人工智能醫療方案

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人工智能醫療方案范文第1篇

這種解讀所指的是，人工智能將在未來全面介入人類生活，開啟人類文明發展的又一個新時代。

人工智能的絕對優勢

人工智能早就進入了醫學研究（藥物研發、基礎研究）和臨床診療領域，人與人工智能的競爭也不可避免，那么，人工智能會像戰勝柯潔一樣，優于或勝過人類醫生嗎？

僅從現有的情況看，人工智能有優于人類醫生的地方。以癌癥治療為例，當確診癌癥后，針對不同病人的個性化治療才會比較有效。機器學習（算法）是人工智能的一基本內容，其中，數據的輸入、輸出、賦值等運算可以讓人工智能對某一問題進行計算分析，從而得出有針對性的解決手段。加拿大西方大學的羅根（Peter Rogan）等人通過對基因數據的分析得出最可能的有效治療癌癥的方案，讓該治療方案變得更加個性化。

研究人員使用了一套含有40個基因的數據，這些基因可以在90%的乳腺癌中找到。在接受試驗的近350名癌癥病人當中，至少都會接受紫杉醇或吉西他濱其中一種化療藥物治療。之后，研究人員讓人工智能對數據展開處理并找出藥物與病人基因之間存在的關系。結果顯示，同時接受兩種藥物的治療有效率為84%，只接受紫杉醇的有效率為82%，只接受吉西他濱的有效率則在62%到71%之間。

這就為醫生提供了選擇更好或最佳治療方案的決策基礎，在上述方案中，醫生選擇對病人同時使用紫杉醇和吉西他濱，可以達到最高的84%的治療有效率。

也許這種人工智能軟件對不同病人提供的治療方案比其他醫生的治療有效，但是，人工智能的這種算法和分析是醫生首先教會它的。更重要的問題是，當超出了這40個基因的范疇，這套人工智能的算法和提供治療的方案就有可能受到限制。

面臨這樣的問題，人工智能只會一籌莫展。但是，人是有巨大動力的，這種動力的來源之一是，人有強烈的情感。柯潔輸給Alpha Go或感到贏不了Alpha Go會沮喪得流淚，但Alpha Go不會。正是這種差別，讓具有強烈愛心的人會想出更好的方法去診療和戰勝疾病，至少取得更好的結果。基于這種情況，Alpha Go不可能戰勝醫生，因為前者沒有愛心，后者，尤其是病人的親屬有強烈的情感和愛心。

戰勝檢查數據的真情暖男

一位叫馬麗砂的女性患有卵巢癌。15年間，她經歷了4次手術和30多次化療，她的丈夫張欣華相伴相依，一路保駕護航，讓她的生命一直延續。這名“暖男”起到的作用不過是輔助醫生，但是他卻使用了特有的“理工男方式”，通過數據分析、（深度）學習和邏輯推理，獲得了理想的治療結果。這些方法正是人工智能的強項，別說使用Alpha Go，就算是一種很簡單的統計和分析軟件都可能超過張欣華，但是決策和疾病治療的結果難于勝過后者。

早在2005年，定期隨訪復查的馬麗砂發現自己的驗血指標似乎有些異常，但核磁共振檢查未發現問題。張欣華分析，核磁共振的原理是逐行掃描，也許因為腫瘤的位置關系，或者掃描的行與行之間的斷層關系，沒能發現腫瘤。但普通的B超檢查原理是檢測回聲，是反射過來的信息，這也許能發現一些更有意義的線索。他便自作自作主張讓妻子做B超檢查，果然發現腫瘤復發，及時作了手術切除。

而后，張欣華對妻子的檢查數據做了如下的數據分析和深度學習：對其妻的一種腫瘤標記物CA125進行數據統計，時間為橫坐標，CA125為縱坐標，把2014年2月11日到2017年5月1日的CA125變化描繪成曲線圖。

95%的健康成年婦女CA125的水平≤35U/ml，如果CA125的數值是該數值的兩倍以上，就意味著與癌癥有一定關系，而馬麗砂是癌癥康復者，這個數值在更高的范圍（幾百）才可能被醫生視為與癌癥復發有關。馬麗砂的CA125在2016年12月達到曲線的頂點，也只是73.5，沒有達到醫生認為的與癌癥復發相關的數值。但張欣華比較了其妻2014年和2016年的兩個高點，正好對應其在這兩個時期的大手術，當時的數值與73.5相差無幾。因此，張欣華認為情況不好，便帶妻再到醫院檢查，發現腫瘤又復發了，又及時進行了手術，馬麗砂CA125的曲線很快回歸低位。

