“新基建”的基础投入将加快现有医疗系统的信息化、智能化升级 ， 医疗数据交互进程进一步加快 ， 智能医疗将迎来发展高潮 。
智能医疗将成为医疗服务模式“新常态”
使用人工智能、大数据、5G技术可构建覆盖诊前、诊中、诊后的线上线下一体化医疗服务模式 。 人工智能结合医疗健康服务可提高服务质量 ， 改善患者体验 ， 节省医疗保健成本 ， 加强医院的运营和管理 。
● 诊前
在诊前环节 ， 人工智能主要应用在预防、筛查和分诊工作中 。 首先通过终端、可穿戴设备采集数据 ， 然后使用人工智能技术对健康数据进行分析、疾病预警 ， 帮助用户自我评估健康状况 。 人工智能疾病筛查主要包括医学影像筛查、基因筛查 。 人工智能虚拟助手采用智能机器人、人脸识别、语音识别、场景识别等技术 ， 结合自然语言处理和知识图谱等认知层能力 ， 可以根据患者的情况和诊疗需求进行分析 ， 大幅提高预问诊、分导诊以及诊疗引导的效率 。
● 诊中
在诊中环节 ， 人工智能技术主要应用在临床诊断、语音电子病历、智慧病房以及临床治疗等四个方面 。 在临床诊断中 ， 使用人工智能辅助诊断模拟医生的看病思维和诊断疾病过程 ， 快速读取医学图像并进行智能诊断 ， 帮助制订可靠的诊疗计划 ， 辅助医生快速准确地确定病灶位置、确诊疾病 。 语音电子病历结合大数据和区块链等技术 ， 通过互联互通 ， 共享相关医疗机构的数据 ， 实现上下级医院、医院与社区、疾控中心之间的高效协作 。 智慧病房使用人工智能监测系统、跟踪式预测系统以及床旁交互系统辅助护理 。 在临床治疗上 ， 借助基因检测和人工智能等技术手段实现个性化治疗方案 。
人工智能可以快速分析大量数据 ， 挖掘并更新突变位点和疾病的潜在联系 ， 强化人们对基因的解读能力 ， 提供更快捷、更精确的疾病预测和分析结果 ， 实现患病风险预测、辅助诊断、靶向治疗方案制定、诊后复发预测等功能 。
●诊后
在患者诊后管理中 ， 人工智能主要应用于康复护理和智能随访 。 康复护理机器人可帮助需要康复护理和行动不便的人群 。 智能随访系统是医院随访工作简便化的重要辅助工具 。 一方面 ， 通过持续的追踪随访、监测和效能评定推算疾病复发和再患病风险 ， 扩大医疗服务范围 ， 有效缓解线下医院门诊的压力 ， 使医疗资源得到最充分的利用;另一方面 ， 通过多种智能化功能帮助患者实现自我康复与健康管理 ， 有助于增强用户体验和提高患者就医满意度 ， 提升医院的服务效率和质量 。
智能医疗主要应用场景
人工智能与医疗健康领域的融合不断加深 ， 智能医疗将成为医疗服务模式“新常态” ， 且应用场景更加广泛(如图1所示) 。

文章图片

● 新药研发
新药研发面临周期长、费用高、成功率低等三大问题 。 完整的药物开发过程包括靶标筛选、药物发现、临床试验等 。 随着大数据和人工智能在科学研究中的应用 ， 药物研究和开发将变得更加精确和便捷 。
传统的药物靶点筛选是通过人工将已知药物与人体内的各种潜在靶点分子进行交叉筛选 ， 从而找到有效的作用点 。 这种方法不仅速度慢 ， 而且容易忽视隐藏的关系 。 通过人工智能自动筛选药物和靶标 ， 可提高筛选速度 。 此外 ， 人工智能还可以实时收集外界最新消息 ， 及时优化或纠正筛选过程 。
药物挖掘主要依靠高通量筛选 ， 自动合成化合物 ， 并逐一对化合物进行验证 。 然而 ， 随着化合物种类的增加 ， 成本和风险也随之增加 。 利用人工智能进行虚拟药物筛选 ， 既可以减少实际筛选的药物分子数量 ， 还可以预测药物分子可能的活性 ， 发现潜在的化合物 ， 构建具有合理性能的化合物 。

稿源：(健康界)

【】网址：http://www.shadafang.com/c/hn101cHTH020.html

标题：医疗|智能医疗将成为行业应用“新常态”( 二 )