近年来，多家企业（yè）源源不断地（dì）向领先技（jì）术（shù）领域注入（rù）大量资金，尤其是（shì）那（nà）些希望降低成（chéng）本、改善患（huàn）者健康的公（gōng）司。市（shì）场情报公司（sī）Tractica的数据显示，2018年医疗（liáo）人工智能技术领域的投入为（wéi）21亿美（měi）元，预（yù）计到2025年这一数据将（jiāng）超过340亿（yì）美元。

目前（qián），亚马逊（Amazon）、西门子（Siemens）、IBM、Optum、通（tōng）用电气（qì）医疗保健系统（GE Healthcare and Health Systems）、Mayo Clinic、纪念（niàn）斯隆（lóng）-凯特琳（lín）癌症中心（Memorial Sloan Kettering）及（jí）美国山间医疗集（jí）团（tuán）（Intermountain）正在持续开发（fā）患者记录，为人工（gōng）智能算（suàn）法训练提（tí）供医疗（liáo）数据，使（shǐ）其通（tōng）过（guò）识别模式进行学（xué）习，从（cóng）而实现关键预测。

在某些（xiē）情（qíng）境下，人工智能的深度学习能（néng）力已超越医（yī）生。专（zhuān）家（jiā）预测（cè）2019年医疗人工智能将（jiāng）持续（xù）增长（zhǎng），尤（yóu）其是在成像、诊断、预测分析和（hé）管理（lǐ）领（lǐng）域。

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管理领域增幅（fú）最大

远的不说，预计（jì）到2019年（nián）底（dǐ），医疗人工智能技术市场的（de）投入就将超过17亿美元。

这项技术可用于检测医疗支出中的（de）浪费、欺诈（zhà）和滥用行为，这些行为每年费用（yòng）占到全美（měi）3万多亿美元支（zhī）出的3%~10%。

弗若（ruò）斯特沙（shā）利文（Frost and Sullivan）医疗保健和生（shēng）命（mìng）科学高级（jí）副总裁（cái）雷尼塔·达斯（Reinita Das）预测，未来几年内，医疗服务中人工（gōng）智能操（cāo）作平台的生产率将提升10%~15%。

对（duì）于重复性的耗时任务，应该给予（yǔ）人（rén）工智能蓬（péng）勃发展的空间。美（měi）国医疗体系中的确有很多此类工作。

以调度和预约为例。克利（lì）夫兰（lán）医学中（zhōng）心MetroHealth系统在2017年底（dǐ）引入人工智能协助运（yùn）营（yíng）决策之（zhī）前，四家医院（yuàn）的挂号爽（shuǎng）约率为10%~35%。

MetroHealth首席战略和创新官卡里姆·波（bō）特斯（Karim Botros）表示，MetroHealth可使用（yòng）人工智能来筛选出那些很可能爽约的患者，并（bìng）进行第二次提醒，从（cóng）而避免（miǎn）浪费医护人员的时间。到目前为（wéi）止，人工智（zhì）能已（yǐ）成功将（jiāng）爽约率降低了30%左右。

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专家（jiā）表示（shì），2019年人工智能可能会涉足医院运营（yíng）版块。

Cleveland Clinic目前已开（kāi）始使用人工智能系统来（lái）统一管（guǎn）理医院病（bìng）床的使（shǐ）用情况，充分发挥其容量和利用率（lǜ）。通过观察手（shǒu）术室患（huàn）者的实时状况（kuàng），该程序有助于识别手术（shù）过（guò）程中的潜在（zài）困难（nán）。

人工智能还可用（yòng）于追（zhuī）踪药物及医（yī）疗设备状（zhuàng）态（tài），督促患者支付医疗费用。

自动化配药（yào）工具软件服务商Kit Check为（wéi）医（yī）疗机构（gòu）提供机器学习方（fāng）案“Bluesight for Controlled Substances”，帮助（zhù）其识别（bié）药物分流。该（gāi）方（fāng）案（àn）通过对一系列指标（如员工的（de）物理位置、文档（dàng）的上传下载（zǎi）等（děng））对员工进行（háng）评分，来识（shí）别可能具有偷盗药物行为（wéi）的医（yī）务人员。

