当今世界正在经历一场更大范围、更深层次的科技革命和产业变革，人工智能是重要驱动力之一。伴随着数字经济快速发展，人工智能开始向传统的医疗领域进军，人工智能技术相继在肺癌、乳腺癌、心血管病、骨科等领域试验应用，此外，在慢病管理、病历分析、智能化器械、虚拟助手、药物研发等领域也有应用。人工智能的优势在于结合医疗场景的需求，利用深度学习、算法将海量的数据模块化，迅速演算出量化结果，使疾病诊断更加精准，能够减轻临床医生的负担，减少误诊、漏诊。不久的将来，患者用上可穿戴设备，在家打开人工智能系统，就能知道吃什么药。尤其对于高血压、糖尿病、心血管病等患者来说，就诊需求将得到极大满足。
　　医学领域从来不缺乏高新技术的应用，越是先进技术，临床疗效越好，越容易受到患者的追捧。人工智能技术也一样，必须在确保信息安全的前提下，针对“适应症”进行临床应用。首先，致力于解决临床需求的痛点、难点，其解决方案应更易于操作、更高效，能以明显优势替代原方案，其模块还要对所有人群都适用。其次，要在医疗机构落地使用。这要求人工智能技术与医疗机构原系统相融合，既能大大提高工作效率，收益也有保障。因此，新技术需要得到权威的临床评估和主管部门引导，同时明确收费价格，并有医保支持。对于医生来说，虽然短期内不会被先进技术取代，人工智能技术更多的是辅助诊疗，诊断方案依然离不开医生。但是，医生与智能机器如何协同并高效工作，还需要时间来磨合。
　　当前，新一轮科技革命和产业变革孕育兴起，大数据的积聚、理论算法的革新、计算能力的提升及网络设施的演进，驱动人工智能发展进入新阶段。人工智能正加快与经济社会各领域渗透融合，人工智能在健康医疗领域的应用呈现出快速发展的景象。人工智能在健康医疗领域的应用涉及医疗决策、影像诊断等医疗服务核心，是医疗服务“供给侧”改革。通过“人工智能 健康医疗”，有助于降低医疗服务成本，提升医疗服务效率，提高基层医疗服务能力，有助于破解医疗资源总量不足的问题。
　　人工智能在健康医疗领域应用现状
　　随着深度学习革命的爆发，视觉识别、语音处理、自然语言处理等技术出现重大突破，人工智能在健康医疗领域应用开始进入百花齐放的阶段。具体主要集中在健康管理、医疗服务、院后康复、临床科研、药物研发行业管理等领域。
　　人工智能 健康管理的主要目的在于提高居民整体健康水平，降低大病/大规模疾病爆发的概率。人工智能的加入可以突破这一领域的人力资源障碍，并可以通过辅助手段对医疗资源匮乏地区进行技术补给。人工智能在上述过程中，体现出来的核心价值是：低成本、高效率，提升服务端的“生产力”。
　　人工智能 健康管理，主要是通过基因数据、代谢数据和表型（性状）数据的分析，为用户提供饮食、起居等各方面的健康生活建议，帮助用户规避患病风险。
　　在家庭場景下，可以使用多种家用便携式测试仪，在家完成血糖、血压、血脂的日常监测，对慢病进行管理。目前，已有致力于情绪调节、心理疾病预测等的人工智能应用，对精神疾病进行管理。通过连续血糖监测和对菜品的图像识别，可发现不同食物的餐后血糖变化，以及实现菜品种类及份量的识别与分析，从而指导用户合理用餐。通过分析历史数据和互联网实时大量搜索查询数据，可跟踪人群传染病病例。
　　人工智能在医疗服务中的应用主要有以下3个方面：智能影像诊断、临床辅助决策和手术机器人。
　　人工智能的智能医学影像诊断是计算机在医学影像的基础上，通过深度学习，完成对影像的分类、目标检测、图像分割和检索工作，从而协助医生完成诊断、治疗等临床医疗工作。包括：（1）放射影像应用。应用方向包括疾病筛查、病灶勾画、脏器三维成像等;（2）病理影像应用。作为“大影像”的一部分，人工智能已经开始逐步应用于病理诊断，如细胞学初筛，形态定量分析，组织病理诊断包括辅助预后判断、组织学分类以及良恶性肿瘤鉴别;（3）内窥镜影像应用。
　　目前，研究较多、较为成熟的是人工智能医学影像的食管癌早期筛查项目。
　　人工智能辅助临床医疗决策应用的多款产品已落地并进入日常临床使用，其中包括2014年微软利用Intelligence Engine剖析健康数据，为患者就诊和意外就诊做准备;2015年IBM Watson系统分析医学文献和病患诊疗记录，为患者提供高质量循证型个体化的诊疗方案。
