利好 8 大医疗领域，一文读懂未来 AI 医疗风向标
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？
近日，由中国信通院、工业互联网创新中心以及36氪研究院联合编写的《2020人工智能医疗产业发展蓝皮书》（以下简称《蓝皮书》）正式出炉。
蓝皮书立足于产业发展基本面，并结合当前人工智能医疗的最新发展与应用趋势，对公共卫生、医院管理、医学影像、医疗机器人、药物研发、健康管理、精准医疗和医疗支付共八大主要细分领域进行深入研究与分析，分析各领域所处的不同发展阶段、发展特征与应用价值，并盘点市场主要参与者，力求描摹2020年互联网医疗行业发展的新风向。
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文档来源：中国信通院
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。
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人工智能的应用实例介绍，人工智能有哪些应用领域
人工智能是一门贯穿性的综合学科，主要包含计算机、控制论、信息论、神经生理学、语言学，人工智能是从计算机应用系统角度出发，研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类类智能活动的能，来延伸人类智能科学
人工智能的应用实例：指纹识别、人脸识别、视网膜识别、虹膜识别、专家系统、智能搜索和博弈等
目前人工智能应用领域比较多，具体如下：
机器人领域：人工智能机器人，如RET聊天机器人，它能理解人的语言，用人类语言进行对话，并能够用特定传感器采集分析出现的情况调整自己的动作来达到特定目的
语言识别领域：该领域其实与机器人领域有交叉，设计的应用是把语言和声音转换成可处理的信息，如语音开锁、语音邮件以及未来的计算机输入等方面
图像识别领域：利用计算机进行图像处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术；例如人脸识别，汽车牌号识别等。
专家系统：具有专门知识和经验的计算机智能程序系统，后台采用的数据库相当于人脑，具有丰富的知识储备，采用数据库中的知识数据和知识推理技术来模拟专家解决复杂问题人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视，均为前沿产业，多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱，在此为你推荐几篇优质好文：1.人工智能时代，AI人才都有哪些特征？http://www.duozhishidai.com/article-1792-1.html2.大数据携手人工智能，高校人才培养面临新挑战http://www.duozhishidai.com/article-7555-1.html3.人工智能，机器学习和深度学习之间，主要有什么差异http://www.duozhishidai.com/article-15858-1.html
多智时代-人工智能和大数据学习入门网站|人工智能、大数据、物联网、云计算的学习交流网站
人工智能在临床领域的研究进展及前景展望
人工智能（artificialintelligence，AI）最初由JohnMcCarthy在1956年提出[1]，KAPLAN和HAENLEIN[2]将AI描述为系统性处理并学习外部数据以实现特定目标和任务的能力。AI是指可模仿人类智能特征的计算机算法，其成功得益于计算能力及数据可用性的巨大增长。过去十年来，基于机器学习（machinelearning，ML）算法的AI应用已在计算机视觉（computerversion，CV）等领域中取得了巨大突破。AI的研究内容主要包括机器学习、神经网络、智能机器人、自然语言理解、语义识别和图像处理等[3]。
20世纪70年代开始，AI方法被应用于医疗领域以提升疾病诊治的效率，进而出现了医学人工智能（artificialintelligenceinmedicine，AIM）[3]。20世纪80年代后，决策树、随机森林、支持向量机等多种ML算法被提出，使AIM得以发展成熟。经典ML算法可分为有监督学习、无监督学习及强化学习等3类。ML是当今最常用的AI技术，其数学模型是基于庞大的训练数据集而设计的。自21世纪以来，深度学习（deeplearning，DL）的出现使AIM进入了崭新的发展阶段。目前DL已成为AI领域最流行的研究方法。
