人工智能医疗的发展现状及应用领域
AI正在变革医疗。
从语音电子病历、智能导诊、智能问诊为代表的虚拟助理，到AI医学影像实现病灶识别与标注、三维重建、靶区自动勾画与自适应放疗；医疗大数据、医疗机器人实现辅助诊疗，到利用AI技术与新药研发、老药新用、药物‘筛选结合，进行药物挖掘；医院管理的病历结构化、分级诊疗、DRGs智能系统、专家系统……AI在医疗领域的应用遍地开花。
尤其今年抗疫期间，人工智能在抗疫前线的风光一时无两。
那么，AI在医疗发展的道路上能否一路狂飙？
一、欲知风向，先看趋势
一）总体发展概况
1、世界人工智能医疗发展概况
全球的人工智能医疗相对于制造业、通信传媒、零售、教育等人工智能应用领域来说，还处于早期阶段，商业化程度相对偏低，行业渗透率较低。
人工智能医疗具有广泛的市场需求和多元业务趋向，拥有广阔的发展空间。目前，市场规模高速增长，大量初创公司不断涌现。预计到2025年，人工智能应用市场总值将达到1270亿美元。其中，医疗行业将占市场规模的五分之一。
从具体应用层面来看，医疗信息化应用早，智能诊疗、医疗健康管理落地广，药物研发市场规模大，医学影像增速快。
此外，智能诊疗和医疗健康管理也是人工智能医疗产品落地较为广泛的领域。中国的人工智能健康管理事业起步较晚，但随着各种检测技术（如可穿戴设备、基因检测等）的发展，伴随着物联网大环境的促进，预计2020年后市场将进入高速发展阶段。
药物研发结合人工智能起步稍晚，但市场规模较大，增速较快，目前占据人工智能医疗市场35%以上份额。
我国目前的药物研发以仿制药和改良药为主，国外药物研发则以创新药为主。由于存在算法技术优势和大量药物数据积累等诸多先发优势，目前美国AI药物研发的发展速度较快，已有基于人工智能技术进行药物研发的多种新药上市，市场逐渐成熟。
医学影像与人工智能的结合是人工智能医疗的另一重要应用领域，也是近年来增速较快的领域。这一领域的发展在中美两国呈现不同特征，美国需要借助人工智能弥补其国内明显短缺的放射师数量，而中国则对跨平台影像云技术支持的需求更加迫切。
除中美外，以色列在人工智能医疗影像分析方面也处于世界领先水平。
此外，人工智能医疗在手术机器人、精准医疗等领域也逐步落地应用，发展前景较好。
从全球格局来看，中美两国人工智能医疗发展双足鼎立，日本、英国和以色列等国家紧随其后。
2、中国人工智能医疗发展概况
据《2019年我国卫生健康事业发展统计公报》数据，2019年我国共有三级医院2749个，在我国一至三级医院总量中占比为11.60%，但三级医院医疗服务工作量占比为56.75%，且我国三级医院主要集中在北京、上海、广州等大城市，中小城市医疗资源相对不足。
截至2019年末，我国共有卫生技术人员1010万人，其中执业医师和执业助理医师382万人，注册护士443万人，而全年总诊疗人次为85.2亿人次，医疗供给也存在较大压力。在此背景下，人工智能凭借其智能化、自动化的特点，在医学影像、药物研发、医院管理等多个医疗场景落地应用，能够辅助提高医院诊疗效率和运营管理水平，在一定程度上缓解我国医疗资源不足的问题。
人工智能赋能医疗行业的发展路径可归结为“计算智能-感知智能-认知智能”三个阶段，随技术进步而螺旋上升发展。
计算智能是人工智能医疗发展的初期阶段，在这一阶段人工智能主要表现为对医疗行业的算力支持，通过计算机获取海量医疗数据资源，对于数据进行整合、处理、分析，是实现精准医疗、智能医疗的重要保障。
感知智能是机器接收外界信息、实现人机交互的能力。机器对于外界信息的感知主要通过将图像、声音、文字等转化为数字形式进行记忆和学习，并依据相关算法进行推理和决策。在人工智能医疗领域主要体现为对于影像、声音等多维度医疗信息的识别和处理，帮助医生快速诊断，大幅提高医生诊疗效率。
认知智能是人工智能医疗更深一步的发展，通过机器自我学习进行有目的的推理，优化决策系统，实现人机互动，辅助或者部分替代医生完成医疗诊断工作。在这一阶段，人工智能的计算能力和认知能力都有大幅提高，所处理的数据由健康保健向临床医疗及前沿科研等更为复杂的多元方向拓展，将人工智能应用于医疗生态的方方面面，利用深度学习技术对医疗数据资源进行多维度推理和使用。
人工智能医疗正从感知智能向认知智能过渡。
从整体来看，我国人工智能医疗发展历经计算智能阶段，目前正处于从感知智能向认知智能过渡的发展阶段，不同细分领域的技术发展情况和落地应用成熟度有所不同。
AI医学影像是人工智能在医疗领域应用最为广泛的场景，率先落地、率先应用、率先实现商业化。手术机器人、药物研发、精准医疗等领域已有部分落地应用，但因成本或技术原因，尚未实现规模化普及，未来增长空间较大，受2020年初新冠肺炎疫情影响，人工智能在公共卫生领域特别是传染病的预防与控制方面发挥重要作用，传染病大数据分析预警系统、疫情排查系统、智能测温机器人、消毒机器人、语音服务机器人等在战“疫”一线被广泛应用。
人工智能医疗的商业化路径通常沿着“学术研究一商业应用”的模式进行。与实验室产品不同，人工智能医疗的商业化需要利用人工智能技术解决医疗领域的实际问题，通过满足一定规模的市场需求来实现商业变现的行为。其本质是商业行为，以盈利为目的，因此对人工智能医疗的技术成熟度、销售方式、盈利模式都要有明确的规定，以实现对于人工智能医疗领域的商业化规范管理。
二）发展政策分析
1、海外人工智能医疗发展政策分析
医疗资源的缺乏和就医效率低是很多国家都面临的难题，人工智能医疗的发展不仅能够辅助医生提高诊疗效率，还能够促进医疗科技的发展，为复杂病症的治愈提供可能。美国人工智能发展较早，对于人工智能的法律规范、技术规范相对成熟。
在政策层面，美国政府在2016年10月已出台《国家人工智能研究和发展战略计划》，鼓励发展人工智能相关技术，提出对于人工智能的长期投资战略和协作方法等。
2、中国人工智能医疗发展政策分析
政策“自上而下”持续传导发酵，重点发展诊断辅助和疾病预防。
我国人工智能医疗政策的发展呈现出“由上到下”的特点，即从国家宏观层面出台指导性文件和发展规划，为人工智能研发和应用提出指导路线，各地政府根据中央指导意见出台相关执行文件。在工信部印发的《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》中提出在医疗影像、智能服务机器人等细分行业的发展目标，明确发展方向。由于人工智能发展水平的限制，我国目前人工智能医疗的重点发展方向与国外基本一致，集中于诊断辅助和疾病预防等方面。
三）人工智能医疗现状分析
1、企业现状
人工智能医疗产业发展环节主要有基础层、技术层、应用层。
海外的互联网巨头和传统医疗巨头也加快对人工智能医疗领域的布局。美国是人工智能医疗领域布局最早的国家，各大巨头纷纷下场，创业企业不断涌现，在医疗大数据和辅助诊断等方面取得了率先突破。
随着政策引导与扶持，中国企业也迎头追赶，在医疗影像、辅助医疗等方面弯道超车。全球上百家AI+医疗创业公司分布在医学影像、辅助医疗、药物发掘、健康管理等应用领域。
互联网巨头更倾向于选择在底层切入，布局智慧医疗基础设施。例如IBM、Google、微软、Facebook、Amazon、阿里、百度等。Google的人工智能技术发展较早且布局较广，对人工智能医疗的研发和投资也处于相对领先的地位，对于药物研发、远程医疗、健康管理等方面均有涉及。
而传统医疗企业则在人工智能领域的发展更注重产品的数字化转型。
2、人工智能医疗投融资现状分析
