人工智能医疗方案

前言：想要写出一篇令人眼前一亮的文章吗？我们特意为您整理了5篇人工智能医疗方案范文，相信会为您的写作带来帮助，发现更多的写作思路和灵感。

人工智能医疗方案范文第1篇

这种解读所指的是，人工智能将在未来全面介入人类生活，开启人类文明发展的又一个新时代。

人工智能的绝对优势

人工智能早就进入了医学研究（药物研发、基础研究）和临床诊疗领域，人与人工智能的竞争也不可避免，那么，人工智能会像战胜柯洁一样，优于或胜过人类医生吗？

仅从现有的情况看，人工智能有优于人类医生的地方。以癌症治疗为例，当确诊癌症后，针对不同病人的个性化治疗才会比较有效。机器学习（算法）是人工智能的一基本内容，其中，数据的输入、输出、赋值等运算可以让人工智能对某一问题进行计算分析，从而得出有针对性的解决手段。加拿大西方大学的罗根（Peter Rogan）等人通过对基因数据的分析得出最可能的有效治疗癌症的方案，让该治疗方案变得更加个性化。

研究人员使用了一套含有40个基因的数据，这些基因可以在90%的乳腺癌中找到。在接受试验的近350名癌症病人当中，至少都会接受紫杉醇或吉西他滨其中一种化疗药物治疗。之后，研究人员让人工智能对数据展开处理并找出药物与病人基因之间存在的关系。结果显示，同时接受两种药物的治疗有效率为84%，只接受紫杉醇的有效率为82%，只接受吉西他滨的有效率则在62%到71%之间。

这就为医生提供了选择更好或最佳治疗方案的决策基础，在上述方案中，医生选择对病人同时使用紫杉醇和吉西他滨，可以达到最高的84%的治疗有效率。

也许这种人工智能软件对不同病人提供的治疗方案比其他医生的治疗有效，但是，人工智能的这种算法和分析是医生首先教会它的。更重要的问题是，当超出了这40个基因的范畴，这套人工智能的算法和提供治疗的方案就有可能受到限制。

面临这样的问题，人工智能只会一筹莫展。但是，人是有巨大动力的，这种动力的来源之一是，人有强烈的情感。柯洁输给Alpha Go或感到赢不了Alpha Go会沮丧得流泪，但Alpha Go不会。正是这种差别，让具有强烈爱心的人会想出更好的方法去诊疗和战胜疾病，至少取得更好的结果。基于这种情况，Alpha Go不可能战胜医生，因为前者没有爱心，后者，尤其是病人的亲属有强烈的情感和爱心。

战胜检查数据的真情暖男

一位叫马丽砂的女性患有卵巢癌。15年间，她经历了4次手术和30多次化疗，她的丈夫张欣华相伴相依，一路保驾护航，让她的生命一直延续。这名“暖男”起到的作用不过是辅助医生，但是他却使用了特有的“理工男方式”，通过数据分析、（深度）学习和逻辑推理，获得了理想的治疗结果。这些方法正是人工智能的强项，别说使用Alpha Go，就算是一种很简单的统计和分析软件都可能超过张欣华，但是决策和疾病治疗的结果难于胜过后者。

早在2005年，定期随访复查的马丽砂发现自己的验血指标似乎有些异常，但核磁共振检查未发现问题。张欣华分析，核磁共振的原理是逐行扫描，也许因为肿瘤的位置关系，或者扫描的行与行之间的断层关系，没能发现肿瘤。但普通的B超检查原理是检测回声，是反射过来的信息，这也许能发现一些更有意义的线索。他便自作自作主张让妻子做B超检查，果然发现肿瘤复发，及时作了手术切除。

而后，张欣华对妻子的检查数据做了如下的数据分析和深度学习：对其妻的一种肿瘤标记物CA125进行数据统计，时间为横坐标，CA125为纵坐标，把2014年2月11日到2017年5月1日的CA125变化描绘成曲线图。

95%的健康成年妇女CA125的水平≤35U/ml，如果CA125的数值是该数值的两倍以上，就意味着与癌症有一定关系，而马丽砂是癌症康复者，这个数值在更高的范围（几百）才可能被医生视为与癌症复发有关。马丽砂的CA125在2016年12月达到曲线的顶点，也只是73.5，没有达到医生认为的与癌症复发相关的数值。但张欣华比较了其妻2014年和2016年的两个高点，正好对应其在这两个时期的大手术，当时的数值与73.5相差无几。因此，张欣华认为情况不好，便带妻再到医院检查，发现肿瘤又复发了，又及时进行了手术，马丽砂CA125的曲线很快回归低位。