此次Alpha Go戰勝柯潔，研究人員稱是Alpha Go采用了能自行學習的人工神經網絡技術，但也有專業人員認為如果僅僅是人工神經網絡技術，不可能讓Alpha Go達到如此強大的能力，實際情況是Alpha Go的核心――記憶增強技術得到更大增強，通過其海量的存儲能力，不斷將外部的數據輸入存儲器，更新數據結構，并分析數據，然后重新輸出數據，給出相應的博弈策略。

但就算使用Alpha Go戰勝柯潔采用的人工神經網絡技術為馬麗砂診斷，由于CA125數據正常，以及核磁共振成像檢查正常，恐怕就連有經驗的醫生也會忽略患者的變化而不會讓其再進一步檢查，更不用說Alpha Go，僅靠數據分析判斷，一定會把馬麗砂歸為正常情況。而患者的丈夫張欣華懷著對妻子無限的真情，用自己特有的計算方法判斷妻子的病情，挽救了妻子的生命。這不能不說是人工智能輸給人類大腦的佐證。

美國父子超越常規的精準醫療

說到底，這又是一種人工智能難以掌握的技能――精準醫療。因為人工智能的大數據和分析，以及深度學習只能對一般性的情況進行分析判斷，不會對每種情況進行具體的個性化的分析和診治。在進行精準醫療時，醫生也未必會對每個病人做到個性化的診治，而是千人一藥、萬人一刀地進行治療。但只有對親人傾注了深厚愛心的人才會對病人的具體情況進行辨別，以尋求有針對性的個性化精準醫療。

美國麻省理工學院數學家迪米特里斯?伯特西馬斯教授的父親在2007年診斷患有非轉移性胃癌，已經無法手術，唯一的治療方案是化療。為了讓父親盡可能延長生命和提高生活質量，伯特西馬斯研究了全美五大醫院的常規化療方案并驚訝地發現，每家醫院使用的化療方法都不同。

數學家的天性讓其產生了一個想法，對醫院的臨床試驗數據進行計算，以確定哪一種方法能產生更好的效果。他畫了一張簡單的圖，橫坐標代表藥物毒性，縱坐標代表患者的生存率。根據這一曲線，伯特西馬斯選取了一個他認為的最優策略對其父親治療。結果他的父親在確診胃癌后存活了2年，比醫生的預期翻了一番。

人工智能難以逾越的“先天不足”

伯特西馬斯和張欣華這樣的精準醫療既不是人工智能能夠做到的，也不是一般醫生能做到的，因為不同的醫生就有不同的對疾病的診治和看法，以及選用自認為正確的和效果好的療法，即便是人工智能采用人工神經網絡技術自主學習，也不可能像伯特西馬斯和張欣華那樣對親人進行個性化的診治。這意味著，人工智能并不神秘，人人可用，而且根本就達不到人的自我學習和分析能力。更重要的是，人工智能沒有情感，不會因為對親人的愛而多一分責任、多一分細心、多一分分析、多一分比較，從而選擇最有利于親人的診治方案。

顯然，預測人工智能未來會在其他方面戰勝人和統治人類社會，需要讓它先要有情感。但是，人工智能不是生物，它會有七情六欲嗎？退一步說，能把愛心輸進去嗎？

以此來看，人工智能“先天不足”，或許只有理性，那它靠什么與人做全方位的博弈？所以，不必過多擔心人工智能會戰勝人類，而是全身心享受我們作為人類所擁有的美好情感吧！

人工智能醫療方案范文第2篇

人工智能診治癌癥的機理

利用人工智能診治疾病是人類一個雄心勃勃的計劃，而且，這一計劃早就有一些初步結果，例如2007年，美國國際商業機器公司（IBM）就推出了人工智能軟件――沃森醫生（Watson）。現在，人們特別希望利用人工智能去征服某些嚴重危害人們生命和健康的疾病，如癌癥，而且也已經進入實踐，并且有不小的收獲。

要讓人工智能診治癌癥，第一步需要人工智能有像人一樣的感知，即知道周圍的環境，尤其是生物體和人的機體環境，什么是正常的機體，什么是異常的機體，甚至是癌變的機體，尤其是只具有微小變化的機體，例如，只有幾個發生癌變細胞的乳腺或肺。

第二步是，人工智能不僅要感知正常和異常機體的不同，還要理解為何有這樣的不同，是癌變引起的不同，還是其他疾病引起的不同。最后第三步才是判斷和決策，即得出結論，在感知和正確理解的基礎上，向醫生提供對某個個體檢測的結果，是患癌還是沒有患癌，抑或是患了其他疾病。

