人工智能在医疗健康方面的应用.docx

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1、人工智能在医疗健康方面的应用人工智能+医疗保健国务院2017年印发的新一代人工智能发展规划指出, 要围绕医疗、养老等迫切民生需求，加快人工智能创新应用， 为公众提供个性化、多元化、高品质服务。推广应用人工智能 治疗新模式新手段，建立快速精准的智能医疗体系。探索智慧 医院建设，开发人机协同的手术机器人、智能诊疗助手，研发 柔性可穿戴、生物兼容的生理监测系统，研发人机协同临床智 能诊疗方案，实现智能影像识别、病理分型和智能多学科会诊。 基于人工智能开展大规模基因组识别、蛋白组学、代谢组学等 研究和新药研发，推进医药监管智能化。加强流行病智能监测 和防控。“人工智能+医疗保健”一直被视为极具发展潜力

2、的新兴领 域。随着科技的不断发展和老龄化的加深，未来几年，基于人 工智能的应用程序有望改善数百万人的健康状况和生活质量， 并改进医务工作者和患者之间的交流方式。、细分方向任务管理护理虚拟助手增强现实支撑医学专业培训医疗图像识别分析老年护理WWqwq语音识别文本挖掘机器学习知识图谱增强现实三、商业模式分析成本组成人工智能+医疗企业的成本主要有生产成本（数据成本、算力成本和人力成本等）和营销成本（运营成本和推广成本 等），一般情况下生产成本占据全部成本的大部分。盈利方式目前虽然绝大多数人工智能+医疗的公司未实现盈利，产 品多在医院试用阶段，但通过不同的业务模式仍可以实现付费 收入。四、问题与挑战虽

3、然人工智能在医疗领域的应用能产生巨大的潜在价值， 但是在现实中让人工智能达到预期效果仍要面临一些问题。尤 其是在人才、技术发展、客观基础条件、数据壁垒、政府监管 和市场培育等挑战。人才供需不平衡：人才供需不均衡，人才成本过高严重影 响了人工智能公司的发展。数据质量：人工智能可以对人的意识、思维的信息过程进 行模拟，可以像人一样思考，人工智能学习医生的经验就像我 们上学时学习课本知识，因此数据的质量至关重要。数据标注问题：人工智能数据处理中80%的时间都是在 做数据预处理工作，标注的准确性关乎结果的准确性，近两年 之内没有什么好的办法，还是要大量医生去标注。算法方向选择问题：在医生的工作中，影像

4、只是一部分， 还有很多主诉和交流，但是目前人工智能尚处于弱人工智能阶 段，并不能进行深入的沟通，因此选择辅助分析算法的时候需 要选择更少沟通，更客观的方向。数据监管问题：医疗技术监督管理是卫生监督体系的主要 组成部门，是规范医疗服务市场秩序的重要手段和方式，而人 工智能刚刚应用到医疗领域，很多监管政策还没有制定，在接 下来的发展过程中一定会遇到医疗监管的问题。市场培养：医疗被认为是人工智能最早落地的领域，但是 医疗的特殊性对产品的要求会更高，从认识到被接受再到相应 支付体系的完善，以及到医保的接入，都需要一个很长的过程。政府监管：目前医疗人工智能行业还处于跑马圈地阶段， 虽然国家出台了新一代人

5、工智能发展规划，但是规划中指 出，到2025年，国家才会初步建立人工智能法律法规、伦理 规范和政策体系，形成人工智能安全评估和管控能力。也就是 说在这几年内，人工智能几乎“无法可依AI影像辅助诊断领域研究AI影像辅助诊断产品主要指通过计算机视觉技术对医疗 影像进行快速读片和智能诊断。解决的问题是医疗行业两大根 本痛点：1、供需严重不平衡；2、医生水平层次不齐。对于支付方（医保）而言，通过AI影像辅助诊断产品能 降低误诊率，指导医生给出更为精准有效的治疗方案，同时通 过提升基层医生的诊断水平，能促进分级诊疗的真正落地，双 管齐下减少医疗资源浪费。对于服务提供方（医院）而言，AI影像辅助诊断产品能

