續續的，已有的數據收集常常是為了治療病人，而處理過程可能是面向多種應用，例如研究某種疾病的一般規律等。所收集的數據不能覆蓋應用所需數據的頻繁發生。此外，數據的不一致、表達的不確定性和模糊性使醫療數據無法支持所有的應用。

重復：在醫療過程中，多次出現相同的數據的現象是常見的，例如，同一疾病的患者的癥狀，檢查和檢驗結果，治療過程，可能是完全一致的，或者一個人可能會多次進行相同的檢查。另外，在醫學數據中，不相關的，甚至相互矛盾的情況很常見。

長線：醫療大數據覆蓋了人的整個生命周期，具有很強的時效性。病史資料成為醫生診斷和治療病人的重要依據之一。根據醫療界的規定，門急診數據至少需要保留15年，住院數據需要保留30年，影像數據需要保留30年。

倫理學：醫療服務于“人”，遵循倫理學準則是數據收集與利用的底線。人工智能技術在醫療過程中的應用主要有智能診療、醫療機器人、健康管理等方面。

智慧醫療的主要任務是利用患者院內資料(尤其是住院資料)進行智能化診斷。目前研究較多的是基于醫學圖形與圖像分析的輔助診斷與基于電子病案分析的智能化診療。

在此基礎上，基于電子病案分析的智能診斷包括藥物使用預測、住院死亡風險預測、意外再住院風險預測、住院時間預測和出院疾病診斷預測等。實踐證明，這類問題可以轉化為分類、聚類或回歸問題來處理。常規方法有決策樹、隨機森林、支持向量機、聚類和邏輯回歸等。近幾年來，隨著深度學習的發展，大多數的診斷和治療工作都被深度學習框架所統一。根據文獻(Esteva,etal.,2019)所述，上表所列的各種數據可以在下圖所示的框架下統一使用。

深度學習框架圖，用于多模式醫學數據。

其中，卷積神經網絡、循環神經網絡和經典算法如強化學習等，在診斷和治療中得到了廣泛的應用。此外，醫學領域知識圖譜在智能治療過程中一直占有重要地位，也是目前人們普遍認可的方法。

一般來說，醫療機器人屬于醫療設備，與聊天機器人等純軟件機器人不一樣。醫學機器人的智能性表現為能夠根據實際醫療需求單獨制定操作計劃，生成操作程序并執行。按照國際機器人聯合會(IFR)的分類系統，醫療機器人可分為手術機器人、康復機器人、輔助機器人和服務機器人4個類別。高效、微創、精確、穩定是醫療機器人的優點，也是其優點。

醫療機器人系統中，以手術機器人為代表的智能手術平臺廣泛應用于泌尿外科、腎移植、輸尿管成形、婦產科、子宮切除、輸卵管結扎等多個科室，以膽囊切除術在醫療機器人系統中所占比例最大。

復健機器人是指通過替代或幫助人體的某些功能，在復健醫療過程中起一定作用的機器人，主要有復健機械手、醫院機器人系統、智能輪椅、假肢和復健治療機器人等。每種類型的康復機器人都有一個比較成熟的產品上市。

輔助性機器人是指能夠被感知，并通過處理感知信息，向用戶反饋操作情況的醫療機器人，主要用來滿足行動不便或老年人群的醫療需求。
服務型機器人是指能幫助醫護人員分擔諸如醫用運輸機器人、殺菌機器人等重擔、繁瑣的運輸和基本工作的機器人。

衛生管理是對個人或人群的衛生風險因素進行綜合管理的過程，其目的是調動個人和集體的積極性，使有限的資源得到有效利用，以達到最佳的衛生效果。

20世紀50年代末，健康管理的概念首先在美國被提出，其核心內容是醫療保險機構通過系統地對其醫療保險客戶(包括病人或患病的風險人群)進行健康管理，有效地控制疾病的發生和發展，顯著降低出險概率和實際醫療費用，從而減少醫療保險賠償損失。

運用人工智能技術來提高健康管理的質量和效果，一直是智慧醫療研究的熱點。智慧衛生主要包括健康風險因素監測、分析、評價和干預的綜合管理過程。衛生管理涉及的范圍很廣，這里就不展開了。

在人工智能時代，醫學研究正在由實驗驅動向數據驅動轉變。

在人工智能時代，傳統的研究方法是數據驅動的研究方法。

藥品研發通常可分為三個階段：臨床前研究，臨床試驗，上市后跟蹤。
在臨床前研究中，首先根據化學或生物學的藥物設計經驗理論，通過偶然的發現或在已有臨床經驗的啟發下，為新的藥物實體建立研究靶點和來源方案；然后，合成化合物并進行藥理學、藥動學、毒理學和處方研究。