人工智能医疗行业处于成长期，市场规模增长快，资本热度高。近年来，我国人工智能医疗领域投融资项目数量增长较快，热度提升明显，且大部分企业融资轮次较为靠前，整个行业处于成长期。
根据鲸准数据库，截至2020年6月30日，共收录349个人工智能医疗相关项目。其中，A轮项目126个，天使轮项目103个，B轮和C轮项目共50个，而E轮及以后的项目共2个。
从投资案例数看，2012年-2020年上半年，我国人工智能医疗领域股权投资热度呈现先增后降趋势；
从投资金额看，2015年以前，人工智能医疗领域股权投资热度较低，而2016年-2018年，该领域的股权投资热度快速提升。
在海外人工智能医疗领域，根据鲸准数据库，共收录美国、加拿大、新加坡、印度等国的人工智能医疗领域股权投资案例19起，投资金额达到1.56亿美元，所涉及的应用领域包括药物研发、医疗咨询、卫生防疫、辅助治疗、电子档案。
3、人工智能医疗技术现状分析
人工智能医疗技术的发展水平与人工智能技术的发展程度息息相关，而人工智能技术的发展分为计算智能、感知智能、认知智能，需要依托算力、算法、通信等多方面的支持。
计算智能技术的核心在于计算能力，而计算能力的进步离不开基础设施和硬件设备的支持；
感知智能的技术发展体现在语音识别、影像识别、语言处理等方面；
认知智能技术关键在于机器学习能力。但由于机器的深度学习依托于概率分析，而对于疾病的诊治和治疗需要结合复杂的影响因素，是一个动态的决策过程。因此，人工智能技术被较多应用于疾病筛查，帮助医生进行初步诊断，我国人工智能医疗在认知智能方面仍存在较大探索空间。
二、八种细分领域
蓝皮书介绍了AI在医疗领域的8种应用，覆盖发现病情、病情分析研究、药物研发等全流程，具体来看。
一）AI+公共卫生
“人工智能+公共卫生”，即将人工智能技术应用于公共卫生领域之中。公共卫生是关系到一国稳定、大众健康和人民福社的公共事业，是针对社区或全社会的医疗措施，区别于医疗机构提供的个体性医疗服务。公共卫生主要包括重大疾病特别是传染病的预防与控制、健康宣教、卫生监督、疫苗接种等场景。
从行业参与者及市场现状来看，目前公共卫生领域尚处于人工智能的初期阶段，仍为蓝海市场，在新冠疫情催化下，有加速发展趋势。
目前我国公共卫生的防控治理主要面临以下四个痛点∶
第一，人口规模庞大且人口流动趋向复杂，在追踪和排查感染者及相关人员时工作难度大;
第二，紧急状况下人员与物资调配高度紧张;
第三，疫情监测预警系统尚不完备;
第四，民众公共卫生防控知识不足。
如今，人工智能已经可用于识别、预测、优化、决策、分类、匹配、判断、执行等任务中，针对我国公共卫生领域存在的痛点，应用人工智能技术对现有公共卫生领域基础设施和防控治理体系进行智能化赋能，可以扩大人员追踪与精准筛查的覆盖范围，提高应对疫情等突发事件的决策能力和响应速度，降低防控作业成本，扩大信息传播半径，从而为公共卫生防控治理能力带来质的提升。
二）AI+医院管理
医院管理是以医院为对象的管理科学，涵盖对医院医疗、教学和科研活动等各项职能的管理工作，通过对人、财、物、信息、时间等资源进行计划、组织、协调与控制，实现医疗效用最大化。
与欧美等发达国家相比，我国医院的智能化管理水平整体偏低，仍处于智能化技术的初期应用阶段。目前，人工智能在我国医院管理领域的主要应用方向包括电子病历管理、智能导诊与分诊、质量管理和精细化运营等。
目前，该领域主要有三类市场参与者∶传统医疗信息化企业、新兴的科技赋能型医院管理公司、医疗器械巨头。
人工智能对于医院管理的核心应用价值主要体现在三个方面∶其一，利用智能化信息技术重塑患者端全流程就医体验；其二，以人工智能和大数据驱动医院端智慧管理与决策，推动医院管理体制机制持续创新；其三，人工智能与大数据可以实现跨机构互通互联，打通医疗服务数据与生态壁垒，完善以医院为中心的医疗服务生态。
三）AI+医学影像
“人工智能+医学影像”，即将人工智能技术应用于医学影像诊断中，目前这一场景在人工智能医疗领域中应用最为广泛。
具体而言，医学影像诊断主要依托图像识别和深度学习这两项技术。依据临床诊断路径，首先将图像识别技术应用于感知环节，将非结构化影像数据进行分析与处理，提取有用信息；其次，利用深度学习技术，将大量临床影像数据和诊断经验输入人工智能模型，使神经元网络进行深度学习训练；最后，基于不断验证与打磨的算法模型，进行影像诊断智能推理，输出个性化的诊疗判断结果。
目前，利用图像识别和深度学习技术，主要用以解决以下三种影像诊断需求∶
1）病灶识别与标注。对X线、CT、MRI等影像进行图像分割、特征提取、定量分析和对比分析，对数据进行识别与标注，帮助医生发现肉眼难以识别的病灶，降低假阴性诊断发生率，同时提高读片效率；
2）靶区自动勾画与自适应放疗。主要针对肿瘤放疗环节进行自动勾画等影像处理，在患者放疗过程中不断识别病灶位置变化，以实现自适应放疗，减少对健康组织的辐射；
3）影像三维重建。基于灰度统计量的配准算法和基于特征点的配准算法，解决断层图像配准问题，节约配准时间，在病灶定位、病灶范围、良恶性鉴别、手术方案设计等方面发挥作用。
从落地方向来看，目前中国AI医学影像产品布局方向主要集中在胸部、头部、盆腔、四肢关节等几大部位，以肿瘤和慢病领域的疾病筛查为主。
四）AI+医疗机器人
医疗机器人是机器人应用的细分领域之一，特指用于医院、诊所、康复中心等医疗场景的医疗或辅助医疗的机器人。根据国际机器人联合会（IFR）分类，医疗机器人又分为手术机器人、康复机器人、辅助机器人、医疗服务机器人四大应用领域。根据CCID数据，在2019年我国医疗机器人市场中，康复机器人、手术机器人、辅助机器人和医疗服务机器人分别占比47%、17%、23%、13%。
从整体来看，医疗机器人的应用价值主要集中在以下两个方面∶
1）小型化。随着微电子技术不断发展，医疗器械小型化成为一大发展趋势。胶囊机器人、手术机器人等小型医疗机器人可以为医疗服务提供更为安全便捷的操作体验，辅助或部分替代人类输出或完成医疗活动，为人类肢体动作、视觉、触觉、知觉等带来更为广阔的操作体验范围，实现更为精准的操作触达与反馈，同时亦可为患者带来更少的创伤和痛苦。
2）智能化。智能化的人机交互功能，远程操作与精准控制能力，基于个体状况实现个性化柔性操作，具备环境变化的独立判断与适应能力，随着科技进一步发展，医疗机器人将会更加智能化和精准化，改变传统医疗模式，提升病人的生命质量。
五）AI+药物研发
药物研发主要包括药物发现、临床前研究、临床研究以及审批上市四个阶段。目前，药物研发的核心困难在于研发过程中存在诸多不确定性因素，如靶点有效性、模型有效性等问题，需要通过大量实验予以确认。而在药物研发过程中引入人工智能技术，利用深度学习技术对分子结构进行分析与处理，在不同研发环节建立拥有较高准确率的预测系统，可以减少各个研发环节的不确定性，从而缩短研发周期，降低试错成本，提高研发成功率。
目前，该领域主要有三类市场参与者：人工智能科技公司、药物研究机构、大型药企。
六）AI+健康管理
“人工智能+健康管理”是将人工智能技术应用到健康管理的具体场景之中，通常与互联网医疗紧密结合，被视为互联网医疗的深化发展阶段。目前，人工智能技术主要应用于风险识别、虚拟护士、精神健康、移动医疗、可穿戴设备等健康管理领域。
其应用价值主要体现在以下三方面：
1、通过智能终端进行多维度健康数据采集，提升数据应用价值。
2、将健康管理前置到预防阶段。
3、构建医疗数据生态的重要环节。
七）AI+精准医疗应用
