人工智能如何改变医疗未来？

新冠肺炎疫情深刻改变着世界医疗健康行业，而人工智能和医疗行业的融合则为医疗技术的创新和进步提供新的动力。

在全国各地AI+医疗行业政策的大力扶持下，AI+医疗相关市场也迎来了一波爆发增长期。

根据艾瑞咨询的数据显示：从2020年到2022年，包含CDSS、AI+辅助检查以及智慧病案等在内的核心医疗软件服务市场规模，其整体的CAGR（复合年均增长率）将达到51.9%；并预计将在2022年超过70亿美元的总值。

有人将人工智能在医疗上的运用，比作是医生的另一个大脑，而且是对数据的储存处理传输能力更强的大脑。

有了它，就能为群众提供更加智慧的服务，也能提升医生的工作效率，有助于缓解当前优质医疗资源紧缺的问题。

AI+医疗四大核心应用场景

在全球联合抗击疫情的大背景下，人工智能与医疗产业也进行了快速的融合，AI+医疗产品开始延伸到更多不同的医疗服务应用场景当中，并不断的发展落地。

目前相对成熟的应用场景主要有：AI+医疗影像、AI+辅助诊断、AI+新药研发、以及AI+健康管理等等。

医疗影像，简单来说就是对患者的影像资料进行定性和定量分析，它通常是临床医生需要参考的一项重要的诊断依据。

医疗行业是一个存在大量数据、目前又特别依靠医生对病人的各种化验、影像等数据和信息的个人经验处理与判断。

人工智能特别适合快速高效处理海量数据，尤其能够分析出人无法察觉的数据差异，而这点差异可能就决定了对疾病的判断；其次通过机器学习，人工智能可将专家经验转换为算法模型，使得专家经验实现低成本复制。

辅助诊断，顾名思义是对医生的临床诊断和治疗决策进行辅助支持。得益于人类早期临床诊疗知识库的积累，在融合了人工智能后使得医生的诊疗水平大幅度提升，不仅提高了疾病的早期发现率，还降低了临床上的漏诊和误诊率；目前主要延伸出的应用场景有导诊机器人、电子病历和虚拟助理等。

新药研发，主要是指一款药物从发现，到临床前和临床研究阶段中，再到被批准上市的全过程。人工智能可以凭借着出色的算法优势对药物候选化合物进行虚拟筛选，从而逐步减少新药的开发成本；另外，因其同样也具备语言处理和图像识别等深度学习能力，还可以通过大数据不断优化分析药物与疾病之间的潜在关联。

健康管理，这个概念最早诞生在美国，始于医疗保险机构通过对某些潜在高危疾病的客户开展系统的健康管理，达到控制或延缓疾病发生与发展等目的，进而降低机构本身的出险概率并减少相应的赔付支出；目前其主要应用场景集中在风险识别、虚拟护士、移动医疗、穿戴设备等等。

AI+医疗本质上可以创造出新的医疗资源供给市场，帮助我国解决医疗资源供给不足这个痛点。凭借其出色的算法和大数据分析，不断渗透到相关服务平台的数据资源层和技术应用层。

同时，打通各个服务端口的数据壁垒，降低整体医疗成本，并实现在医学影像、辅助诊疗、健康管理、新药研发、疾病预测、虚拟助理、流程管理、研究平台等核心应用场景的完美落地，最终提升国内整体医疗水平。