隨著人工智能逐漸滲透我們的生活，最近AI醫療在當下興起。那么，AI醫療是什么呢？顧名思義，就是利用最先進的人工智能技術，達到患者與醫療工作者、醫療機構以及醫療設備之間的信息化。解析AI醫療的概念，我們可以發現這是AI技術在醫療領域的一項深度發展和突破。下面我們一起來聊聊AI醫療的概念、意義和運用。

1、AI醫療的概念

        AI醫療是以互聯網為依托，通過基礎設施的搭建及數據的收集，將人工智能技術及大數據服務應用于醫療行業中，提升醫療行業的診斷效率及服務質量，更好的解決醫療資源短缺、人口老齡化的問題。根據權威網站的定義，可以簡化為“人工智能+醫療”是人工智能技術對于醫療相關領域應用場景的賦能現象。具體來說，AI特別適用于醫學影像診斷、慢性病管理和生活方式指導、疾病排查和病理研究、藥物開發等領域，并在精準醫學方面幫助填補基因型與表現型的區別。

2、AI醫療的意義

        我們可以先來看看當下的醫療背景，大致來講就是醫療健康行業供需關系嚴重失衡。醫療資源少比如，優秀的醫療資源稀缺，好的醫生和醫院稀少。大城市醫院多且好，小城市醫院少且差，而且院內診中環節就診工作量大。總的來講就是醫療資源少，地域割裂性強，醫療效率低。從患者的角度來分析，他們的醫療需求多，且不分地域需求均等，對高效治愈期望強烈。因此，AI醫療就是為了解決這樣的供需矛盾應用而生。相信用好了AI技術，就能提升醫生群體業務能力，從而對醫療效率和診療規范性有一個整體的提升，讓更多的民眾享受到技術進步的福利。

3、AI醫療的實現

（1）影像學

        AI醫療的應用主要體現在影像學。以胸部CT診斷為例，每一位患者做一次檢測將產生200-300張切片圖像，傳統方式單片解讀通常要花醫生將近10分鐘，因此對醫生來講工作量和壓力都十分大，而通過計算機視覺技術的AI醫療可有效解決這個問題。而在院內醫療環節中，放射學科掌握 80% 以上的醫療大數據，是疾病診斷的關鍵入口之一。AI醫療介入該環節就相當于介入了醫療診斷的關鍵入口環節，其中累積的大數據也可以為后續AI醫療產品的持續優化提供源動力。

（2）輔助診斷

        AI醫療的另一個重點就是可以幫助醫生輔助診斷。以肺癌這個病種為例，AI醫療需要跨多學科的介入臨床場景，病種庫跨系統需集成數萬甚至數十萬例例肺癌患者全周期數據、百萬份臨床文檔和報告、千萬份原始醫學圖像，收錄了肺癌患者的影像、病理、基因檢測、病歷文本等多維數據。來實現結節篩查等初級功能，同時結合國際、國內最新臨床肺癌診療指南，來實現肺癌全類型病灶的診斷覆蓋，綜合多學科臨床信息作出診斷，從而減少該病種的誤診、漏診情況，提升診療效率。目前市面上主流的AI輔助診斷系統已覆蓋了包括兒科、腫瘤科、心腦血管科等主流科室，相信在未來，AI輔助診斷系統將會逐步落地到更多的臨床科室中。

（3）科研大數據平臺

        目前國內各科室醫學協會、醫院、醫學院等，缺乏更有效的科研大數據平臺，在科研場景中常需要到各個地方檢索多個離散的信息后再人工聚合，效率不高，無法將精力全部放在科研業務探索上。AI醫療基于強大的大數據能力，可在醫院臨床大數據的基礎上，有效構建科研大數據平臺，為醫生做好科研工具的服務，讓醫生將全部精力放到科研業務中來。

        綜上對AI醫療概念的解析，我們可以看到AI醫療依托互聯網，在醫療領域采取人工智能技術，從而極大地提升醫療質量和效率。相信假以時日，隨著AI技術在醫療領域的逐步落地，在未來我們可以享受到更多AI醫療實質性福利，讓我們拭目以待吧！