人工智能医疗诊断
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篇人工智能医疗诊断范文，相信会为您的写作带来帮助，发现更多的写作思路和灵感。
人工智能医疗诊断范文第1篇
古希腊时期，数字的演绎化有了实质性的进展。数字化的发展一直伴随着人类，但是这种颠覆在30多年前就开始改变了。
随着人工智能技术的日益成熟，数字化已经可以在公共健康，以及众多医疗领域提供服务。例如，在医学影像识别方面，它可以帮助医生更迅速、准确地读取影像；在临床诊断辅助方面，它可以应用于疾病的早期筛查、诊断和手术风险评估，包括在药物研发方面，解决药品研发周期过长等多方面的问题。
从第一部留声机的诞生开始，数字化的颠覆就一直伴随着我们人类社会的进步。人工智能的远景早在1950年就已被图灵提出。人工智慧的定义诞生则是在1956年，由Dartmouth College的一些专家共同提出。人工智慧在20世纪70年代受到打击之后，开始出现新的研究方法。分子生物学已进化到信息科学，出现了新科学――计算生物学和生物信息学。这使统计科学家在医疗健康领域有了用武之地，尤其是微阵列技术创造了新颖的统计学，激发了许多新的生物统计学研究。像是专家系统把问题限定在一个小范围的领域，结合统计、概率、信息理论等方法，直到深度学习技术，以及类神经网络有了新的发展，AI才重新受到了关注。
数字医疗产业的环境
从现状来看，由于公共医疗管理系统的不完善，医疗成本高、管道少、覆盖面窄等问题困扰着大众民生。尤其以“效率较低的医疗体系、品质欠佳的医疗服务、看病难且贵的就医现状”为代表的医疗问题成为社会关注的主要焦点。大医院人满为患，社区医院门可罗雀，病人就诊手续繁琐等问题都是由于医疗信息不畅、医疗资源两极化、医疗监督机制不全等原因导致的，这些问题已经成为影响社会和谐发展的重要因素。目前的医改目标是县域就诊率达到90%，大病不出县，但是实现起来难度也很大。因为医生的时间是有限的，通过远程医疗解决区域分布不均的期盼，也同样会在医生的时间花费上受到限制，所以核心的问题是优质的医生资源不足。
自国家陆续出台了各项医改政策，基层首诊、双向转诊、分级诊疗、资源下沉等便成为了热门话题。各地区也都积极响应，组建“医联体”。我们迫切需要建立一套智慧的医疗健康的平台体系，使患者用较短的等疗时间、支付基本的医疗费用，就可以享受安全、便利、优质的诊疗服务，从根本上解决“看病难、看病贵”的问题，真正做到“人人健康，健康人人”。
医生资源在全世界范围内都仍属于稀缺资源，这种供求关系在一定程度上决定了病患“看病难”的问题，而我国医疗长期存在“重医疗，轻预防，重城市，轻农村，重三甲，轻社区卫生”的现象。从居民自身来看，过多依赖大型医院，从医院角度来看，这种过度依赖加重了就医困难的问题，“一号难求”的现象频发。解决基层医疗资源缺乏的核心就在于给基层医疗机构“赋能”，用人工智能给基层医院“院士级看病的本事”。通俗来讲，把一个院士的看病本事，放到一个笔记本电脑里，带到基层医院，这就是人工智能追求的境界和需要解决的实际问题。
精准医疗的实现需要人与技术的结合
以精准医疗为主的智慧型医院是2015年在美国诞生的思路。智慧型医院从医疗健康产业的整体角度，提出融入更多人工智慧和传感技术等高科技，使医疗服务走向真正意义的智慧化，推动医疗事业的繁荣发展。利用人工智慧、大数据分析的融合和移动医疗等新技术，结合现代化医院的管理流程，逐步形成智能化的全面医疗解决方案。智慧医疗开始走进我们寻常百姓的生活。
从概念上来讲， 以基层医疗健康为出发点的智慧医疗包含了智慧医院系统、区域卫生系统，以及家庭健康系统这三部分。从流程管理角度，基层医疗以如何让病患可以便捷快速地预约挂号为起点。智慧医院必须经过前沿科技应用对医疗机构信息化的全面创新的过程。从狭义上来说，智慧医院可以是基于互联网科技的医院，在数字化医院建设的基A上，创新性地将现代移动终端作为切入点，将移动互联网特性充分应用到就医流程中。
AI是让人实现超越而不是制造超人
AI对医疗领域和产业的改造是具有颠覆性的，它不仅是一种技术创新，更是在生产力上为传统医疗行业带来变革。AI作为一种技术方法，大规模地用更智能的系统推动更好的决策，也是最近几年才发生的事情。直到今天，由于我们解决了以前很多未能解决的问题，才将医疗AI推向了一个新的高度。除了提高医生的工作效率外，AI还能作为辅助手段，提高诊断准确率，使精准医疗成为可能。
近年来，在医学领域开始导入人工智能数字挖掘与机器学习的技术来筛选有效的医疗信息。
