智能医疗将成为行业应用“新常态”

智能医疗将成为行业应用“新常态”hp伪深沉的萨拉查 智能医疗不是简单的技术进步，而是全面的以技术推动医疗健康产业的变革。这种变化主要体现在医疗模式的变化(从以疾病为中心到以患者为中心)、信息化结构的变化(从临床信息化到区域信

hp伪深沉的萨拉查

近日有关于hp伪深沉的萨拉查的话题受到了许多网友们的关注，大多数网友都想要知道hp伪深沉的萨拉查问题的具体情况，那么关于hp伪深沉的萨拉查的相关信息，小编也是在网上收集并整理的一些相关的信息，接下来就由小编来给大家分享下小编所收集到的与hp伪深沉的萨拉查问题相关的信息吧。

点击（前往）进行了解>>

以上就是关于hp伪深沉的萨拉查这个话题的相关信息了，希望小编分享给大家的这些新闻大家能够感兴趣哦。

智能医疗不是简单的技术进步，而是全面的以技术推动医疗健康产业的变革。这种变化主要体现在医疗模式的变化(从以疾病为中心到以患者为中心)、信息化结构的变化(从临床信息化到区域信息化)、医疗管理的变化(从一般管理到个性化管理)以及预防和治疗观念的变化(从关注疾病治疗到关注疾病预防)。

新型冠状病毒肺炎疫情(以下简称“新冠肺炎疫情”)之下，大多数行业都受到不同程度的影响，而医疗健康行业却引起全社会关注，让大众体验到其方便性。例如：采用基于“互联网+”的远程医疗、在线问诊;采用大数据的健康码;基于人工智能的医学影像智能读片、辅助诊断等应用。“科技抗疫”大有可为，这也成为人工智能落地行业应用的典范。未来，以人工智能、大数据为代表的高新科技赋能医疗健康行业，将成为“新常态” “新基建”。

智能医疗的发展驱动力

● 医疗资源供需不平衡

医疗资源供需不平衡既是国内医疗行业面临的突出问题，也是智能医疗发展的主要驱动力。从需求层面来讲，人口老龄化加速、慢性疾病种类增多、居民健康意识提高等增加大量医疗需求。从供给层面来讲，优质医生和医疗资源不足、资源分配不均，难以与快速增长的医疗需求匹配。

医疗需求快速增长。国家统计局统计数据显示，截至2019年12月底，60岁及以上人口为25 388万人，占总人口的18.1%。慢性疾病患病率随之不断上升。预计到2026年，我国糖尿病和高血压发病率将增加至14%和28%，这将给医疗系统带来更大的压力，产生长期的药物治疗和疾病管理成本。

医疗供给端资源不足、分布不均。现今医疗系统存在两个主要问题。一是医疗与公共卫生资源不足，医疗专业人才短缺。华夏幸福产业研究院数据显示，2018年中国每千人拥有的执业医师人数只有2位，重症加强护理病房(ICU)床位占总床位数的比例仅有5%左右，而发达国家有15%。我国人均医疗支出为4 236.98元，医疗费用支出占GDP的比例仅为6.46%。二是医疗资源分布不平衡。国家卫生健康委员会统计(如表1所示)，2019年1—11月，全国医院接待就诊总人数为34亿人次，其中三级医院接待17.6亿人次，占总人数一半以上。

图片均来源：张江科技评论 孔祥勇

●人工智能为医疗行业赋能

弗罗斯特-沙利文咨询公司研究指出，人工智能可将医疗效果提高30%～40%，减少多达50%的医疗成本，主要通过强大的计算能力、成熟的算法和海量的大数据，使人工智能加速应用在医疗行业。

疫情期间，人工智能、大数据等信息技术在实际应用场景中大量试水，加快人工智能技术验证进程。智能影像识别将病灶识别速度降至2～3秒，提高了医生诊疗效率。智能化人体体温测量系统分担了防疫工作压力。多人检测、无接触、多目标体温测量，异常体温筛查大幅提高了检疫工作的效率和准确性。智能语音对话机器人帮助防疫人员在线完成疫情通报、疫情调查、健康回访等多场景任务，降低了防疫人员劳动强度和感染风险。人工智能助力药物研发、疫苗研发、病毒基因测序，可将原来60分钟的新型冠状病毒基因分析时间缩短一半。

