九游✿✿✿，AI应用✿✿✿。真人游戏第一品牌✿✿✿，人工智能（以下简称“AI”）✿✿✿，在不久的将来会加速普及及应用到医疗器械中✿✿✿，改变传统疾病的预防✿✿✿、检测✿✿✿、治疗模式✿✿✿，为提高健康服务质量提供新手段✿✿✿。

　　人工智能技术与医疗健康领域的融合不断加深✿✿✿，随着人工智能领域✿✿✿，语音交互✿✿✿、计算机视觉和认知计算等技术的逐渐成熟✿✿✿，人工智能的应用场景越发丰富✿✿✿，人工智能技术也逐渐成为影响医疗行业发展✿✿✿，提升医疗服务水平的重要因素✿✿✿。其应用技术主要包括✿✿✿：语音录入病历✿✿✿、医疗影像辅助诊断✿✿✿、药物研发✿✿✿、医疗机器人✿✿✿、个人健康大数据的智能分析等✿✿✿。

　　机器可以自己完成学习状态✿✿✿，学习并到达业内的一流水平✿✿✿，可以超越大多数的专业人士✿✿✿，人工智能不像以前给人的古板印象那样✿✿✿，只能在简单重复的劳动中帮助人类✿✿✿，现在✿✿✿，在复杂的脑力劳动中✿✿✿，甚至一些深度领域内✿✿✿，人工智能机器也可以完成自我学习✿✿✿。

　　人工智能一键在改变我们的生活✿✿✿，合肥语音电子病历及应用平台项目完成试点✿✿✿，医生的看病方式得到了改变✿✿✿，人工智能病历可以自动生成电子病历✿✿✿，可以长期保存✿✿✿，解决了听不懂方言✿✿✿、病历丢失✿✿✿、字迹潦草✿✿✿、还可防病历造假等✿✿✿，提高了医生速率等问题✿✿✿，并且也提高了患者看病的满意度✿✿✿。

　　2020年1月15日✿✿✿，科亚医疗旗下公司研发的产品通过器审中心审批✿✿✿，这是我国首个应用人工智能技术的三类器械过审✿✿✿，该产品是基于冠状动脉CT血管影像✿✿✿，由安装光盘和机密锁组成✿✿✿，该技术采用的是无创技术✿✿✿，可以减少患者很多不必要的手术✿✿✿、成本✿✿✿，并且可以缓解患者的痛苦二宫优✿✿✿。2020年是一个不平凡之年✿✿✿，在新冠肺炎疫情影响下✿✿✿，AI医疗产品在疫病智能诊断中发挥了较大的价值✿✿✿，也可能成为我国推动AI行业的前进动力✿✿✿。

　　医疗机器人是指用于医院✿✿✿、诊所等医疗场景或辅助医疗的机器人✿✿✿。2014年我国开始引入外科手术机器人✿✿✿，医疗机器人在我国医疗中处于导入阶段✿✿✿，我国一批医疗机器人企业发展迅速✿✿✿，产业聚集特征明显✿✿✿，5G✿✿✿、人工智能等新技术与医疗机器人加速融合✿✿✿。医疗机器人的感知能力会更强二宫优✿✿✿，细节上会更精细✿✿✿，医生是医疗机器人的直接使用者✿✿✿，随着科技和社会的发展✿✿✿，医疗机器人有着非常广阔的发展空间J9九游会中国✿✿✿。

　　健康医疗大数据是大数据在医疗领域的一个分支✿✿✿，是指在与人类健康相关活动中产生的与生命健康和医疗有关的数据✿✿✿。阿里健康是阿里巴巴集团“Double H”战略在医疗健康领域的旗舰平台✿✿✿，凭借阿里巴巴集团在电子商务✿✿✿、大数据和云计算领域的优势✿✿✿，以用户为核心✿✿✿、为医药健康行业提供全面的互联网解决方案✿✿✿。

