辅助诊疗算法

⑴ AI医疗技术有哪些重要应用

医疗领域是人工智能一个重要的应用方向，与互联网不同，人工智能对医疗领域的改造是颠覆性的，过去五年是人工智能医疗发展的加速期，人工智能对于医疗健康领域中的应用已经非常广泛。人工智能在医疗方面的应用场景主要有哪些呢？

1、智能药物研发

智能药物研发是指将人工智能中的深度学习技术应用于药物研究，通过大数据分析等技术手段快速、准确地挖掘和筛选出合适的化合物或生物，达到缩短新药研发周期、降低新药研发成本、提高新药研发成功率的目的。

新药研发是一个时间长、耗费大、风险大的漫长过程。塔夫茨大学药品研发研究中心通过既往获批的药物数据发现，研发一个新药至少需要10年、26亿美元的巨大投入。而人工智能技术在新药研发中可以发挥非常重要的作用。

2、智能诊疗

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。

3、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。

4、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。

5、智能健康管理

根据人工智能而建造的智能设备可以监测到人们的一些基本身体特征，如饮食、身体健康指数、睡眠等，对身体素质进行评估，提供个性的健康管理方案，及时识别疾病发生的风险，提醒用户注意自己的身体健康安全。目前人工智能在健康管理方面的应用主要在风险识别、虚拟护士、精神健康、在线问诊、健康干预以及基于精准医学的健康管理。

健康管理行业因其预防、调养的基调和个体化管理的特性，正在成为预防医学的主流。“十四五”期间我国进入高质量发展的新阶段，我国健康管理也将进入一个新的发展阶段。面临机遇和挑战，健康管理服务将向着更加广泛、深入和个性化转变，利用AI技术对健康管理进行智能升级的智能健康管理是目前适合我国国情的一种健康管理方式。

⑵ 医学影像辅助决策系统可以用来

《医学影像AI系统从单点应用向规模化部署过渡，从价值认可转向价值倍增》（IDC #CHC47297821, 2021年9月），本报告研究了医学影像辅助决策人工智能系统（简称“医学影像AI系统”）发展的基本状况和未来发展方向，阐述了医学影像AI系统从单点应用向规模化部署过渡的趋势和特征，分析了医学影像AI厂商所发挥的关键性的推动和引领作用。报告可以供厂商在制定发展策略时参考，以及供医疗机构在选择影像AI厂商或采用影像AI产品时作参考。

医学影像AI技术有四个重要的发展方向

中国医学影像AI经过多年的发展，其产品在医疗诊断中的特异性、精准度和可靠性获得了医院的认可，截至目前中国药监局也颁发近二十个三类医疗器械证书，影像AI正在从单点应用阶段向大规模部署阶段过渡。未来三年中，医学影像AI技术有四个重要的发展方向，即从辅助诊断向辅助治疗延申、从单模态影像数据技术向多模态数据融合分析技术扩展、从单应用部署向着AI平台支撑下规模化部署过渡以及影像AI与医疗信息化技术无缝集成应用到整个诊疗过程这四个方向上发展，实现价值的倍增。

厂商在医学影像AI创新与应用中发挥着关键性的推动和引领作用

在医学影像AI的创新以及发展中，厂商发挥着关键性的推动作用，厂商对于技术方向的选择及其发展规划对于影像AI在未来大规模部署并发挥价值的过程中起着重要引领作用。在影像AI起步阶段中，医学影像AI厂商主动开发技术方案并推动医院试用，对于AI产品的试用成功中承担关键角色。未来三年中，在医学影像AI大规模部署应用中，厂商同样将承担技术架构探索实践支撑临床价值发挥的引领作用。

医学影像AI厂商基本上包括四类厂商，这四类厂商从不同角度切入到医学影像AI产品研发和市场开发中，并在未来发展方向上做出不同的选择规划，厂商之间既竞争又合作。本报告对于如下四类厂商的特征和优劣势以及各类中的代表性厂商进行了分析。四类厂商及其代表性厂商如下（注：每类厂商中的各代表性厂商按照其名称拼音顺序排列）：

专业性医学影像AI厂商，代表性厂商有汇医慧影、数坤科技和推想医疗
综合性AI技术厂商，代表性厂商为商汤科技
医学影像设备厂商，代表性厂商有东软医疗和飞利浦医疗
综合性医疗信息化厂商，代表性厂商有平安智慧医疗和卫宁健康。
当然，在厂商引领技术创新与应用过程中，医院的参与与支持也是必要的，医院提供数据，并在产品的临床试验中发挥主要作用。政府的监管政策和支持政策则有效保障影像AI的价值认可与价值倍增。