精准医疗是以个人基因组信息为基础，结合患者的个性化生活习惯和生活环境，为其提供定制化治疗解决方案的新型医学模式。其本质是利用基因组特征、人工智能与大数据挖掘、基因检测等前沿技术，对大样本人群和特定疾病类型进行生物标记物分析与鉴定，找到精确发病原因和作用靶点，并结合病患个人的实际身体状态，开展个性化精准治疗，提高疾病预防与治疗效果。
精准医疗主要包括基因测序、细胞免疫治疗和基因编辑三个层次。其中，基于大量细胞和分子级别的基因测序是精准医疗的基础；对免疫细胞进行功能强化与缺损修复是精准医疗在疾病治疗领域的常见应用方法，目前CAR-T和TCR-T疗法备受关注;对变异细胞进行批量改造治疗的基因编辑技术则为精准医疗的高阶应用层次，技术壁垒较高。
八）AI+医疗支付
“人工智能+医疗支付”的落地与深化受政策导向明显，现阶段主要应用在医保支付、商保支付、众筹互助支付、医疗分期和支付工具等多个领域。
目前，我国医疗保障体系包含社会医疗保险和商业健康保险两大重要组成部分。其中，商业健康保险是社会医疗保险制度的重要补充。按照支付主体来划分，我国目前的医疗支付方式主要包括医保支付、商保支付和个人支付三种，涉及到医疗机构、医保局、保险公司、保险中介、软硬件支付厂商、患者、监管机构等多方主体。
具体而言，“人工智能+医疗支付”可分为医保支付、商保支付、众筹互助、医疗分期和支付工具五大应用场景。
三、发展风向
机遇一∶顶层设计不断加码，产业发展政策环境持续优化。
十四五期间，国家将重点发展方向从卫生健康信息化建设转向数字化运行、智能化应用，通过加快新型基础设施建设，推动多行业、跨领域共同发展，促进5G、云计算、大数据、人工智能与医疗的融合发展。地方政府响应号召，通过资金扶持推动人工智能医疗产品落地应用，鼓励产品商业化发展，改善人工智能医疗服务体系。国家将以智慧医疗作为重点发展方向，“鼓励试点、总结经验、制定规则”，打造区域标杆、产业地标，引领医学人工智能产业健康发展。到2023年，国家将布局20个左右新一代人工智能创新发展试验区。
机遇二∶市场增长迎来发力期，资方入局窗口已经打开。
过去三年以来，我国医疗人工智能市场热度不断提升，市场规模增速保持在40-50%，目前规模达到210亿美元.2013-2018年我国人工智能医疗行业融资额整体走高，截至2018年前三季度，国内共有39家企业披露完成融资，其中18家企业披露融资金额，合计约26.2亿元。相比2017年同期，完成融资的企业数量增长21.88%，披露的融资总规模同比增长128.42%20。资本方对人工智能医疗产业保持乐观态度，有利于更多的人工智能医疗企业获得资金并投入产品研发与应用。。
机遇三∶市场需求日益旺盛，慢病管理等领域颇具增长空间。根据国家统计局数据显示，我国老年人口占比连年上升。
机遇四：新冠疫情的迫切需求为相关产业的发展打开了新局面。
机遇五∶5G、量子计算等新技术的增长为产业发展提供了新动能。
5G技术的实时高带宽和低延迟访问特性，可以扩展医疗应用程序功能、医疗设备、机器人和移动设备功能所需的性能。量子计算机的计算能力为人工智能医疗的发展提供革命性的工具，其并行计算力尤其适合对海量的医疗数据进行分解，适合用于解决复杂的模拟和规划问题，能够指数加速深度学习能力和速度。
机遇六∶复合型人才厚度增加为产业厚积薄发创造新节点。
我国政府陆续出台相应政策，强调构建基础理论人才与“人工智能+X”复合型人才并重的培养体系的重要性，到2020年已经有180所高校获批开设人工智能专业。支持等一系列优惠政策。
经过多年的人才储备和政策引导，医疗人工智能人才井喷的时代即将到来。
医学领域颠覆性技术发展现状、问题及展望
近年来，人工智能、基因编辑、生物3D打印、诱导多能干细胞、合成生物学等新兴技术备受关注，并逐步运用至临床医学领域，给许多疾病的诊治带来了新方法。这些技术因其独特的优势正在取代或者已经取代传统医疗技术，对现有诊疗理念具有颠覆性的意义。医学领域颠覆性技术的发展，不仅改变了现有的诊疗方式，还改变了现代医学的思维方式。现代医学正逐步向多技术、多学科交叉融合方向发展，并不断孕育新的颠覆性技术。然而，在这些新兴技术进步的同时也产生了很多的问题。本文综述了现代医学中几个代表性颠覆性技术的发展现状，同时对伴生的安全问题进行了浅析及展望。
颠覆性技术最早由美国哈佛商学院ClaytonM.Christensen教授在《颠覆性技术的机遇浪潮》中提出。Christensen在该文中指出：一成不变的经营管理模式会使处于巅峰且运行良好的公司忽视一些新兴理念和技术，因而导致该公司将来失去潜在的客户群和技术优势。这些新兴的技术一开始并不能迎合主流消费者的需求和心理，往往需要从低端或边缘市场切入，并以价格便宜、使用便捷为初始特征，慢慢侵占主流市场，逐渐替代现有技术规范和商业模式，形成一套新的价值体系。这些新兴技术对市场和主流消费人群的价值观具有颠覆性的意义，颠覆性技术这一概念也应运而生。颠覆性技术的概念最初是在商业背景下提出，随着特定科学技术开始应用和延伸至社会经济、军事、医药等领域并产生愈来愈大的影响，颠覆性技术的内涵也在不断地拓展。目前主要是从市场和技术两个视角来看待颠覆性技术。市场视角主要强调技术对已有市场的影响，而技术视角更侧重技术本身的突破或技术间的交叉融合。
近年来，国家出台一系列政策文件，以“大国计、大民生、大学科、大专业”的新定位，促进医/工/理/文/农等深度交叉融通，推进医学领域创新发展。为了满足国家重大战略需求，多学科交叉融合是医学创新发展的必由之路，也是促进现代医疗技术临床转化，夯实健康中国重大目标的基石。重视颠覆性技术发展，具有深远和变革性的意义。医学领域内的颠覆性技术不仅要求生命健康和生物医学领域的成果创新，也要求满足临床应用需求应对重大医学挑战，发挥“医学+X”的多学科交叉融合优势，突破现有技术瓶颈。对此，本文综述了现代医学中几个代表性颠覆性技术的发展现状，并对当前发展存在问题进行分析，以期为我国发展医学领域相关颠覆性技术提供参考。
1医学领域颠覆性技术的发展现状概述
颠覆性技术的出现和发展源于科学发现和应用技术的互相促进。当颠覆性技术在安全、效率、成本、使用环境等方面产生足以变革研究业态和产业模式的突破时，将塑造新的理念。在颠覆性技术的发展过程中，往往存在不同学科或领域的交叉融合，继而催生出新的学科、技术或者理论，可能会产生更多具有颠覆性效果的技术。随着生命科学与计算机科学、物理、化学等学科的融合交叉，颠覆性技术逐渐发展并具备了高通量、个性化、易操作等特征。这些技术极大地促进了现代医学科技的发展，使疾病的诊疗模式逐渐发生革命性的变化。以人工智能、生物3D打印、基因编辑、诱导多能干细胞、合成生物学等为代表的研究和技术，推动了生命科学领域的深刻变革，医学领域内的颠覆性技术不仅会改变疾病的诊疗、人类健康促进和医学研究的思维方式，还有助于推动生物医药等国家战略性新兴产业的发展。
1.1人工智能
随着医疗数据规模不断扩大、数据管理标准不断完善、数据分析能力不断提高，医学与计算机科学深入交叉融合，人工智能在医疗领域广泛应用并推动变革创新。基于大量数据产生的人工智能算法不仅为疾病管理、医疗服务提供了快捷、优化的途径，也推动了医护思维模式的转变。随着大数据设施的完善和计算机能力的扩展，人工智能在医疗健康领域应用的深度和广度也被不断的挖掘和扩展（表1）。基于人工智能的认知计算、机器学习、图像识别、语音交互、自然语言处理、智能机器人等技术和产品，在健康监测、疾病诊断与治疗、医院管理、健康管理以及医学研究和药物开发等领域都有广阔的应用前景和临床转化潜力。现已有大量文献报道利用机器学习技术对病人进行诊断和治疗。以医疗影像为例，机器学习和人工智能算法能够辅助医疗诊断过程，根据核磁共振、电子计算机断层扫描、超声医学影像、病理切片、内镜数据等对疾病进行诊断和分类。目前人工智能已广泛应用于心血管疾病、肿瘤、神经系统疾病、呼吸系统疾病的诊疗管理以及相关病理学分析。2021年9月，美国食品与药品监督管理局（FoodandDrugAdministration，FDA）首次公布了已获得许可的人工智能相关医疗器械名单，共计343项产品，其中放射影像产品数量排在首位，占总量的72.8%；2022年10月，FDA更新了相关数据，新增178项已获得许可的人工智能相关医疗器械，获批总数增至521项。