6、 提高效率从而节约人力成本，能提高准确率从而降低误诊风险。因此该领域的创新既有成熟的技术作支撑，真正解决医疗 行业的根本问题，又同时符合支付方与医疗服务供给方的利益 诉求，落地是必然趋势，只是有时间早晚问题。一、产品分类AI影像辅助诊断产品按照应用科室和数据形式可分为以 下几类，其中市场规模最大的在放射科，其收入占医院收入的 10%-20%,与检验科相近，仅次于药品。二、行业现状分析（1）发展阶段目前无论国内外，市场都处于早期培育阶段，尚未有AI 影像辅助诊断产品实现规模化的销售。从企业数量和融资事件数量来看，中美两国是目前该领域 参与活跃度最高的国家。从产品研发角度来看，由于国内的医疗数据相

7、对美国更容 易获取，目前国内的AI影像辅助诊断企业至少在50家以上， 远多于美国。在研产品线中包含的疾病种类也多于美国。从获证的角度来看，关于AI产品的审批及监管制度，中 美两国都仍处在探索期，实际操作中，中国目前严于美国。（2）商业模式及市场空间主流的商业模式主要有3种：1）将产品免费铺进医院，和医院按服务患者数分成收费， 付费方是患者。2）与设备厂商的设备（CT/MR等）软硬件结合捆绑销售, 由设备厂商与医院结算，再向AI企业分成，付费方是设备厂 商。3）以软件或工作站形式通过代理商或者直销直接卖进医院, 工作站直接与医院PACS系统相连或软件直接嵌入PACS系统, 绕过了设备厂商，直接向

8、医院收取一次性销售费用+每年维护 费，付费方是医院。商业模式分析:1）所有的商业模式，获证都是前提。目前暂无AI产品获 3类证。2）若能推动AI辅助诊断进收费目录，医院的主动付费意 愿会大大增强，行业也会迎来爆发。3）由于进收费目录要按省份来推，目前还遥遥无期。更快 的方法是让设备厂商付费，通过设备厂商卖进医院，但这种模 式的缺陷在于GPS等巨头设备厂商话语权更高，账期可能会 比较久，且选择GPS中的一家后可能意味着放弃另两家的渠 道。另外像联影这样的设备厂商选择自研。市场空间：1）对AI企业来讲，最有利的销售方式是以影像工作站形 式，通过代理商直接卖给医院，这样产品定价会比以软件形式 卖高很

9、多。按一百多万元的出厂价，全国约2万家等级医院， 根据CHIMA, 2014-2015年PACS系统渗透率约50%,则潜 在市场空间约80亿元。2）虽然AI企业均认为AI辅助诊断的市场主要在基层，但 第一阶段的客户更可能是信息化程度较高、受市场教育程度较 高、资金较为充裕的三级医院，全国三级医院约2000家，则 前期阶段市场空间约16亿元。3）由于中国的AI影像辅助诊断产品的研发进度目前领先 全球，因此存在向海外输出的机会，尤其是东南亚地区。考虑 到全球市场后，市场空间会更大一些。三、行业趋势判断（1）行业发展驱动因素：1）政策鼓励：2017年12月工信部印发促进新一代人 工智能产业发展三年行

10、动计划（2018-2020年），提出到 2020年国内先进的多模态医学影像辅助诊断系统在脑、肺、 眼、骨、心脑血管、乳腺等典型疾病领域的检出率超过95%, 假阴性率低于1%,假阳性率低于5%。2）市场推动：一方面，经过国内众多AI初创企业的努 力，市场教育已经度过了空白期，医生认可AI辅助诊断产品 的临床价值。另一方面，AI企业从最初的专注产品研发，过 渡到完善产品的同时积极探索变现方式。（2）限制因素：1）信息化水平不高：根据中国医院协会信息管理专业委 员会（CHIMA）出具的2014-2015中国医院信息化状况调查 报告，我国医院信息科的PACS系统渗透率不足50%o影 像数据数字化是AI