目前，医学界已利用AI技术对临床实践的不同步骤进行自动化研究，为临床决策提供支持。在各医学领域中应用AI方法有利于提高诊断的准确性并减少时间和人力消耗。基于AI的最新进展，智能筛查、智能诊断、风险预测和辅助治疗等是正经历颠覆性转变的典型应用。
当今，我们比既往任何时候都更接近AI的临床应用，基于AI的个性化远程医疗时代即将到来，如图1。因此，临床领域的专业人士均需了解AI技术的基础知识，帮助医学界获得AI相关的背景知识，包括AI的研究进展及前景展望，旨在带来更高质量的研究并激发新的研究方向。
医学数据可从便携式检查仪器中收集，随即通过互联网传输到远程医疗平台；基于AI的远程医疗平台将分析医疗数据进行诊断，并为用户提供个人精确医疗的补充建议图1基于AI的个性化远程医疗示意图图选项1AIM的常见技术AI的发展主要出现了符号主义和连接主义两个历史方向（图2）。20世纪80年代开始流行的专家系统是符号主义的经典例子；自20世纪90年代以来，基于连接主义的学习方法逐渐兴起，其优势在于由数据而非人工专家提供准确性保证[4]。
图2AI技术的发展方向图选项1.1机器学习机器学习（machinelearning，ML）的概念由SAMUEL在1959年提出，可表述为数据赋予计算机无需明确编程即可学习的能力[5]。QUINLAN（1986年）[6]提出了决策树（decisionTree，DT）算法，可依据既定规则完成数据分类。VLADIMIR（1995年）提出了支持向量机（supportvectormachines，SVM），它是一种广泛使用的监督ML算法，常用于分类和回归问题[7]。HO（1998年）[8]提出了随机森林（randomforest，RF）算法，可有效完成特征提取。
近年来，ML已被越来越多地应用于医疗领域，旨在帮助医师预测疾病及预后效果。ML的发展已经达到了重要的里程碑，可获得与人类专家相似甚至更好的准确率。典型的监督任务包含回归和分类，无监督任务包含降维、聚类、离群值检测等，而半监督学习是介于有监督和无监督之间的混合框架，其应用示例包括使用部分标记数据对图像进行分割或分类等[9]。三者关系见图3。
红色、蓝色代表已知的两个分类，灰色代表未分类标签；有监督学习依赖于已知的输入-输出对；若某些输出标签难以获得或代价高昂，则可考虑使用半监督学习；若无可用标签，则无监督学习允许获取更具探索性的数据方法A：有监督学习；B：半监督学习；C：无监督学习图3有监督、半监督及无监督学习展示图选项ML技术仍存在较大的不足及改进空间。临床医师希望了解临床决策所依据的科学基础，以便能独立判断有效性并确保其适用于各类患者。然而，临床医师无法从ML技术中直观地获取底层机制，进而了解如何针对特定临床情况提出具体建议，这通常被称为“黑箱”问题。尤其是当临床医师的既往经验与AI方法的建议存在冲突时，医师往往会对AI方法缺乏信任，推进“可解释AI”的工作可能会在将来解决此问题。
1.2深度学习自20世纪90年代以来，ML方法不断发展和改进，进一步诞生了目前流行的深度学习（deeplearning，DL）。DL一词最早由AIZENBERG和HINTON等于21世纪初提出[10]，是指ML算法的一个子集，其称为“深度”的原因是在多个层次上分层组织，可自动从大数据中提取有意义的特征。图像识别的发展包括文本识别、数字图像识别和目标识别3个阶段。近年来，基于DL技术的图像处理逐渐被提出与推广，出现了一些以全自动医学图像检测分类和分割为目的的研究。
目前，卷积神经网络（convolutionalneuralnetwork，CNN）被广泛应用于医学图像处理，该架构具有两条路径以提取不同尺度的特征；此后树状结构的多任务全卷积网络（FCN）被提出，具有高效的端到端网络结构[11]。RONNEBERGER等[12]提出了U形卷积网络（U-Net），在各种医学图像分割任务中表现良好，目前已成为医学图像分割的基准网络，见图4。
U-Net包含编码器（下采样）、解码器（上采样）和跳跃连接部分，有利于高效提取医学图像特征图4U-Net网络结构图选项当前，DL在医学图像领域的应用已得到了广泛进展，但其仍存在一定的应用限制。首先，医学数据集具有不均衡性，且往往为单中心、少样本量数据，但DL对于高质量大数据的依赖性较强，可能带来较大的经济学成本。其次，DL模型中学习参数量较多、存在过拟合风险，在应用中缺乏稳定性与可重复性。最后，与ML技术类似，DL同样存在“黑箱”问题，影响了临床应用中医患双方的接受程度。因此，应选择适宜的医疗领域应用DL技术，以提升辅助诊治的准确性。