　　社交网络✿✿✿，让我们越来越多地从数据中观察到人类社会复杂的行为模式✿✿✿，随着健康中国战略的持续推进✿✿✿，健康产业正在逐渐占据顶层设计的重要位置✿✿✿，随着人工智能的✿✿✿、大数据等新技术的介入✿✿✿，以覆盖小单元为目的服务社区乃至中国✿✿✿，民众享受健康管理的成本降低✿✿✿，提升健康医疗的服务效率及质量✿✿✿，扩大资源供给✿✿✿，不断满足人类群众多层次✿✿✿，也有利于培育新的业态和经济增长二宫优✿✿✿。

　　AI与药物研发有很多可以结合的地方✿✿✿，AI研发不需要专业的化学信息学背景✿✿✿，只需要运算数据✿✿✿，中国科学院伤害药物研究所蒋华良课题组与周兵课题组✿✿✿、罗成课题组通力合作✿✿✿，基于深度学习辅助药物策略J9九游会中国✿✿✿，设计发现了高选择性✿✿✿、有效的p300/CBP组蛋白小分子抑制剂J9九游会中国✿✿✿。数字技术和人工智能正在推动医疗领域的革命✿✿✿，药物研发是人工智能大展身手的重要领域✿✿✿。我们可以预料到越来越多的计算机将用于自动药物发现✿✿✿，尤其是机器人技术的巨大进步将加速这一进展✿✿✿，当药物研发遇到AI✿✿✿，我们需要长远的眼光发展✿✿✿，提高研发阶段的效率✿✿✿，降低成本✿✿✿，进而更好的将药物研发与AI相结合✿✿✿。

　　在传统医疗模式下✿✿✿，医疗资源紧张✿✿✿，各医院和门诊可谓人满为患✿✿✿，病人常常因为没能得到及时的治疗而错过了最佳的治疗时机✿✿✿。而AI在医疗领域的出现可谓是雪中送炭✿✿✿，在如下几个方面大大的缓解了医疗资源紧张的燃眉之急✿✿✿。

　　一✿✿✿：AI自动化的工作流程可以大幅减轻医生✿✿✿、护士们的工作步骤✿✿✿，优先处理紧急事件J9九游会中国✿✿✿，并且可以自动化的分析病人的数据二宫优✿✿✿，甚至界面图形化✿✿✿。

　　二✿✿✿：AI手术辅助系统可以提供给医生更清晰的视角✿✿✿，让医生可以精准快捷的手术✿✿✿，并且对病人造成较小的伤害✿✿✿、较小的伤痕和快速的恢复时间✿✿✿。

　　由于医学是经验科学✿✿✿，本身存在着不确定性和开放性✿✿✿，决策路劲复杂✿✿✿，所以AI在医疗领域还存在着如下问题✿✿✿。

　　一✿✿✿：诸如神经网络✿✿✿、深度神经网络二宫优✿✿✿、深度学习✿✿✿、梯度增强模型等黑盒模型虽然拥有很高的准确性✿✿✿，却极难理解其内部工作机制J9九游会中国✿✿✿，可解释性差✿✿✿。医生只能得到AI计算的结果✿✿✿，却不知为何而来✿✿✿，长久以往的使用而产生依赖后较难发现产品出错✿✿✿。

　　二✿✿✿：AI学习需要大量高质量的数据进行训练✿✿✿，但由于医疗数据具有多维度复杂特征✿✿✿、医疗数据产权关系不清和医疗数据人为因素影响严重的关系✿✿✿，满足训练条件的数据较少✿✿✿。

　　提及AI✿✿✿，自2016年AlphaGo胜利以来✿✿✿，这个风口一直都没掉下✿✿✿。具体到医疗领域✿✿✿，医疗AI行业也是格外“热闹”✿✿✿，参与者众多✿✿✿。但起初✿✿✿，医生和医院端在应用和采购方面比较谨慎✿✿✿，合规性成为他们关注的重点之一✿✿✿。而随着NMPA等监管机构的官方认证✿✿✿，医疗AI们跨过合规门槛✿✿✿，或将进入市场价值验证期✿✿✿。

　　最后✿✿✿，引用李开复的一句话——人工智能大规模应用的时机已经到了✿✿✿，今天就是人工智能的“黄金时代”✿✿✿。