1.2基因编辑技术
基因编辑技术通过改变遗传基因来治疗和预防某些疾病，这个概念的提出距今已有40余年。基因编辑技术主要包括：归巢核酸内切酶（Meganuclease）、锌指核酸酶（ZincFingerNucleases，ZFNs）、类转录激活因子效应物核酸酶（TranscriptionActivator-LikeEffectorNucleases，TALENs）、成簇规律间隔短回文重复序列（ClusteredRegularlyInterspacedShortPalindromicRepeats，CRISPR）等。其中CRISPR/Cas9能够对基因组及其转录产物进行定点插入、删除和修改，具备设计简单、操作方便，成本低廉等优势，拥有极其重要的应用意义，目前已经应用于农业（培育优良新品种和创制育种材料等）、工业（增强发酵工业产品的品质）、医学（药物靶标筛选、基因治疗）等领域。利用基因编辑技术，研究人员能够更高效地建立特定的细胞系和动物模型、开发基因治疗方法，为生命科学、基础医学和临床医学带来革命性的变化（表2）。CRISPR/Cas9已成为当下主流的基因编辑技术。1987年日本大阪大学Nakata等首次在大肠杆菌的iap基因中发现了5段长为29nt的重复回文序列。2007年，美国丹尼斯克公司Horvath等首次通过病毒侵染实验确定了CRISPR/Cas在细菌中发挥抵抗病毒侵染的功能。经过数十年的研究，研究人员发现了多种CRISPR/Cas系统，并对其作用机制有了进一步认识。上海科技大学陈佳研究组发展了一系列基于CRISPR/Cpf1的新型碱基编辑器。北京大学魏文胜研究组建立了基于CRISPR系统的高通量筛选方法，并在全基因组范围内实现了对编码基因和非编码基因的功能性筛选。此外，经过基因编辑修饰的细胞已用于新型肿瘤疗法的研究，推动嵌合抗原受体T细胞免疫（ChimericAntigenReceptorT-Cell，CAR-T）等新型疗法的发展。同时，基因编辑技术被认为是有望治愈遗传性疾病和罕见病的关键技术，为人类重大疾病的治疗带来了巨大希望（表3）。
1.3生物3D打印技术
3D打印技术是基于离散-堆积原理，在计算机辅助下进行分层加工、叠加成型的技术。生物3D打印（3DBioprinting）能够基于3D打印技术和3D数字模型将负载细胞的生物组件构建成有功能的组织甚至器官。该技术融合了组织材料学、细胞生物学等知识与技术，可实现器官和组织的体外构建。器官和组织短缺一直是人类面临的巨大医疗挑战之一，昂贵的保藏费用以及器官捐献导致的伦理问题长期存在。生物3D打印技术为解决器官供体短缺提供了极具应用潜力的技术方案。作为一种创新的生物制造策略，生物3D打印可以将新型材料（例如金属材料、高分子材料、陶瓷材料、天然高分子化合物、细胞外基质成分等）精确定位在规定的3D分层组织中（表4），以创建人造细胞群、组织或器官，减少自体移植二次创伤和供体因素限制带来的问题。在药物研发方面，通过生物3D打印的器官模型（如类器官等），可以用于体外的药物功能、毒性、抗性作用等研究，从而降低药物临床前研究成本。近十年来，FDA和欧洲药品监管局（EuropeanMedicinesAgency，EMA）已经通过了一批生物3D打印结构体，涵盖了生物制剂、医疗器械和生物药品。生物3D打印技术可以拓展到医学的各个疾病领域，在人体各个系统中都有广泛的应用前景和市场（表5）。
1.4诱导多能干细胞
诱导多能干细胞（InducedPluripotentStemCells，iPSCs）是指通过向细胞中导入特定的转录因子，将终末分化的体细胞重编程为多能性干细胞，使其发育成新的组织。诱导多能干细胞从被发现至今已有16年，相关技术应用的深度和广度已经被充分拓展，可以用于细胞命运控制、细胞多能性、人类进化、人体组织器官生理机能、人类遗传疾病、细胞再生工具开发、药物筛选的细胞模型构建、再生医学的细胞来源、人兽嵌合体等方面研究，对生命科学和医学产生了巨大的影响。科学家已经证实iPSCs技术能使细胞去分化、恢复细胞的多分化潜能，从而改变细胞命运，在体外制造出各种需要的细胞类型。目前，该技术已在基础研究和临床实践中得以应用，但其在药物筛选、再生医学和异种器官制造等方面的安全保障和伦理问题仍需要不断探索。
1.5合成生物学
合成生物学作为新兴的颠覆性技术，被誉为“第三次生物科学革命”的重要载体，其实质是以生物学研究为基础，基于工程学思想，综合利用化学、物理学、信息科学的知识和技术，从头或者改造合成具有特定生物学活性的生物分子及其复合物、功能线路和细胞器，从而创造细胞、组织、器官、生物个体乃至生态系统，实现细胞和生命体的定向演化。简而言之，合成生物学是一种通过模拟生命体系来实现精确控制信号输出的生物学技术。在医学领域，合成生物学的应用主要是根据不同的疾病和致病机制，设计、构建适宜的治疗性基因回路，纠正机体内功能缺陷的回路来治疗疾病。在发展初期，合成生物学多应用于原核生物和简单真核生物，例如利用合成生物学技术改造噬菌体破坏细菌表面保护膜并杀死细菌，或者通过改造细菌来合成大量药物（如青蒿素等）。2010年，Venter实验室将合成的蕈状支原体基因组导入山羊支原体细胞中，产生与蕈状支原体非常相似的个体。这是首例“人造细胞”，即全球首个“由人类制造并能够自我复制的新物种”。2018年，覃重军团队利用基因编辑技术，建立仅含一条超级染色体的酵母细胞，为推演酵母进化和理解生命本质开辟了新的方向。如今，合成生物学及相关技术在药物筛选、肿瘤免疫治疗设计、肿瘤细胞的特异性结合工程菌方面都取得了显著进展。同时，合成生物学已经被用来生产复杂的小分子或者新型蛋白药物，如抗疟疾药物前体、疫苗等。研究人员也利用合成生物学来开发新的治疗策略来应对自身免疫疾病、代谢性疾病、传染病等。
2颠覆性技术带来的问题及相关应对措施
颠覆性技术能够快速潜入并替代传统技术，由此产生巨大变化，在给人类社会带来利好的同时，也对现有的发展模式、思维方式、价值理念、隐私安全、伦理框架等带来冲击。
2.1人工智能带来的医疗安全问题
作为颠覆性技术的重要代表之一，人工智能已经成功应用于医学图像分析、医疗机器人、药物研发、医院管理等多个医学领域，大大提高了临床医疗的效率，减轻了医生的负担。然而，人工智能带来的潜在医疗安全问题也不容忽视。由于人工智能需要算法程序来确保此类系统的运行，算法程序中的错误和缺陷可能导致不可预见或不公平的结果。为确保人工智能医疗产品的可靠性，研究人员必须改善人工智能算法的透明度、可信度、可衡量性、稳定性和可恢复性，在实际应用场景中坚持“以人为核心”的原则，及时并干预修复因人工智能算法产生的结果偏差。在手术机器人方面，Homa等梳理了手术机器人的临床使用不良事件，提出机器故障是造成患者死伤的原因之一。无疑，手术机器人提高了手术精准度，但由于缺少自主意识，即使在医生的操作和监督下也无法完全确保其无差错运行。随着科技的发展，人工智能已经越来越具有人性化的特征，但现有的智能手术机器人还无法充分理解人类社会中的大量常识性知识，难以高度合理有效地处理自然语言，无法完全替代医护人员作为医疗活动的主体。人工智能的医学应用还应警惕其潜在的信息安全问题。人工智能医疗系统中含有大量的患者隐私数据，保存于云端或固定存储器内，即使有加密措施也无法完全阻止信息的调取和泄露。2017年美国发生了15次重大医疗信息泄露事件，超过三百万患者的信息被泄露，给社会带来巨大不安定因素和潜在威胁。