1.3专家系统专家系统（expertsystem，ES）是模拟人类专家决策能力的计算机系统，它可利用现有的知识系统推理和解决一系列复杂问题，是较早获得成功的AI软件之一[13]。ES的开发阶段大致可分为启蒙期（1965-1971年）、发展期（1972-1977年）和成熟期（1978年至今）3个阶段。当前，ES已经表现出了较强的临床决策能力，在疾病筛查及诊断等方面具有较大优势。但ES较为依赖人工专家，而人工专家可能犯错或具有主观倾向性。后续应用中仍需整合医师的临床经验和患者病史，进而提升系统的准确性。此外，ES的应用中需要不断更新医学知识和发现，进而为临床医师提供前沿诊断和治疗计划。
1.4智能机器人1979年，美国机器人研究所提出了智能机器人（intelligentrobots，IR）的概念，将其定义为一种可重新编程的多功能机械手，旨在利用各种编程材料、部件、工具以执行任务[14]。自20世纪80年代开始，IR已逐渐被应用于外科手术。目前，经FDA批准的机器人手术系统包括宙斯（ZUES）、达芬奇（DaVinci）和自动内窥镜系统等。IR具有微创、精准及智能的优势，已被广泛应用于骨科、妇科、泌尿科及口腔科等诸多领域。
既往临床实践中应用的IR往往是移动能力受限的离散型机器人。近年来，连续型机器人被提出，是一种具有“无脊椎动物”柔性结构的新型仿生机器人，其具有灵活的弯曲特性及良好的环境适应性，将有望逐渐取代离散型机器人、成为未来外科手术的主力军[15]。但IR目前仍然存在成本较高、体积较大及应用范围受限等劣势。
1.5医疗物联网物联网可被定义为具有通信和传感能力的网络物理系统的普遍存在，目前已被广泛应用于医疗领域，进而诞生了医疗物联网（theInternetofmedicalthings，IoMT）的概念[16]。IoMT主要采用移动传感器收集医疗相关的人体数据，进而支持临床诊治决策，具有较好的经济性、易用性和可访问性[17]。
IoMT使用各种传感器实时监测患者的健康状况，进而实时获取体温、心率、脉搏及血氧等生命体征。这些医疗设备监控患者的健康状况，收集临床数据并通过远程云数据中心发送给医生。基于IoMT的可穿戴医疗系统可以提供连续监测功能并收集大量医疗数据，进而为医师提供预测患者未来状况的有效依据。
2AIM的典型应用2.1智能筛查目前AIM技术已应用于多种恶性肿瘤的筛查中，可对疑似癌变区域的良恶性进行自动筛查。表1总结了近几年AIM技术应用于智能筛查方面的典型实例。
表1AIM技术在智能筛查方面的典型应用第1作者年份AI技术应用领域应用效果WU[18]2019DL胃癌盲点漏诊率5.9%CHEN[19]2020DL胃癌盲点漏诊率3.4%KIANI[20]2020DL肝癌测试准确度84.2%MORI[21]2018ML结肠癌预测准确率98.1%WANG[22]2019DL结肠癌腺瘤检出率29.1%SU[23]2020DL结肠癌腺瘤检出率28.9%LIU[24]2020DL结肠癌腺瘤检出率27.0%WANG[25]2020DL结肠癌腺瘤检出率34.1%VANDENBERGHE[26]2017DL乳腺癌分类准确率83.1%STEINER[27]2018DL乳腺癌转移检出率91.0%BARINOV[28]2019ML乳腺癌AUC值86.5%MANGO[29]2020ML乳腺癌AUC值87.0%LOTTER[30]2021DL乳腺癌灵敏度提升14.0%YOO[31]2018ML甲状腺癌检出灵敏度92.0%MASOOD[32]2018DL+IoMT肺癌分类准确率84.6%SIM[33]2020DL肺癌平均灵敏度70.3%URUSHIBARA[34]2021DL宫颈癌AUC值93.2%ESTEVA[35]2017DL皮肤癌分类效果与医师相当ABRÁMOFF[36]2018DL糖尿病视网膜病变灵敏度87.2%KANAGASINGAM[37]2018DL糖尿病视网膜病变特异度92.0%KEEL[38]2018DL糖尿病视网膜病变灵敏度92.3%NATARAJAN[39]2019DL糖尿病视网膜病变灵敏度85.2%WU[40]2019DL白内障AUC值99.7%LIN[41]2019DL白内障准确率87.4%WU[42]2018DL角膜炎灵敏度89.3%ML：经典机器学习；DL：深度学习；IoMT：医疗物联网；AUC：ROC曲线下面积表选项2.1.1消化肿瘤的筛查WU等（2019年）[18]及Chen等（2020年）[19]各自构建了基于DL的食管胃十二指肠内镜（esophagogastroduodenoscopy，EGD）图像处理系统，实现食管、胃及十二指肠疾病的早期筛查，盲点漏诊率各自降至了5.9%和3.4%，均明显低于未使用AI技术的传统方法。