要讓人工智能感知和理解人體環境和器官，就要讓其學習，包括利用大數據的機器學習（算法）和深度學習，這兩者有時是相互結合的，同時也是相互滲透的。大數據學習和處理是人工智能的強項，可以達到比人類能力強幾百倍幾千倍的快速數據運算、分析和理解。而在癌癥診治的深度學習上，更需要人工智能像人一樣進行學習，例如對通過物理和化學方式拍攝的人體各種部位，以及深淺度不同組織的圖像要有正確的感知和理解，如對X線圖像、磁共振成像和CT掃描圖像的感知、解讀，并得出結論，即診斷。

但是，人工智能的癌癥診治深度學習并不僅限于對癌癥和正常組織圖像的解讀，而是包括更多的深度學習的內容，例如，對癌癥標記物和特異分子的識別。

癌癥診治的人工智能學習內容

2016年1月，美國總統奧巴馬宣布了“癌癥登月計劃”，由副總統拜登全面負責。“癌癥登月計劃”的其中一個項目就是讓人工智能進行機器學習（算法）和深度學習，以識別癌癥。為此，美國能源部與美國國家衛生研究院下屬的國家癌癥研究所合作，提出了“高級癌癥計算解決方案的聯合設計任務”，這個項目就是致力于解決三個基于計算機學習的人工智能抗癌難題。

首先是從認識癌癥的分子層面學習，要讓人工智能了解RAS/Raf通路的蛋白質相互作用。RAS基因在20世紀60年代被發現是致癌基因，存在于30%的癌癥患者中。1982年，美國科學家溫伯格等人從膀胱癌細胞中克隆得到第一個人類癌基因，由于它和之前發現的鼠肉瘤病毒基因C-RAS高度同源，因此被命名為RAS基因。RAS基因編碼產生的蛋白定位于細胞膜內側，為GTP/GDP結合蛋白（GDP為鳥嘌呤二核苷酸磷酸，GTP是鳥嘌呤三核苷酸磷酸），通過GTP與GDP的相互轉化來調節信號通路的傳遞。由于RAS蛋白的相對分子量是21千道爾頓（kDa），故又被稱為p21蛋白。

之后，人們又發現了RAS蛋白的直接效應因子Raf-1蛋白激酶。Raf-1激酶對細胞增殖、細胞分化、細胞凋亡和細胞周期停滯有重要作用，利用這些作用可以知道癌癥的發生、發展，以及找到治療癌癥的藥物和方法。

“癌癥登月計劃”讓人工智能進行的第二個學習任務是，進行臨床前的藥物篩查。這是一種研發癌癥藥物的預測模型，在臨床試驗前進行最大化的藥物篩選，為癌癥病人提供精準醫療方案。具體而言是對臨床前和臨床試驗時的癌癥數據進行篩選，結合小鼠模型中的新數據，通過反饋循環讓實驗模型指導計算模型的設計，建立腫瘤藥物反應的預測模型。其實，這也是基于特殊數據和大數據的學習和分析。

“癌癥登月計劃”讓人工智能進行的第三個學習任務是，學習和建立人口模型。這就要求人工智能根據不同人群的生活方式、生活環境、所患癌癥的種類、不同的醫療體系等，從數百萬癌癥病人的病歷數據中自動分析，從而獲取最佳治療策略。當然，海量病人的數據來自美國國家衛生研究院、美國食品和藥物管理局、制公司和第三方付款機構。

可以看到，美國的“癌癥登月計劃”中的人工智能學習并不包含腫瘤圖像的識別，所以人工智能診治癌癥的學習在不同的國家有不同的內容。

人工智能幫助診治癌癥

人工智能對癌癥的識別和診斷首先體現于對癌癥數據的解讀上，其中最重要的是對癌癥基因和基因組的識別和解讀。

機器學習（算法）是人工智能的一個基本內容，其中，數據的輸入、輸出、賦值等運算可以讓人工智能對某一問題進行計算分析，從而得出初步結果。對癌癥的診斷和治療也可以利用這一點。加拿大西方大學的羅根等人研發了一套算法，通過對基因數據的分析得出最可能的有效治療癌癥的方案，并且讓該治療方案變得更加個性化。

研究人員使用了一套含有40個基因的數據，這些基因可以在90%的乳腺癌中找到。在接受試驗的近350名癌癥病人當中，至少都會接受紫杉醇或吉西他濱一種化療藥物治療。之后，研究人員讓人工智能對數據展開處理并找出藥物與病人基因之間存在的關系。結果顯示，同時接受兩種藥物的治療有效率為84%，只接受紫杉醇的治療有效率為82%，只接受吉西他濱的治療有效率則在62%～71%之間。