研究人员应继续探索人工智能算法的解释、优化、升级过程，以提高其医疗决策能力和医疗行为可靠性。人们在享受人工智能带来便利的同时，也需要注意加强医疗数据安全的保护和使用监管。
2.2基因编辑技术和干细胞技术带来的伦理问题
颠覆性技术在促进人类发展的过程中会不可避免地触发科学与伦理的碰撞，基因编辑技术和干细胞技术的发展就面临着大量伦理争议。以“基因编辑婴儿”事件为例，该事件被Science杂志总结为2018年度“科学崩坏”（ScienceBreakdown）。它打破了生物伦理的底线，违背了关于生殖细胞实验的国际共识，也严重违反了我国《人类遗传资源管理暂行办法》等相关规定。中华医学会医学伦理学分会关于“基因编辑婴儿”事件专门提出呼吁，建议进一步增强尊重科学、敬畏生命的意识。另外，诸如人兽嵌合体和人胚胎干细胞等研究都可能对当前的伦理观念带来挑战。
这类飞速发展的新型技术，需要及时对其制定伦理规范和法律法规，应将受试者的生命和健康利益放在首位，严格遵守国家法律法规和国际国内的医学伦理规范。科学家应该在正确的伦理指导框架下开发和应用颠覆性技术，使之造福人类。值得注意的是，伦理研究也应与时俱进，兼顾人类的根本利益以及新技术的特征，做出有益的探索并提出可行性建议。
2.3生物3D打印技术面临的瓶颈及相关难题
近年来，生物3D打印取得了一系列重要突破，但目前仍处在研发和探索阶段。首当其冲的瓶颈便是耗材的限制，现阶段常用的生物3D打印耗材包括金属、陶瓷、聚乙二醇及聚乳酸、明胶、胶原、透明质酸和壳聚糖等，材料成本较高。羟基磷灰石等兼顾良好生物相容性和安全性的材料还多处于实验研究阶段，离临床实践还有较大距离。其次，生物3D打印是一个交叉和融合程度较高的学科，集合了机械、材料、细胞等相关领域的技术，目前各领域的交流有限，融合性技术人才缺乏。再者，生物3D打印还存在免疫反应、多组织打印、仿生结构等技术瓶颈，以及伴生的伦理问题。
然而，这些问题既是挑战，也是机遇。未来，生物3D打印技术可能会产生更多的突破，推动器官移植和个性化医疗的发展。
2.4合成生物学引发的生物安全问题
合成生物学的广泛应用为人类健康带来了一些列生物安全（Biosafety）和生物安保（Biosecurity）问题值得深入思考。生物安全关系到国家公共卫生、社会稳定、经济发展和国防建设，是国家安全体系的重要部分。目前，合成生物学等生物技术可能引起的生物安全问题主要划分为三种：一是对生物多样性产生的威胁；二是对人类健康及生态环境产生的负面影响；三是引发实验室生物安全风险。在医学研究领域，合成生物学可能创造新的病原体，一旦发生泄露或是被作为生物武器，将造成难以估量的后果。我国也面临着潜在的生物技术滥用、误用、谬用等情况，生物安全风险形势日益严峻和复杂。
加快完善我国生物安全风险防控和治理体系建设是当前的必然要求，2020年10月17日我国通过了《中华人民共和国生物安全法》，从法律层面对生物技术研究、开发与应用安全进行立法保护。该法案明确将生物技术研究、开发活动分为高/中/低风险三类，开展高风险生物技术研发活动应当取得批准，开展中风险生物技术研发活动应当进行备案。
2.5其他问题
除了上述问题，医学领域的颠覆性技术在发展过程中还会给人类和社会带来许多不可预知的风险，为技术开发人员、医疗服务人员、监管决策人员等带来严峻的挑战。利益相关方对各类颠覆性技术的开发重点、评价指标、责任评判、伦理框架等尚未形成统一、准确的共识和指南。
在谋划和促进颠覆性技术发展的同时，应该重视颠覆性技术带来的各种问题和风险，预判可能会给人类社会造成的危害，提高风险防范意识和制定防范措施。防微杜渐，重视颠覆性技术的前瞻性治理，促使实现产业和社会格局平稳过渡，加速颠覆性技术的转化、应用和发展。
3展望
颠覆性技术能够打破传统发展思维与路线，取代现有主流技术，建立新技术维度。随着技术体系的提升和进步，医学领域的新技术取得重大突破并产生变革性效应（表6）。未来，人工智能的医学应用领域还将不断细分，加快医学机器人、远程辅助诊疗和健康大数据监测等产品的智能化升级。基因编辑技术能够精确改变内源致病基因，有望从根本上治愈肿瘤、心血管及遗传性疾病等，未来或可用于检出多种病毒或改造病毒的特征，进而控制和切断疾病传播。生物3D打印技术近十年来飞速发展，已能够使用从小鼠中提取的胚胎干细胞打印成功获得仿生主动脉。未来，该技术有望突破免疫反应、血管化、多组织打印、仿生结构等瓶颈，推动器官移植和个性化医疗发展。诱导多能干细胞被认为是21世纪治疗人类疾病的最理想模式之一，未来有望代替胚胎干细胞和治疗性克隆。合成生物学在基因工程和疫苗研制等方面均有较大突破，未来十年或将彻底变革医疗领域。
颠覆性技术的发展，不仅在企业和产业层面上非常重要，在国家科技战略层面也具有更加重大的意义。习近平总书记在十九大报告中强调：“加强应用基础研究，拓展实施国家重大科技项目，突出关键共性技术、前沿引领技术、现代工程技术、颠覆性技术创新”；在二十大报告中再次强调：“加快实施一批具有战略性全局性前瞻性的国家重大科技项目，增强自主创新能力。加强基础研究，突出原创，鼓励自由探索”。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》也中明确提出要前瞻谋划未来产业，加强前沿技术多路径探索、交叉融合和颠覆性技术供给。
当前新一轮科技革命和产业变革正在加速推进，各学科领域之间深度交叉融合。在这个“百年未有之大变局”的特殊历史时期，我国应紧紧抓住这个重大的历史机遇，准确把握与预测引发产业变革的颠覆性技术发展方向，为我国科技创新提供重要突破口以支撑我国科技强国建设，在新一轮科技革命和产业变革中抢占战略制高点。
人工智能在医疗领域的应用
泉州市鲤城区疾病预防控制中心福建泉州362000 摘要：随着社会进步和人们健康意识的觉醒，人口老龄化问题的不断加剧，人们对于提升医疗技术、延长人类寿命、增强健康的需求也更加急迫。而实践中却存在着医疗资源分配不均，药物研制周期长、费用高，以及医务人员培养成本过高等问题。与此同时，图像识别、深度学习、神经网络等关键技术的突破带来了人工智能（ArtificialIntelligence）技术新一轮的发展。对于医疗进步的现实需求极大地刺激并推动了以数据密集、知识密集、脑力劳动密集为特征的医疗产业与人工智能的深度融合。本文在智能医疗国内外的发展热度不断提升的背景下，主要介绍了智能医疗的应用场景及国内外研究人工智能在医疗领域的应用实例，以期提高人们对人工智能在医疗领域应用的重视和发展投入。 关键词：人工智能，医疗，机器学习（MachineLearning），深度神经网络（DeepNeuralNetworks） 1.介绍 人工智能（AI）诞生于20世纪50年代，图灵发表了一篇划时代的论文，并提出了著名的“图灵测试”，随后，人工智能经历了第一波早期的发展热潮，主要体现在符号主义，早期推理系统，早期神经网络预计专家系统当中，但由于当时逻辑理论占据话语权，并且限于当初的科学技术水平，AI系统被论证为难以工程化，不能带来实际价值。