11、影像辅助诊断产品的应用基础，因此信息 化水平会限制AI产品的市场空间。2）配套政策不完善：产品落地的前提是获证，行业爆发 的前提是AI影像辅助诊断进收费目录，而目前药监局的审批 指导原则尚在建立过程中，进收费目录需要按省级去推，时间 较长。（3）发展趋势：AI影像辅助诊断产品最重要的壁垒在于高质量的标注数 据，且产品差异性主要体现在诊断准确率上。所以产品研发的 思路往往是：1、确定研发病种；2、找到该病种最权威、数据 量最丰富的医院进行深度合作。从企业调研的情况来看，每一细分病种的标注数据只要达 到千例（按病人数算）级别，即可训练出准确率较高的模型。 因此单病种产品的壁垒并不高。比如目前肺结节

12、检测就已几乎 成为各家AI公司的标配。但如果要做全部位、全病种的产品, 那么所需数据量就会非常大。仅肺部就至少有10几种细分病 种，脑部更是仅肿瘤就有30种以上。目前各家AI企业都已意识到仅做单病种产品无法落地， 所以纷纷向全病种延伸，并逐渐扩展至多部位。我们仅看临床需求较大的几个部位：肺部、脑部和心脏。 对应的数据形式主要是CT/MR/DSA,集中在放射科，但在寻 找研发医院时，应根据对应的临床科室选择排名靠前的医院。肺部对应呼吸科和胸外科、脑部对应神经内科和神经外科、心 血管疾病对应心内科和心外科。四、投资逻辑目前市场上涉足AI影像辅助诊断的企业大致可分为三类:1)腾讯/科大讯飞等科技巨头

13、：腾讯/科大讯飞等科技巨头主要具备资金优势和人才优势, 因此在收购AI企业、整合产品线上会有较大优势。2) GPS/联影等器械巨头：GPS/联影等器械巨头主要具备销售渠道优势和软硬结合 优势，因此在具体的商业落地上会有较大优势。3) AI初创企业:市场上众多的AI初创企业则主要具备灵活性高和医院服 务能力强的优势，因此在进院获取数据，研发产品上有较大优 势。虽然不同类型的参与者各有各的优势，但目前市场仍处于 产品研发军备赛的阶段。最终谁能跑出来，关键还是看谁能做 出有临床价值的，有比较优势的产品，在这点上反而是AI初 创企业更有优势。在评估公司的时候，我们主要关注以下几点:1)产品线研发进度目

14、前官方宣传的合作医院数量往往不具备参考价值，因为 多数所谓的“合作”，仅仅是将产品免费铺进医院，而不是真正 的一方提供数据，一方打磨产品的深度合作关系。更有参考性 的是看企业与医院有多少合作科研项目、科研项目中覆盖哪些 病种、合作科研医院在该病种领域的权威性。2）获证进度虽然目前尚未有产品拿到药监局的三类证，但整个拿证过 程在注册申请流程之前还有质量检测流程和临床试验流程，两 个流程耗时至少在半年以上，提前走完前序流程就能在药监局 敢批产品时获得领先优势。3）商业化落地能力主要考察企业的医疗渠道资源，包括与设备厂商之间的合 作关系等。4）估值合理由于近年大量资本过于乐观激进地涌入该行业，目前该

15、领 域公司的估值普遍较高，且企业多采用同行业对比方式估值， 不具备合理的估值逻辑。今年随着投资人逐渐回归理性，估值 有望得到一定修复，投资人和企业双方都应充分认识到目前该 领域距离规模化落地销售仍有一定距离，在进行风险折价的基 础上给出合理估值。“AI+医疗”的主要应用领域包括：临床决策支持、患者监 控和指导、辅助手术、患者护理的自动化设备以及医疗保健系 统的管理等。（1）技术辅助机器人手术机器人技术已经开始逐渐应用于医疗领域，据估计，这一 技术在医疗市场上的价值为400亿美元左右。机器人可以分析 术前医疗记录中的数据，指导外科医生在手术过程中使用哪些 仪器和工具，从而将患者住院时间减少21%