這就為醫生提供了選擇更好或最佳治療方案的決策基礎，例如，在上述方案中，醫生選擇對病人同時使用紫杉醇和吉西他濱，可以達到最高的84%的治療有效率。

2016年，日本研究人員稱，他們開發的人工智能軟件能夠準確診斷出女性患者所患的罕見類型的白血病，而且，這種軟件對腫瘤大數據的提取和分析是其優勢之一，它僅需要花費10分鐘時間就能夠對臨床腫瘤研究所提供的來自2000萬名女性的遺傳信息進行對比分析，從而做出診斷。

但是，最早開發應用于醫療領域的人工智能的美國國際商業機器公司更是走在了前面。

沃森癌癥醫生

美國國際商業機器公司之前推出的人工智能軟件――沃森醫生診治疾病是建立在對大數據的檢索、使用和算法之上。沃森醫生儲存了數百萬的文檔資料，包括字典、百科全書、新聞、文學以及其他可以建立知識庫的參考材料。沃森的硬件配置可以使它每秒處理500GB的數據，相當于1秒閱讀100萬本書。

沃森在面臨一位就診者的時候，會進行一系列的算法，包括語法語義分析、對各個知識庫進行搜索、提取備選答案、對備選答案證據搜尋、對證據強度的計算和綜合等。此外，沃森醫生還可以通過詢問病人的癥狀、病史，迅速給出診斷提示和治療意見。通過這些程序進行診斷，沃森的診斷準確率達到73%。

現在經過多年的改進，研究人員把沃森醫生的突破之一選擇為對癌癥的識別和診斷。最近，美國國際商業機器公司和美國著名的基因公司Illumina進行合作，在沃森醫生的基礎上，專門進行癌癥基因組的標準化測序和解讀，以診斷癌癥。根據這個目標，美國國際商業機器公司研發了一個新的專門對基因組進行測序和分析的軟件，即沃森基因組（相當于專門診治腫瘤的專科醫生），并將這個軟件整合到Illumina公司的Base Space和腫瘤測序計劃中，這就可以讓沃森基因組使用Illumina公司的實體腫瘤分析面板TruSight Tumor 170。TruSight Tumor 170匯集了一套整合DNA與RNA的靶向癌癥相關的基因突變，包括突變與微缺失、基因擴增、基因融合以及剪接變異，使得腫瘤譜分析從一系列單基因檢測向多基因檢測轉變，為腫瘤基因組提供了更加全面的視圖。教會機器識別這些腫瘤基因數據，可以快速辨識和診斷腫瘤。

新的智能軟件融合后，沃森基因組可以在短短的幾分鐘之內讀取TruSight Tumor 170生成的遺傳信息文件，梳理專業指南、醫學文獻、臨床試驗匯編和其他知識來源。然后，系統將生成包含每個基因組改變的注釋報告。使用沃森基因組可以大幅減少解釋結果所花費的時間。比較起來，研究人員也可以使用TruSight Tumor 170進行癌癥基因的檢測，但是，速度很慢。沃森基因組在幾分鐘內做的事情，研究人員一般需要一個多星期才能做完。

不僅在速度上沃森基因組可以比人類快得多，而且在檢測的準確性以及提供治療癌癥的方式上，沃森基因組與臨床大夫和腫瘤專家提供的方案基本一致。美國北卡羅來納大學教堂山分校的夏普尼斯博士研究了1000余名癌癥患者的數據，發現在99%的病例中，沃森基因組提出的治療建議與分子腫瘤專家團隊提出的治療建議相同。此外，美國國際商業機器公司旗下的沃森健康的副總裁哈韋還指出，在30%的腫瘤病例中，沃森基因組還發現癌癥專家遺漏的一些細節。

基于這些結果，研究人員認為，教會人工智能診治腫瘤大有可為。現在，美國20個專注于基因組學和腫瘤學領域的癌癥研究所，包括紀念斯隆?凱特林癌癥中心和北卡羅來納大學教堂山分校的腫瘤研究機構正在進一步培訓沃森基因組，以便讓沃森基因組能更快和更好地診治癌癥。

對癌癥圖像的智能解讀

診斷癌癥不僅要靠解讀癌癥特有的基因、分子標記物等，還要認識和判斷采用各種物理和化學方式拍攝的人體腫瘤的圖像，這既是人工智能深度學習的內容，又是人工智能幫助人類診治癌癥的一個重要途徑，在這個方面，人工智能也取得了一些進展。

2016年8月，美國休斯頓衛理公會醫院的研究人員在《癌癥》雜志上發表文章稱，他們研發的一款人工智能軟件在解析乳腺X線圖片時比普通醫生快30倍，診斷乳腺癌的準確率更是高達99%。這個癌癥診斷軟件可以直觀地將X光圖片的信息轉譯成診斷信息，方便醫生快速對病人病情做出判斷，避免耽誤病情。