此次Alpha Go战胜柯洁，研究人员称是Alpha Go采用了能自行学习的人工神经网络技术，但也有专业人员认为如果仅仅是人工神经网络技术，不可能让Alpha Go达到如此强大的能力，实际情况是Alpha Go的核心――记忆增强技术得到更大增强，通过其海量的存储能力，不断将外部的数据输入存储器，更新数据结构，并分析数据，然后重新输出数据，给出相应的博弈策略。

但就算使用Alpha Go战胜柯洁采用的人工神经网络技术为马丽砂诊断，由于CA125数据正常，以及核磁共振成像检查正常，恐怕就连有经验的医生也会忽略患者的变化而不会让其再进一步检查，更不用说Alpha Go，仅靠数据分析判断，一定会把马丽砂归为正常情况。而患者的丈夫张欣华怀着对妻子无限的真情，用自己特有的计算方法判断妻子的病情，挽救了妻子的生命。这不能不说是人工智能输给人类大脑的佐证。

美国父子超越常规的精准医疗

说到底，这又是一种人工智能难以掌握的技能――精准医疗。因为人工智能的大数据和分析，以及深度学习只能对一般性的情况进行分析判断，不会对每种情况进行具体的个性化的分析和诊治。在进行精准医疗时，医生也未必会对每个病人做到个性化的诊治，而是千人一药、万人一刀地进行治疗。但只有对亲人倾注了深厚爱心的人才会对病人的具体情况进行辨别，以寻求有针对性的个性化精准医疗。

美国麻省理工学院数学家迪米特里斯・伯特西马斯教授的父亲在2007年诊断患有非转移性胃癌，已经无法手术，唯一的治疗方案是化疗。为了让父亲尽可能延长生命和提高生活质量，伯特西马斯研究了全美五大医院的常规化疗方案并惊讶地发现，每家医院使用的化疗方法都不同。

数学家的天性让其产生了一个想法，对医院的临床试验数据进行计算，以确定哪一种方法能产生更好的效果。他画了一张简单的图，横坐标代表药物毒性，纵坐标代表患者的生存率。根据这一曲线，伯特西马斯选取了一个他认为的最优策略对其父亲治疗。结果他的父亲在确诊胃癌后存活了2年，比医生的预期翻了一番。

人工智能难以逾越的“先天不足”

伯特西马斯和张欣华这样的精准医疗既不是人工智能能够做到的，也不是一般医生能做到的，因为不同的医生就有不同的对疾病的诊治和看法，以及选用自认为正确的和效果好的疗法，即便是人工智能采用人工神经网络技术自主学习，也不可能像伯特西马斯和张欣华那样对亲人进行个性化的诊治。这意味着，人工智能并不神秘，人人可用，而且根本就达不到人的自我学习和分析能力。更重要的是，人工智能没有情感，不会因为对亲人的爱而多一分责任、多一分细心、多一分分析、多一分比较，从而选择最有利于亲人的诊治方案。

显然，预测人工智能未来会在其他方面战胜人和统治人类社会，需要让它先要有情感。但是，人工智能不是生物，它会有七情六欲吗？退一步说，能把爱心输进去吗？

以此来看，人工智能“先天不足”，或许只有理性，那它靠什么与人做全方位的博弈？所以，不必过多担心人工智能会战胜人类，而是全身心享受我们作为人类所拥有的美好情感吧！

人工智能医疗方案范文第2篇

人工智能诊治癌症的机理

利用人工智能诊治疾病是人类一个雄心勃勃的计划，而且，这一计划早就有一些初步结果，例如2007年，美国国际商业机器公司（IBM）就推出了人工智能软件――沃森医生（Watson）。现在，人们特别希望利用人工智能去征服某些严重危害人们生命和健康的疾病，如癌症，而且也已经进入实践，并且有不小的收获。

要让人工智能诊治癌症，第一步需要人工智能有像人一样的感知，即知道周围的环境，尤其是生物体和人的机体环境，什么是正常的机体，什么是异常的机体，甚至是癌变的机体，尤其是只具有微小变化的机体，例如，只有几个发生癌变细胞的乳腺或肺。

第二步是，人工智能不仅要感知正常和异常机体的不同，还要理解为何有这样的不同，是癌变引起的不同，还是其他疾病引起的不同。最后第三步才是判断和决策，即得出结论，在感知和正确理解的基础上，向医生提供对某个个体检测的结果，是患癌还是没有患癌，抑或是患了其他疾病。