70年代，“AI之冬”之后，语音识别领域统计学派取代了专家系统。人们专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。同时人们开始利用神经网络完成模式识别等任务，AI迎来了近20年的第二次发展热潮。2006年之后，人们发现一种运行深度学习算法的硬件平台——GPU，它强大的并行运算能力缓解了深度学习算法的训练瓶颈，从而释放了人工智能的全新潜力，使之在互联网和移动互联网应用，自动驾驶、智慧交通、物流、共享出行，智能金融，家用机器人和服务机器人，智能制造业，人工智能辅助教育，智慧农业，智能新闻写作，机器翻译，机器防生，智能律师助理，人工智能驱动的娱乐业，人工智能艺术创作，智能客服与及智能医疗等领域得到全面而迅猛的发展。其中由于人们对智能医疗的迫切需求使得AI在医疗领域可能会率先落地。 文章第三节简要介绍了智能医疗的主要应用场景，随后在第四节给出了多个典型的应用实例。最后概述了国内智能医疗的现状，总结了我们进一步的工作。 2.AI技术在医疗领域的主要应用场景 目前，从全球创业公司实践的情况来看，智能医疗的具体应用包括洞察与风险管理、医学研究、医学影像与诊断、生活方式管理与监督、精神健康、护理、急救室与医院管理、药物挖掘、虚拟助理、可穿戴设备以及其他。总结来看，目前人工智能技术在医疗领域的应用主要集中于以下几个领域： 2.1.医疗机器人 机器人技术在医疗领域的应用并不少见，比如智能假肢、外骨骼和辅助设备等技术修复人类受损身体，医疗保健机器人辅助医护人员的工作等。 一是，能够读取人体神经信号的可穿戴型机器人，也成为“智能外骨骼”; 二是，能够承担手术或医疗保健功能的机器人，以IBM开发的达·芬奇手术系统为典型代表。 2.2.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。 人工智能通过计算机模拟，可以对药物活性、安全性和副作用进行预测。借助深度学习，人工智能已在心血管药、抗肿瘤药和常见传染病治疗药等多领域取得了新突破。在抗击埃博拉病毒中智能药物研发也发挥了重要的作用。 2.3.智能诊疗 智能诊疗就是将人工智能技术用于辅助诊疗中，让计算机“学习”专家医生的医疗知识，模拟医生的思维和诊断推理，从而给出可靠诊断和治疗方案。智能诊疗场景是人工智能在医疗领域最重要、也最核心的应用场景。 2.4.智能影像识别 智能医学影像是将人工智能技术应用在医学影像的诊断上。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。 2.5.智能健康管理 智能健康管理是将人工智能技术应用到健康管理的具体场景中。目前主要集中在风险识别、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。 风险识别：通过获取信息并运用人工智能技术进行分析，识别疾病发生的风险及提供降低风险的措施。 虚拟护士：收集病人的饮食习惯、锻炼周期、服药习惯等个人生活习惯信息，运用人工智能技术进行数据分析并评估病人整体状态，协助规划日常生活。 精神健康：运用人工智能技术从语言、表情、声音等数据进行情感识别。 移动医疗：结合人工智能技术提供远程医疗服务。 健康干预：运用AI对用户体征数据进行分析，定制健康管理计划。 3.AI技术在医疗领域的应用实例 3.1.医疗机器人 3.1.1智能外骨骼 俄罗斯ExoAtlet公司生产了两款“智能外骨骼”产品：ExoAtletⅠ和ExoAtletPro。前者适用于家庭，后者适用于医院。ExoAtletⅠ适用于下半身瘫痪的患者，只要上肢功能基本完整，它能帮助患者完成基本的行走、爬楼梯及一些特殊的训练动作。ExoAtletPro在ExoAtletⅠ的基础上包括了更多功能，如测量脉搏、电刺激、设定既定的行走模式等。 日本厚生劳动省已经正式将“机器人服”和“医疗用混合型辅助肢”列为医疗器械在日本国内销售，主要用于改善肌萎缩侧索硬化症、肌肉萎缩症等疾病患者的步行机能。 3.1.2手术机器人 世界上最有代表性的做手术的机器人就是达·芬奇手术系统。“达·芬奇手术系统分为两部分：手术室的手术台和医生可以在远程操控的终端。手术台是一个有三个机械手臂的机器人，它负责对病人进行手术，每一个机械手臂的灵活性都远远超过人，而且带有摄像机可以进入人体内的手术，因此不仅手术的创口非常小，而且能够实施一些人类一生很难完成的手术。在控制终端上，计算机可以通过几台摄像机拍摄的二维图像还原出人体内的高清晰度的三维图像，以便监控整个手术过程。目前全世界共装配了3000多台达·芬奇机器人，完成了300万例手术。” 3.2.智能药物研发 美国硅谷公司Atomwise通过IBM超级计算机，在分子结构数据库中筛选治疗方法，评估出820万种药物研发的候选化合物。2015年，Atomwise基于现有的候选药物，应用人工智能算法，在不到一天时间内就成功地寻找出能控制埃博拉病毒的两种候选药物。 除挖掘化合物研制新药外，美国Berg生物医药公司通过研究生物数据研发新型药物。“Berg通过其开发的InterrogativeBiology人工智能平台，研究人体健康组织，探究人体分子和细胞自身防御组织以及发病原理机制，利用人工智能和大数据来推算人体自身分子潜在的药物化合物。这种利用人体自身的分子来医治类似于糖尿病和癌症等疑难杂症，要比研究新药的时间成本与资金少一半。” 3.3.智能诊疗 国外最早将人工智能应用于医疗诊断的是MYCIN专家系统。我国研制基于人工智能的专家系统始于上世纪70年代末，但是发展很快。早期的有北京中医学院研制成‘关幼波肝炎医疗专家系统’，它是模拟著名老中医关幼波大夫对肝病诊治的程序。上世纪80年代初，福建中医学院与福建计算机中心研制的林如高骨伤计算机诊疗系统。其他如厦门大学、重庆大学、河南医科大学、长春大学等高等院校和其他研究机构开发了基于人工智能的医学计算机专家系统，并成功应用于临床。 在智能诊疗的应用中，IBMWatson是目前最成熟的案例。IBMWatson可以在17秒内阅读3469本医学专著、248000篇论文、69种治疗方案、61540次试验数据、106000份临床报告。2012年Watson通过了美国职业医师资格考试，并部署在美国多家医院提供辅助诊疗的服务。目前Watson提供诊治服务的病种包括乳腺癌、肺癌、结肠癌、前列腺癌、膀胱癌、卵巢癌、子宫癌等多种癌症。Watson实质是融合了自然语言处理、认知技术、自动推理、机器学习、信息检索等技术，并给予假设认知和大规模的证据搜集、分析、评价的人工智能系统。 3.4.智能影像识别 美国企业Enlitic将深度学习运用到了癌症等恶性肿瘤的检测中，该公司开发的系统的癌症检出率超越了4位顶级的放射科医生，诊断出了人类医生无法诊断出的7%的癌症。 3.4.1.赋能细胞3D建模 从英伟达NVIDIA企业解决方案中，我们了解到在西雅图艾伦细胞科学研究所（AllenInstituteforCellScience）,研究人员创建了第一个针对人类活细胞的可预测3D模型。借助此模型，科学家可以在计算机屏幕上以数字化的方式呈现，甚至控制细胞行为。