KIANI等（2020年）[20]构建了基于DL的肝脏病理图像处理系统，实现了肝细胞癌、胆管癌的自动筛查，在验证集上准确率为88.5%，在独立测试集上准确度为84.2%。MORI等[21]构建了基于ML的结肠镜图像分析系统，主要用于区分需要切除的腺瘤和不需要切除的非肿瘤息肉，其预测准确率为98.1%。WANG等（2020年）[25]构建了基于DL的结肠镜图像处理系统，结果表明AI组腺瘤检出率（adenomadetectionrate，ADR）明显优于传统组，可有效提高结肠镜下息肉及腺瘤的筛查效率。
2.1.2其他肿瘤的筛查VANDENBERGHE等（2017年）[26]提出了基于DL的切片病理图像分析系统，可实现乳腺癌的自动诊断、分类，以病理学结果为金标准时的总体准确率达到了83.1%。STEINER等（2018年）[27]提出了基于DL的胸部CT处理系统，转移检测的灵敏度达到了91.0%，实现了转移性乳腺癌的自动筛查。LOTTER等（2021年）[30]提出了一种具有注释效率的DL方法，该方法在乳房X光片分类等方面实现了最先进的性能，相较于乳腺影像专家，AI方法的平均灵敏度提升了14.0%。YOO等（2018年）[31]提出了基于DL的超声图像分析系统，将甲状腺癌的筛查灵敏度由84.0%提升至92.0%，实现了甲状腺结节良恶性的自动筛查。MASOOD等（2018年）[32]构建了基于IoMT和DL的肺部CT图像处理系统，实现了肺结节的恶变阶段预测，分类准确率达到了84.6%。
2.1.3眼科疾病的筛查NATARAJAN等（2019年）[39]利用DL方法处理视网膜图像，实现了糖尿病视网膜病变的自动筛查及严重程度分级，AI方法诊断严重病变的灵敏度和特异度各自为100.0%和88.4%，诊断总体病变的灵敏度和特异度各自为85.2%和92.0%。WU等（2019年）[40]构建了基于DL的眼部图像处理系统，白内障分类的ROC曲线下面积（areaundercurve，AUC）达到了99.3%~99.7%，实现了白内障的自动筛查及协作管理。WU等（2018年）[42]关于真菌性角膜炎诊断的研究表明，自动菌丝检测技术的灵敏度为89.3%、特异性为95.7%，AUC值为94.6%，可及时、准确、客观和定量地为真菌性角膜炎提供评估标准。
目前，AI智能筛查已广泛应用于肿瘤及眼科疾病的筛查中。但需要注意的是，模型准确性对医师的临床决策存在重大影响，当模型预测不准确时，其辅助筛查的效果往往大幅降低。此外，对于发病率较低、样本量较少的疾病，假阳性的存在是不容忽视的问题，建议采用人工审查的方式再次验证。因此，将AI模型应用于临床时仍存在较大挑战，当设计AI工具时应考虑模型辅助筛查的潜在负面影响。
2.2智能诊断当前，ML、DL、ES及IoMT技术均已应用于各类疾病的诊断，取得了较好的自动化效果，AIM技术应用于智能诊断的典型实例总结见表2。
表2AIM技术在智能诊断方面的典型应用第1作者年份AI技术应用领域应用效果ESHEL[43]2017ML疟疾灵敏度99.0%TURBÉ[44]2021DL艾滋病准确率97.8%MINAEE[45]2020DLCOVID-19灵敏度98.0%HUANG[46]2020DLCOVID-19严重程度预测AHUJA[47]2021DLCOVID-19准确率99.4%SHORFUZZAMAN[48]2021DLCOVID-19精确度95.5%QUIROZ[49]2021MLCOVID-19AUC值96.0%ARBABSHIRANI[50]2018DL脑卒中AUC值84.6%TITANO[51]2018DL脑卒中AUC值73.0%NAGARATNAM[52]2020DL脑卒中上门时间缩减45minLO[53]2021DL脑卒中AUC值99.27%BIBI[54]2020DL+IoMT白血病平均准确率99.6%HAMEDAN[55]2020ES慢性肾病灵敏度95.4%PARK[56]2019DL动脉瘤预测准确率85.9%WONG[57]2018ML溃疡预测准确率84.3%BIEN[58]2018DL膝关节外伤AUC值93.7%LINDSEY[59]2018DL骨折灵敏度91.5%FU[60]2019DL骨折可视化骨折分析YAO[61]2019DL+IoMT胆囊结石预测结石化学成分ML：经典机器学习；DL：深度学习；IoMT：医疗物联网；ES：专家系统；COVID-19：新型冠状病毒肺炎；AUC：ROC曲线下面积表选项2.2.1传染疾病的诊断2020年，新型冠状病毒肺炎（coronavirusdisease2019，COVID-19）的爆发为AIM技术提供了适宜的应用时机。