即便是腫瘤科的專科醫生，對諸如X線片、CT和核磁共振成像圖片的解讀都不會是百分之百的準確，而且有很多誤讀。美國疾病預防控制中心（CDC）和癌癥協會的數據顯示，每年美國大約有1210萬人接受乳腺X線圖片檢測，其中差不多有一半人在X圖片上會出現陽性結果，但實際上是假陽性。為此，又迫使大量女性為了求得安心而進一步接受乳腺活組織檢查，進行這一檢查的人每年有160萬人左右，其中20%的女性根本就沒病。這給許多女性和其家庭造成極大經濟和精神負擔。

為了改變這種狀況，研究人員打算從人工智能著手來解決X線圖片識別癌癥的假陽性問題。衛理公會醫院的研究人員設計的這個人工智能軟件能夠掃描病人的X線影像結果，能采集診斷特征，并將乳腺X線影像結果與乳腺癌亞型進行關聯。此后，醫生可使用軟件的分析結果來精確預測每個病人是否有患乳腺癌的風險。

人工智能醫療方案范文第3篇

目前，人工智能的發展階段呈現以下三個特點：

第一，人工智能在特定約束條件下已具備超越人腦某個方面的能力，但綜合來看僅僅相當于蠕蟲的智能水平。近期，谷歌研發的人工智能AlphaGo圍棋程序在與世界圍棋九段李世石的對局中以4：1取勝。AlphaGo采用更為優化的深度學習神經網絡，在規則已知和邏輯可控的棋類競技中實現了對人類的超越。IBM的沃森機器人能夠在幾秒之內篩選數十年癌癥治療史中的100多萬份患者病例記錄，為醫生提供可供選擇的循證治療方案。但無論是AlphaGo還是沃森都需要由人類預先進行知識分類和設計上的干預，并且“智能”的高低很大程度上取決于所學習先驗樣本的數量和準確性。因此，通用意義上的人工智能依然是一個漫長而復雜的過程，目前能夠做到的更多是特定場景下人類某項大腦能力的延伸和對人類思維決策進行輔助。

第二，人工智能發展可分為不同層次，目前部分技術分支在行業中的應用已取得突破。人工智能發展層次可分為感知智能（語音、圖像識別，自然語義理解，機器翻譯，機器搜索等），認知智能（神經元芯片、深度學習算法、行為規劃等）和自主智能（機器推理、決策和聯想等）。感知智能方面，國外的谷歌、IBM、臉書、微軟和國內的百度、科大訊飛等在語音和圖像識別、機器翻譯、大數據搜索等細分技術領域推出了一批有顯著創新性的技術產品。認知智能方面，對神經元芯片、深度學習算法的開發主要集中在IBM、高通、谷歌為首的國際巨頭以及美國“類人腦芯片”（SyNAPSE）、歐洲“歐腦項目”納入的高校和科研機構中。由IBM主導的SyNAPSE項目預計在2016年內能夠完成100億神經元規模的計算機原型，但距離通用型、成熟型產品問世尚需較長時日。

第三，我國應積極應對人工智能發展新浪潮，以產學研用協同創新打造國際競爭新優勢。近年來，美歐等國家在人工智能領域不斷加大投入，開展專利布局，以技術和應用為紐帶構筑產業生態。我國在人工視覺、語音語義識別等細分產業領域并不落后，但從全局來看，在人工智能基礎理論、核心算法和產品成熟度、產業投資和人才隊伍儲備等方面與國外對比還存在明顯差距。國外大企業重點攻關認知智能和自主智能，我國企業目前多集中在感知智能的低級階段。

當前階段，人工智能技術產業化發展應當從以下四個方面著手改進：

一是加強人工智能核心技術研發和產業化。制定人工智能產業技術發展路線圖，在客觀分析、科學研判的基礎上，找準產業未來發展的薄弱點和趕超點。加大資金投入力度，重點突破自然語音語義識別、機器學習、智能搜索等關鍵技術，完善核心芯片、顯示器件、智能傳感器、開發工具與集成環境等產業鏈配套。

二是有效推進人工智能行業應用示范。加快人工智能技術在家居、汽車、無人系統、安防等領域的推廣應用，提升生產生活的智能化服務水平。支持在制造、教育、環境、交通、商業、健康醫療、網絡安全、社會治理等重要領域開展人工智能應用試點示范。

