五大应用场景案例分析：人工智能在医疗产业最先落地？

　　(三)智能诊疗

　　国外最早将人工智能应用于医疗诊断的是MYCIN专家系统。我国研制基于人工智能的专家系统始于上世纪70年代末，但是发展很快。早期的有北京中医学院研制成‘关幼波肝炎医疗专家系统’，它是模拟著名老中医关幼波大夫对肝病诊治的程序。上世纪80年代初，福建中医学院与福建计算机中心研制的林如高骨伤计算机诊疗系统。其他如厦门大学、重庆大学、河南医科大学、长春大学等高等院校和其他研究机构开发了基于人工智能的医学计算机专家系统，并成功应用于临床。

　　在智能诊疗的应用中，IBM Watson是目前最成熟的案例。IBM Watson 可以在17秒内阅读3469本医学专著、248000 篇论文、69种治疗方案、61540次试验数据、106000份临床报告。2012年Watson 通过了美国职业医师资格考试，并部署在美国多家医院提供辅助诊疗的服务。目前Watson 提供诊治服务的病种包括乳腺癌、肺癌、结肠癌、前列腺癌、膀胱癌、卵巢癌、子宫癌等多种癌症。Watson实质是融合了自然语言处理、认知技术、自动推理、机器学习、信息检索等技术，并给予假设认知和大规模的证据搜集、分析、评价的人工智能系统。

　　(四)智能影像识别

　　贝斯以色列女执事医学中心(BIDMC)与哈佛医学院合作研发的人工智能系统，对乳腺癌病理图片中癌细胞的识别准确率能达到 92%。

　　美国企业 Enlitic将深度学习运用到了癌症等恶性肿瘤的检测中，该公司开发的系统的癌症检出率超越了4位顶级的放射科医生，诊断出了人类医生无法诊断出的 7%的癌症。

　　(五)智能健康管理

　　1、风险识别

　　风险预测分析公司Lumiata，通过其核心产品——风险矩阵(Risk Matrix)，在获取大量的健康计划成员或患者电子病历和病理生理学等数据的基础上，为用户绘制患病风险随时间变化的轨迹。利用Medical Graph图谱分析对病人做出迅速、有针对性的诊断，从而对病人分诊时间缩短 30%-40%。

　　2、虚拟护士

　　Next IT开发的一款APP慢性病患者虚拟助理(Alme Health Coach)，“Alme Health Coach 是专为特定疾病、药物和治疗设计配置。它可以与用户的闹钟同步，来触发例如‘睡得怎么样’的问题，还可以提示用户按时服药。这种思路是收集医生可用的可行动化数据，来更好的与病人对接。”该款APP主要服务于患有慢性疾病的病人，其基于可穿戴设备、智能手机、电子病历等多渠道数据的整合，综合评估病人的病情，提供个性化健康管理方案。

　　美国国立卫生研究院(NIH)投资了一款名为AiCure的App。这款App通过将手机摄像头和人工智能相结合，自动监控病人服药情况。

　　3、精神健康

　　2011年，美国Ginger.IO公司开发了一个分析平台，通过挖掘用户智能手机数据来发现用户精神健康的微弱波动，推测用户生活习惯是否发生了变化，根据用户习惯来主动对用户提问。当情况变化时，会推送报告给身边的亲友甚至医生。

　　Affectiva 公司开发的情绪识别技术，通过网络摄像头来捕捉记录人们的表情，并能分析判断出人的情绪是喜悦，厌恶还是困惑等。

　　4、移动医疗

　　Babylon开发的在线就诊系统，能够基于用户既往病史与用户和在线人工智能系统对话时所列举的症状，给出初步诊断结果和具体应对措施。

　　AiCure 是一家提醒用户按时用药的智能健康服务公司，“其利用移动技术和面部识别技术来判断患者是否按时服药，再通过APP来获取患者数据，用自动算法来识别药物和药物摄取。”

　　5、健康干预

　　Welltok 通过旗下的 Café Well Health 健康优化平台，运用人工智能技术分析来源于可穿戴设备的 Map My Fitness 和Fit Bit等合作方的用户体征数据，提供个性化的生活习惯干预和预防性健康管理计划。

　　国内智能医疗

　　根据方正证券发布的互联网医疗深度报告，“中国互联网医疗发展经历了三个阶段：信息服务阶段，实现人和信息的连接;咨询服务阶段，实现人和医生连接;诊疗服务阶段，实现人和医疗机构的连接。”在实际的产业发展中，中国智能医疗仍处于起步阶段，但赖于资本的追捧，多家智能医疗创业公司已顺利获得融资。在未来的发展中，国内公司应当加强数据库、算法、通用技术等基础层面的研发与投资力度，在牢固基础的同时进一步拓展智能医疗的应用领域。