　　手术机器人手术主要用于心脏外科和前列腺切除术，外科医生可以远离手术台操纵机器进行手术，中南大学湘雅三医院在国内率先开展国产手术机器人胃穿孔修补术及阑尾切除术。
　　人工智能 康复管理的主要目的在于提高居民的基本生活水平，减轻家人和护理人员的劳动强度。
　　随着全球老龄化加速和慢性病患者的激增，康复管理已经成为了全球健康管理的新引擎。护理机器人是将传统的康复护理机理与先进的机器人技术相结合的体现，目前已有智能轮椅和机器人化多功能护理床、仿人护理机器人和饮食护理机器人。使用智能康复机器人辅助治疗，提高了效率和训练强度，目前已有外骨骼机器人和儿童上肢康复机器人。康复辅助器具（以下简称“辅具”）是残障人（包括老年人、残疾人、伤病人）提高生存质量、增强社会生活参与能力最直接有效的手段之一，包括智能假肢、智能矫形器、智能助行器和智能家居与环境控制辅具。虚拟助手应用可实现出院病人的依从性管理，包括院后随访管理及康复监控和远程康复管理。
　　人工智能技术加速临床科研，包括疾病病因和治疗方案研究。哈佛大学发起的癌症基因组计划，通过对数千个抗药肿瘤进行研究，并利用强大的计算和机器学习能力，帮助理解癌症如何对药物产生耐药性。在临床研究信息汇总与分析方面，利用机器学习技术从各种公开研究中提取抗体使用数据，解读数百万的研究文章。通过开发的临床试验匹配工具，处理了2620例的肺癌和乳腺癌患者，节省了78%的临床试验筛查时间。
　　药物研发人员需要对各种不同的化合物以及化学物质进行测试，这个试验过程中的错误尝试常耗费大量的时间和金钱。目前，人工智能帮助药物研发主要应用的领域：抗肿瘤药、心血管药和孤儿药及经济欠发达地区常见传染病药。抗肿瘤药和心血管药的共同特点就是市场规模大、增速快，2015年的销售金额都超过了1000亿美元。利用人工智能对药物进行挖掘，可以显著降低成本和开发难度。对于孤儿药与经济欠发达地区常见传染病防治药，因为市场价值低，药企的收益不足以覆盖其研发成本，企业积极性不高。利用人工智能则可以节约成本，为罕见病患者和经济欠发达地区的传染病患者提供药物。 　　人工智能在药品研发领域的应用有以下几方面：新药临床试验效果预测、临床试验患者招募、药品适应症和副作用分析、药品不良反应识别。
　　截至2016年底，我国基本医疗保险覆盖人数超过13亿人，全民医保体系基本形成。随着医保覆盖面的扩大和医保报销程度步提升，医保基金平衡面临严峻挑战。
　　与此同时，各类医保欺诈违规行为层出不穷，严重干扰了医疗保险制度的正常运行，危害医保基金安全。在探索人工智能 医保控费的智能監管模式上，云南省玉溪市在疾病诊断相关分类（DRG）付费方式改革方面进行了有益的尝试。
　　电子科技大学大数据研究中心基于人工智能从医保支付、医疗行为等多层次、多角度、长周期、多粒度进行立体数据监控，从而改变单一业务角度控费在实践中容易被规避和模仿的弊端。
　　我国人工智能发展及应用
　　尽管人工智能在我国发展火热，但目前在健康医疗领域的发展仍有不少问题和障碍有待突破。
　　大数据、算法、计算能力是人工智能的3大基石，其中大数据是人工智能赖以实现的基础。大数据在中国的发展正处于起步阶段，数据低质化问题是目前我国大数据产业发展的主要障碍之一，同样也影响着人工智能的发展。目前，我国普遍陷入数据困境，健康医疗大数据利用率低。
　　目前，人工智能技术在无监督学习、小样本学习、认知智能、通用人工智能等方面还存在较大的提升空间。人工智能技术的应用仍处于早期阶段，创新进度低于预期。
　　深度学习技术遭遇数据瓶颈，获得各类医疗标注数据的时间成本与经济成本较高，还存在着医学问题的难度和复杂的维度，具体到某个细分领域的训练数据很是有限，不断加深高质量标注数据匮乏与人工智能应用对数据需求之间的矛盾。弱人工智能难以应对复杂医疗，目前的人工智能系统并不具备沟通、逻辑推理、动态学习、复杂情景决策等高级功能。业界认为，具有能够表现出人类水平的推理、理解和完成复杂任务能力的人工智能系统，还需要数十年的时间。
　　人工智能依然面临信任挑战，人工智能是大数据的高层次应用。目前，人工智能尚未与医疗流程深度融合，大量涌现出人工智能与医疗创新项目集中在院内诊疗服务的诊断环节。人工智能对医学伦理造成冲击，人工智能在医疗领域的出现对传统医学伦理产生了一定程度的冲击，患者难以接受计算机代替医生给出疾病预防、诊疗、康复的建议，患者对医疗服务信任程度有所降低，进而可能产生一系列的医患矛盾，甚至法律纠纷。
