1. 走向智慧醫(yī)療

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

　　而這一切有賴于人類壽命的延續(xù)。社會(huì)中的年長(zhǎng)者將積累的對(duì)外部世界的認(rèn)識(shí)，灌輸給下一代，并推動(dòng)他們領(lǐng)會(huì)、升華和

　　再造知識(shí)，逐步形成了人類社會(huì)價(jià)值生產(chǎn)、傳遞和創(chuàng)新的進(jìn)步機(jī)制。近幾十年，信息化浪潮推動(dòng)醫(yī)療領(lǐng)域經(jīng)歷了數(shù)字醫(yī)療、

　　互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療兩個(gè)階段，目前正向智慧醫(yī)療階段邁進(jìn)。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(wù)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(wù)流程以互聯(lián)網(wǎng)為媒質(zhì)對(duì)外開放，形成醫(yī)療資源供給和病患需求的即時(shí)對(duì)接。

　　智慧醫(yī)療是以人工智能技術(shù)為工具，取代人工基因測(cè)序、診斷治療、手術(shù)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(zhǔn)精細(xì)醫(yī)療服務(wù)。人工智能（Artificial Intelligence）是一項(xiàng)為機(jī)器賦予人類行為能力、思考能力、情感能力的科學(xué)

　　技術(shù)，將人類從繁瑣的腦力勞動(dòng)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(jì)社會(huì)各領(lǐng)域的研判與決策。

　　人工智能對(duì)醫(yī)療領(lǐng)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(shù)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(shù)的上下一體的，

　　人與機(jī)器互聯(lián)、協(xié)作、共進(jìn)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(gè)發(fā)展方向 ：

　　第一個(gè)發(fā)展方向是基因測(cè)序。通過搭建基因數(shù)據(jù)庫(kù)、處理基因數(shù)據(jù)、可視化表達(dá)基因，基因測(cè)序可實(shí)現(xiàn)基因組與表型

　　組 / 疾病組有機(jī)關(guān)聯(lián)。碳云智能公司發(fā)布了覓我平臺(tái)，可以將人體各器官、生命體征和社會(huì)行為數(shù)據(jù)全局?jǐn)?shù)字化，進(jìn)而建

　　立起人體基因數(shù)據(jù)與身體運(yùn)轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)的量化關(guān)聯(lián)。金準(zhǔn)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(jìn)行測(cè)序分析，最后根據(jù)數(shù)據(jù)分析的結(jié)果完成對(duì)疾病的關(guān)聯(lián)分析。

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

　　關(guān)聯(lián)的映射進(jìn)行病情的推理和確診。由于知識(shí)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(jī)器學(xué)習(xí)海量醫(yī)療數(shù)據(jù)、專業(yè)文獻(xiàn)、醫(yī)學(xué)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(jìn)行反復(fù)交流和多重驗(yàn)證，最終給出治療建議。

　　第三個(gè)發(fā)展方向是醫(yī)學(xué)影像。機(jī)器可根據(jù)病人拍攝的醫(yī)學(xué)影像資料，對(duì)病人病情進(jìn)行確認(rèn)診斷。醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)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(wù)公司，同時(shí)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(wù)的公司。醫(yī)學(xué)影像發(fā)展相對(duì)其它領(lǐng)域較為超前，但存在大批量數(shù)據(jù)標(biāo)注困難和標(biāo)注

　　質(zhì)量控制的問題。DeepCare 公司專注于研發(fā)影像識(shí)別技術(shù)，通過對(duì)醫(yī)療影像進(jìn)行檢測(cè)、識(shí)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(xué)模型和人工智能技術(shù)定量分析醫(yī)療影像，提高

　　了診斷的精確性。

　　第四個(gè)發(fā)展方向是藥物研發(fā)。人工智能技術(shù)可以幫助醫(yī)藥企業(yè)更加快速準(zhǔn)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(shù)，可以在分子結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)中評(píng)估出 820 萬(wàn)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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