16、。机器人辅助手 术被认为是“微创”型手术，因此患者手术后的创口并不大。通 过人工智能，机器人可以利用过去手术的数据来对技术进行创 新，而其结果前景也非常好。一项涉及379名骨科患者的研究 发现，与仅由外科医生进行的手术相比，AI技术辅助机器人 手术出现的并发症数量少了 5倍。虽然机器人还没有全权负责一台手术，但是人工智能正被 用于机器人辅助的显微外科手术，以减轻医生技术之间的差异。 这些变化通常会给患者的恢复时间带来积极影响。除了显微外 科手术之外，其应用还包括视频处理程序和激光程序。在不久 的将来，机器人可能是每个外科医生的第二组眼睛和手。外科 手术机器人是目前应用范围最广且最具前景的医用机

17、器人。医疗机器人行业研究报告一、医疗机器人的定义与分类1、定义医疗机器人，是指用于医院、诊所的医疗或辅助医疗以及 健康服务等方面的机器人，主要用于患者的救援、医疗、康复 或健康信息服务，是一种智能型服务机器人。2、内涵是机器人，更是医疗器械。能够辅助医生的工作；扩展医 生的能力；具有不断增长的智能水平；医用性（安全有效）； 临床适用性；良好的交互性（医-患机和谐共存）。3、分类根据功能可以分为四大类：手术机器人、康复机器人、护 理机器人、服务机器人。二、医疗机器人目前的主要应用1 手术机器人：用于手术影像导引和微创手术。目前大多数的手术机器人 是由外科医生所控制的。医生掌握输入设备，机器人跟随

18、指令 在患者身上操作。操作精细，患者伤口小，出血少，用时短， 可以代替医务人员进行有损害的操作。典型应用：DaVinci手 术机器人，通过微创的方法完成复杂的手术，由医生坐在控制 台上完成；Cyber knife,机器人放射系统，提供立体定向放射 治疗；Navio机器人辅助手术系统，辅助膝关节置换手术的导 航设备，可以提高手术精准度。2、康复机器人主要用来辅助和治疗残疾，年老，行动不便的人群。有效 促进神经系统的功能重组、代偿和再生，延缓肌肉萎缩和关节 挛缩，解放了康复治疗师的部分体力，优化了医护资源。典型 应用：Rewalk,通过传感器和监控器使用户站立、行走； Cyberdyne的HAL通

19、过生物电感应器，强调与人体整合度； Ekso,有 FirstStep ActiveStep 和 ProStep 三种模式，同时能 统计并上传相关数据给医疗人员进行分析。3、护理机器人可以感觉并且可以在处理感官信息后给予用户反馈操作的 设备。满足患者行动不便、老年群体对医护的需求。典型应用: 个人护理机器人，很多是在出院以后监控病人的身体状况，跟 医院互动；PARO,是高级治疗机器人，帮助治疗痴呆症，老 年痴呆和认知障碍。4、服务机器人主要用于辅助医疗机构日常活动中的搬运、配送、消毒、 清洁、查房等功能。提高杀毒程度，规避交叉感染率；分担医护人员一些沉重 繁琐的运输工作，提高他们的工作效率。典型

20、应用：医用运输 机器人，如美国TRC公司的Help Mate机器人；消毒和杀菌 机器人，如Xenex机器人。三、行业现状及趋势判断(1)医疗机器人市场发展状况据统计，2010-2017年间，医疗、物流、国防、农林牧矿 四大领域专业服务机器人销售额占比超过90%,而其中医疗 服务机器人销售额占全部专业服务机器人的比重32-44%o近 几年全球医疗机器人的市场规模呈增长趋势，医疗机器人是单 位价值最高的专业服务机器人，每台医疗机器人(包括附件和 零部件)售价可达一百多万美元。而其中，医疗机器人的最重 要服务领域是辅助手术及治疗，201L2017年间，全球医疗机 器人销量中辅助手术及治疗的机器人占比

