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从几秒钟成像的智能CT辅助影像诊断系统，到测量血压、脉搏的自助诊断仪，在上海部分三甲医院的急诊大厅或医护人员的办公室都能找到AI(人工智能)技术。

随着新兴技术的发展，医疗行业作为AI与垂直行业紧密结合的关键领域，在实际场景中的应用越来越多。

前瞻产业研究院发布的报告显示，2016年我国医疗AI市场规模已达到1亿元，预计2018年将达到200亿元。

上海交通大学人工智能研究所副所长王彦峰告诉记者，目前ai还没有在医疗领域产生革命性的创新，但毫无疑问，这些已经使用的场景可以提高医生的诊疗效率。AI可以帮助医生完成冗余和低技术含量的工作，成为超级助手，更有效地发挥医疗专长。

医学影像领域是AI的重点。

在全球范围内，美国、英国和日本都非常重视人工智能在医疗领域的应用。

中国信通技术《人工智能发展白皮书产业应用篇》显示，美国FDA(美国食品药品监督管理局)实施“数字健康创新行动计划”，重构数字健康产品监管体系，并分别成立AI和数字医疗评价部，加速AI医疗的发展。

中国也发布了《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》、《新一代人工智能发展规划》、《“十三五”卫生与健康科技创新专项规划》、《关于促进“互联网++医疗健康”发展的意见》等文件。规范和指导AI技术在医疗领域的应用。

在上海4月发布的12个首批AI试点应用场景中，选择了复旦大学肿瘤医院和上海市第十人民医院的部分单位。

采访中，记者发现，AI在医学影像技术中的应用在部分医院已经成为成熟领域，与全球数据一致。

由于医学影像诊断可存储、可运输、相对标准化，也成为AI研发落地最早的应用。数据报告显示，从应用细分来看，AI医学影像市场作为AI医学应用领域的第二大细分市场，将以40%以上的速度增长，2024年将达到25亿美元的规模，占比25%。

“随着AI技术的发展，机器理解图像的能力上升到了一个新的高度，相当一部分医疗数据来自图像数据。利用深度学习对图像内容进行检测、分类和量化，已经达到了很高的准确率。”王彦峰告诉记者。

技术在发展，但我国仍然存在医疗资源分布不均的问题。截至2018年底，我国每千人执业医生数量仅为2.4人，医生密度低也导致医院无法满足患者的高需求。

这种表现在成像领域更为突出。据《中国人工智能医疗白皮书》介绍，以肺结节检测为例，一家三甲医院平均每天接收约200名肺结节筛查患者，每个患者在检查时会产生约200~300张CT图像。放射科医生每天需要阅读至少4万张图像。与智能机器不同，人们每天在漫长的时间中处理机械读片后，精力和准确率会下降，可能导致误诊。

上海市第十人民医院放射科主任唐光宇直言不讳地告诉第一财经记者，即使是像他这样有经验的教授，在时间，看这部电影也不能保证没有遗漏，但对于肺结节患者来说，他最担心的就是错过。

“有些患者一个肺有很多结节。在这种情况下，即使95%的结节是好的，遗漏一个结节可能会有严u9dnf超级助手下载重的后果。”唐光宇表示，至少AI在医学图像识别领域帮助了医生。“可以让医生的诊断效率提高30%~50%，比如解放一些老专家，给他们更多的时间进行深入研究。”

但是AI里面没有遗漏吗？唐光宇表示，医生可能需要更多关注AI系统的“过度诊断”。因为AI识别非常敏感，偶尔会出现过度诊断的情况，医生的最终筛查就更重要了。

而我国市场上的AI医学影像产品大多在医院处于试用阶段，该领域的公司基本上还没有实现盈利。“AI医疗企业如何盈利，是一个值得思考的问题。如何在公共服务体系下构建盈利模式，是他们未来面临的挑战。”王彦峰认为。

未来超级助理。

不仅在医学影像领域，上海部分三甲医院也开始尝试使用引导机器人、智能助手等ai辅助工具。

在上海市第十人民医院急诊科大楼的大厅里，一个蛋壳式的引导仪引起了记者的注意。一位胸痛患者把自己的血压、脉搏、体温都记在“蛋壳”里，然后直接去找医生进行下一步诊断。此时，医生的电脑已经同步了他的初步诊断，整个过程不到十分钟。

类似的情况也发生在复旦大学附属肿瘤医院。数据显示，在过去的一年里，医院的年门诊量达到了1万倍，如何有效划分配资来源成为他们亟待解决的问题。如今，他们在注册过程中使用人工智能来实现定向评分。

“其实，大量患者不需要挂专家号。能否在患者挂号前分析患者病情，为他们匹配相应的专家，避免浪费号源？”复旦大学附属肿瘤医院副院长吴欢告诉包括第一财经在内的记者，在这样的情况下，出现了“精准预约”的预约挂号模式，通过患者上传的真实病例数据，让AI引擎具备“分诊功能”。

在这项服务下，每位患者平均节省了2.5小时的时间，就诊时间，患者注册专家号的平均等待时间减少了7.4天，就诊率提高了7%。门诊效率平均提高3.5倍左右，有效打击了黄牛现象。

可以发现，上述提到的“AI医疗”应用场景，很多还停留在图像、语音等相对基础的AI应用层，没有深度学习。

王延峰说，以智能辅助诊断为例，虽然如今应用得越来越多，但是仍处于起步阶段。AI的深度学习依赖海量数据提升模型性能，但医疗数据获取和标注的难度远比公共数据要大。另外，部分公众对于智能化诊断的接受程度相对较低，基层医生也习惯于传统的诊疗模式。

不过，王延峰认为，未来我国“AI+医疗”的应用前景可期，尤其可以在诊断、推理、管理、手术、护理、病历、培训等多个领域充当医生的“超级助手”。“比如AI护理机器人可以补充我国护理人员缺口。培养年轻医生过程中，智能模拟系统以及已经运用比较多的智能辅助影像系统，都可以提高这些经验不足的年轻医生处理问题的能力。”

（文章来源：第一财经日报）

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