這些藥物的安全性、有效性和劑量主要通過人體臨床試驗來驗證。

藥物上市后跟蹤主要是通過IV期臨床研究了解藥物的作用機制和作用范圍，發現可能的藥效，補充新的劑量規格，以及發掘上市后的藥物副作用(AdverseDrugReaction,ADR)。

根據有關數據統計，藥物研發的臨床前研究成功率低于0.1%，進入臨床研究的藥物，大約只有10%能進入市場。因而藥物研發周期長，成本高，成功率低。伴隨著藥品大數據的發展，為了提高藥品研發的效率，人工智能技術逐漸進入了每個階段。例如，在臨床前研究階段，利用文本分析技術挖掘醫學文獻中可能的藥物靶點，利用機器學習算法分析藥物分子結構，篩選出化合物；在臨床試驗階段，利用電子病歷分析技術自動建立病人隊列；在上市后，利用電子病歷分析和多媒體數據分析等技術來發現藥物的副作用。

除藥物研發外，人工智能技術還可用于臨床療效對比分析，疾病因素研究等。

伴隨著物聯網、云計算、大數據、人工智能等技術的蓬勃發展，智慧醫療正面臨前所未有的發展機遇。我們相信，在不遠的將來，智慧醫療將深刻改變醫療過程和效率，人工智能將推動醫療領域朝著智能化、日常化、人性化方向發展。

對于醫者來說，由于獲得更方便的信息、更容易與衛生保健人員和醫療服務機構聯系，自主參與醫療過程的意愿和需求將會越來越強烈，圍繞個人健康管理的技術和應用系統將成為現有醫療系統的自然延伸。通過對院外行為的管理，個人健康管理系統將極大地提高患者的安全和順從性，提高慢性疾病的治療和管理效果。

對于醫生來說，一方面，通過智能輔助決策系統，可以快速定位多方面的醫療決策知識，做出更合理的診斷和治療決策，降低診斷和治療風險，一些煩瑣重復的簡單操作將逐漸被機器所取代；另一方面，數據驅動的醫學研究將逐漸成為醫學研究的主流，加速醫學研究進程。

對于醫療機構來說，利用物聯網、云計算、大數據、人工智能等相關技術，對醫療過程中的各個環節進行升級、改造，甚至流程再造，是長期需要重點關注的方向，也是“智慧醫療”的核心內容，如輔助診斷式分級診療、多科室遠程會診、多醫院遠程會診等。

在公共衛生方面，以“報”為主的防治方式將逐漸轉變為以“報”為主的主動預防方式。通過對數據的分析和挖掘，將數據的來源從單一的院落數據擴展到包括社會網絡數據、消費數據等多種數據。群眾醫療教育也將逐步規范化、個性化。

雖然智慧醫療有著廣闊的應用前景，但我們也應清醒地認識到，目前和今后可能面臨的挑戰，主要表現在以下幾個方面。

(1)數據是智慧醫療發展的基礎，現有醫療數據的連通性仍然是一個大問題，而且數據質量參差不齊，這嚴重妨礙了人工智能技術在醫療領域的應用。

(2)醫療領域對精確度的要求很高，目前人工智能技術只在某些特定領域和業務上取得了較好的成果(如基于醫學圖像處理的肺結節識別和皮膚癌診斷等)，但仍然局限于感知智能。認知智能仍然沒有突破，需要復雜推理。

(3)醫療領域數據的多樣性、復雜性和特殊性，對相關技術，尤其是人工智能技術提出了更高的要求。發展智能醫療首先要依靠人工智能技術自身的不斷發展。

（4）智慧醫療是醫學發展的一個新階段，必然會產生大量的新模式，伴隨而來的是社會、倫理和法律挑戰。怎樣使用數據？科技在醫療過程中如何起作用？都需要在不斷的摸索過程中，建立起自己的規范、合理、有序的法規和標準。

   構建完善的人才培養體系也是智慧醫療長期穩定發展的前提。簡言之，智慧醫療是信息技術應用于醫療領域的結晶，是人類長期追求的目標，短期內不會徹底改變傳統的醫療模式，更不會完全取代醫生。負責任的觀點是：積極采用新技術，盡可能發揮現有信息技術的作用，提高醫療各環節的效率和質量，逐步實現醫療服務的升級和改造。以上就是小編為大家介紹的人工智能對智慧醫療的好處，希望對您有幫助。