近年（nián）来，多家（jiā）企（qǐ）业源源不（bú）断地向领先技术（shù）领（lǐng）域注入大量资（zī）金，尤其是那些希（xī）望降低成本（běn）、改（gǎi）善患者健康的公司。市场情报公司（sī）Tractica的数据显（xiǎn）示，2018年医疗人工智能技术领域的投（tóu）入为（wéi）21亿（yì）美元，预（yù）计到2025年这一数据将（jiāng）超过340亿美（měi）元。

目前，亚马逊（Amazon）、西门子（Siemens）、IBM、Optum、通用电气（qì）医疗保健系（xì）统（GE Healthcare and Health Systems）、Mayo Clinic、纪（jì）念斯隆-凯特（tè）琳癌（ái）症中心（Memorial Sloan Kettering）及美（měi）国山间（jiān）医疗集（jí）团（Intermountain）正在（zài）持续开发患者（zhě）记录，为人工（gōng）智能算法（fǎ）训练提供医疗数据，使（shǐ）其通过识别模（mó）式（shì）进行学习，从而实现（xiàn）关键预测（cè）。

在某些情境下，人工智能的深（shēn）度学习能力（lì）已超越医生。专家预测2019年医疗人工智（zhì）能将持续增长，尤其是在成像、诊断、预测分析（xī）和管（guǎn）理领（lǐng）域。

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管理领域增幅最大

远的不说，预计到2019年底，医疗人工（gōng）智（zhì）能技术市场（chǎng）的投入就将超过（guò）17亿美元。

这项技术可用于检（jiǎn）测医疗支出（chū）中的浪费、欺诈和滥（làn）用行为（wéi），这些行为每（měi）年费（fèi）用占到全美（měi）3万多亿美元支出的3%~10%。

弗若（ruò）斯特沙利文（wén）（Frost and Sullivan）医疗保健（jiàn）和生命科学高级副（fù）总（zǒng）裁雷（léi）尼塔·达斯（Reinita Das）预（yù）测，未（wèi）来几年内，医疗（liáo）服（fú）务中（zhōng）人工智能操（cāo）作平台的生产率将提升10%~15%。

对于重复性的耗时（shí）任（rèn）务，应该给予人工智（zhì）能蓬勃发展的空间（jiān）。美国医疗（liáo）体（tǐ）系中（zhōng）的确有很多此类工作（zuò）。

以调度和预约为例。克利夫（fū）兰医学中心MetroHealth系统在2017年底引入（rù）人工智能协助运营决策之前，四家医（yī）院（yuàn）的挂号（hào）爽约率为10%~35%。

MetroHealth首席（xí）战略和创新（xīn）官卡里姆·波特斯（sī）（Karim Botros）表示，MetroHealth可使用人工智能来筛选出那（nà）些很可能（néng）爽约的患者，并进行第二（èr）次提醒，从而（ér）避免（miǎn）浪费医护人员的时间。到目前为止（zhǐ），人工智能已成功将爽约率降低了30%左右。

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专家表示，2019年人工智（zhì）能可能（néng）会涉足（zú）医院运营版块（kuài）。

Cleveland Clinic目前已开始使用（yòng）人（rén）工智能系统来（lái）统一（yī）管理医院病床的使用情况（kuàng），充分发（fā）挥（huī）其容量和利用率（lǜ）。通过观察手（shǒu）术室患者的实时状（zhuàng）况，该程序有助于（yú）识别手术过程（chéng）中（zhōng）的潜在困难。

人工智（zhì）能还（hái）可（kě）用于追（zhuī）踪药物及医疗设备（bèi）状态，督促（cù）患者支付（fù）医疗（liáo）费用（yòng）。

自（zì）动化配药（yào）工具软件（jiàn）服务商Kit Check为医疗机（jī）构提供机器学习方案（àn）“Bluesight for Controlled Substances”，帮助其识别（bié）药物分流。该方案通过对一系列指标（如员工的物理位（wèi）置、文档的上传下载等）对员工进行评分，来识别可能具有偷盗（dào）药物行为的医务（wù）人员（yuán）。

Kit Check首席（xí）执行官凯文·麦克唐纳（nà）（Kevin Macdonald）表示，“该程序通过分析医院内部同级别人员的数据，来评（píng）估员工偷盗药物的概率。”