人工智能醫療方案范文第4篇

其一是信息不流通的問題，患者在不同的醫院，需要那辦理不同的就診卡；任何一家醫院的醫生看不到患者多次就診的完整臨床診療過程，無法準確掌握患者完整診療過程和健康狀況。騰訊先后通過微信公眾號等產品，建立信息共享的醫療電子檔案，以解決“信息孤島”的問題。

其二是“看病難”的問題，名醫的需求量很大，但是能診斷的病人有限。馬化騰認為根源在于“醫生怎么樣才能夠釋放自己的能力”，希望通過信息化的手段，打造一個醫療團隊，實行科學化的分層、分級，將一些簡單的診斷交由助理、護士來處理，最后由名醫診斷。這樣可以成倍擴大醫療產能。

騰訊的“醫療能力超市”

這幾年，在投資的同時，騰訊嘗試做微信智慧醫院、糖大夫、騰愛醫生、覓影等，涉及了支付模式創新、慢病管理、人工智能等多個領域。

1. 智慧醫院

早在2013、2014年，騰訊便提出微信智慧醫院的概念，做的事情也很簡單，依托于微信公眾號的線上能力，幫助醫院做掛號、信息流轉等基礎醫療服務；2015年——2016年，微信智慧醫院的2.0版本提出以醫院作為核心體系，挖掘醫院流程里線上信息化、數字化以及互聯網化能力；從2017年開始，以小程序、公眾號作為整體服務入口，醫保、商保、區塊鏈技術、AI、人工智能在醫院落地，這是智慧醫院3.0版本。

2. 慢病管理

2015年，騰訊推出了一款檢測血糖的智能硬件產品“糖大夫”，這算是騰訊第一次直接出手，那一年也是騰訊投資的高峰期。2016年3月25日，在“互聯網+慢病管理”貴州模式會上，騰訊正式公布騰愛醫療戰略布局，計劃用智能終端、醫生平臺、“健康基金＋醫保”的互聯網金融、大數據這“四駕馬車”連接醫療。但鈦媒體注意到，近兩年騰愛醫生的相關動態逐漸變少。

3. 人工智能

2017年8月，推出AI產品“覓影”，同年11月科技部公布了“首批國家人工智能開放創新平臺名單”，在AI+醫療方向上，將依靠騰訊公司建設醫療影像國家新一代人工智能開放創新平臺。

“我們沒辦法改變供需矛盾、沒辦理控制需求，我們只能用科技的手段，用互聯網的能力來緩解供求之間的矛盾，提升醫院的效率。怎樣幫醫院做到這樣的事情？這一定是醫院主導，騰訊助力。”騰訊副總裁陳廣域坦言，騰訊不應該做的是包辦、代辦，“我們希望合作方把我們當做一個超市，可以選擇需要的能力，我們不能強迫你們選擇不喜歡的東西。”

目前，騰訊醫療布局分為投資和自建兩種方式。在自建中，騰訊分為兩個團隊，一個是騰訊醫療團隊，負責的業務包括糖大夫、騰愛醫生、企鵝醫典、醫療云等，主要聚焦于醫療業務本身。另一個團隊是“互聯網+醫療”業務，該業務又分為兩大板塊：一個是微信智慧醫院，包括掛號、處方流轉、醫療咨詢，利用互聯網工具提升醫院、醫生效率；另一個方向是騰訊覓影，包括AI醫療影像、AI輔助診斷，探索AI如何進入到醫療比較核心的領域。

AI醫療的決心——騰訊覓影

精英團隊打造精品應用

目前，國內醫療AI創業公司也多以影像識別為主，據統計，AI醫學影像的創業公司多達幾十家，醫學影像識別成為醫療AI領域里較為成熟的垂直細分領域。醫學影像成為“一枝獨秀”的原因在于，影像數據獲取相對容易，三甲醫院設備都是GPS設備、全球頂尖設備。原始數據是電子化的，對于初創公司來說，一個是圖像的質量，一個是電子化獲取程度，都相對容易。”

2017年8月，騰訊了AI醫學影像產品“騰訊覓影”，利用人工智能醫學影像技術輔助醫生實現早期食管癌篩查，憑借“覓影”騰訊正式進軍醫療人工智能，加上早前的“百度醫療大腦”、阿里“ET醫療大腦”，BAT已經全部入局醫療人工智能。

騰訊在醫療領域有三個方面的積累：用戶服務、數據能力、資源整合。而醫療AI以及影像識別是在學術科研上的應用；此外，在用戶服務上，騰訊也涉及了預約掛號、在線問診等業務。

騰訊覓影整合了騰訊內部幾個頂尖的AI的團隊，包括我們的互聯網+部門，包括騰訊的AILab、騰訊優圖實驗室和架構平臺部，可以說是匯集了騰訊最精英的人工智能技術團隊。