要让人工智能感知和理解人体环境和器官，就要让其学习，包括利用大数据的机器学习（算法）和深度学习，这两者有时是相互结合的，同时也是相互渗透的。大数据学习和处理是人工智能的强项，可以达到比人类能力强几百倍几千倍的快速数据运算、分析和理解。而在癌症诊治的深度学习上，更需要人工智能像人一样进行学习，例如对通过物理和化学方式拍摄的人体各种部位，以及深浅度不同组织的图像要有正确的感知和理解，如对X线图像、磁共振成像和CT扫描图像的感知、解读，并得出结论，即诊断。

但是，人工智能的癌症诊治深度学习并不仅限于对癌症和正常组织图像的解读，而是包括更多的深度学习的内容，例如，对癌症标记物和特异分子的识别。

癌症诊治的人工智能学习内容

2016年1月，美国总统奥巴马宣布了“癌症登月计划”，由副总统拜登全面负责。“癌症登月计划”的其中一个项目就是让人工智能进行机器学习（算法）和深度学习，以识别癌症。为此，美国能源部与美国国家卫生研究院下属的国家癌症研究所合作，提出了“高级癌症计算解决方案的联合设计任务”，这个项目就是致力于解决三个基于计算机学习的人工智能抗癌难题。

首先是从认识癌症的分子层面学习，要让人工智能了解RAS/Raf通路的蛋白质相互作用。RAS基因在20世纪60年代被发现是致癌基因，存在于30%的癌症患者中。1982年，美国科学家温伯格等人从膀胱癌细胞中克隆得到第一个人类癌基因，由于它和之前发现的鼠肉瘤病毒基因C-RAS高度同源，因此被命名为RAS基因。RAS基因编码产生的蛋白定位于细胞膜内侧，为GTP/GDP结合蛋白（GDP为鸟嘌呤二核苷酸磷酸，GTP是鸟嘌呤三核苷酸磷酸），通过GTP与GDP的相互转化来调节信号通路的传递。由于RAS蛋白的相对分子量是21千道尔顿（kDa），故又被称为p21蛋白。

之后，人们又发现了RAS蛋白的直接效应因子Raf-1蛋白激酶。Raf-1激酶对细胞增殖、细胞分化、细胞凋亡和细胞周期停滞有重要作用，利用这些作用可以知道癌症的发生、发展，以及找到治疗癌症的药物和方法。

“癌症登月计划”让人工智能进行的第二个学习任务是，进行临床前的药物筛查。这是一种研发癌症药物的预测模型，在临床试验前进行最大化的药物筛选，为癌症病人提供精准医疗方案。具体而言是对临床前和临床试验时的癌症数据进行筛选，结合小鼠模型中的新数据，通过反馈循环让实验模型指导计算模型的设计，建立肿瘤药物反应的预测模型。其实，这也是基于特殊数据和大数据的学习和分析。

“癌症登月计划”让人工智能进行的第三个学习任务是，学习和建立人口模型。这就要求人工智能根据不同人群的生活方式、生活环境、所患癌症的种类、不同的医疗体系等，从数百万癌症病人的病历数据中自动分析，从而获取最佳治疗策略。当然，海量病人的数据来自美国国家卫生研究院、美国食品和药物管理局、制公司和第三方付款机构。

可以看到，美国的“癌症登月计划”中的人工智能学习并不包含肿瘤图像的识别，所以人工智能诊治癌症的学习在不同的国家有不同的内容。

人工智能帮助诊治癌症

人工智能对癌症的识别和诊断首先体现于对癌症数据的解读上，其中最重要的是对癌症基因和基因组的识别和解读。

机器学习（算法）是人工智能的一个基本内容，其中，数据的输入、输出、赋值等运算可以让人工智能对某一问题进行计算分析，从而得出初步结果。对癌症的诊断和治疗也可以利用这一点。加拿大西方大学的罗根等人研发了一套算法，通过对基因数据的分析得出最可能的有效治疗癌症的方案，并且让该治疗方案变得更加个性化。

研究人员使用了一套含有40个基因的数据，这些基因可以在90%的乳腺癌中找到。在接受试验的近350名癌症病人当中，至少都会接受紫杉醇或吉西他滨一种化疗药物治疗。之后，研究人员让人工智能对数据展开处理并找出药物与病人基因之间存在的关系。结果显示，同时接受两种药物的治疗有效率为84%，只接受紫杉醇的治疗有效率为82%，只接受吉西他滨的治疗有效率则在62%～71%之间。