Kit Check首席执行（háng）官凯文·麦克唐纳（nà）（Kevin Macdonald）表示，“该程序通过（guò）分析医院内部同级别（bié）人员的数据，来评估员工偷盗药物的（de）概率。”

麦克唐纳还（hái）指出，人工智能或（huò）许（xǔ）会有助（zhù）于降低药（yào）物支出，特别是涉（shè）及（jí）到受控药物废弃、药物消耗及安（ān）全与合规性领域。

软件服务公（gōng）司Simplee为医疗（liáo）机构提供数据和预测分析服务，以此来确定患者的线（xiàn）上支付能力，从而（ér）根据患（huàn）者的（de）财务情况自动为他（tā）们（men）推荐（jiàn）付款方案或选项。

“进入医疗（liáo）系统或其（qí）他领域时，我们经常碰到的问题是，我们并没有真正了解（jiě）该领域的工（gōng）作（zuò）流程和文（wén）化，也没有考虑应（yīng）用（yòng）可行性，只是简单（dān）地对目（mù）标进行追（zhuī）踪。”

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简（jiǎn）化患者匹（pǐ）配流程

人工（gōng）智（zhì）能聊天（tiān）机（jī）器人和虚拟助理可（kě）帮助拓（tuò）展（zhǎn）医疗可及性，让患者免去一些不必要的现场就诊，如巴（bā）比伦医疗（Babylon Health）的（de）疾（jí）病预（yù）防和人工智（zhì）能诊断、Sense.ly的虚拟护士（shì）平台以及Novo Nordisk的糖（táng）尿病聊天机器人Sophia。

如果患（huàn）者需要医疗（liáo）护（hù）理（lǐ），人工智能可帮助选择合适的临床医生。

医疗机构巨（jù）头Providence St. Joseph Health（PSJH）使（shǐ）用（yòng）一种叫（jiào）做Kyruus的（de）人工智能技术来提高患者与医（yī）疗机（jī）构（gòu）的匹配程（chéng）度。PSJH首席数据官阿伦·马（mǎ）丁（Aaron Martin）表示，

在应用该技术之前，约30%~40%的预约（yuē）时段并未得到合（hé）理利用。

Kyruus使（shǐ）用医疗机构（gòu）的数据管理（lǐ）程序来识别（bié）、匹配医患信息，为患者预约（yuē）到（dào）最能满足需求的专家（jiā）。

随着越（yuè）来越多的老（lǎo）年人（rén）选（xuǎn）择在家里养老，人工智（zhì）能可用（yòng）于创建智能（néng）家居环境，持（chí）续关（guān）注（zhù）老年（nián）人的（de）健康和安（ān）全（quán）状况。人工（gōng）智能医疗公司（sī）Zanthion的首席执行官菲利普·瑞吉（Philip Regenie）如是预测。

不（bú）过，人工（gōng）智能在家（jiā）中的监控对象可不（bú）仅限于老年人。

专家（jiā）预测，2019年人工智能将继续为医疗领域变革提供动力，帮助其从（cóng）被动的、基于医（yī）院（yuàn）的模式向主动的、基于家庭的（de）模式转变。

人工智能（néng）的进步，还将为（wéi）患有慢性疾病或活动受限的患者提供更大的助力。

与家庭传感器、可（kě）穿戴设备及其他家庭治（zhì）疗方案相结（jié）合后，人（rén）工（gōng）智能或许能够在症状（zhuàng）出现（xiàn）之（zhī）前帮助检（jiǎn）测到重大（dà）疾（jí）病。

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总部位（wèi）于智利的护理管理公（gōng）司AccuHealth使用各种家庭传感器收集（jí）患者数（shù）据，并将其输入到人工（gōng）智能（néng）引擎，以此（cǐ）构建预测（cè）警（jǐng）报和模（mó）型。

若警报被触发（fā），远程虚拟医（yī）院（yuàn）团队可（kě）以为这些患者（zhě）及（jí）其家（jiā）属提（tí）供支持，避免出现不可逆（nì）的症状恶化（huà），同时患者也（yě）不必再去昂贵的急诊（zhěn）室就诊。