Figure1AllenIntegratedCell 此模型名为“艾伦集成细胞”（AllenIntegratedCell），是利用数万张搞清细胞图像进行深度学习训练的结果。它能够识别亚细胞结构并投射细胞的3D多层图像，显示其所有组成部分是如何同时相互作用的，此种呈现方式前所未有。 相对于以往观察细胞内部结构的荧光显微镜，新模型克服了成本高昂，缓慢并具有破坏性的缺点，开启了观察人类活细胞内部结构的全新方法，将影响药物发现、疾病研究以及我们进行人体细胞基础研究的方式。 3.4.2.AI和深度学习助力超声成像癌症诊断 机械工程专业学生ViksitKumar在得知自己的母亲患上卵巢癌时，癌症已经发展到了第三期，这时候再采取化疗已经无力回天。“如果癌症早一点发现，她可能再多活几年”的想法促使他转而主攻医疗领域。现在他是明尼苏达州罗切斯特梅奥医院的高级研究员。 过去数年间，Kumar一直致力于基于GPU的深度学习研究，力图利用超声图像实现更准确的癌症诊断。乳腺癌比卵巢癌更为常见，且能吸引到更多的研发资金，因此他把工作重点首先放在了乳腺癌上，希望让早期诊断在乳房X光检查稀缺的发展中国家得以实现。
Figure2TumorBoundary,redcircleissplitmanually,whilethebluecircle,greencircleandcyancircleispredictedbyDeepLearning Kumar的团队使用深度学习工具，用为数众多的超声波成像作为训练输入，希冀可以做出癌症的早期判断。在本地，他使用由NVIDIAGPUCloud（NGC）提供的TensorFlow深度学习框架容器进行处理。对于最为繁重的任务，其工作被转移到了AmazonWebSevices上的NVIDIATeslaV100GPU,并使用同一个NGC容器。 3.5.智能健康管理 3.5.1.风险识别 风险预测分析公司Lumiata，通过其核心产品——风险矩阵(RiskMatrix)，在获取大量的健康计划成员或患者电子病历和病理生理学等数据的基础上，为用户绘制患病风险随时间变化的轨迹。利用MedicalGraph图谱分析对病人做出迅速、有针对性的诊断，从而对病人分诊时间缩短30%-40%。 3.5.2.虚拟护士 NextIT开发的一款APP慢性病患者虚拟助理(AlmeHealthCoach)，“AlmeHealthCoach是专为特定疾病、药物和治疗设计配置。它可以与用户的闹钟同步，来触发例如‘睡得怎么样’的问题，还可以提示用户按时服药。这种思路是收集医生可用的可行动化数据，来更好的与病人对接。”该款APP主要服务于患有慢性疾病的病人，其基于可穿戴设备、智能手机、电子病历等多渠道数据的整合，综合评估病人的病情，提供个性化健康管理方案。 美国国立卫生研究院(NIH)投资了一款名为AiCure的App。这款App通过将手机摄像头和人工智能相结合，自动监控病人服药情况。 3.5.3.精神健康 2011年，美国Ginger.IO公司开发了一个分析平台，通过挖掘用户智能手机数据来发现用户精神健康的微弱波动，推测用户生活习惯是否发生了变化，根据用户习惯来主动对用户提问。当情况变化时，会推送报告给身边的亲友甚至医生。 Affectiva公司开发的情绪识别技术，通过网络摄像头来捕捉记录人们的表情，并能分析判断出人的情绪是喜悦，厌恶还是困惑等。 3.5.4.移动医疗 Babylon开发的在线就诊系统，能够基于用户既往病史与用户和在线人工智能系统对话时所列举的症状，给出初步诊断结果和具体应对措施。 AiCure是一家提醒用户按时用药的智能健康服务公司，“其利用移动技术和面部识别技术来判断患者是否按时服药，再通过APP来获取患者数据，用自动算法来识别药物和药物摄取。” 3.5.5.健康干预 Welltok通过旗下的CaféWellHealth健康优化平台，运用人工智能技术分析来源于可穿戴设备的MapMyFitness和FitBit等合作方的用户体征数据，提供个性化的生活习惯干预和预防性健康管理计划。 4.结论 本文简要介绍了人工智能的发展情况，结合人们对于提升医疗技术、延长人类寿命、增强健康的需强烈需求，列举了两个国内外研究人工智能在医疗领域的应用实例，给出了一种将人工智能应用到医疗领域的有效的方法和步骤。从而使人们更加重视以深度学习为主的人工智能技术在医疗领域的应用，加大研发和投资力度，加速智能医疗的进展，造福人类。 5.国内现状 根据方正证券发布的互联网医疗深度报告，“中国互联网医疗发展经历了三个阶段：信息服务阶段，实现人和信息的连接;咨询服务阶段，实现人和医生连接;诊疗服务阶段，实现人和医疗机构的连接。”在实际的产业发展中，中国智能医疗仍处于起步阶段，但赖于资本的追捧，多家智能医疗创业公司已顺利获得融资。在未来的发展中，国内公司应当加强数据库、算法、通用技术等基础层面的研发与投资力度，在牢固基础的同时进一步拓展智能医疗的应用领域。索引
德勤企业人工智能应用现状分析（第五版）
2022年，德勤发布的《企业人工智能应用现状报告》已经来到了第五个年头。凭借扎实丰富的调研经验和富有远见的商业洞察，报告不仅为全球企业拥抱人工智能（以下简称“AI”）提供建设性意见，也成为一扇持续观察与分析全球企业AI应用状况的窗口。
在此次第五版《德勤企业人工智能应用现状分析》中，德勤对来自13个国家2,620名企业高管进行了深入调查，旨在探究：企业在通往未来的道路上，如何借助人工智能释放巨大商业价值。其中我们发现了四项领导者们都广泛采纳的行动。
核心发现–助推人工智能释放巨大价值的四项关键行动
投资于文化和领导力：领导者应致力于企业文化重塑，将对AI持续改善的乐观情绪和员工发现的机遇，转化为商业价值。员工仍然是企业成功的关键，而AI可帮助释放人和机器的潜能。变革运营模式：为了确保AI应用遵循社会伦理，提升服务质量，整个运营模式需要进行变革，以适应智能机器的独特能力。企业应重新评估工作流程和角色，以管理风险并发掘新的价值。协调技术和人才：在投资于企业文化和领导力的同时，企业还须在日益紧缺的人才市场中制定相应战略，不断扩充现有定制平台、工具和加速器，助力转型。选择高价值用例：AI正在推动各行各业转型，领导者们已经开始解锁AI用例的正确“打开方式”，推动实现价值最大化。其重要举措在于制定相关战略，在短期和长期两方面差异化应用AI。德勤数智研究院联席主管合伙人及德勤管理咨询中国分析与认知服务领导合伙人尤忠彬表示：
“AI于企业绝非技术层面的问题，而是关系到企业战略、业务、技术和人才等全方位的革新。因此，德勤AI团队与战略团队也将进行更加密切的合作，协同作战，为客户提供战略与AI引领的咨询方案。我们以业务战略为牵引，以数据科学、数据分析为支持手段，产生可执行、可操作的实践，最终帮助客户实现企业智能地转型。”
德勤数智研究院联席主管合伙人及德勤中国审计与鉴证首席数字官范为表示：
“后疫情时代，随着企业面临着更大的危机与挑战，AI助力转型的优势将会体现出巨大的价值。德勤秉承“以人为本”和可持续发展的理念继续深耕人工智能领域，通过AI产品和服务以及广泛地生态合作，将社会要素与企业战略相融合，持续创造商业价值，助力更多企业成为真正的AI驱动型企业。”
2022企业AI成熟度概览
2022年调研中，我们继续采用了与第四版报告中相同的基础分析模型，根据2,620名受访者的反馈，按照企业表现情况将受访企业划分为以下几类：
变革者–（高部署/高成果）：正在转型但尚未完全实现转型。变革者已在企业范围上采用了许多领先实践，并逐步释放AI蕴藏的价值。
探路者–（低部署/高成果）：探路者已经具备迈向成功的能力和行为，但实施的举措较少。他们正在采取行动，但还未达到变革者的规模。
后进者–（高部署/低成果）：大量的开发和部署活动是这一群体的特点；然而，他们还未采用足够多的领先实践来帮助其转化成商业价值。