这就为医生提供了选择更好或最佳治疗方案的决策基础，例如，在上述方案中，医生选择对病人同时使用紫杉醇和吉西他滨，可以达到最高的84%的治疗有效率。

2016年，日本研究人员称，他们开发的人工智能软件能够准确诊断出女性患者所患的罕见类型的白血病，而且，这种软件对肿瘤大数据的提取和分析是其优势之一，它仅需要花费10分钟时间就能够对临床肿瘤研究所提供的来自2000万名女性的遗传信息进行对比分析，从而做出诊断。

但是，最早开发应用于医疗领域的人工智能的美国国际商业机器公司更是走在了前面。

沃森癌症医生

美国国际商业机器公司之前推出的人工智能软件――沃森医生诊治疾病是建立在对大数据的检索、使用和算法之上。沃森医生储存了数百万的文档资料，包括字典、百科全书、新闻、文学以及其他可以建立知识库的参考材料。沃森的硬件配置可以使它每秒处理500GB的数据，相当于1秒阅读100万本书。

沃森在面临一位就诊者的时候，会进行一系列的算法，包括语法语义分析、对各个知识库进行搜索、提取备选答案、对备选答案证据搜寻、对证据强度的计算和综合等。此外，沃森医生还可以通过询问病人的症状、病史，迅速给出诊断提示和治疗意见。通过这些程序进行诊断，沃森的诊断准确率达到73%。

现在经过多年的改进，研究人员把沃森医生的突破之一选择为对癌症的识别和诊断。最近，美国国际商业机器公司和美国著名的基因公司Illumina进行合作，在沃森医生的基础上，专门进行癌症基因组的标准化测序和解读，以诊断癌症。根据这个目标，美国国际商业机器公司研发了一个新的专门对基因组进行测序和分析的软件，即沃森基因组（相当于专门诊治肿瘤的专科医生），并将这个软件整合到Illumina公司的Base Space和肿瘤测序计划中，这就可以让沃森基因组使用Illumina公司的实体肿瘤分析面板TruSight Tumor 170。TruSight Tumor 170汇集了一套整合DNA与RNA的靶向癌症相关的基因突变，包括突变与微缺失、基因扩增、基因融合以及剪接变异，使得肿瘤谱分析从一系列单基因检测向多基因检测转变，为肿瘤基因组提供了更加全面的视图。教会机器识别这些肿瘤基因数据，可以快速辨识和诊断肿瘤。

新的智能软件融合后，沃森基因组可以在短短的几分钟之内读取TruSight Tumor 170生成的遗传信息文件，梳理专业指南、医学文献、临床试验汇编和其他知识来源。然后，系统将生成包含每个基因组改变的注释报告。使用沃森基因组可以大幅减少解释结果所花费的时间。比较起来，研究人员也可以使用TruSight Tumor 170进行癌症基因的检测，但是，速度很慢。沃森基因组在几分钟内做的事情，研究人员一般需要一个多星期才能做完。

不仅在速度上沃森基因组可以比人类快得多，而且在检测的准确性以及提供治疗癌症的方式上，沃森基因组与临床大夫和肿瘤专家提供的方案基本一致。美国北卡罗来纳大学教堂山分校的夏普尼斯博士研究了1000余名癌症患者的数据，发现在99%的病例中，沃森基因组提出的治疗建议与分子肿瘤专家团队提出的治疗建议相同。此外，美国国际商业机器公司旗下的沃森健康的副总裁哈韦还指出，在30%的肿瘤病例中，沃森基因组还发现癌症专家遗漏的一些细节。

基于这些结果，研究人员认为，教会人工智能诊治肿瘤大有可为。现在，美国20个专注于基因组学和肿瘤学领域的癌症研究所，包括纪念斯隆・凯特林癌症中心和北卡罗来纳大学教堂山分校的肿瘤研究机构正在进一步培训沃森基因组，以便让沃森基因组能更快和更好地诊治癌症。

对癌症图像的智能解读

诊断癌症不仅要靠解读癌症特有的基因、分子标记物等，还要认识和判断采用各种物理和化学方式拍摄的人体肿瘤的图像，这既是人工智能深度学习的内容，又是人工智能帮助人类诊治癌症的一个重要途径，在这个方面，人工智能也取得了一些进展。

