有市场分析认为，2018年全球人工智能市场规模将达到2697.3亿元，增长率达到17%，人工智能的研发与应用正迎来巨大的投资机遇与市场蓝海。眼下，人工智能领域正在成为医疗信息化企业的兵家必争之地，并且已有不少公司开始抢跑。其中，医生取代和影像科替代成为业界投入的主要领域。

取代医生从“医生帮手”起步

提到人工智能与患者的交互，许多人第一反应或许是目前已开始落地的智能导诊机器人。去年在安徽省立医院投放的两台导医智能机器人，已可以支持47个科室的医生排班查询、618个地点导航、607个功能地点导航以及227个地点的上班时间和260个常见问题的询问。

但也有业内人士指出，目前市面的导诊机器人只能称为极浅层的“玩具”，更理想的是在人工智能应用日趋成熟后，成为临床医生的合作伙伴，进而提高效率。

目前国内也有医疗信息化公司进行着相应的尝试。如北大医信去年开发完成产品原型的IIH，就是以诊疗为核心的智能化产品。据介绍，医院可通过IIH搭建个性化工作台，进而通过大数据分析技术、人工智能应用感知医生用户工作场景，并结合知识库、患者历史数据、医学临床的规则，自动将相关数据和信息推送给医生，辅助医生快速准确地完成工作，为其提供临床决策支持。

又如卫宁健康去年尝试的后结构化的电子病历处理，通过自然语言处理技术，进行一些相似病例的分析，挖掘出数据的内在价值，帮助医生科研。

【点评】            

埃森哲在《2017年数字化健康技术展望》报告中指出，当人工智能拥有正确的规则、算法和情报系统时，将会更加了解医患过往的病史、过敏史和过去的生活模式，并结合患者的情况，进行个性化的指导——系统会推荐信息给患者们。当信息平台方拥有足够的结构化数据和非结构化数据，可以生成培训集，将进一步提高决策的精准度，并创建一个持续的学习循环。甚至保险公司也可以使用现金的经济模型和数据科学来预测消费者未来的医疗保健使用情况，并确定满足他们的最佳计划。

影像科全面替代已箭在弦上

智能产品”的目标，打造医疗影像辅助诊断系统、视频图像身份识别系统和智能语音交互系统，到2020年，实现国内先进的多模态医学影像辅助诊断系统对典型疾病的检出率超过95%，假阴性率低于1%，假阳性率低于5%；复杂动态场景下人脸识别有效检出率超过97%，正确识别率超过90%，支持不同地域人脸特征识别；实现多场景下中文语音识别平均准确率达到96%，5米远场识别率超过92%，用户对话意图识别准确率超过90%。

从国外发展情况看，医疗影像辅助诊断目前已有成功案例。如去年FDA首次批准的心脏核磁共振影像AI分析的软件Cardio DL，就是将深入学习用于医学图像分析，并为传统的心脏MRI扫描影像数据提供自动心室分割的分析。

目前已引入国内的Watson则是另一个成功商业化的例子。由IBM开发，在纪念斯隆凯特琳癌症中心（MSKCC）经过严格的训练而成。临床医生在Watson上输入患者的关键指标，仅需十几秒，Watson即可根据患者的基本信息快速匹配相应的循证证据，并按照循证的质量、日期及相关性排序给出治疗方案的建议。但正如开发者所强调的，Watson开发之初的定位就是给医生做伙伴以及助手，帮助他们提高工作效率，而不是取代医生。因此，Watson所给出的治疗方案不仅能通过时间轴的形式展示整体的治疗计划，还包含了详尽的推荐、供考虑、不推荐的各类方案选择及不同方案的存活率、用药剂量、副作用、药物禁忌等。

【点评】            

在国内，医疗影像辅助诊断有所突破，但多处于试用阶段，离商业化还需很长的路要走。据悉，国内医学影像数据的增长量达到每年30%，而同期影像科医生的人数增长只有2%，因此亟需通过人工智能技术为其赋能。如卫宁健康和上海儿童医院合作，共同开发了一款儿童骨龄检测系统。这套系统可以帮助临床专家自动分析X光片中儿童的骨龄。目前，它的准确率已经可以达到临床专家水平。

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