AIM技术在COVID-19的诊断、分型、风险预测和辅助治疗等方面均取得了较好的进展。SHORFUZZAMAN等（2021年）[48]提出了一种结合迁移学习理念的深度学习融合框架，实现了对COVID-19患者的智能诊断，融合模型的分类精确度达到了95.5%。QUIROZ等（2021年）[49]证实，ML方法可用于COVID-19的自动严重程度评估，其有助于对COVID-19患者进行分类诊断，AUC值为96.0%、灵敏度为84.5%、特异度为92.9%，继而可确定后续诊治的优先级。
2.2.2内科疾病的诊断随着医学影像技术的发展及临床诊断精度的提升，基于DL技术的临床诊断方法得到了蓬勃发展。ARBABSHIRANI等[50]及TITANO等（2018年）[51]各自构建了基于DL的颅脑CT图像处理系统，AUC值达到了73.0%和84.6%，实现脑卒中等急性神经事件的自动检测。LO等（2021年）[53]基于DL提出了缺血性脑卒中自动诊断方法，灵敏度为98.1%、特异度为96.9%、AUC值为99.3%，可有效为临床医师提供急性缺血性卒中的诊断建议。BIBI等（2020年）[54]开发了一个基于DL和IoMT的系统，实现了白血病的快速安全识别与分类，平均准确率达到了99.6%；该系统可让医患双方实时沟通白血病的检测、诊断及治疗，进而有效节省临床医师的时间和精力。HAMEDAN等（2020年）[55]利用ES对慢性肾病进行分析，将AIM技术与人工专家意见结合，结果表明ES预测慢性肾病的效果较好，准确率、灵敏度和特异度分别为92.1%、95.4%和88.9%。
2.2.3外科疾病的诊断基于DL的图像识别技术在临床诊断中具有重要意义，可提高外科病变部位预测的准确度。BIEN等（2018年）[58]提出了基于DL的膝关节MRI处理系统，实现前交叉韧带撕裂、半月板撕裂等膝关节外伤的自动检测，AI模型可以从内部和外部数据集中快速生成准确的膝关节病理分类。LINDSEY等（2018年）[59]构建了基于DL的X线图像处理系统，实现骨折的检测与定位；在应用AI技术辅助后，临床医师检测骨折的灵敏度由80.8%提升至91.5%，特异度由87.5%提升至93.9%。FU等（2019年）[60]着眼于CT图像分析系统，实现股骨间骨折的自动诊断及可视化分析，识别最可能的骨折断裂区域。
目前，一些新兴AI技术已被广泛应用于内、外科疾病及传染病的智能诊断中，在临床决策中发挥了重要作用。AI模型的能力受纳入训练集规模的限制，基于某类数据集训练的模型可能无法在另一类数据集中获得良好表现，应注重在模型训练中适当加入外部测试集以评估其泛化能力。此外，多数基于AI技术的智能诊断方法仅限于分析医学影像信息，但临床上有效的研究终点需要基于医师对患者各项指标的总体评估。因此，在未来的研究中，应注重各项临床数据的综合运用，提高AI模型的有效性与可推广性。
2.3风险预测AIM可实现风险的自动评估与预警，提供有效的临床决策支持。AIM技术应用于疾病风险预测的典型实例见表3。
表3AIM技术在风险预测方面的典型应用第1作者年份AI技术应用领域应用效果MCCOY[62]2017ML败血症住院死亡率下降60.2%SHIMABUKURO[63]2017ML败血症住院死亡率下降58.0%GIANNINI[64]2019ML败血症预警特异度98.0%GINESTRA[65]2019ML败血症临床接受度45.0%CHEN[66]2018ML+IoMT糖尿病5G智能糖尿病系统KUMAR[67]2018ML+IoMT糖尿病移动医疗保健应用程序ROMERO-BRUFAU[68]2020ML糖尿病患者接受度58.0%BOUTILIER[69]2021ML糖尿病+高血压预测准确率91.0%CONNELL[70]2019ML肾衰竭移动检测应用程序AOKI[71]2020DL小肠破裂有效降低阅片时间BRENNAN[72]2019ML肾脏手术AUC值85.0%WIJNBERGE[73]2020ML心脏手术低血压时间缩减16.7minZHOU[74]2020MLCOVID-19预后相关标注物预测BOOTH[75]2021MLCOVID-19AUC值93.0%ML：经典机器学习；DL：深度学习；IoMT：医疗物联网；COVID-19：新型冠状病毒肺炎；AUC：ROC曲线下面积表选项2.3.1感染风险的预测严重败血症的死亡风险较高，因此败血症风险预测是提高干预效果的重要保障。