2016年8月，美国休斯顿卫理公会医院的研究人员在《癌症》杂志上发表文章称，他们研发的一款人工智能软件在解析乳腺X线图片时比普通医生快30倍，诊断乳腺癌的准确率更是高达99%。这个癌症诊断软件可以直观地将X光图片的信息转译成诊断信息，方便医生快速对病人病情做出判断，避免耽误病情。

即便是肿瘤科的专科医生，对诸如X线片、CT和核磁共振成像图片的解读都不会是百分之百的准确，而且有很多误读。美国疾病预防控制中心（CDC）和癌症协会的数据显示，每年美国大约有1210万人接受乳腺X线图片检测，其中差不多有一半人在X图片上会出现阳性结果，但实际上是假阳性。为此，又迫使大量女性为了求得安心而进一步接受乳腺活组织检查，进行这一检查的人每年有160万人左右，其中20%的女性根本就没病。这给许多女性和其家庭造成极大经济和精神负担。

为了改变这种状况，研究人员打算从人工智能着手来解决X线图片识别癌症的假阳性问题。卫理公会医院的研究人员设计的这个人工智能软件能够扫描病人的X线影像结果，能采集诊断特征，并将乳腺X线影像结果与乳腺癌亚型进行关联。此后，医生可使用软件的分析结果来精确预测每个病人是否有患乳腺癌的风险。

人工智能医疗方案范文第3篇

目前，人工智能的发展阶段呈现以下三个特点：

第一，人工智能在特定约束条件下已具备超越人脑某个方面的能力，但综合来看仅仅相当于蠕虫的智能水平。近期，谷歌研发的人工智能AlphaGo围棋程序在与世界围棋九段李世石的对局中以4：1取胜。AlphaGo采用更为优化的深度学习神经网络，在规则已知和逻辑可控的棋类竞技中实现了对人类的超越。IBM的沃森机器人能够在几秒之内筛选数十年癌症治疗史中的100多万份患者病例记录，为医生提供可供选择的循证治疗方案。但无论是AlphaGo还是沃森都需要由人类预先进行知识分类和设计上的干预，并且“智能”的高低很大程度上取决于所学习先验样本的数量和准确性。因此，通用意义上的人工智能依然是一个漫长而复杂的过程，目前能够做到的更多是特定场景下人类某项大脑能力的延伸和对人类思维决策进行辅助。

第二，人工智能发展可分为不同层次，目前部分技术分支在行业中的应用已取得突破。人工智能发展层次可分为感知智能（语音、图像识别，自然语义理解，机器翻译，机器搜索等），认知智能（神经元芯片、深度学习算法、行为规划等）和自主智能（机器推理、决策和联想等）。感知智能方面，国外的谷歌、IBM、脸书、微软和国内的百度、科大讯飞等在语音和图像识别、机器翻译、大数据搜索等细分技术领域推出了一批有显著创新性的技术产品。认知智能方面，对神经元芯片、深度学习算法的开发主要集中在IBM、高通、谷歌为首的国际巨头以及美国“类人脑芯片”（SyNAPSE）、欧洲“欧脑项目”纳入的高校和科研机构中。由IBM主导的SyNAPSE项目预计在2016年内能够完成100亿神经元规模的计算机原型，但距离通用型、成熟型产品问世尚需较长时日。

第三，我国应积极应对人工智能发展新浪潮，以产学研用协同创新打造国际竞争新优势。近年来，美欧等国家在人工智能领域不断加大投入，开展专利布局，以技术和应用为纽带构筑产业生态。我国在人工视觉、语音语义识别等细分产业领域并不落后，但从全局来看，在人工智能基础理论、核心算法和产品成熟度、产业投资和人才队伍储备等方面与国外对比还存在明显差距。国外大企业重点攻关认知智能和自主智能，我国企业目前多集中在感知智能的低级阶段。

当前阶段，人工智能技术产业化发展应当从以下四个方面着手改进：

一是加强人工智能核心技术研发和产业化。制定人工智能产业技术发展路线图，在客观分析、科学研判的基础上，找准产业未来发展的薄弱点和赶超点。加大资金投入力度，重点突破自然语音语义识别、机器学习、智能搜索等关键技术，完善核心芯片、显示器件、智能传感器、开发工具与集成环境等产业链配套。

二是有效推进人工智能行业应用示范。加快人工智能技术在家居、汽车、无人系统、安防等领域的推广应用，提升生产生活的智能化服务水平。支持在制造、教育、环境、交通、商业、健康医疗、网络安全、社会治理等重要领域开展人工智能应用试点示范。