21、约80%o而在手术 机器人领域，美国达芬奇手术机器人处于领经过几十年的发展, 中国医疗器械行业市场规模已迅速增长。中国医疗机器人的研究起步较晚，在国家863计划、国家 科技支撑计划项目支持下，目前已经在神经外科、骨科、微创 外科手术等领域取得重大的技术突破。先地位。目前医疗机器人在中国仍是新兴产业，商业化程度亟待提 高。行业发展面临着医疗机器人的投资周期长、研发费用高， 在关键技术领域很难实现技术突破等难题。目前中国的医疗器 械行业监管比美国更严格。从分类来看，手术机器人在美国被 分在第二类医疗器械，而在中国则被分为第三类；从审批期来 看，医疗机器人的注册和审批周期远远长于美国；从有效期来 看

22、，中国对已批准进行市场推广和销售的医疗器械具有有效期 要求，超过有效期限后，则需要重新向CFDA申请注册审批。 而美国则没有类似的有效期要求；从临床试验来看，中国对于 所有的第二类，第三类医疗器械都要求临床试验。而美国对于 第二类医疗器械则是部分需要临床试验。中国医疗机器人行业长期以来都是处于仿制跟踪，缺乏临 床规范的研究工作。对于手术机器人等创新医疗器械产品来说, 如果没有临床规范的研究，没有制订相应的诊疗路径和技术规 范，很难获得推广应用。同时国外引进的手术机器人费用昂贵, 只有少数医院能够承担。目前国内只有少数几家高科技企业从事该产业的研发，相 关产品总体上仍以跟踪模仿为主，原创科学成就

23、和自主创新的 关键核心技术还比较少；近20年的研究发展，虽然形成了大 量的研究成果，部分成果形成了原型样机，但真正进入产品开 发和产业转化的科技成果目前只有骨科手术机器人系统。一些 国内企业仍处在产品研发和临床试验阶段。中国手术机器人的 普及率和使用率低下。自2006年解放军301总医院引进第一 台达芬奇手术机器人以来，达芬奇已经进入中国十年。截止 2017年3月，中国大陆装机62台，占比1.4% （截止2016年 底达芬奇手术机器人在全球共装机4295台）。（2）行业发展驱动因素：1）政策鼓励：医疗机器人是国家实现工业4.0战略的重 要一环。国务院在“十三五”规划纲要及中国制造2025等 后

24、续指导文件中提出，要重点发展医用机器人等高性能诊疗设 备，积极鼓励国内医疗器械的创新。我们预计手术和康复机器 人将成为未来5年国家发力重点，因此前国家部委及各地政府 分别就建立医疗机器人测试和应用平台、工业4.0重点项目部 署、建立机器人行业示范基地和标准等等方面给与了政策指导, 政策风向明确。2）技术进步：2015年2月7日，手术机器人“达芬奇”在 武汉协和医院完成湖北省首例机器人胆囊切除术。与传统手术 相比，达芬奇机器人手术有三个明显优势：突破了人眼的局限, 使手术视野放大20倍；突破人手的局限，7个维度操作，还 可防止人手可能出现的抖动现象；无需开腹，创口仅1厘米， 出血少、恢复快，术后

25、存活率和康复率大大提高。3）市场潜力大：国内医疗机器人市场蕴含巨大潜力。2010 2014年来全 国医疗机构床位量以及住院人数年复增长率分别达到7.5%和 9.6%,同时我国已步入老年化社会，老年人口数量年复增长 率达到3.54%O此外我国因中风、外伤等导致丧失劳动力人口 也在节节攀升。这些人群对微创、高效、优质的临床服务需求 增加，巨大的市场需求将推动医疗机器人市场在我国得到快速 发展。海外市场竞争激烈，亚洲将成为医疗机器人市场新的增长 点。据统计，中国占比医疗机器人市场份额目前不足5%o而 以达芬奇系统在全球销量来看，北美以及欧洲市场暂时基本达 到平衡。亚洲市场成为公司业务的拉动点，增长率