医学影像AI正在从价值认可转向价值倍增，展现出高速而稳定的发展势头

根据《IDC Worldwide Artificial Intelligence Spending Guide》（2021年8月）的预测，2021年中国医疗机构用于诊断与治疗以及数字化辅助的AI系统的支出为24亿元人民币，从2020年到2025年AI系统支出的复合增长率为20.2%，影像AI系统不仅将实现自身的高速而稳定的发展，也正在孵化出更多的创新临床技术产品和创新的服务模式，构建出新的生态与新的市场机会，推动诊疗模式的数字化转型。在医学影像AI大规模部署与创新的过程中，同样需要厂商在医院的支持下展开探索实践，从而在未来三到五年中使其价值成倍增长。AI技术与临床应用的快速发展，一方面为广大医疗AI厂商提供了发展空间，同时厂商也面临更加复杂的技术与临床模式的挑战。那些制定了符合趋势方向的发展战略并且有足够资源能力支撑坚定前行的厂商，将在大规模部署和价值倍增阶段取得突破，成为医院未来合格的AI产品与服务供应商。

IDC中国 Health Insights行业研究与咨询服务部高级研究经理肖宏亮表示：“中国医学影像AI经过多年的发展，其产品在医疗诊断中的特异性、精准度和可靠性获得了医院的认可，医学影像AI系统正在从单点部署进入到大规模部署的阶段，其价值也将从被认可而转型的价值倍增阶段。在医学影像AI的创新以及发展中，厂商发挥着关键性的推动和引领作用；未来发展中，那些制定了符合趋势方向的发展战略并且有足够资源能力支撑坚定前行的厂商将在产品开发、交付与部署、支持系统运行等方面与医院一起构建起成功的模式，成倍地焕发出影像AI的应用价值和延伸价值，从而创新疾病诊疗模式，提高诊疗水平，促进医疗数字化转型。

⑶ 探访浙大第一附属医院——人工智能如何应用于甲状腺结节的超声辅助诊断

指着医院引进的甲状腺结节人工智能辅助诊断系统，浙江大学第一附属医院超声科的赵主任对媒体表示。

这套系统使用起来还是很方便的，作为医生不需要额外的步骤，只需要和日常检查一样拍一张照片，识别完了告诉结节在哪里，轮廓是什么样的，同时良恶性怎么样。总的来说还是不错的，当然它也处在一个不断更新优化的过程。

甲状腺结节转变为癌的比例为5%，而如果能及早发现、尽快治疗，大部分患者都能长期存活下去。

对于甲状腺结节的检查目前主要依靠超声，相较于CT和核磁，超声的好处是便宜、灵活、实时、无副作用，所以它是普通老百姓喜闻乐见的一种检测手段；但它的缺点是图像不清楚、造影比较大，这对医生的要求就比较高。而CT和核磁的优点是图像清晰，缺点是检测费用高、副作用比较大。

从人工智能应用于医疗影像的识别或者辅助诊断的角度来说，超声较CT和核磁难度大，我们想测试算法的性能、效率和准确度，所以选择了超声。同时，作为浅表器官，甲状腺的超声又不像腹部和心脏那么复杂，更容易做出落地的成果。

⑷ 人工智能为什么可以很早的诊断出自闭症

在自闭症患儿父母心目中，中山大学附属第三医院儿童发育行为中心邹小兵教授是诊断自闭症的权威，他和团队的号甚至排到了半年之后。不过，未来家长们将无需苦苦等待了。

戎利民指出，作为一家脑学科种类齐全、专科特色明显、集医教研为一体的研究型医院，中山三院成立这一研究中心，除了开展研究外，旨在利用大数据、人工智能技术为患者提供更多便利。

以人工智能辅助自闭症诊断为例，目前，主攻儿童自闭症的中山三院儿童行为发育中心享誉全国，邹小兵教授团队的号十分抢手。

⑸ 听说问止中医的中医大脑能够指导中医师熟练应用一万多个经典方剂，

问止中医诞生于美国硅谷，是多位国际知名中医学专家和硅谷计算机专家，数十年磨一剑，研发“中医大脑”——人工智能中医辅助诊疗系统。“中医大脑”汇聚了张仲景、孙思邈、胡希恕、傅青主、郑饮安、叶天士、周左宇、贺普仁等数十位中医名家的诊疗思路和用药经验，收集了数万中医典籍方剂和三万多则真实临床案例，结合最先进人工智能算法，形成的一套人工智能中医辅助诊疗系统。

⑹ 问止中医是怎么看病的人工智能看病行吗

问止中医的医生为患者望闻问切并把信息录入中医大脑，中医大脑计算出最适合这位患者的方剂和针灸处方，之后由中医师依据中医大脑的决策开具处方。问止中医的人工智能看诊不仅仅是停留在概念阶段，是实实在在积累数万中医典籍方剂和10万多则真实临床案例，结合最先进人工智能算法，最后形成的一套人工智能中医辅助诊疗系统。这套系统保障了中医师开具处方的准确度、有效性和临床疗效。