随着技术飞速发展、医学数据的持续扩增以及硬件设备的不断提升，人工智能和医疗的结合方式越来越多样化。目前AI在医疗领域中的落地的应用场景主要有医学影像、智能诊疗、智能导诊、病例分析、医院管理、新药研发和医疗机器人等，而其中AI医学影像中的应用最为广泛。
　　在中国这样一个拥有14亿人口，医生却只有1200万的超级人口大国，虽然医者仁心，但并不是所有的医生都有很好的条件和完备的辅助工具，例如还有很多临床医生缺乏三维的治疗规划和手术辅助工具，亦或是数据使用不便利，需要跑到影像科将数据用光盘拷贝出来再进行分析。

　　 
　　如此低效的结果，就是中国医生很累，累到崩溃！据《The Lancet》研究调查，中国有77的医生曾一周工作超过50个小时，24。6的医生工作时长曾超过80小时。而过劳所造成的直接问题，就是一线医生没有时间学习充电，进而形成恶性循环，限制了中国整体医疗水平的提升。
　　 
　　当下，伴随人工智能技术的发展，已有一些AI科技企业聚焦于辅助诊断环节，很大程度上帮助了医生提高阅片效率、减少漏诊误诊的情况。特别是对于在医院中同病人直接接触、治疗方案设计和实施直接影响病人预后效果的临床医生而言，迫切需要从低效的工作中解脱出来。


　　AI诊断新技术：新冠肺炎CT影像识别准确率96

　　当前，新型冠状病毒性肺炎的疫情防控难点之一就是医疗资源高度短缺，快速诊疗能力出现结构性缺失，尤其是核心疫区。

　　近日，阿里达摩院联合阿里云针对新冠肺炎临床诊断研发了一套全新AI诊断技术，AI可以在20秒内准确地对新冠疑似案例CT影像做出判读，分析结果准确率达到96。2月16日启用的河南郑州小汤山已经引入该算法辅助临床诊断。

　　新冠肺炎患者的 CT 胸片的影像特征表现为单肺或双肺多发、斑片状或节段性磨玻璃密度影等细微变化。一位新冠肺炎病人的 CT 影像大概在 300 张左右，这给医生临床诊断带来巨大压力，医生对一个病例的 CT 影像肉眼分析耗时大约为 5 15 分钟。
　　达摩院医疗 AI 团队突破了训练数据不足的局限，基于 5000 多个病例的 CT 影像样本数据，学习训练样本的病灶纹理，研发了全新的 AI 算法模型。通过 NLP 自然语言处理回顾性数据、使用 CNN 卷积神经网络训练 CT 影像的识别网络，AI 可以快速鉴别新冠肺炎影像与普通病毒性肺炎影像的区别，最终识别准确率高达 96。AI 每识别一个病例平均只需要不到 20 秒，可有效减轻医生压力。此外，AI 还能直接算出病灶部位的占比比例，进而量化病症的轻重程度，大幅提升临床诊断效率。

　　智能CT影像评价系统

　　而此前，由上海市公共卫生临床中心、依图医疗开发的新型冠状病毒性肺炎智能CT影像评价系统已经于1月28日在上海市公共卫生临床中心正式上线。该系统采用创新的人工智能全肺定量分析技术，为临床专家提供基于CT影像的智能化新型冠状病毒性病灶定量分析及疗效评价等服务，更为高效、准确地为临床医生提供决策依据。
　　各家人工智能科技公司都在疫情中发挥积极作用。一些人工智能公司发布能够用于新型冠状病毒肺炎的AI系统，应用于武汉新冠发热门诊定点机构一线临床应用；百度等巨头宣布开放AI算力，加速新型冠状病毒药物研发。

　　AI智慧防疫解决方案

　　此外，商汤科技也利用人脸识别算法和热成像智能测温技术，推出“AI智慧防疫解决方案”；用AI影像帮助快速筛查疑似新冠病例；借助AI技术助力新冠肺炎治疗方案的研究等。

　　其AI智慧防疫解决方案也用在了疫情的其他领域。“AI智慧防疫解决方案”主要包含区域通行模块和出入口通行模块，可实现对人员体温、口罩佩戴以及人员身份等多个方面的识别和管理，并能将实时信息统一展现及存档。通过热成像摄像机和AI算法，实现实时非接触快速测温，并对异常体温进行报警，辅助商场工作人员统计数据、管理客流；该方案也可对顾客是否戴口罩进行实时检测和提醒，并提供标准数据接口，可与国家疫情防控部门共享数据，尽可能保障人们在日常买菜、购物过程中的防控安全。

　　现阶段，AI医学影像、AI智慧安防现已成为人工智能在医疗领域炙手可热的方向，相信在不远的将来，随着AI技术的发展和模式的创新，将在赋能医疗的路上越走越远。


　　部分参考来源：澎湃新闻、第一财经、经济日报、MedPeer，图片来源网络