　　人工智能的发展日新月异，带来了人工智能领域技术人才的需求激增。目前，人才结构相对单一，能通晓医学和计算机技术的跨学科人才极其短缺。人才培养体系尚未建立，核心工程与技术人才梯队无法形成，已成为人工智能在健康医疗领域应用发展的制约因素。产学研转化效率低下，具有大规模商业化潜力的人工智能 健康医疗科研成果比例仍偏低，企业对科研成果的市场价值认可度不高。
　　健康医疗行业具有社会影响重大、产业链复杂、合规性要求较高的特点。人工智能在快速发展的过程中，还面临着算法偏见与不公平、数据隐私泄露等问题。目前，与人工智能相关的标准规范、监管体系、发展政策仍有待完善。
　　我国人工智能在健康医疗领域
　　健康医疗大数据是国家重要的基础战略性资源，数据是人工智能 健康医疗行业发展的关键，其核心在于“算法 有效数据”。先进的算法提升数据处理效率与识别准确率，而有效数据是先进算法应用的基础。目前，深度学习等算法的发展已经相对成熟，医疗数据的“量”和“质”是阻碍人工智能在医疗行业应用发展的主要原因。为此建议：完善四级全民健康信息平台，探索推进可穿戴设备、智能健康电子产品、健康医疗移动应用等产生的数据资源，规范接入各级全民健康信息平台，实现个人全生命周期的持续健康管理;建设国家级健康医疗大数据资源库，在完善电子健康档案、电子病历、全员人口库等3大数据库的基础上，充分发挥国家健康医疗大数据中心、区域中心和各类应用发展中心的作用，从国家层面对健康医疗数据进行归集和整合。
　　一方面，通过对人工智能相关法律、伦理和社会问题的深入探讨，为智能社会划出法律和伦理道德的边界，让人工智能服务人类社会;另一方面，建立健全相关法律法规体系，规范市场行为，明确责任边界，为人工智能 健康医疗的发展创造良好的市场环境，从而推动其创新发展。制定相关政策保障医疗安全及服务质量，重点建立追溯和问责制度，对人工智能可能产生的医学伦理问题进行研究，加强对人工智能在医疗领域潜在的危害与收益的评估;在全面落实国家信息安全等级保护制的基础上，建立数据安全管理责任制度，制定标识赋码、科学分类、风险分级、安全审查规则，明确数据应用、信息安全与隐私保护之间的边界，对人工智能应用的安全性进行评估和监管，确保信息安全，加强隐私保护。
　　人工智能 健康医疗的发展离不开政策的支持，当前，在国家层面已经出台相关文件，但要落实到具体行业层面，依然需要政策上给予人工智能与医疗行业融合的引导和鼓励，需要发展一批真正有核心技术，有争夺国际标准话语权实力的人工智能企业。建议出台行业指导性政策、健康医疗大数据支持性政策和人工智能应用支持性政策。
　　鼓励医疗卫生机构与企事业单位、社会机构合作，探索通过政府采购、社会众包等方式，实现人工智能在健康医疗领域政府应用与社会应用相融合。
　　总的来说，对于患者最关键的问题是信任度，其次是技术的临床疗效、收费价格、医保报销，最后是技术的规范性、安全性、隐私保护等问题。人工智能用大数据、算法给出临床诊断依据，患者是否能接受机器给出的结果，是一道全社会面临的难题。从原来的相信医生转换成相信机器算法，谁能告诉患者哪个更靠谱？显然，不是每一名患者都对精深算法非常了解。人工智能应用后，患者要相信机器技术的先进性，可能需要权威机构的评估判定。经过时间的检验，人工智能才会赢得患者认可。
　　如果把数据比喻成“新的石油”，那么，数据保护就是新一轮的环境保护。人工智能可以完成复杂、危险、精确的工作，但也意味着新挑战。在医疗领域中，刷脸、语音识别、血液化验、基因检测等每一项操作，都涉及个人隐私信息，尤需筑好“防火墙”。医疗需要的是可控、可用、可靠的人工智能技术，不能任其滥用。目前国内人工智能的临床医疗应用系统还比较少，法律规范、标准缺乏，亟须进行评估认定，建立有关规范标准，升级监管体系，使“人工智能 医疗”发挥其卓越的性能。
　　加强人工智能在医疗卫生等领域的深度应用，确保人工智能安全、可靠、可控，是一道复杂而紧迫的新课题。让“人工智能 医疗”安全地融合发展，满足人们就医需求，有利于保障和改善民生，创造更加美好的生活。