從覓影產品的后端來看，是有一個AI醫學實驗室，除了頂級的人工智能算法專家之外，醫學實驗室也聘請了全國頂級的一些醫療影像科的醫生和很多的全科醫生，同時也會跟很多的醫療機構和醫學院校以及各個地方政府共同去合作。

產品技術的應用

當前，覓影可以去輔助于這幾項癌癥：食道癌、肺癌、宮頸癌、乳腺癌和糖尿病引起的視網膜病變。

騰訊覓影可以把醫生或PET系統（正電子發射計算機斷層顯像技術）里面的影像傳到騰訊搭建的系統當中，再利用人工智能技術和算法判斷這個片子是不是高風險的早期病癥，診斷準確率達到90%以上。

騰訊覓影是怎么做到呢？在訓練數據的采集方面，騰訊團隊集中采集了幾十萬張中國人的同一病癥片子。雖然全球有很多公司在做AI醫療影像，甚至有一些片子可能都有一些開源的，從網上可以下載到，但很多片子都是外國病人的，外國的數據去訓練中國人的模型，準確率還是比較低的。

因為每種病灶只有一小塊，大多數的區域是一個正常的，騰訊團隊會把這個醫療原始的圖片切成很小很多小的塊，分別去估計每一個小塊患病的概率，最后得出一個診斷結論。

從覓影的實際應用場景來看，一方面，騰訊在與三甲醫院合作，提高三甲醫院醫生看病的效果；另一方面，團隊希望更多地與基層醫院進行合作，提高基層醫院整個的診療水平。同時，覓影產品也會跟騰訊基金會合作，通過一些公益基金的項目，利用技術給國家和人民造福。

騰訊智慧醫院3.0的創新解決方案

微信智慧醫院3.0亮點頗多：不僅實現了連接、支付、安全保障和生態合作的四大升級，同時還加入了AI、區塊鏈等全新技術，全面開放騰訊核心能力。

1. 連接升級

通過整合人社、醫院、藥企、保險等資源共同聯動，提供在線咨詢、處方流轉、商保直賠等服務。以處方流轉為例，在藥品零加成政策背景下，基于騰訊支付、AI人臉識別、區塊鏈等核心技術能力，連接醫院、流通藥企及用戶，實現電子處方安全流轉、全流程可追溯，助力醫藥分離。用戶可選擇藥店取藥、藥店配送到家等多種購藥方式。

2. 支付升級

支付場景升級，包括醫院、藥店、社康、保險更多場景均支持微信支付。比如，在醫院可以使用微信公眾號實現在線支付、處方單掃碼付、終端機快捷支付等;在保險場景，可在線使用社保個賬購買健康保險;在藥店、社康場景下，可實現在線刷碼支付，免帶卡便捷購藥等。同時，支付方式將醫保、商保、自費等全部納入，讓消費者實現無縫支付。

3. 安全升級

微信智慧醫院3.0能夠全面保障實名安全、支付安全、數據安全和風控安全。比如，一直以來，醫療數據安全和患者隱私保障是醫療行業的核心問題。而區塊鏈所擁有的多方共識、不可篡改、多方存證、隨時可查等優勢，使其成為醫療數據保管的最佳方案。智慧醫院3.0就將運用區塊鏈技術，為監管方、醫院、流通藥企搭建了一條聯盟鏈，保障數據、隱私安全的同時，實現鏈上數據防篡改。

4. 生態合作升級

除了在自身能力方面，微信智慧醫院3.0更加注重整個生態的合作共贏。從資金、資源、技術、產品四大維度，與合作伙伴聯手，實現合作升級，推動業務有效落地，合力打造互聯網+智慧醫院的建設。

尾聲與展望

騰訊的高管們曾多次公開強調：“互聯網+醫療”是為醫者賦能，需要發揮“連接、信任、融合”三大核心要素的作用，提升醫療服務效率，建立“醫患”信任感，真正解決醫療行業的“痛點”，共建融合的醫療生態體系。

人工智能醫療方案范文第5篇

【關鍵詞】醫學;計算機技術

1.計算機在醫學上的應用

1.1 計算機輔助診斷和輔助決策系統（CAD&CMD）

計算機輔助診斷和輔助決策系統（CAD&CMD）可以幫助醫生縮短診斷時間。提供其他專家診治意見，以便盡快作出診斷，提出治療方案。診治的過程是醫生收集病人的信息，在此基礎上結合自己的醫學知識和臨床經驗，進行綜合、分析、判斷，作出結論。計算機輔助診斷系統則是通過醫生和計算機工作者相結合，對病人的信息進行處理，提出診斷意見和治療方案。這樣的信息處理過程，速度較快，考慮到的因素較全面，減少誤診率。此外，人工智能模擬醫生診治時的推理過程，為疾病等的診治提供幫助。比如：具有代表性的醫療專家系統的核心由知識庫和推理機構成。知識庫包括書本知識和醫生個人的具體經驗，以規則、網絡、框架等形式表示知識，存貯于計算機中。推理機是一個控制機構，根據病人的信息，決定采用知識庫中的什么知識，采用何種推理策略進行推理，得出結論。這種人工智能不僅模擬專家思維，為臨床診治提供寶貴思路，還能不斷吸取新的經驗，更好地為臨床服務。

