AI（人工智能）+医疗，是人工智能技术对医疗相关领域应用场景的赋能现象，指通过基础设施的搭建及数据的收集，将人工智能技术及大数据服务应用于医疗行业中，提升医疗行业的诊断效率及服务质量，降低各种医疗保健复杂性和危险性、应对医疗健康服务需求增长。同时，随着医疗健康领域的发展，将产生更多的诊疗方案，进一步推进人工智能在各个医疗健康领域的应用。

随着人工智能领域，语音交互、计算机视觉和认知计算等技术的逐渐成熟，人工智能的应用场景越发丰富，人工智能技术也逐渐成为影响医疗行业发展，提升医疗服务水平的重要因素。其应用技术主要包括：语音录入病历、医疗影像辅助诊断、药物研发、医疗机器人、个人健康大数据的智能分析等。

以下是AI在医疗领域的五大应用：

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智能诊疗

什么是智能诊疗？就是将人工智能应用到医学诊疗中，让机器“学习”专家级医师的医疗经验和医学文献知识，模拟诊疗时的思维逻辑，并在实际应用时给出方案。现在，智能诊疗的概念进一步扩大，一些诊疗时的准备工作也可由机器承担，进一步减轻医生的压力。

智能诊疗贯穿医生面诊的前中后整个流程，目前主流的开发方向包括：语音病历、辅助决策、风险预警等领域。比如智能语音病历，就是通过语音识别技术，帮助医生快速录入病历，德信数据显示，中国50%以上的住院医生平均每天有4小时以上在写病历，而应用语音病历后，医生的主诉内容可以实时地转换成文字，效率大大提升。

再比如辅助治疗决策，辅助治疗决策是很多科技公司目前重点研究的方向，通过先进算法，以临床指南知识库为基础，结合医生经验，对海量真实的临床诊疗数据和离院随访数据进行训练，能够挖掘治疗方案和结局的关联，对比不同治疗方案的效果。从而协助医生为患者提供更精准优质的诊疗方案。

02

智慧病房

使用人工智能监测系统、跟踪式预测系统以及床旁交互系统辅助护理，目前这一应用在国内还比较少见。在临床治疗上，借助基因检测和人工智能等技术手段可以实现个性化治疗方案。有分析人士认为，现代医疗对患者身体各处的监控仍然处在“盲人摸象”阶段，而人工智能可以根据捕捉到的一些细微病症变化，分析其背后的多维信息、多类数据，完成对慢性疾病的诊断预警。

03

智能语音电子病历

机器可以自己完成学习状态，学习并到达业内的一流水平，可以超越大多数的专业人士，人工智能不像以前给人的古板印象那样，只能在简单重复的劳动中帮助人类，现在，在复杂的脑力劳动中，甚至一些深度领域内，人工智能机器也可以完成自我学习。

人工智能一键在改变我们的生活，合肥语音电子病历及应用平台项目完成试点，医生的看病方式得到了改变，人工智能病历可以自动生成电子病历，可以长期保存，解决了听不懂方言、病历丢失、字迹潦草、还可防病历造假等，提高了医生速率等问题，并且也提高了患者看病的满意度。

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医学影像智能识别

AI医学影像是指利用AI在感觉认知和深度学习的技术优势，将其应用在医学影像领域，实现机器对医学影像的分析判断，是协助医生完成诊断、治疗工作的一种辅助工具，帮助医生更快获取影像信息，进行定量分析，提升医生看图、读图的效率，协助发现隐藏病灶，从而达到提高诊断效率和准确率的目的。

人工智能在医学影像应用主要分为两部分：一是图像识别，应用于感知环节，其主要目的是将影像进行分析，获取一些有意义的信息；二是深度学习，应用于学习和分析环节，通过大量的影像数据和诊断数据，不断对神经元网络进行深度学习训练，促使其掌握诊断能力。

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医疗机器人

医疗机器人是一种智能型服务机器人，它具有广泛的感觉系统、智能和精密执行机构，从事医疗或辅助医疗工作。医疗机器人的目的并不是代替手术医生，而是作为一种辅助工具来拓展医生的手术能力、提高手术质量、减轻医生的工作强度。

医疗机器人具有较为广泛的概念，包括外科手术机器人、康复机器人、医疗服务机器人和微型检测与治疗机器人等。外科手术机器人根据手术类型不同可分为显微外科手术机器人、神经外科手术机器人、耳鼻喉外壳手术机器人、整形外科与骨科手术机器人等。

近年来，我国明确提出要发展“医用机器人等高性能诊疗设备”，医疗服务机器人呈现快速增长态势。数据显示，2020年我国医疗服务机器人市场规模达59.4亿元，预计2022年中国医疗机器人将进一步达到97.1亿元。

未来，凭借AI+医疗出色的算法和大数据分析，相关服务平台的各个服务端口的数据壁垒逐渐打通，实现在各个核心应用场景的完美落地，最终提升国内整体医疗水平。