人工智能医疗方案范文第4篇

其一是信息不流通的问题，患者在不同的医院，需要那办理不同的就诊卡；任何一家医院的医生看不到患者多次就诊的完整临床诊疗过程，无法准确掌握患者完整诊疗过程和健康状况。腾讯先后通过微信公众号等产品，建立信息共享的医疗电子档案，以解决“信息孤岛”的问题。

其二是“看病难”的问题，名医的需求量很大，但是能诊断的病人有限。马化腾认为根源在于“医生怎么样才能够释放自己的能力”，希望通过信息化的手段，打造一个医疗团队，实行科学化的分层、分级，将一些简单的诊断交由助理、护士来处理，最后由名医诊断。这样可以成倍扩大医疗产能。

腾讯的“医疗能力超市”

这几年，在投资的同时，腾讯尝试做微信智慧医院、糖大夫、腾爱医生、觅影等，涉及了支付模式创新、慢病管理、人工智能等多个领域。

1. 智慧医院

早在2013、2014年，腾讯便提出微信智慧医院的概念，做的事情也很简单，依托于微信公众号的线上能力，帮助医院做挂号、信息流转等基础医疗服务；2015年——2016年，微信智慧医院的2.0版本提出以医院作为核心体系，挖掘医院流程里线上信息化、数字化以及互联网化能力；从2017年开始，以小程序、公众号作为整体服务入口，医保、商保、区块链技术、AI、人工智能在医院落地，这是智慧医院3.0版本。

2. 慢病管理

2015年，腾讯推出了一款检测血糖的智能硬件产品“糖大夫”，这算是腾讯第一次直接出手，那一年也是腾讯投资的高峰期。2016年3月25日，在“互联网+慢病管理”贵州模式会上，腾讯正式公布腾爱医疗战略布局，计划用智能终端、医生平台、“健康基金＋医保”的互联网金融、大数据这“四驾马车”连接医疗。但钛媒体注意到，近两年腾爱医生的相关动态逐渐变少。

3. 人工智能

2017年8月，推出AI产品“觅影”，同年11月科技部公布了“首批国家人工智能开放创新平台名单”，在AI+医疗方向上，将依靠腾讯公司建设医疗影像国家新一代人工智能开放创新平台。

“我们没办法改变供需矛盾、没办理控制需求，我们只能用科技的手段，用互联网的能力来缓解供求之间的矛盾，提升医院的效率。怎样帮医院做到这样的事情？这一定是医院主导，腾讯助力。”腾讯副总裁陈广域坦言，腾讯不应该做的是包办、代办，“我们希望合作方把我们当做一个超市，可以选择需要的能力，我们不能强迫你们选择不喜欢的东西。”

目前，腾讯医疗布局分为投资和自建两种方式。在自建中，腾讯分为两个团队，一个是腾讯医疗团队，负责的业务包括糖大夫、腾爱医生、企鹅医典、医疗云等，主要聚焦于医疗业务本身。另一个团队是“互联网+医疗”业务，该业务又分为两大板块：一个是微信智慧医院，包括挂号、处方流转、医疗咨询，利用互联网工具提升医院、医生效率；另一个方向是腾讯觅影，包括AI医疗影像、AI辅助诊断，探索AI如何进入到医疗比较核心的领域。

AI医疗的决心——腾讯觅影

精英团队打造精品应用

目前，国内医疗AI创业公司也多以影像识别为主，据统计，AI医学影像的创业公司多达几十家，医学影像识别成为医疗AI领域里较为成熟的垂直细分领域。医学影像成为“一枝独秀”的原因在于，影像数据获取相对容易，三甲医院设备都是GPS设备、全球顶尖设备。原始数据是电子化的，对于初创公司来说，一个是图像的质量，一个是电子化获取程度，都相对容易。”

2017年8月，腾讯了AI医学影像产品“腾讯觅影”，利用人工智能医学影像技术辅助医生实现早期食管癌筛查，凭借“觅影”腾讯正式进军医疗人工智能，加上早前的“百度医疗大脑”、阿里“ET医疗大脑”，BAT已经全部入局医疗人工智能。

腾讯在医疗领域有三个方面的积累：用户服务、数据能力、资源整合。而医疗AI以及影像识别是在学术科研上的应用；此外，在用户服务上，腾讯也涉及了预约挂号、在线问诊等业务。