MCCOY等（2017年）[62]提出了基于ML的电子健康档案（electronichealthrecords，EHR）数据处理系统，实现了败血症的风险预测。相较于实施前，实施后与败血症相关的住院死亡率下降了60.2%。SHIMABUKURO等（2017年）[63]同样对败血症进行了风险预测，平均住院时间降低了3d，平均住院死亡率下降了58.0%。GIANNINI等（2019年）[64]利用ML分析EHR数据，可用低灵敏度但高特异性的标准对严重败血症和败血症休克进行早期预警，该AI方法的特异度为98.0%。GINESTRA等（2019年）[65]分析了临床医师对败血症预警系统的接受程度，结果表明临床接受程度仍存在较大提升空间。
2.3.2慢病风险的预测CHEN等（2018年）[66]提出了5G智能糖尿病系统，为糖尿病患者生成全面的传感和分析，进而有效地为患者提供个性化诊断和治疗建议。KUMAR等（2018年）[67]设计了一种基于IoMT的移动医疗保健应用程序，实现了糖尿病的发病风险及其严重程度的判断。ROMERO-BRUFAU等（2020年）[68]利用ML分析患者数据，进而为血糖控制提供临床决策支持，患者接受度58.0%。BOUTILIER等[69]利用ML预测糖尿病及高血压的危险分级，将糖尿病预测准确率由67.1%提升至91.0%，将高血压预测准确率由69.8%提升至79.2%，且极大降低了糖尿病和高血压的预测成本。
2.3.3治疗风险的预测围手术期风险的发生与医疗成本及死亡率的增加密切相关。在智能决策支持平台中构建数据驱动的预测风险方法有利于减少临床医师的工作负担，提升风险预测效率。BRENNAN等（2019年）[72]利用基于ML的EHR数据处理系统实现肾脏手术术后并发症风险的自动评估；当使用AI算法后，风险评估AUC值由69.0%提升至85.0%。WIJNBERGE等（2020年）[73]构建了基于ML的血流动力学指标分析系统，实现了心脏手术术中低血压风险的自动预警；AI干预可将低血压中位时间由32.7min缩减至8.0min。BOOTH等（2021年）[75]构建了基于ML的COVID-19个性化死亡率风险评分系统，结果表明C反应蛋白（CRP）、血尿素氮（BUN）、血清钙、血清白蛋白和乳酸等血清生物标志物与COVID-19的严重程度及死亡风险密切相关。
目前，基于AI方法的预警系统已被提出和小规模实施，其应用领域包括感染风险预测、慢性病风险预测及治疗风险预测等。但临床医师对此类工具的看法仍存在分歧，分析原因在于以ML、DL为代表的AI方法，一般具有不透明性、不确定性，存在预测效果不稳定的风险，使部分临床医师对利用复杂AI方法开发的工具缺乏信任。此外，既往风险预测仅局限于单中心研究，其泛化性能尚未得到充分验证，后续需要对更多的群体进行深入研究，充分评估AI方法的安全性和可推广性。在可预见的将来，AI不太可能取代临床医师，但AI可以依据医疗大数据提供相关建议，进而作为临床医师的高效辅助。
2.4辅助治疗AIM技术应用于辅助治疗已有较多案例，效果比较理想，见表4。
表4AIM技术在辅助治疗方面的典型应用第1作者年份AI技术应用领域应用效果BIRD[76]2021ML直肠癌治疗剂量规划YANG[77]2021ML前列腺癌准确率84.6%NICOLAE[78]2020ML前列腺癌有效降低规划时间KATZMAN[79]2018ML+IoMT乳腺癌预测个性化治疗建议MCNAMARA[80]2019ML乳腺癌预测准确率95.3%KHOZEIMEH[81]2017ES皮肤疣预测准确率83.3%VOERMAN[82]2019ML败血症成本降低49.0%RAWSON[83]2021ML败血症抗菌处方建议SEGAL[84]2019ML心脏病预警有效率85.0%WANG[85]2019ML心脏病指导治疗时机HOOSHMAND[86]2020DLCOVID-19研发潜在药物KE[87]2020DLCOVID-19研发潜在药物ZHANG[88]2020IR骨科手术提升操作准确性XIE[89]2021IR胆道手术安全性和可行性好MATTHEIS[90]2019IR咽喉手术切除效果彻底TROISI[91]2019IR肝脏手术术后恢复更快ML：经典机器学习；DL：深度学习；IoMT：医疗物联网；ES：专家系统；IR：智能机器人；COVID-19：新型冠状病毒肺炎表选项2.4.1治疗决策支持放射治疗是多种肿瘤治疗的重要手段，治疗过程中需要密集地划定风险器官（organatrisk，OAR），进而为放疗提供指导，并预测预后。