1.2 醫院信息系統（HIS）

醫院信息系統（HIS）用于醫院管理，具有明顯優勢。一個完整的醫院信息系統可以完成如下任務：病人登記、預約、病歷管理、病房管理、臨床監護、膳食管理、醫院行政管理、藥房和藥庫管理、病人結帳和出院、醫療輔助診斷決策、醫學圖書資料檢索、教育和訓練、會診和轉院、統計分析、實驗室自動化和接口。衛生行政管理信息系統（MIS）利用計算機開發的“衛生行政管理信息系統”，又稱“衛生管理信息/決策系統”，能根據大量的統計資料給衛生行政決策部門提供信息和決策咨詢。一個完整的衛生行政管理信息系統包括三部分：數據自動處理系統（ADP），信息庫，決策咨詢模型。這樣的電子化管理系統極大的縮短了辦事時間，提高了工作效率，實現了龐大醫療機構各個部門的協調合作。

1.3 在學習上的應用

利用計算機的數據庫技術對醫學圖書、期刊、各種醫學資料進行管理。通過關鍵詞等即可迅速查找出所需文獻資料。計算機輔助教學（CAI）可以幫助學生學習、掌握醫學科學知識和提高解決問題的能力以及更好地利用醫學知識庫和檢索醫學文獻;并可通過電子郵件與師生保持聯系，討論問題，提高學術水平。利用計算機進行醫學教育的另一種重要途徑是采用計算機模擬的方法，即用計算機模擬人體或實驗動物，為實驗研究提供極大便利。

1.4 疾病預測預報系統

疾病在人群中流行的規律，與環境、社會、人群免疫等多方面因素有關，計算機可根據存貯的有關因素的信息并根據它建立的數學模型進行計算，作出人群中疾病流行情況的預測預報，供決策部門參考。也就是說，對數據庫中的海量信息進行分析，可以得到疾病的發生發展特點及流行病學規律，為疾病的防治提供新的思路。

1.5 計算機醫學圖像處理與圖像識別

醫學研究與臨床診斷中許多重要信息都是以圖像形式出現，醫學對圖像信息的依賴是十分緊密的。利用計算機處理、識別醫學圖像，在有的情況下，可以做人工做不到的工作。如心血管造影，當用手工測量容積，導出血壓容積曲線時，只能分析出心臟收縮和舒張的特點。若利用計算機計算，每張片子只需一秒鐘，并可以得到瞬時速度、加速度、面積和容積等有用的參數。顯微圖像在醫學診斷和醫學研究中一直起著重要作用。人們已能用圖像處理技術和體視學方法半定量與定量地研究細胞學圖像以至組織學圖像。計算機三維動態圖像技術已使心臟動態功能的定量分析成為可能。

1.6 其它

計算機在醫學上的應用十分廣泛，包括護理中對各項生命指標的實時監測，藥代動力學分析等等。數據庫中的大量信息可以幫助人們更好地對基因進行研究，推動生物醫學的發展與進步。

2.醫學電子化特點與優勢分析

醫學電子化特點包括以下幾個方面：減少差錯，保證患者的安全用藥;增加了醫院收費的透明度，大大緩解了日趨增加的醫患關系;減輕了醫、藥、護人員的工作負荷;這主要體現在：運用計算機管理后，醫護取消了重復轉抄，相對減輕了工作負荷，并使結果更為精準，減少人工誤差，改善醫患關系。信息的實時采集和廣覆蓋性及信息的反饋作用，保證了數據的及時、真實及準確性。應用計算機收集、貯存、處理有關病人的臨床信息，讓人感到應用便捷，一目了然。方便快捷的信息查詢。大大提高了對病人疾病的認識，即可在短時間內制定病人的最佳治療方案。

3.結語

科技的發展日新月異，從醫學的基礎研究到臨床診斷都將廣泛地采用醫用計算機技術。在醫學領域，不僅大大改善了醫學研究的手段，促進了醫學研究的進程，而且提高了對疾病的診斷和治療水平。相信隨著計算機技術的不斷發展，醫學領域將發生更大的巨變。

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