腾讯觅影整合了腾讯内部几个顶尖的AI的团队，包括我们的互联网+部门，包括腾讯的AILab、腾讯优图实验室和架构平台部，可以说是汇集了腾讯最精英的人工智能技术团队。

从觅影产品的后端来看，是有一个AI医学实验室，除了顶级的人工智能算法专家之外，医学实验室也聘请了全国顶级的一些医疗影像科的医生和很多的全科医生，同时也会跟很多的医疗机构和医学院校以及各个地方政府共同去合作。

产品技术的应用

当前，觅影可以去辅助于这几项癌症：食道癌、肺癌、宫颈癌、乳腺癌和糖尿病引起的视网膜病变。

腾讯觅影可以把医生或PET系统（正电子发射计算机断层显像技术）里面的影像传到腾讯搭建的系统当中，再利用人工智能技术和算法判断这个片子是不是高风险的早期病症，诊断准确率达到90%以上。

腾讯觅影是怎么做到呢？在训练数据的采集方面，腾讯团队集中采集了几十万张中国人的同一病症片子。虽然全球有很多公司在做AI医疗影像，甚至有一些片子可能都有一些开源的，从网上可以下载到，但很多片子都是外国病人的，外国的数据去训练中国人的模型，准确率还是比较低的。

因为每种病灶只有一小块，大多数的区域是一个正常的，腾讯团队会把这个医疗原始的图片切成很小很多小的块，分别去估计每一个小块患病的概率，最后得出一个诊断结论。

从觅影的实际应用场景来看，一方面，腾讯在与三甲医院合作，提高三甲医院医生看病的效果；另一方面，团队希望更多地与基层医院进行合作，提高基层医院整个的诊疗水平。同时，觅影产品也会跟腾讯基金会合作，通过一些公益基金的项目，利用技术给国家和人民造福。

腾讯智慧医院3.0的创新解决方案

微信智慧医院3.0亮点颇多：不仅实现了连接、支付、安全保障和生态合作的四大升级，同时还加入了AI、区块链等全新技术，全面开放腾讯核心能力。

1. 连接升级

通过整合人社、医院、药企、保险等资源共同联动，提供在线咨询、处方流转、商保直赔等服务。以处方流转为例，在药品零加成政策背景下，基于腾讯支付、AI人脸识别、区块链等核心技术能力，连接医院、流通药企及用户，实现电子处方安全流转、全流程可追溯，助力医药分离。用户可选择药店取药、药店配送到家等多种购药方式。

2. 支付升级

支付场景升级，包括医院、药店、社康、保险更多场景均支持微信支付。比如，在医院可以使用微信公众号实现在线支付、处方单扫码付、终端机快捷支付等;在保险场景，可在线使用社保个账购买健康保险;在药店、社康场景下，可实现在线刷码支付，免带卡便捷购药等。同时，支付方式将医保、商保、自费等全部纳入，让消费者实现无缝支付。

3. 安全升级

微信智慧医院3.0能够全面保障实名安全、支付安全、数据安全和风控安全。比如，一直以来，医疗数据安全和患者隐私保障是医疗行业的核心问题。而区块链所拥有的多方共识、不可篡改、多方存证、随时可查等优势，使其成为医疗数据保管的最佳方案。智慧医院3.0就将运用区块链技术，为监管方、医院、流通药企搭建了一条联盟链，保障数据、隐私安全的同时，实现链上数据防篡改。

4. 生态合作升级

除了在自身能力方面，微信智慧医院3.0更加注重整个生态的合作共赢。从资金、资源、技术、产品四大维度，与合作伙伴联手，实现合作升级，推动业务有效落地，合力打造互联网+智慧医院的建设。

尾声与展望

腾讯的高管们曾多次公开强调：“互联网+医疗”是为医者赋能，需要发挥“连接、信任、融合”三大核心要素的作用，提升医疗服务效率，建立“医患”信任感，真正解决医疗行业的“痛点”，共建融合的医疗生态体系。