26、远超其他地 区，亚洲包括中国将成为IntuitiveSurgical等医疗机器人公司 战略重点市场（3）限制因素：1）与国外差距大中国是全世界最大的机器人市场，占2017年全球销量的 56%o从2013年开始，中国就成为全球最大的工业机器人市 场。不过和国外企业相比，中国国内约500家制造商没有一家 在核心技术上拥有明显的竞争优势，叫得响的品牌企业寥寥无 几。中国在高端机器人的设计和制造能力方面仍远远落后，中 国的机器人产业没有创新性，与发达国家相比没有竞争性。2）机器人非万能机器人做手术是以传统外科医生的手术为基础，只有外科 医生开腹能做的手术才能采用机器人来做，机器人只是完成手 术过程的一

27、项工具。不仅如此，一些复杂、疑难的手术，机器 人操作起来较为困难，仍需要外科医生以传统的方式处理。由于操作医疗机器人缺少触觉反馈体系，医生使用多大的 力度完全靠经验以及视觉上的判断。因此，使用机器人做手术 对主刀医生的要求更高，医生不仅要有丰富的传统外科手术经 验，能够对解剖区域的组织了如指掌，还要十分熟练地操作机 器人。四、未来主要发展趋势1、多方合作、医工结合充分发挥各方面的作用，打造一个多元协作的生态圈，包 括人才、技术、资本、产业界、政府、医院、医生等。医工结合。为了确保产品的有效性和适用性，医生与研发 工程师要紧密结合，由医生提出功能需求，安全性要求及手术 方式与过程等；研发工程师明

28、确需求后进行设计；然后双方结 合方案论证，不断修改，进行技术测试，医生测试与评价修改 等。2、断寻求技术创新未来的医疗机器人肯定是创伤越小越好，要做到简单、安 全、集成，并且适合医生操作的习惯；强调人机交互，通过触觉实现，相互反馈，还要增加现实 感和真实感；从材质和方式上寻求如何可以实现重量轻、更小型化、牢 固、敏捷的组建。3、金融资本在医疗机器人产业中起着越来越大的作用医疗机器人行业，技术门槛高、研发周期长、投入高、风 险大、回报大，这些特点符合风险投资者的投资要求，因此金 融资本会越来越起大作用。4、专用型的医疗机器人将成为产品发展趋势每一例疾病都可以由医疗机器人辅助医生来做，个性化的 疾

29、病治疗方式和手段使得专用型医疗机器人优点更为突出，更 切合临床要求。五、市场前景预测虽然中国医疗机器人市场整体还处于初级阶段，与发达国 家差距巨大。但医疗机器人使用率和普及率的低下也侧面说明 了国内医疗机器人市场保有巨大的开发空间。受到对各种疾病诊断和治疗的巨大高端技术需求、人口老 龄化对老残辅助和护理的社会压力以及高素养医护人员的缺乏 导致的供需矛盾这三大因素驱动，中国医疗机器人未来发展空 间巨大。已出台的一系列规划和政策支持将有利于中国医疗机 器人产业的快速发展。目前尽管在中国市场上活跃着直觉外科 公司这样的外国巨头供应商，但是除了少数富有的医院之外， 他们的手术机器人产品对于大多数医院来

30、说还是太贵。因此国 内企业研发的产品一旦成功进入市场会具有价格优势。国内企 业有望在国内市场显现自己的竞争力。依据GCIS的预测， 2021年中国医疗机器人市场价值将达到22亿元。六、手术机器人投资风险虽然手术机器人率先实现了商业化，但仍存在研发周期长、 投资风险高、设备费用昂贵等挑战。手术机器人的研发周期长，从原始的技术到原型的产品以 及最后的商品，需要不断地投资，以达芬奇手术机器人为例， 达芬奇上市之后耗时十多年才开始收支平衡。手术机器人科研项目可能中途夭折，医疗事故则会阻碍市 场推广。达芬奇涉及到的事故144起，60%为机械误操作引起。 尽管机器人出错频率低于医生，但仍影响了市场信任度。