起步者–（低部署/低成果）：在构建AI能力方面起步较晚是这一群体的特点；他们目前最不可能展现领先实践行为。
关于德勤人工智能研究院
德勤人工智能研究院帮助企业将强大、高度动态且快速发展的AI生态系统的所有不同维度联系起来。人工智能研究院引领跨行业应用AI创新的对话，利用前沿洞察促进With™时代的人机协作。
德勤人工智能研究院旨在促进AI的对话和发展，激发创新，并研究人工智能实施面临的挑战和解决方法。人工智能研究院是由学术研究团体、初创企业、企业家、创新者、成熟的AI产品领导者和AI远见者组成的生态系统合作，致力于探索AI的关键领域，包括风险、政策、道德、未来的工作和人才，以及AI案例的应用。结合德勤在AI应用方面的深厚知识和经验，该研究院帮助企业理解这个复杂的生态系统，从而提供有影响力的观点，做出明智的AI决策来取得成功。
人工智能应用领域的研究与展望
引言
20世纪的科技成就中，人工智能占据着重要的位置，它的研发使用是将智能机器人的技术、信息化技术、自动化技术和关于人类自身智能探索与研究融为一体的必然结果。随着人工智能的系列化研究与发展，如今，人工智能已经被广泛地应用于很多领域。但是关于人工智能的应用领域的综述并不多，本文就人工智能在不同领域应用发展趋势进行展望。
1人工智能的由来
人工智能是研究、开发模拟应用、延伸和拓展人的智能领域的理论、方法、技术以及应用系统的一门新的学科。相比于其他学科，人工智能的研究和发展历史是很短暂的，但是它的研究发展与应用却为人类生活带来了翻天覆地的变化，是人类发展历史的一个里程碑，将人类从繁重的体力劳动和脑力劳动中解放出来，同时帮助人类探索拓展了更多的未知领域。
1956年，麦卡赛和明斯基等科学家就提出了“人工智能”的理念，认为在未来机器将会以其独有的人工智能特点更好地服务于人类，代替人类来完成许多高难度、高强度和高危险系数类的工作。这一理念的提出引来了许多优秀科学家的青睐，随即对此展开了更深入的研究、探索、发展和应用[1]。
在计算机的应用普及之前，几乎没有什么机器设备可以分担人类的脑力劳动，特别是依据人脑的思维去对数据进行收集、处理、运算、判定、存储、积累、分析和选择决断。当计算机有了一定程度的发展和应用之后，能够代替人脑工作的软件才逐步被开发并应用到研究和生活中。由早期的各种复杂数据分析运算，一维、二维、三维和立体的测绘，继而发明并应用二维码的识别、无人机作业、月球车等各种模拟人类思维模式的应用，到后来人工智能云处理、对比、处理和建议等人脑无法准确、无误且快速处理大数据的运用。如今，人工智能的应用已经遍布人类生活的许多领域。
2人工智能的应用领域
现在人工智能在计算机领域的应用比较广泛，在其他领域的发展应用也是频见报道。随着人工智能“深、广、精”的研究、发展与应用，不久，必将迎来在更多领域的应用，未来的人工智能将更加智能，更加的人性化，更像个“人”一样进入人类生活，为人类社会的发展服务。
2.1人工智能在工业领域的应用
人工智能的应用在工业发展方面起着举足轻重的作用，它具有效率高、稳定可靠、重复精度好，可承担劳动强度大、危险系数高的作业等优势，已被广泛应用到了工业生产领域，如机器人焊接、机器人搬运、机器人装配、机器热打磨抛光和机器人喷涂电镀等。2018年，林远长等人研究得到焊接机器人在每米长度方向上焊接轨迹跟踪仿真误差为0.18mm，而实际跟踪误差为0.2mm，由此验证利用人工智能仿真误差与实际误差基本一致，完全满足工业生产需求[2]。赵猛研发发动机挠性飞轮盘螺纹装配工业机器人项目[3]，提高装配的自动化和柔性化程度，保证装配质量和生产效率。用人工智能的机器人来代替普通工人去完成许多对人体有不良影响及人体生理条件限制而不能承受的工作，是20世纪工业发展的一个质的飞跃，是工业发展史的一个标志性的里程碑。
2.2人工智能在金融领域的应用
近来，随着人工智能的开发及应用，互联网金融更是取得了极其辉煌迅猛的发展。二维码支付、手机银行、网络借贷、P2P平台、淘宝、京东等逐渐成为人们茶余饭后议论的热点词汇。通过大数据库、云计算、计算机网络应用、区块数据链等最新IT技术，即可获取大量、精确的信息，更加个性化、定向化的风险定位模型，更科学、严谨的投资决策过程，更透明、公正的信用中介角色等，从而能大大地提高金融业务效率和服务水平，特别是一些技术应用，如大数据征信、供需信息、供应链金融等[4]。
2.3人工智能在信息安全领域的应用
数字密码安保模式伴随着互联网技术的不断发展，其弊端也逐步显露，一方面容易被破解，导致信息泄露，另一方面，对于越来越多的信息安保需求，对人脑的记忆力要求也越来越高。由此产生的各种困扰也越来越多，如忘记密码后，自动取款机无法取现、打不开文件、登录不了系统等问题层出不穷，因此信息安全问题越来越被人们所关注。但当人工智能和生物识别技术结合并深入发展之后，信息安全领域得到了一个全新的发展和提高。指纹解锁速度可达0.2s，支持多个指纹同时录入，且被广泛应用；iPhoneX的人脸识别解锁，支付宝的刷脸登录和考勤机器上的刷脸打卡等正渐渐步入人们的日常生活之中；人的虹膜具有惟一性，为实现信息认证、保障信息安全提供了理论基础。现实中也已经有电子厂商将这一技术运用到了实际产品当中，比如三星S系列的手机，就配备了虹膜识别技术，但是虹膜识别目前对环境的要求比较高，尤其是在暗光环境下识别效果还有待提升。相比于指纹识别，虹膜识别在完成产业化的道路上还有很长的路要走[5]。
2.4人工智能在医疗领域的应用
医疗领域的人工智能应用更加普遍，它正在成为改善人们身心健康的主力军，可为病人提供就诊前健康状况初步分析和评估、协同医师处理病人信息和改善服务质量、在医院精准地指导病人就医、节约医疗资源、缓解就医难的紧张局面等。医学领域，精准是非常重要的，因为任何偏差或者误判都会危及人体的健康乃至生命。2015年，杨宇面对心脏手术医疗机器人的异构式主从控制研究，充分运用人工智能[6]，简化了手术操作，降低了操作风险。人工智能芯片能够存入大量的信息，并对这些信息进行高速地运算处理和判断，做出最准确的决策，这是目前人脑没有办法做到的[7]。人工智
能还可以根据患者的实际情况，收集所需要的数据，结合过去的数据进行计算和决策，从而得出最有效的治疗方案，以此减少医务人员的脑力劳动强度，合理利用医疗资源[8]。
3人工智能应用领域的展望
随着人工智能在数字理论技术、自动化控制、机器人应用等方面不断地研究发展，将来，机器必定会无限地接近人的各种行为，通过智能“视觉”“听觉”“触觉”“味觉”“嗅觉”来接收信息，传递信息；通过“电脑”来处理信息，选择和决策；通过智能输出端的“说”和“做”来传递信息发布需求和指令；通过智能肢体“行为”来响应与实施。在人类的日常工作、学习、医疗、安全和可持续发展等领域，人工智能都将尽最大的可能去为人类提供服务。然而无论人工智能发展到哪一步，依然无法在思维、精神、感触和情绪方面全盘取代人脑，仍旧不够人性化和智能化，只能跟随人类对自身智能的开发和研究而尽量接近人类[9]。与此同时，随着大数据类的人工智能的研究与开发，信息安全问题将会凸显，并且成为科学家以后很长一段时间的困扰和研究热点[10]。
4结语
总之，人工智能技术的发展是日新月异的，为将来在更多领域、更广泛的应用人工智能技术提供了更多的可能，但是，这一切都是基于人类对自身智能的充分了解和掌握。为此，还需要很多的知识和技术积累，针对人工智能更大量的应用，科研人员还需要做更多的工作。一方面是开发更多的未知智能，另一方面是完美地将人的智能转化成机器人的智能来为人类生存与发展服务。