BIRD等[76]使用多中心数据集构建了ML模型，旨在获取适用于直肠癌准确、可推广的放疗方案。通过适当的验证研究和监管批准，以上方法可提高放疗的准确性和有效性。YANG等（2021年）[77]利用ML方法预测器官敏感性，进而估算出每个器官接受放射剂量的阈值，还分析了放射剂量与远期生活质量指标的相关性。NICOLAE等（2020年）[78]构建了基于ML的前列腺种植体规划系统，将治疗规划时间降至（2.38±0.96）min，为前列腺癌提供临床治疗决策支持。KATZMAN等（2018年）[79]提出了一个基于IoMT的智能健康监测系统，可展示个性化治疗建议并延长乳腺癌患者的生存时间。
2.4.2药物研发管理处方错误可引发高发病率和医疗负担。现有的处方错误预警系统效果较差，且伴随严重的虚假预警风险。RAWSON等（2021年）[83]构建了基于ML的抗菌处方决策系统，为抗生素管理提供临床决策支持，AI处方建议已达到接近临床医师的水平。SEGAL等（2019年）[84]提出了基于ML的处方识别系统，实现心脏病患者处方错误的自动预警及纠错，临床有效率为85.0%。HOOSHMAND等（2020年）[86]利用DL方法寻求抑制COVID-19的潜在药物，可识别出副作用最小、前景最好的COVID-19药物。KE等（2020年）[87]利用DL方法识别具有治疗COVID-19潜力的上市药物，最终确定了80余种有能力抗击冠状病毒的潜在药物。
2.4.3机器人手术目前，IR已广泛应用于骨科、胆道、咽喉及肝脏手术等领域。ZHANG等（2020年）[88]将IR技术应用于脊柱手术，可有效提升螺钉置入的准确性、减少术中透视次数并降低术后并发症发病率。XIE等（2021年）[89]利用达芬奇手术系统治疗1岁以下儿童胆道囊肿，结果表明IR具有较好的安全性与可行性。MATTHEIS等（2019年）[90]将经口机器人手术（TORS）应用于咽喉肿块切除，其可视化效果好，且未发生严重不良反应。TROISI等（2019年）[91]将IR用于肝脏手术，其优势包括减少失血与粘连，进而缩短入院时间与术后恢复时间。
当前，多种基于AI方法的决策支持工具已达到了与疾病专家判断一致的水平，可有效改善经验治疗决策、缩短治疗时间、降低成本。但目前多数辅助工具仅针对特定疾病，应用过程难度较高。用于分析的数据集中缺乏普遍接受和经过验证者，尤其是关于长期随访预后的数据，影响了决策支持工具的预测效果。增加病例的多样性有利于提高决策支持的价值。未来需扩充更多数据集，开发多中心、多站点规划系统以更好地进行临床治疗指导。
3AIM的前景展望3.1大数据质量治理医疗大数据是指医疗过程中产生的庞大而复杂的数据集，包含临床数据、影像数据、基因数据和移动健康数据等。医疗大数据具有海量性、准确性、易变性、多元性和隐私性，其质量是AIM发展的核心保证。AI方法通常需要大量样本的训练数据以提高灵敏度，将AI方法与大数据结合可在未来实现更高的预测精度和更广泛的应用。优化数据的收集与整理过程、提升数据质量是未来AIM发展推广的关键。训练数据库的错误或偏差通常直接反映在模型行为中，并对模型性能及临床结果均产生重大影响，因此数据质量是发挥医疗大数据价值的必要条件。
当前，医疗大数据收集的自动化程度仍然较低，数据收集和整理过程存在时间较长、成本较高的劣势。且因为各个医疗系统信息孤岛问题的存在，现有医疗大数据在完整性、准确性、细致性和一致性等方面存在诸多问题。正如医师需要熟悉临床指南一样，临床团队也应熟悉AI时代数据收集和管理的指导原则。AI领域最流行的数据整理原则包括可查找性、可访问性、可操作性和可重复性，而在临床应用中还需考虑医学领域的特殊性。
3.2新技术赋能革新通用人工智能（artificialgeneralintelligence，AGI）是未来AI发展的高级目标，旨在让AI像人脑一样自主学习、应用并解决各知识领域的问题。AGI的目标在于构建可媲美人类的AI，其实现方式、风险挑战是整个AI领域的研究热点问题。目前，强化学习、小样本学习及元学习等新型技术已被提出，可能成为AGI实现的重要契机，并为AIM的高质量未来发展赋能。