●政策引导智能医疗产业释放红利

2015—2020年，近20项人工智能相关政策在我国陆续颁布，在技术创新、人才培养、产品落地、行业融合、标准监管等方面发挥了指导性作用。2017年国务院印发《新一代人工智能发展规划》，2018年教育部印发《高等学校人工智能创新行动计划》《关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》，2020年在中共中央政治局常委会上提出加大公共卫生服务、5G网络、数据中心等“新基建”进度。

“新基建”的基础投入将加快现有医疗系统的信息化、智能化升级，医疗数据交互进程进一步加快，智能医疗将迎来发展高潮。

智能医疗将成为医疗服务模式“新常态”

使用人工智能、大数据、5G技术可构建覆盖诊前、诊中、诊后的线上线下一体化医疗服务模式。人工智能结合医疗健康服务可提高服务质量，改善患者体验，节省医疗保健成本，加强医院的运营和管理。

● 诊前

在诊前环节，人工智能主要应用在预防、筛查和分诊工作中。首先通过终端、可穿戴设备采集数据，然后使用人工智能技术对健康数据进行分析、疾病预警，帮助用户自我评估健康状况。人工智能疾病筛查主要包括医学影像筛查、基因筛查。人工智能虚拟助手采用智能机器人、人脸识别、语音识别、场景识别等技术，结合自然语言处理和知识图谱等认知层能力，可以根据患者的情况和诊疗需求进行分析，大幅提高预问诊、分导诊以及诊疗引导的效率。

● 诊中

在诊中环节，人工智能技术主要应用在临床诊断、语音电子病历、智慧病房以及临床治疗等四个方面。在临床诊断中，使用人工智能辅助诊断模拟医生的看病思维和诊断疾病过程，快速读取医学图像并进行智能诊断，帮助制订可靠的诊疗计划，辅助医生快速准确地确定病灶位置、确诊疾病。语音电子病历结合大数据和区块链等技术，通过互联互通，共享相关医疗机构的数据，实现上下级医院、医院与社区、疾控中心之间的高效协作。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。在临床治疗上，借助基因检测和人工智能等技术手段实现个性化治疗方案。

人工智能可以快速分析大量数据，挖掘并更新突变位点和疾病的潜在联系，强化人们对基因的解读能力，提供更快捷、更精确的疾病预测和分析结果，实现患病风险预测、辅助诊断、靶向治疗方案制定、诊后复发预测等功能。

●诊后

在患者诊后管理中，人工智能主要应用于康复护理和智能随访。康复护理机器人可帮助需要康复护理和行动不便的人群。智能随访系统是医院随访工作简便化的重要辅助工具。一方面，通过持续的追踪随访、监测和效能评定推算疾病复发和再患病风险，扩大医疗服务范围，有效缓解线下医院门诊的压力，使医疗资源得到最充分的利用;另一方面，通过多种智能化功能帮助患者实现自我康复与健康管理，有助于增强用户体验和提高患者就医满意度，提升医院的服务效率和质量。

智能医疗主要应用场景

人工智能与医疗健康领域的融合不断加深，智能医疗将成为医疗服务模式“新常态”，且应用场景更加广泛(如图1所示)。

● 新药研发

新药研发面临周期长、费用高、成功率低等三大问题。完整的药物开发过程包括靶标筛选、药物发现、临床试验等。随着大数据和人工智能在科学研究中的应用，药物研究和开发将变得更加精确和便捷。

传统的药物靶点筛选是通过人工将已知药物与人体内的各种潜在靶点分子进行交叉筛选，从而找到有效的作用点。这种方法不仅速度慢，而且容易忽视隐藏的关系。通过人工智能自动筛选药物和靶标，可提高筛选速度。此外，人工智能还可以实时收集外界最新消息，及时优化或纠正筛选过程。

药物挖掘主要依靠高通量筛选，自动合成化合物，并逐一对化合物进行验证。然而，随着化合物种类的增加，成本和风险也随之增加。利用人工智能进行虚拟药物筛选，既可以减少实际筛选的药物分子数量，还可以预测药物分子可能的活性，发现潜在的化合物，构建具有合理性能的化合物。