31、结合高精度空间定位能力、快速计算能力、3D数字化医 疗影像技术，外科手术机器人能够克服传统外科手术中的精确 度差、手术时间过长、医生疲劳、缺乏三维精度视野等问题， 已经在普外科、肝胆外科、妇产科、泌尿外科、胸外科等领域 广泛应用。(2)辅助临床诊断随着全基因组测序成为患者的常规检查，基因型-表型的 相关性分析也将成为可能。比如，可以通过类似群组分析，即 找到“相似患者”，来决定治疗方案。通过社交平台以及传统或 非传统的医疗数据，来决定患者分组。而每一组都有一个专门 的系统进行管理，系统由医疗服务提供者以及自动推荐和监控 系统组成。如果将这一技术应用于数亿人的临床记录，就可能 从根本上改善医疗服

32、务。此外，人工智能技术也可以提供个性化的医疗服务，比如, 通过可穿戴设备自动获取个人环境数据，以产生个性化的分析 和建议。目前，ShareCare等公司正在将这一技术应用于医疗 场景。(3)工作流和任务管理AI可以影响医疗保健的另一种方式就是实现任务管理自 动化。机器可以帮助医生，护士等人员节省任务时间，据估计 这可能会为医疗行业节省约180亿美元。像语音文本转换等相 关技术可以帮助医生为患者安排检查、开药和记录图表等。利 用A来支持任务管理的一个例子就是，克利夫兰诊所和IBM 开展合作，利用IBM的人工智能Watson来挖掘大数据，帮助 医生提供个性化和高效的治疗体验。Watson支持医生其

33、中一 种方法就是，使用自然语言处理来分析数千篇医学论文，从而 给出最优的治疗方案。（4）护理虚拟助手从与患者互动到将患者引导至最有效的护理环境，护理虚 拟助手技术每年可为医疗行业节省约200亿美元。护理虚拟助 手可以回答问题，监控病人并提供快速解决问题的方式。如今, 护理虚拟助手技术的大多数应用可以让患者和医护人员在除到 医院就诊之外进行定期沟通，以防止再次住院或不必要的医院 就诊，其中有些更加先进的应用可以通过语音和AI技术来提 供远程健康检查服务。其中一个方面是患者服务和初步筛查。患者在急诊室和医 生办公室的就诊过程往往繁琐又乏味，人满为患的患者使接待 过程更加单调乏味。而聊天机器人可以提

34、出问题并记录答案， 从而加快了这一过程。还有一方面是基本筛查，智能机器人可以用来引导患者， 通过一系列有关症状表现的问题，帮助预约护士和医生，或者 在需要时进行更深入的筛查。（5）医疗图像识别分析目前对于医护人员来讲，进行图像分析是非常耗时的，然 而AI技术能够很好的解决这一难题。一个来自MIT的研究团 队开发了一种机器学习算法，能够分析医学3D图像，和人类 目前能达到的速度相比，AI算法要快1000倍之多这种近乎实 时的评估可以为正在手术的外科医生提供关键的信息。同时， 研究人员也希AI能够有助于改进那些无需依赖组织样本的下 一代放射学工具。此外，人工智能图像分析可以支持那些医护 人员缺乏的

35、偏远地区，甚至可以使远程医疗更有效，因为患者 仅仅使用他们的相机手机，就可以AI发送皮疹、割伤或瘀伤 的照片，以确定需要什么样的治疗方式。然而即使有了最先进的技术，放射科医生可能还是需要查 看图像，因此其判定的结果仍不具有说服力。尽管如此，自动 /增强图像解译这一领域仍发展迅速。在未来15年，可能不会 出现完全自动化的放射学，但对于图像“分流”或二级检查的初 步尝试，有望提高医学成像的速度和成本效益。结合电子病历系统，机器学习技术可大规模地应用于医学 图像数据。例如，几个大型的医疗系统都存有数百万名患者的 档案，每个档案都有相关的放射学数据。另一方面，相关文献 表明，深度神经网络可以通过训练分