六个（gè）月前，美（měi）国医疗保险公（gōng）司Anthem与基（jī）于区块链的人工智能平台公司doc.ai达（dá）成为期（qī）一年的合作，根据年龄、体（tǐ）重、身高、身体活（huó）动和污（wū）染暴露等数（shù）据来测试基于区（qū）块（kuài）链（liàn）的人工智能是否能够预（yù）测人（rén）体发生过敏反应的时间。

AxisPoint高级副（fù）总裁及首席营销官弗（fú）吉（jí）尼亚·格利（Virginia Gurley）举例说：“假如区域内有野火，空气中颗粒（lì）物数量（liàng）偏高，那（nà）么患有呼吸疾病（bìng）的患者就会收到（dào）预警（jǐng）信息（xī），提醒其关（guān）窗，待在室内。”

美国（guó）联合（hé）健康集团（UnitedHealth）旗下的药品利益管（guǎn）理和（hé）数据（jù）分析公（gōng）司Optum正在开发一款（kuǎn）名为MyDigitalTwin的（de）原型（xíng）移（yí）动应（yīng）用程序，用于迷你型家庭（tíng）设施传感器的架构。该模型（xíng）利用大（dà）量（liàng）的基因（yīn）组（zǔ）、外生和行为数（shù）据来实现线上显示个人的健康状况。

“想象一下，如果我们每个人都有个数字虚拟的双胞胎，医（yī）生就可（kě）以利用它来模（mó）拟（nǐ）现况，预测我们未来的健康状况（kuàng），精准地提（tí）出（chū）改善建（jiàn）议。”Optum的（de）技术研（yán）究员克里·霍利（lì）（Kerrie Holley）如是解释。

但该领域目前尚处于起步阶段。“我认为，预测模型（xíng）的巨大潜力仍（réng）待开发，要说服医生和保险公（gōng）司相（xiàng）信（xìn）该项目（mù）的盈利前景，还需（xū）要（yào）拿出更多（duō）可行（háng）性方案。”数据分析公司Global Data的全（quán）球总监兼医（yī）疗保健运（yùn）营和战略部门（Healthcare Operations and Strategy）执行（háng）副总裁邦妮·贝恩（Bonnie Bain）表示。

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保险公司有望用AI节约（yuē）成本（běn）

据咨询巨头公司埃森哲（Accenture）预（yù）测，人工智能可通过简化（huà）计费、入院、索赔、质量和（hé）合规控制及客户服（fú）务等（děng）核心功（gōng）能，在短短18个月内帮助美国保险供应商节省约（yuē）70亿美元。

Afiniti是一种基于客户和商业私有（yǒu）数据的人类行为微妙模式，采用预测性分析来匹配客户和客（kè）服（fú）中（zhōng）心运营（yíng）人员的技术公司。其（qí）首席执（zhí）行官齐亚·奇什蒂（Zia Chishti）表示：很多保（bǎo）险公司都在应用Afiniti的（de）技术（shù）来降低客（kè）户（hù）的死亡（wáng）率和发病（bìng）率，包括保险巨头美国联合健康（kāng）集团（UnitedHealth）。

自2017年以来，Afiniti的医疗客（kè）户已累计（jì）节（jiē）省了1.25亿美元（yuán）的支出。

对（duì）于支付方（fāng）而言，人工智能的潜（qián）力在于 “选取用（yòng）户提出（chū）的简（jiǎn）单问题（tí），在无（wú）需人工参（cān）与（yǔ）的情况下提供答案，且（qiě）具有（yǒu）预（yù）测需求的能力。”埃森哲（zhé）支付业务董事总经理理查德·伯汉（hàn）泽尔（Richard Birhanzel）表示。

AI成像（xiàng）和诊断能力稳步增长

2018年（nián），人工智能在医疗行（háng）业放（fàng）射和图（tú）像分析领域的应用越来越多，几（jǐ）乎（hū）可（kě）以断定，2019年这一（yī）趋势仍将（jiāng）持续。

人工智能对（duì）病理学、皮肤病学和放射学等医（yī）学图像密集领域的影（yǐng）响是显（xiǎn）而易见的（de）。Frost & Sullivan的数据显示，2018年100多个（gè）人工智能医（yī）疗成（chéng）像初创（chuàng）企（qǐ）业中，绝大多（duō）数的业务都集中在图像分析（xī）上，而基于（yú）人工智能的医疗成像市场有望在2023年（nián）前达到20亿美元（yuán）。