其中，“AI+医学影像”就是关键性的一步。医学影像天生适合互联网+大数据+人工智能。从数量上讲，超过80%的医疗数据来自医学影像数据，优质、大量的数据积累、高性能计算环境和优化的深度学习方法，三者资源配齐，就会构建不断提高的状态模型，这正是人工智能的魅力所在。利用三者的关联，可以大大提高医学诊疗效率，并实现精准医疗。图像智能识别更可以减轻医生的工作量，这就很好地解决了基层优质医生资源不足的问题。
医学影像领域调查数据显示，无论是在国内还是在国外，放射科医师的数量增长速度远不及影像数据的增长速度，也就是说医师的数量远达不到阅片的需求量。
就美国与中国对比来看，美国的人工影像阅片误诊人数为1200万/年，而在中国则达到了5700万/年。在中国，误诊率高且主要发生在基层，这也更好地说明，人口基数巨大的中国，医学影像业务更需要人工智能技术的支持，以此来提升基层的诊断质量与效率。
数字科技推动基层医疗发展
总而言之，无论是对患者、医师还是医院而言，数字健康的运营平台需要把智能、供应链、财务运营和人才管理有机整合起来。数字健康管理平台不仅能够让患者更快速地完成健康检查，还能获得更精准的诊断建议与个性化治疗方案。对医师来说则削减了读片时间，降低了误诊概率，根据人工智能的辅助诊断还能提高诊断质量。而对医院来说，采用数字健康管理平台不仅降低了医院成本，还能够建立一个多元数据库，这是对分级诊疗和远程诊疗的一大技术性帮助，让医院更好地响应国家政策，真正有效地做到“资源下沉”。
人工智能医疗诊断范文第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。
人工智能医疗诊断范文第3篇
在业内人士看来，人工智能不是一项单一的科技产业，而是将其他行业进行融合的工具，例如将机器人和保姆结合产生的“看家机器人”，将导航和汽车结合产生的“车联网”等。在人工智能技术逐步成熟的当下，谁率先在应用上实现突破，谁就有可能在智能时代的竞争中占据优势，“人工智能”有望成为可触摸的新增长点之一。
发展迅猛
身体不舒服，想要打开手机淘宝问问医生，但是怎么样才能从几千个在线等待咨询的医生中间找到最匹配的那一个？
阿里健康已经开发并在手机淘宝上线了健康小蜜――医药健康智能问答引擎。这个类似于智能问答机器人的引擎，可以回答普通用户的一般性医药健康问题，然后根据用户的需求进行选择，将用户自动匹配给相应的医生或者药师。
事上，目前，从医疗健康的监测诊断、智能医疗设备，到教育领域的智能评测、个性化辅导、儿童陪伴，从电商零售领域的仓储物流、智能导购和客服，到应用在智能汽车的自驾技术，都能看到人工智能的身影。
人工智能等技术是助推自动驾驶发展的关键技术。例如，人工智能在帮助汽车解读传感器数据时起决策作用，通过阅读驾驶者的驾驶行为和表情，能及时提醒驾驶员在疲劳驾驶时切换至自动驾驶模式。
“人工智能”一词，通常被认为是1955年8月31日在达特茅斯（美国一所院校）会议上诞生的，61年来，人工智能的研究和实践一直处于不断增长的趋势。当今，人工智能技术的突破带来了席卷全球的技术革命风暴，创造出了一个无比广阔的市场，中国的很多公司在这股大潮中抓住机遇，表现亮眼。有观察者认为，中国的人工智能已成为一张令世界瞩目的闪亮名片。
过去的一年里，长虹、TCL、创维等中国家电企业都纷纷人工智能家电产品，希望借助人工智能打破家电行业的销售难题。
不久前，搜狗公司2016全年财报，搜狗借助人工智能技术实现了较大的业绩增长。未来会把人工智能应用到更多的产品中，让用户表达和获取信息更简单，让人工智能真正惠及人类。
全球人工智能研发的脚步正在加快，中国也不甘示弱。近年来，百度先后成立了大数据实验室、深度学习实验室和硅谷人工智能实验室，并通过架构调整全面发力人工智能。2016年百度世界大会上，“百度大脑”推出，该项目将对语音、图像、自然语言处理和用户画像、无人驾驶等领域进行重点关注和研发。
在腾讯，人工智能研究项目包括WHAT LAB（微信-香港科技大学人工智能联合实验室）、优图实验室、微信模式识别中心、智能计算与搜索实验室等多个部门。
人工智能犹如新的科技革命，为长期低迷的世界经济注入新的活力。去年诸多关键技术突飞猛进，无疑是人工智能发展史上浓墨重彩的一年。诞生半个多世纪以来，它终于走到了从科技研发到行业应用的临界点，蓄势待发。
为发展更新“发动机”
人工智能技术的重大突破必将带来新一轮科技革命和产业革命，对人类生活的方方面面将产生深远的影响。大力发展人工智能技术是中国经济转型升级的重要动力。
众多研究表明，人工智能是对传统行业商业模式、产业链和价值链的全面颠覆，将为全球经济、社会生活的方方面面带来质的变化。
发展人工智能的最大意义在于为现代化发展更换“发动机”。咨询公司埃森哲研究了美国、芬兰、英国等12个发达国家并作出预测，到2035年，人工智能将帮助这些国家的生产率提高40%左右。