麦克唐（táng）纳还指出，人工智（zhì）能（néng）或许会有（yǒu）助于降低药物（wù）支出，特别是（shì）涉（shè）及（jí）到受控药物废弃（qì）、药物消耗及安全与（yǔ）合规（guī）性领（lǐng）域。

软件服务公司Simplee为医疗机（jī）构（gòu）提供数（shù）据和预测分析服务（wù），以此来确定（dìng）患（huàn）者的线上支付能力（lì），从而根据（jù）患者的财务情（qíng）况自（zì）动为他们（men）推荐（jiàn）付款方案或选项。

“进入医疗系（xì）统（tǒng）或其他（tā）领域时，我们经常碰到的（de）问题是，我们并没有真正了解该领域的工作流程和（hé）文化，也没有（yǒu）考虑应用可行性，只是（shì）简单地对目标进行追踪。”

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简（jiǎn）化患者匹配流程

人工智（zhì）能聊天机器人和虚拟助理可帮助（zhù）拓展医疗（liáo）可及性，让患者免去一（yī）些（xiē）不必要的现场（chǎng）就诊，如巴比伦医疗（Babylon Health）的疾（jí）病预防和人工智能诊（zhěn）断（duàn）、Sense.ly的虚拟护士（shì）平（píng）台以及Novo Nordisk的糖（táng）尿病聊天（tiān）机器人Sophia。

如果患者需要（yào）医疗护理，人工智能可（kě）帮助选择合适的临（lín）床（chuáng）医生。

医疗机构巨头（tóu）Providence St. Joseph Health（PSJH）使用一种（zhǒng）叫做Kyruus的人工（gōng）智能技术来提高患（huàn）者与医疗机构的（de）匹配（pèi）程度。PSJH首席数据官阿伦·马（mǎ）丁（Aaron Martin）表示，

在应用该技术之（zhī）前，约30%~40%的预约时（shí）段（duàn）并（bìng）未得到（dào）合理利用。

Kyruus使用医（yī）疗机（jī）构的数据管（guǎn）理程序来识别、匹配医患信息，为（wéi）患者预约到最能满足需（xū）求的专家。

随着越来越多的老年（nián）人选择在家里养（yǎng）老，人工智能可（kě）用于创建智能（néng）家居（jū）环境，持续关注老年人的健康和安（ān）全状（zhuàng）况。人工（gōng）智能（néng）医疗（liáo）公司Zanthion的首席执（zhí）行（háng）官菲利（lì）普·瑞吉（Philip Regenie）如是（shì）预测。

不过，人（rén）工智能在家（jiā）中的监控对象可不仅限（xiàn）于（yú）老年人。

专家（jiā）预测，2019年人工智（zhì）能将继续为医疗领域变革提供动力（lì），帮助其（qí）从（cóng）被动（dòng）的、基于医院的模式向主（zhǔ）动的、基于家庭的模式转变。

人工智能（néng）的进步，还将（jiāng）为患有慢性疾（jí）病或活（huó）动（dòng）受限的患者提供更大（dà）的（de）助（zhù）力（lì）。

与家庭传感器、可穿戴设备及其他家庭治疗方案相结合后，人工（gōng）智能或许能够（gòu）在症（zhèng）状出现之前帮（bāng）助（zhù）检（jiǎn）测到重大疾病。

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总部位（wèi）于智利的（de）护理管理公（gōng）司（sī）AccuHealth使（shǐ）用各种家庭传感（gǎn）器收集患者数（shù）据，并（bìng）将其输入到人工智能（néng）引（yǐn）擎，以此构建预测警报和模型。

若警（jǐng）报被触发，远程虚（xū）拟医（yī）院（yuàn）团队可以为这些患者及其（qí）家属提供支持，避免出现不可逆（nì）的症状恶化，同时患者也不必再去（qù）昂贵的（de）急诊室就诊。

六个（gè）月前，美国医疗保险公司Anthem与基于区块链的人工智（zhì）能（néng）平台公司doc.ai达成为期（qī）一年的合作，根据年龄、体（tǐ）重、身高、身体（tǐ）活动和（hé）污染暴露（lù）等数（shù）据来测试基于区块（kuài）链的人工智能是否（fǒu）能够预测人体发（fā）生过敏反（fǎn）应的时间。

