近年來，智能醫療在國內外的發展熱度不斷提升。有人提出，“盡管安防和智能投顧最為火熱，但AI在醫療領域可能會率先落地。”一方面，圖像識別、深度學習、神經網絡等關鍵技術的突破帶來了人工智能技術新一輪的發展。大大推動了以數據密集、知識密集、腦力勞動密集為特征的醫療產業與人工智能的深度融合。另一方面，隨著社會進步和人們健康意識的覺醒，人口老齡化問題的不斷加劇，人們對于提升醫療技術、延長人類壽命、增強健康的需求也更加急迫。而實踐中卻存在著醫療資源分配不均，藥物研制周期長、費用高，以及醫務人員培養成本過高等問題。對于醫療進步的現實需求極大地刺激了以人工智能技術推動醫療產業變革升級浪潮的興起。

　　智能醫療的主要應用場景

　　“從全球創業公司實踐的情況來看，智能醫療的具體應用包括洞察與風險管理、醫學研究、醫學影像與診斷、生活方式管理與監督、精神健康、護理、急救室與醫院管理、藥物挖掘、虛擬助理、可穿戴設備以及其他。”總結來看，目前人工智能技術在醫療領域的應用主要集中于以下五個領域：

　　(一)醫療機器人

　　“機器人技術在醫療領域的應用并不少見，比如智能假肢、外骨骼和輔助設備等技術修復人類受損身體，醫療保健機器人輔助醫護人員的工作等。”目前實踐中的醫療機器人主要有兩種：

　　一是，能夠讀取人體神經信號的可穿戴型機器人，也成為“智能外骨骼”;

　　二是，能夠承擔手術或醫療保健功能的機器人，以IBM開發的達·芬奇手術系統為典型代表。

　　(二)智能藥物研發

　　智能藥物研發是指將人工智能中的深度學習技術應用于藥物研究，通過大數據分析等技術手段快速、準確地挖掘和篩選出合適的化合物或生物，達到縮短新藥研發周期、降低新藥研發成本、提高新藥研發成功率的目的。人工智能通過計算機模擬，可以對藥物活性、安全性和副作用進行預測。借助深度學習，人工智能已在心血管藥、抗腫瘤藥和常見傳染病治療藥等多領域取得了新突破。在抗擊埃博拉病毒中智能藥物研發也發揮了重要的作用。

　　(三)智能診療

　　智能診療就是將人工智能技術用于輔助診療中，讓計算機“學習”專家醫生的醫療知識，模擬醫生的思維和診斷推理，從而給出可靠診斷和治療方案。智能診療場景是人工智能在醫療領域最重要、也最核心的應用場景。

　　(四)智能影像識別

　　智能醫學影像是將人工智能技術應用在醫學影像的診斷上。人工智能在醫學影像應用主要分為兩部分：一是圖像識別，應用于感知環節，其主要目的是將影像進行分析，獲取一些有意義的信息;二是深度學習，應用于學習和分析環節，通過大量的影像數據和診斷數據，不斷對神經元網絡進行深度學習訓練，促使其掌握診斷能力。

　　(五)智能健康管理

　　智能健康管理是將人工智能技術應用到健康管理的具體場景中。目前主要集中在風險識別、虛擬護士、精神健康、在線問診、健康干預以及基于精準醫學的健康管理。

　　(1)風險識別：通過獲取信息并運用人工智能技術進行分析，識別疾病發生的風險及提供降低風險的措施。

　　(2)虛擬護士：收集病人的飲食習慣、鍛煉周期、服藥習慣等個人生活習慣信息，運用人工智能技術進行數據分析并評估病人整體狀態，協助規劃日常生活。

　　(3)精神健康：運用人工智能技術從語言、表情、聲音等數據進行情感識別。

　　(4)移動醫療：結合人工智能技術提供遠程醫療服務。

　　(5)健康干預：運用 AI 對用戶體征數據進行分析，定制健康管理計劃。

　　智能醫療產業應用典型案例

　　(一)醫療機器人

　　1、智能外骨骼

　　俄羅斯ExoAtlet公司生產了兩款“智能外骨骼”產品：ExoAtletⅠ和ExoAtlet Pro。前者適用于家庭，后者適用于醫院。ExoAtletⅠ適用于下半身癱瘓的患者，只要上肢功能基本完整，它能幫助患者完成基本的行走、爬樓梯及一些特殊的訓練動作。ExoAtlet Pro在ExoAtletⅠ的基礎上包括了更多功能，如測量脈搏、電刺激、設定既定的行走模式等。

　　日本厚生勞動省已經正式將“機器人服”和“醫療用混合型輔助肢”列為醫療器械在日本國內銷售，主要用于改善肌萎縮側索硬化癥、肌肉萎縮癥等疾病患者的步行機能。

　　2、手術機器人

　　世界上最有代表性的做手術的機器人就是達·芬奇手術系統。“達·芬奇手術系統分為兩部分：手術室的手術臺和醫生可以在遠程操控的終端。手術臺是一個有三個機械手臂的機器人，它負責對病人進行手術，每一個機械手臂的靈活性都遠遠超過人，而且帶有攝像機可以進入人體內的手術，因此不僅手術的創口非常小，而且能夠實施一些人類一生很難完成的手術。在控制終端上，計算機可以通過幾臺攝像機拍攝的二維圖像還原出人體內的高清晰度的三維圖像，以便監控整個手術過程。目前全世界共裝配了3000多臺達·芬奇機器人，完成了300萬例手術。”

　　(二)智能藥物研發

　　美國硅谷公司Atomwise通過IBM超級計算機，在分子結構數據庫中篩選治療方法，評估出 820萬種藥物研發的候選化合物。2015 年，Atomwise基于現有的候選藥物，應用人工智能算法，在不到一天時間內就成功地尋找出能控制埃博拉病毒的兩種候選藥物。

　　除挖掘化合物研制新藥外，美國Berg生物醫藥公司通過研究生物數據研發新型藥物。“Berg 通過其開發的 Interrogative Biology 人工智能平臺，研究人體健康組織，探究人體分子和細胞自身防御組織以及發病原理機制，利用人工智能和大數據來推算人體自身分子潛在的藥物化合物。這種利用人體自身的分子來醫治類似于糖尿病和癌癥等疑難雜癥，要比研究新藥的時間成本與資金少一半。”