药物临床试验综合应用物联网、大数据、人工智能技术。使用人工智能对大量病历进行分析匹配，有利于确定合适目标受试者，节省招募受试者的时间，更具针对性。使用智能可穿戴设备对患者进行实时监测，获取更具时效性和准确性的信息。在试验方案的设计中，应用区块链等技术可以增强患者隐私保护和测试可信度。

● 医疗影像

目前，人工智能医疗影像已成为我国人工智能医疗领域最为成熟的细分领域。在医疗影像领域，我国专业医生缺口较大，临床需求持续增加，人工智能医疗影像市场需求迫切。人工智能能够从三个方面解决医疗影像需求问题。一是病灶识别和标注。使用深度学习方法分割影像、提取特征、定量和对比分析，帮助医生识别并标注出病灶，提高医生诊治效率。二是靶区的自动勾画和自适应放疗。在肿瘤放射治疗过程中对影像进行处理，帮助放射科医生自动勾画计算机断层扫描(CT)片，大幅度缩短处理时间。在肿瘤放射治疗中，可使用智能放疗技术持续识别病灶位置变化，减少患者治疗损伤。三是影像三维重建。使用配准算法来解决断层图像配准问题，节约配准时间，提高手术效率。

● 健康管理

目前，慢性疾病逐渐成为一种新的流行病，占据人类疾病病谱首位。慢性疾病病程长、无法治愈、治疗费用昂贵，所以疾病的健康管理尤为重要。智能医疗下的新健康管理模式更加注重患者的自我管理，强调实时健康监测，即时反馈健康数据，及时进行干预。

人工智能可改善健康管理领域中从业人员专业性不足、数据关联性较弱的痛点问题。目前，健康管理从业人员非医学背景较多，专业性不足，难以为用户定制科学完善的健康管理计划。使用人工智能技术可构建专业、实时动态更新的医疗知识图谱，在一定程度上提高健康建议计划的专业性。通过可穿戴设备和体检中心等多平台收集用户的体征数据，对健康数据深度挖掘、精准匹配，能够提高疾病风险预测的准确性，使健康管理更加系统化、精细化、个性化。

共建产学研医创新联合体

人工智能技术的快速发展为医疗行业带来新的机遇，同时也因其发展的不确定性而带来新的挑战。医疗人工智能涉及多学科，需要医工复合型、创新型人才。针对“产业”创新乏力、“学术”偏理论不落地、“医疗服务”缺乏创新技术手段的问题，需要整合优质资源，积极吸纳医疗、互联网科技企业的产业资源，吸引高校科研院所的科技研发智库，积极引入医学专家的力量，建立产学研医创新平台，开展深度交叉创新合作，加速科研成果落地。

以上海理工大学医疗器械与食品学院医学信息工程研究所为例，我们先后与多所三甲医院分别在医学影像、智能病理系统、智能医患沟通平台等医工交叉项目开展合作。这样可以更深入地理解临床痛点，综合使用人工智能、大数据、区块链等技术，不断打磨产品模型，实现软硬一体，提供专业的解决方案。未来类似的产学研医创新合作也将深入挖掘医疗需求，将人工智能下沉到基层，为用户提供覆盖全生命周期、全健康场景的产品和服务。

对个人用户而言，智能医疗可促进更好的个性化管理;对医疗机构而言，智能医疗可降低成本，减轻人员压力，改善患者就医体验;对研究机构而言，智能医疗可降低研究成本、研究时间，提高研究效率;在宏观决策方面，智能医疗可改善医疗资源分布不均的现状，推动医疗改革，降低社会医疗成本。

从技术角度来看，人工智能作为新一代创新技术，可改变医疗领域的供给端，全方位、多层次改造传统医疗机构的运作方式。从市场角度来讲，人工智能技术使医疗更加高效、便捷、个性化，催生巨大增量市场。因此，智能医疗将成为医疗行业应用“新常态”，相关的科技、产品、服务将成为拉动医疗健康行业的“新基建”。

孔祥勇，中国卫生与健康大数据学会糖尿病大数据专委会委员，中国人工智能学会生物信息与人工生命专委会委员，上海市生物医学工程学会医学信息专委会委员，上海理工大学医疗器械与食品学院医学信息工程专业讲师。