AxisPoint高（gāo）级副总（zǒng）裁及首席（xí）营销官弗（fú）吉尼亚·格利（Virginia Gurley）举例说：“假如区域内（nèi）有（yǒu）野火（huǒ），空气中（zhōng）颗粒物（wù）数量偏高，那么患有呼吸（xī）疾病的患者（zhě）就会收到预警信息（xī），提（tí）醒其关窗，待（dài）在室内。”

美国（guó）联合健康集团（UnitedHealth）旗下的（de）药品利益管理和数据分（fèn）析公司Optum正在开（kāi）发一款名为MyDigitalTwin的原型（xíng）移动应用程序（xù），用于（yú）迷你型（xíng）家庭设施传感器的架（jià）构。该模型利用大量的基因组、外生和行为数（shù）据来实现（xiàn）线上（shàng）显示个人（rén）的健（jiàn）康状况。

“想象一下，如果我（wǒ）们每（měi）个人都有个数字虚拟（nǐ）的双胞胎，医生就可以利（lì）用它（tā）来（lái）模拟现（xiàn）况，预（yù）测我（wǒ）们未来的健康状（zhuàng）况，精准地提出（chū）改善（shàn）建议。”Optum的技术研究员克里·霍利（Kerrie Holley）如是解释（shì）。

但该领域目前尚处于起步阶段（duàn）。“我认为，预测模型的巨大潜力仍待开发，要（yào）说（shuō）服医（yī）生和保险公司相信该（gāi）项目（mù）的盈利前景，还（hái）需要拿（ná）出更（gèng）多可行（háng）性方（fāng）案。”数（shù）据分析公司Global Data的全（quán）球总监（jiān）兼（jiān）医疗保健（jiàn）运营和战略部（bù）门（Healthcare Operations and Strategy）执行副总裁邦妮·贝恩（Bonnie Bain）表示。

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保险公司有（yǒu）望用AI节约成（chéng）本

据（jù）咨询（xún）巨头公司埃森哲（Accenture）预（yù）测，人工智（zhì）能可通过简化计费、入院、索赔、质量和合规控制及客户服务等核（hé）心功能，在短短18个（gè）月（yuè）内帮助美国保（bǎo）险供应商节省（shěng）约70亿美元（yuán）。

Afiniti是一种基（jī）于客（kè）户和（hé）商（shāng）业（yè）私有数据的人类行（háng）为微妙（miào）模（mó）式，采用（yòng）预测（cè）性分析来匹配客户和客服中心运营人员的技术公司（sī）。其首席执行官（guān）齐亚·奇什蒂（Zia Chishti）表示：很多保险公司都在（zài）应（yīng）用Afiniti的技术来降低客户的死亡率和发病率，包括保险巨（jù）头美国联合健康集团（tuán）（UnitedHealth）。

自2017年以来，Afiniti的（de）医疗（liáo）客户（hù）已累计节省了1.25亿美（měi）元的支出（chū）。

对于支付方而言，人工智能（néng）的（de）潜（qián）力在（zài）于（yú） “选取（qǔ）用户（hù）提出的简单问题，在（zài）无需人工（gōng）参（cān）与的（de）情况下提供答案（àn），且具有预测需求的能力（lì）。”埃森哲支付业务（wù）董（dǒng）事总经（jīng）理（lǐ）理（lǐ）查德·伯汉泽尔（Richard Birhanzel）表示。

AI成像和诊断能力稳步增长

2018年，人工智能（néng）在医疗行（háng）业放射和图（tú）像分析领域的（de）应用越来越（yuè）多（duō），几乎可以断定，2019年这（zhè）一趋（qū）势仍将持续（xù）。

人工智能对病理学、皮肤病学（xué）和放射（shè）学等（děng）医学图像密（mì）集领（lǐng）域的影响是显而（ér）易见的。Frost & Sullivan的（de）数据显示，2018年（nián）100多个人工智（zhì）能医（yī）疗成像初创企（qǐ）业中，绝大多数（shù）的业务都（dōu）集中在（zài）图像分析上（shàng），而基于人工智（zhì）能的医疗成像市场有望在（zài）2023年前达到20亿美元（yuán）。