不过，医疗界（jiè）对人工智能在分（fèn）析领域的应（yīng）用（yòng）尚有疑虑。在2018年（nián）早些时候，IBM Watson的超（chāo）级（jí）电（diàn）脑（nǎo）未能准确检测出（chū）癌症。

专家表示，这项技术发（fā）展得太快了，范（fàn）围（wéi）也很广。但在特定（dìng）的诊断领（lǐng）域，人工智能（néng）未来仍有着巨大的发展潜力。

例如，Mayo Clinic表示，人工（gōng）智（zhì）能与心电（diàn）图结（jié）合，可以成功检（jiǎn）测出某类（lèi）心脏（zāng）病。2018年（nián）10月，Scripps转译医学研究院和人工智能计算公司NVIDIA达（dá）成合（hé）作，致力于开发（fā）深（shēn）度学习工具，预（yù）测心房颤动及（jí）分析整个基因组序列。

纪念斯隆（lóng）-凯特琳癌症中心和斯坦福大学也正（zhèng）在研究（jiū）机器学（xué）习在肿瘤（liú）学（xué）中的应用。

最（zuì）近，来自（zì）纽约（yuē）贝丝（sī）·以色（sè）列医疗中心（Beth Israel Deconess Medicare Centre）和（hé）哈佛医学院的研究团队使用深度（dù）学习（xí）训（xùn）练（liàn）人工智（zhì）能来（lái）进（jìn）行肿瘤诊断。将人工智能（néng）与人类病理学结合（hé）时，该项（xiàng）目的（de）准确率可达到99.5%。

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AI在眼疾（jí）领域（yù）可（kě）实现（xiàn）独（dú）立诊断

2018年8月，谷歌宣布（bù）其旗（qí）下DeepMind人工（gōng）智（zhì）能（néng）系（xì）统向50种眼疾患者推介了准（zhǔn）确的（de）眼科转诊，尽管这项技术尚未得（dé）到临床批（pī）准（zhǔn），但准确率高达（dá）94%，与医疗（liáo）专家的水平相当（dāng）。

在临床批准方（fāng）面，IDx-DR已夺得桂冠（guàn）。2018年4月，该软件（jiàn）成（chéng）为首个获得美国食品药品监督（dū）管理局（jú）（Food and Drug Administration，FDA）商（shāng）业授权的自主人（rén）工智能，可用于诊断糖尿病视网膜病变。

自主（zhǔ）人工智能会（huì）带来（lái）深（shēn）远的（de）影响，尤（yóu）其（qí）是（shì）在（zài）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（gāi）技术，患者可在住（zhù）所附近的诊所获取准确（què）率超高的诊断和治疗服务。

不过这也有缺陷，人工智能只能（néng）用于诊断（duàn）极特定类型（xíng）的疾病。病情需要具备典型性，且每次出现的症状得具（jù）有相似性。

符（fú）合标准的（de）疾病包括青光眼和黄斑变性等（děng）。除此之外，多家公司正在探索自主人（rén）工智（zhì）能在（zài）胃肠道和皮（pí）肤疾病中的适用性。

Doctor Hazel就是（shì）一个处于探（tàn）索（suǒ）阶（jiē）段的例子。该应用程序于2017年推出，后改名为（wéi）BlueScan，通过整理图（tú）像数（shù）据库（kù），诊断划分痣的类（lèi）型，判断其（qí）为（wéi）良（liáng）性还是潜（qián）在的癌症。

阿布拉莫夫预测（cè）道，2019年医疗界（jiè）将（jiāng）会围绕人（rén）工智能作为诊断工具的话题展开（kāi）更（gèng）深入的探讨，但他同时强调（diào），自主（zhǔ）人（rén）工智能（néng）并不意味着完全不（bú）需要人工干预。

“医生会（huì）失误，人（rén）工（gōng）智能同样（yàng）也（yě）会犯错。”阿（ā）布（bù）拉莫夫表示：“我们（men）正在研究（jiū）的人工智能仍（réng）需在（zài）医疗系（xì）统背景下运行。”人类和（hé）技术（shù）是在协同合作。