主页（http://www.cnwulian.net）：人工智能+医疗落地元年的“突破”与“困境”
一些综合医院已经开始引进人工智能技术，那么人工智能究竟为传统医疗行业带来了哪些改变呢？又是否威胁了医生的职业呢？
同时他还指出，当大数据遇到人工智能，最有希望突破的是医学影像领域。而“AI+医学影像”，是将人工智能在图像识别领域不断取得的前沿性突破技术，应用在医学影像领域，从而达到提高诊断效率和准确率的目的。
据了解，尽管医疗领域对于人工智能技术的需求十分迫切。但是当前医学AI仍处于起步阶段。表面病症相同的患者，诊疗方案可能完全不同，AI产品目前无法完全实现的。
中国质量新闻网讯（通讯员 张雪）随着人工智能领域语音交互和机器视觉等技术的成熟，医疗健康已经成为各大科技公司重点布局领域。
同任何发展中的事物一样，在医疗全面拥抱人工智能技术的同时，医疗AI影像产品目前也存在诸多难题。如数据的稳定性有待提高、AI产品仍迟迟未拿到国家药监部门颁发的证件等，同时还涉及到医学伦理等问题。
技术还未完全成熟：影像AI产品大多是基于单病种图像标注形成的模型，尚没有符合临床实用场景的产品，同时AI产品往往只是集中在少数几个病种，难以覆盖全部医学影像问题。
除此之外，人工智能带来的医学伦理问题也不容忽视，医疗AI在诊疗过程中出现误读、漏读而造成严重后果，相关责任涉及AI研发人员、相关企业、医疗机构及医生等诸多方面，一旦处理不当，势必对行业发展造成灾难性后果。
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上述这些发展中遇到的挑战也只能够在发展中解决，资源整合和各地域各医院合作是可以有效解决这类问题，我们期望能够在国家层面有意识地整合资源，梳理出临床医学人工智能的发展规律和路径，鼓励医学界、科研单位、企业等多方深度合作，从而进一步推动医疗人工智能发展。
同时，医疗人工智能行业的潜能也十分巨大。数据显示，2017年中国医疗人工智能行业市场规模达到136.5亿元，增长率为41%；医疗人工智能应用的不断深入，市场规模将进一步增长，预计2018年市场规模有望突破200亿元。
2017年，国务院发布了《新一代人工智能发展规划》，要求推广应用人工智能治疗新模式新手段，建立快速精准的智能医疗体系。
近日在“首届中国医学影像AI大会”上，中国医学影像AI产学研用创新联盟理事长、上海长征医院影像医学与核医学科主任刘士远介绍称，人工智能在医学影像领域的应用方向主要有三类：疾病筛查、病灶勾画、脏器三维成像，并已覆盖乳腺癌、心血管、皮肤癌、肺结节等许多病种，帮助医生提高早诊率、减少误诊率。
对于“AI产品能否取代医生”这一老生常谈，专业人士指出，从原理上来看，AI大数据、记忆和计算能力会超过人类，机器确实可以代替人类一些重复性、技术含量低的工作，但是在当下及可预见的未来，神经网络发展水平决定了机器不可能完全替代人类，而人类的伦理、表情、沟通等能力也不会被机器取代。因此，AI产品只是人类医生的助手，“消灭”人类医生的目标，对人工智能来说尚且遥不可及。
目前人工智能在医疗领域的应用涵盖了语音录入病历、医疗影像智能识别、辅助诊疗/癌症诊断、医疗机器人、个人健康大数据智能分析等诸多方向。
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(责任编辑: 李素 )
此前国家卫生健康委数据统计信息中心副主任周恭伟公开表示，中国已跻身于全球六大“数字健康创新中心”之列。应注意到，近年中国涌现了一大批医疗科技公司，主要集中在影像和虚拟助手，为医院提供效率提升工具。
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医疗信息标准缺失：目前国内没有医疗信息数据的行业通用标准，不同医院，甚至不同医生，对病历编写、对病灶标注、对病种叫法都有不同，人工智能是强数理、强逻辑的工具，对于内容的精准度和标准化要求很高。
具体来看，人工智能医疗主要存在的挑战和痛点分为以下几点：
数据问题：人工智能应用要落地，就需要优质的数据土壤。机器学习并建模的过程需要大量数据，目前医疗数据仍然割裂在各个独立的医院中，从单个医院过来的数据样本不够巨大。
一般来说，医疗AI应用细分领域分为疾病预测、医院管理、辅助诊疗、精准手术和健康管理。国内医疗AI将重心放在辅助诊疗不同，美国大医院在医疗AI应用内场景方面主要侧重疾病预测和健康管理等前置位置。
人才问题：医疗本身是一个非常专业的领域，人工智能技术在医疗应用上的突破离不开医学界的深度参与。人工智能医疗领域最缺乏的其实是复合型人才，既要懂医学，又要懂人工智能技术。
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人工智能+医疗落地元年的“突破”与“困境” 2018-12-19 14:21:30 中国质量新闻网
近年来，在医疗人工智能领域，国家推出了一系列利好政策。2016年6月，国务院公布了《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》，明确指出健康医疗大数据是国家重要的基础性战略资源，助力AI+医疗产业化提速。随后在“健康中国2030”规划纲要明确指出要建设健康信息化服务体系。