不（bú）过，医（yī）疗界对人工智能在分析领（lǐng）域的应用尚（shàng）有疑（yí）虑。在2018年早些时候，IBM Watson的超级电（diàn）脑未能准确（què）检测出（chū）癌症。

专（zhuān）家表示，这项技（jì）术发展得（dé）太快了，范（fàn）围（wéi）也很广。但在特定的诊断领（lǐng）域，人（rén）工智能未来仍有着巨大的（de）发展潜力。

例如（rú），Mayo Clinic表示（shì），人工智能与心电图结合，可以成功（gōng）检测出某类（lèi）心（xīn）脏病。2018年10月，Scripps转译（yì）医学研究院和人工智能计算（suàn）公司NVIDIA达成合作，致（zhì）力于开发（fā）深度学（xué）习工具（jù），预测心房颤动及分析整（zhěng）个基因组序列。

纪念斯隆-凯特琳癌症中心和斯坦福大学（xué）也正在研究机器（qì）学习在肿（zhǒng）瘤学中的（de）应（yīng）用。

最近，来自纽约贝丝·以色列医疗中（zhōng）心（Beth Israel Deconess Medicare Centre）和哈佛医学院的研究团队使用深（shēn）度学习训练人（rén）工（gōng）智能来（lái）进（jìn）行肿瘤诊（zhěn）断。将（jiāng）人（rén）工智能（néng）与人类病理学（xué）结合时，该项目（mù）的准确率可（kě）达（dá）到99.5%。

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AI在眼疾（jí）领域可实现独立诊断

2018年8月（yuè），谷（gǔ）歌宣布其（qí）旗（qí）下（xià）DeepMind人工智能系统向50种眼（yǎn）疾患者推介（jiè）了准（zhǔn）确的眼科转诊，尽（jìn）管（guǎn）这项技术尚未（wèi）得到临床批准（zhǔn），但准（zhǔn）确率（lǜ）高达94%，与医疗专家（jiā）的水平相（xiàng）当。

在临床（chuáng）批（pī）准方面（miàn），IDx-DR已夺得桂冠。2018年4月，该软件成为首个获得美国食品药品（pǐn）监督管理（lǐ）局（Food and Drug Administration，FDA）商业授（shòu）权（quán）的（de）自（zì）主（zhǔ）人工（gōng）智能（néng），可用于诊断（duàn）糖尿病视网（wǎng）膜（mó）病（bìng）变。

自主人工（gōng）智能会带来（lái）深（shēn）远（yuǎn）的影响，尤其是在患者就诊方（fāng）面（miàn）。如果很难找到资质较高的医生时，应用该技术（shù），患者可在住所附（fù）近的（de）诊所获取准（zhǔn）确率超高（gāo）的诊断和（hé）治疗服务。

不过这也（yě）有缺陷，人工智能只能（néng）用（yòng）于诊断极特定类型的疾病。病（bìng）情需要具备典型性，且每（měi）次出（chū）现的症（zhèng）状得具有相似性。

符合（hé）标（biāo）准的疾病包（bāo）括青光眼和黄斑变性等。除（chú）此之外，多家公司正（zhèng）在探索（suǒ）自主（zhǔ）人工智能在胃肠道和皮（pí）肤疾病（bìng）中的适用性。

Doctor Hazel就是（shì）一（yī）个处于探索阶段（duàn）的（de）例子。该应用程序于2017年推出，后改名为BlueScan，通（tōng）过（guò）整（zhěng）理图像数据库（kù），诊（zhěn）断划分痣的类（lèi）型，判断（duàn）其为良性（xìng）还是潜在的癌症。

阿布拉莫（mò）夫预测道（dào），2019年医疗（liáo）界将会围绕人工智（zhì）能作（zuò）为诊断工具的（de）话题展开更（gèng）深入的探讨，但他同时强调，自主人工智能并不意味着完（wán）全不需（xū）要人工干预。

“医生（shēng）会失误，人工（gōng）智（zhì）能同样也会犯错。”阿布拉莫夫表示：“我们正在研究（jiū）的人工智能仍需在医（yī）疗系统背景下运（yùn）行。”人类（lèi）和技术（shù）是在（zài）协同合作。