强化学习（reinforcementlearning，RL）又名增强学习，其应用特征为在交互中学习，利用交互所得信息调整学习策略，最终实现特定目标。在医学领域，RL可与DL技术结合为深度强化学习（deepreinforcementlearning，DRL），其优势在于综合了DL的感知能力及RL的决策能力，进而可获取实现目标的最优策略[92]。
小样本学习（few-shotlearning，FSL）可从少量样本中学习对象类别，一方面强调在少量样本中实施快速学习，另一方面强调对于新任务的泛化性能。医学数据往往存在样本量过少、数据标签有限和分布不均衡的问题，因此FSL将成为未来AIM的重要发展趋势之一。半监督、无监督或自监督学习有利于解决数据标签受限的问题；利用预训练过的模型（迁移学习）或组合模型（集成学习）同样是较为有效的联合策略。
元学习（metalearning）又名“学会学习”（learningtolearn），指利用既往的知识经验指导新任务的学习，可成为AI发展的又一个关键突破口[93]。当前DL的特征是只能从头开始训练，而元学习的提出有利于更好地利用既往知识，进而提高处理新任务的效率。将元学习和其他算法相结合有利于完成各项任务，例如用元学习方法实现RL或FSL。元学习方法还可与其他方法融合运用，进而发挥各自优势，如小样本元学习具有较高的实践价值。未来，元学习的发展目标是让AI拥有核心自主意识，是实现AGI的关键。
3.3多领域知识整合AI方法从符号主义到连接主义的转变、从浅层架构到深层架构的转变等均为医学领域带来了颠覆性的变革。只有医学界逐步接受AI技术，并将所有特定领域的知识整合到最先进的AI方法中，下一代用于医疗应用的AI方法才会出现。当前，AI应用仍存在研究设计难、效果预期难及原理解释难等挑战。整合特定领域的知识不仅有助于提高AI模型的先进性能，还可提高结果的可解释性，有效解决当前AI方法的局限性。黑箱问题的解决有利于提升ML的准确性和算力，进而为医学领域作出更大贡献。
多学科研究领域的整合是AIM的重要发展方向，包括医学成像、图像融合、自然语言处理等，可对疾病诊治的整个过程进行追踪研究。此外，利用基因组学、蛋白组学、影像组学等多组学数据融合的方式进行疾病诊治同样是近年研究热点，值得进行深入研究[94]。
总体而言，在过去几年中AI方法已经达到了重要的里程碑，在自动化医疗实践方面具有较大的潜力。然而，要将这些AI方法安全、完善地集成到临床工作流程中仍需要计算机科学、统计学、数据科学和医学等多学科的共同努力，进而支持下一代强大的AI方法，确保基于AI解决方案的稳健性及可解释性。
3.4个性化医疗决策在未来的发展中，AI在临床领域将面临更大的挑战。在数据挖掘和ML领域，研究人员发明了第五代无线技术（5G）及IoMT集成的连续机器人；在图像识别领域，需构建更有效的训练模式，以不断扩展数据集、为临床医师提供更多信息。
在过去十年中，随着我国、欧洲和美国的研究人员在AI领域取得了重大成就，与AI相关的文献数量也得到了迅速发展。借助5G网络的高速传输，远程协作手术的实时技术指导可保证手术的稳定性、可靠性及安全性。值得一提的是，中国正逐渐成为AI领域的领导者[95]。
为使每位患者获得最佳的治疗效果，个性化远程医疗的概念逐渐被提出和推广。为此，需要使用大数据训练并依据反馈更新高精度AI算法。随着便携式设备的发展，患者可在家完成简单的测试，并从AI计划中获得即时转诊建议。同时，所有数据也可发送至医疗中心，由医师检查并依据患者自身特点采取个性化治疗策略。通过这种方式，患者可显著减少就诊时间，同时仍能获得最佳的个性化治疗建议。在AI的帮助下，未来的患者可及时、准确地获得疾病相关的个性化医疗决策。我们有理由相信，基于AI的个性化远程医疗时代即将来临。
本文总结、梳理了人工智能在临床领域应用的常见技术及其典型应用，并对应用前景进行了展望。研究表明，机器学习（ML）、深度学习（DL）、专家系统（ES）、智能机器人（IR）和医疗物联网（IoMT）是最常用的AI技术，其应用领域包括智能筛查、智能诊断、风险预测和辅助治疗等。AI彻底改变了传统医学模式，显著提高了医疗服务水平，并在各个方面保障了人类健康。因此，医学AI具有十分广阔的发展前景，其未来发展方向包括大数据质量治理、新技术赋能革新、多领域知识整合及个性化医疗决策等。