1. 走向智慧醫(yī)療

　　醫(yī)療承載了保障人類社會行進發(fā)展的重任。自人類誕生于世，知識的總結(jié)、保存和傳承是人類社會不斷前進的車輪，

　　而這一切有賴于人類壽命的延續(xù)。社會中的年長者將積累的對外部世界的認識，灌輸給下一代，并推動他們領會、升華和

　　再造知識，逐步形成了人類社會價值生產(chǎn)、傳遞和創(chuàng)新的進步機制。近幾十年，信息化浪潮推動醫(yī)療領域經(jīng)歷了數(shù)字醫(yī)療、

　　互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療兩個階段，目前正向智慧醫(yī)療階段邁進。數(shù)字醫(yī)療是醫(yī)院內(nèi)部將依賴于紙、膠片等介質(zhì)的業(yè)務和管理信息電子

　　化的過程 ；互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療是醫(yī)院通過把部分業(yè)務流程以互聯(lián)網(wǎng)為媒質(zhì)對外開放，形成醫(yī)療資源供給和病患需求的即時對接。

　　智慧醫(yī)療是以人工智能技術為工具，取代人工基因測序、診斷治療、手術操作等的部分工作環(huán)節(jié)，提供基于大數(shù)據(jù)的

　　系統(tǒng)化精準精細醫(yī)療服務。人工智能（Artificial Intelligence）是一項為機器賦予人類行為能力、思考能力、情感能力的科學

　　技術，將人類從繁瑣的腦力勞動中解放出來，代替人類挖掘發(fā)現(xiàn)自然智能，輔助人類開展經(jīng)濟社會各領域的研判與決策。

　　人工智能對醫(yī)療領域的影響是開創(chuàng)性的、變革性的、顛覆性的。智慧醫(yī)療利用人工智能技術將數(shù)字化人體和數(shù)字化醫(yī)療等

　　高度智慧化，部分代替了以往由人力完成的醫(yī)療工作，構(gòu)建了從底層基因、中層病癥數(shù)據(jù)，到上層診斷和手術的上下一體的，

　　人與機器互聯(lián)、協(xié)作、共進的新醫(yī)療體系。

　　2. 基于人工智能的智慧醫(yī)療的主要有四個發(fā)展方向 ：

　　第一個發(fā)展方向是基因測序。通過搭建基因數(shù)據(jù)庫、處理基因數(shù)據(jù)、可視化表達基因，基因測序可實現(xiàn)基因組與表型

　　組 / 疾病組有機關聯(lián)。碳云智能公司發(fā)布了覓我平臺，可以將人體各器官、生命體征和社會行為數(shù)據(jù)全局數(shù)字化，進而建

　　立起人體基因數(shù)據(jù)與身體運轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)的量化關聯(lián)。金準基因公司打造了遺傳病智能化解讀系統(tǒng)—明鑒系統(tǒng)，首先提取和處理

　　DNA 數(shù)據(jù)，然后進行測序分析，最后根據(jù)數(shù)據(jù)分析的結(jié)果完成對疾病的關聯(lián)分析。

　　第二個發(fā)展方向是輔助診斷。輔助診斷的底層核心是知識圖譜，通過把病癥描述置于知識圖譜中，機器智能通過知識

　　關聯(lián)的映射進行病情的推理和確診。由于知識圖譜構(gòu)建的工程量和難度，輔助診斷現(xiàn)在發(fā)展較為緩慢。百度公司發(fā)布了其“百

　　度醫(yī)療大腦”產(chǎn)品，通過讓機器學習海量醫(yī)療數(shù)據(jù)、專業(yè)文獻、醫(yī)學教材，模擬醫(yī)生問診流程，采集、匯總和整理病人癥

　　狀描述，與用戶進行反復交流和多重驗證，最終給出治療建議。

　　第三個發(fā)展方向是醫(yī)學影像。機器可根據(jù)病人拍攝的醫(yī)學影像資料，對病人病情進行確認診斷。醫(yī)學影像領域發(fā)展較早，

　　已涌現(xiàn)出以匯醫(yī)慧影、醫(yī)眾影像、醫(yī)渡云等為代表的影像云服務公司，同時還出現(xiàn)了 DeepCare、推想科技、圖瑪深維、雅

　　森科技等提供智能影像分析與診斷服務的公司。醫(yī)學影像發(fā)展相對其它領域較為超前，但存在大批量數(shù)據(jù)標注困難和標注

　　質(zhì)量控制的問題。DeepCare 公司專注于研發(fā)影像識別技術，通過對醫(yī)療影像進行檢測、識別、篩查和分析，尋找新錄入病

　　例與已確診病癥的匹配性，為醫(yī)生診療提供輔助支持 ；雅森科技則利用數(shù)學模型和人工智能技術定量分析醫(yī)療影像，提高

　　了診斷的精確性。

　　第四個發(fā)展方向是藥物研發(fā)。人工智能技術可以幫助醫(yī)藥企業(yè)更加快速準確地開展藥物臨床篩選和分析，加快了新藥

　　研發(fā)迭代效率。Atomwise 公司依托智能分析技術，可以在分子結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫中評估出 820 萬種候選化合物，減少了研發(fā)成本，

　　并縮短了研發(fā)周期。

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