人工智能医疗方案范文第5篇

【关键词】医学;计算机技术

1.计算机在医学上的应用

1.1 计算机辅助诊断和辅助决策系统（CAD&CMD）

计算机辅助诊断和辅助决策系统（CAD&CMD）可以帮助医生缩短诊断时间。提供其他专家诊治意见，以便尽快作出诊断，提出治疗方案。诊治的过程是医生收集病人的信息，在此基础上结合自己的医学知识和临床经验，进行综合、分析、判断，作出结论。计算机辅助诊断系统则是通过医生和计算机工作者相结合，对病人的信息进行处理，提出诊断意见和治疗方案。这样的信息处理过程，速度较快，考虑到的因素较全面，减少误诊率。此外，人工智能模拟医生诊治时的推理过程，为疾病等的诊治提供帮助。比如：具有代表性的医疗专家系统的核心由知识库和推理机构成。知识库包括书本知识和医生个人的具体经验，以规则、网络、框架等形式表示知识，存贮于计算机中。推理机是一个控制机构，根据病人的信息，决定采用知识库中的什么知识，采用何种推理策略进行推理，得出结论。这种人工智能不仅模拟专家思维，为临床诊治提供宝贵思路，还能不断吸取新的经验，更好地为临床服务。

1.2 医院信息系统（HIS）

医院信息系统（HIS）用于医院管理，具有明显优势。一个完整的医院信息系统可以完成如下任务：病人登记、预约、病历管理、病房管理、临床监护、膳食管理、医院行政管理、药房和药库管理、病人结帐和出院、医疗辅助诊断决策、医学图书资料检索、教育和训练、会诊和转院、统计分析、实验室自动化和接口。卫生行政管理信息系统（MIS）利用计算机开发的“卫生行政管理信息系统”，又称“卫生管理信息/决策系统”，能根据大量的统计资料给卫生行政决策部门提供信息和决策咨询。一个完整的卫生行政管理信息系统包括三部分：数据自动处理系统（ADP），信息库，决策咨询模型。这样的电子化管理系统极大的缩短了办事时间，提高了工作效率，实现了庞大医疗机构各个部门的协调合作。

1.3 在学习上的应用

利用计算机的数据库技术对医学图书、期刊、各种医学资料进行管理。通过关键词等即可迅速查找出所需文献资料。计算机辅助教学（CAI）可以帮助学生学习、掌握医学科学知识和提高解决问题的能力以及更好地利用医学知识库和检索医学文献;并可通过电子邮件与师生保持联系，讨论问题，提高学术水平。利用计算机进行医学教育的另一种重要途径是采用计算机模拟的方法，即用计算机模拟人体或实验动物，为实验研究提供极大便利。

1.4 疾病预测预报系统

疾病在人群中流行的规律，与环境、社会、人群免疫等多方面因素有关，计算机可根据存贮的有关因素的信息并根据它建立的数学模型进行计算，作出人群中疾病流行情况的预测预报，供决策部门参考。也就是说，对数据库中的海量信息进行分析，可以得到疾病的发生发展特点及流行病学规律，为疾病的防治提供新的思路。

1.5 计算机医学图像处理与图像识别

医学研究与临床诊断中许多重要信息都是以图像形式出现，医学对图像信息的依赖是十分紧密的。利用计算机处理、识别医学图像，在有的情况下，可以做人工做不到的工作。如心血管造影，当用手工测量容积，导出血压容积曲线时，只能分析出心脏收缩和舒张的特点。若利用计算机计算，每张片子只需一秒钟，并可以得到瞬时速度、加速度、面积和容积等有用的参数。显微图像在医学诊断和医学研究中一直起着重要作用。人们已能用图像处理技术和体视学方法半定量与定量地研究细胞学图像以至组织学图像。计算机三维动态图像技术已使心脏动态功能的定量分析成为可能。

1.6 其它

计算机在医学上的应用十分广泛，包括护理中对各项生命指标的实时监测，药代动力学分析等等。数据库中的大量信息可以帮助人们更好地对基因进行研究，推动生物医学的发展与进步。

2.医学电子化特点与优势分析

医学电子化特点包括以下几个方面：减少差错，保证患者的安全用药;增加了医院收费的透明度，大大缓解了日趋增加的医患关系;减轻了医、药、护人员的工作负荷;这主要体现在：运用计算机管理后，医护取消了重复转抄，相对减轻了工作负荷，并使结果更为精准，减少人工误差，改善医患关系。信息的实时采集和广覆盖性及信息的反馈作用，保证了数据的及时、真实及准确性。应用计算机收集、贮存、处理有关病人的临床信息，让人感到应用便捷，一目了然。方便快捷的信息查询。大大提高了对病人疾病的认识，即可在短时间内制定病人的最佳治疗方案。

3.结语

科技的发展日新月异，从医学的基础研究到临床诊断都将广泛地采用医用计算机技术。在医学领域，不仅大大改善了医学研究的手段，促进了医学研究的进程，而且提高了对疾病的诊断和治疗水平。相信随着计算机技术的不断发展，医学领域将发生更大的巨变。

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