对于中国而言，人工智能带来的好处将是多方面的。就经济来说，借助人工智能新技术实现自动化，将极大提高生产率，节省劳动成本；优化行业的现有产品和服务，提升其质量和劳动生产率；通过创造新市场、新就业等，将促进市场更加繁荣，开拓更广阔的市场空间。
而在产业升级方面，中国的传统制造业大而不强的问题亟待克服，人工智能恰恰为制造业转型升级提供了便利和动力，一是这些企业拥有行业海量的数据和大量资金；二是在生产力水平急需提升、传统人口红利逐渐消失的情况下，传统企业有迫切的意愿来改造升级自己的工厂、业务，提高收益，降低企业成本。因此，制造业既是人工智能可以大有作为的领域，也是中国发展人工智能的优势领域。
《全球人工智能发展报告2016》显示，中国人工智能专利申请数累计达到15745项，列世界第二；人工智能领域投资达146笔，列世界第三。
据艾瑞咨询预计，2020年全球人工智能市场规模将达到1190亿元，年复合增速约19.7%；同期中国人工智能市场规模将达91亿元，年复合增速超50%。人工智能发展前景极为广阔。
就制造业而言，“中国制造2025”计划的实现就需要很多人工智能。比如过去在技术上难以克服的问题，就可以通过深度学习，在工程上快速地取得一些新的突破。人工智能技术的发展与应用，对于有效实现“中国制造2025”目标至关重要。
面向未来长远布局
在人工智能这场科技浪潮中，中国与其他国家已经站在了同一起跑线上。针对未来产业竞争，中国政府已在多个方面对人工智能产业做出布局，“人工智能+”的发展，需要面向未来，做出长远布局。
未来5到10年，人工智能将像水和电一样无所不在，可以进入到教育、医疗、金融、交通、智慧城市等几乎所有行业。
目前，在驾驶领域，通过依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，电脑可以在无人主动操作下，自动进行操作；在个人助理领域，通过智能语音识别、自然语言处理和大数据搜索、深度学习神经网络，可以实现人机交互；在金融领域，通过分析、预测、辨别交易数据、价格走势等信息，人工智能可以为客户提供投资理财、股权投资等服务；在电商零售领域，主要是利用大数据分析技术，智能的管理仓储与物流、导购等方面，用以节省仓储物流成本、提高购物效率、简化购物程序。此外，在安防、教育、医疗健康等众多领域，人工智能都有着广泛的用途。
人工智能医疗诊断范文第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。
人工智能医疗诊断范文第5篇
明确提出四项重点任务，规划人工智能未来三年发展主线。
《行动计划》提出四项重点任务:1、人工智能产品规模化发展，重点培育和发展智能网联汽车智能化产品，推动智能产品在经济社会的集成应用;2、人工智能整体核心基础能力增强，重点发展智能传感器、神经网络芯片、开源开放平台等关键环节;3、深化发展智能制造，鼓励新一代人工智能技术在工业领域的探索应用，提升关键技术装备创新能力;4、构建行业训练资源库等产业公共支撑体系，完善人工智能发展环境。《行动计划》从基础设施、核心技术、产业化和配套政策四个层面规划了未来三年发展主线，人工智能迎来又一轮发展良机。
继续加快人工智能发展步伐，力争产业化、尖端化服务实体。
随着人工智能在各行各业应用逐步深入，从算法和技术层面走入实体经济的步伐正逐渐加快，作为支撑我国制造强国和网络强国战略的重要举措，人工智能在产业化发展方面需要持续服务行业。其中培育和发展智能化产品，推动智能产品的量产，从供给和需求端推动智能硬件普及将成为人工智能落地实体的重点举措。智能网联汽车、智能服务机器人、智能无人机、医疗影像辅助诊断系统、视频图像身份识别系统、智能语音交互系统、智能翻译系统、智能家居等细分领域有望迎来迅速发展。除产业化之大以外，秉承制造“强”国战略，《行动计划》指出要重点突破核心基础，主要涵盖高精度、低成本智能传感器，面向云端训练、终端应用的神经网络芯片及配套工具，开源开放平台建设等软硬件基础。在产业化基础上，在核心基础技术领域取得突破，主要利好传感器、芯片、开源平台等急需突破的基础层技术。
深化智能制造，人工智能推动生产力和生产关系变革。
人工智能与制造业深度融合，是人工智能产业链之外推动制造强国战略的更进一步举措。《行动计划》指出，深入实施智能制造，要鼓励新一代人工智能技术在工业领域各环节的探索应用，支持重点领域算法突破与应用创新，系统提升制造装备、制造过程、行业应用的智能化水平。我们认为从智能装备角度，人工智能的发展有望在智能制造关键技术设备上取得生产力的突破，同时打造数字化车间、智能工厂等变革生产关系的工业互联网产品。