36、析放射学的数据，并且具 有较高的可信度。(6)增强现实支撑医学专业培训医疗培训是一项巨大的开支。但在采用增强现实和人工智 能等技术之后，现在，接受各个阶段医疗培训的专业人员，都 可以使用以前无法实现的计算机处理和模拟场景。例如，现在有了增强现实技术为支撑的验尸程序，减少了 许多训练部分对真实尸体的需求。这些虚拟身体模型甚至可以 用来模拟和实践手术以及其他程序，并且不会对实际患者造成 风险。还有其他模拟医疗场景，例如患者和家庭互动，可以通过 虚拟现实和增强现实程序进行培训，这些程序也可以智能地响 应学生的举动。这种虚拟角色扮演让学生可以随时随地学习， 节省宝贵的课堂时间。(7)老年护理据全国老龄

37、办最新发布数据显示，2017年底，中国60岁以上老年人达241亿，预计到2050年前后，老年人口将达到 峰值4.87亿，占总人口的34.9%,即每三人中就有一位老人。 老龄化问题，将是未来社会所要应对的重大挑战之一。随着社 会人口步入老龄化，越来越多的老人需要赡养，子女的养老责 任日益艰巨。一个社会现状是子女常常忙于工作无暇照顾家中 的老人，因而选择让老人入住养老院。一方面，老人的日常生 活有专门的护工照顾妥当，另一方面老人们在养老院有人陪聊 天，不至于像在家里那么孤独。但无论是养老院还是家中养老，普遍认为，传统养老存在 四大痛点：传统化电器设计，对腿脚不方便的老人非常不友好; 安防监护缺失，

38、老人失联事件频繁；老人发生意外或疾病的紧 急情况无法及时沟通；儿女无法随时直观了解父母的动态等。 据统计，目前护工的缺口高达千万。养老院缺资金、缺人员、 缺设施、缺服务也是不争的现实。这些痛点与养老生活的质量 密切相关。将AI技术融入到养老、护理机构，可切实解决本 行业工作人员负担大、劳动力短缺等各类实际需求。老年护理领域的创新应用包括，互动和通信设备、家用健 康监测设备、运动辅助工具（如助行器）等。在提升生活品质与独立性方面：自动化交通工具帮助老年人更好地独立生活，并扩大他 们的社会视野信息共享将帮助家人之间的沟通，预测性分析 可能被用来推动家庭的积极行为，比如提醒他们“给家里打电话”家用智

39、能设备将在需要时帮助进行日常活动，如做饭。如果机器人的操作能力提高，还可以帮助穿衣和洗漱在健康管理方面：监控活动的移动应用程序，加上社交平台，将为保持身 心健康提出建议通过家庭健康监测并提供健康信息，能够检 测情绪或行为的变化，并提醒护理人员在治疗方法和设备方面：助听器和视觉辅助设备将减轻听力和视力损失带来的负 面影响，为老年人提供更安全的环境，改善与社会之间的联系个性化的康复和家庭治疗将减少住院或护理设施的需要。辅助设备（智能步行器、轮椅等）将扩大体弱者的活动范 围研究人员预计，低成本的传感技术将发展迅速，为老年人 的居家生活提供便利。除了传感技术，整个智能系统还将涉及 多个领域，比如自然语言处理、推理、学习、感知和机器人。但在过去15年中，这一领域的发展却比较缓慢。随着各 种创新应用的出现，老年人对科技的接受程度也会发生改变。 目前，70岁的老年人，可能在中年或更晚的时候，才第一次 体验到个性化的信息技术，而50岁的人对新技术的接受度更 高。因此，人工智能有巨大的市场潜力，可用于改善老年人的 身体、情感、社会和精神健康。二、相关技术利用机器视觉处理、自然语言处理、知识图谱与机器学习 技术，实现多元化的医疗技术产品与服务。机器视觉处理技术辅助机器人手术辅助临床诊断工作流和