医疗健康领域一直是国家和人们关注的焦点，也是“最难啃”的板块。但如今，在人工智能技术的帮助下，医疗领域正在发生巨大的变化，从企业的布局和具体应用场景来看，主要应用在医学影像、虚拟助手、病历/ 文献分析、健康管理等。
目前的医疗行业的确存在一些不足，比如资源短缺、分布不匀以及医疗成本高、医生培养的周期长，加上医疗事故纠纷，甚至随着外界客观环境的影响，人口老龄化严重、慢性病增长，对医疗服务的需求提高，这种不足与需求之间的矛盾，让医疗行业“痛点百出”，如何解决这些痛点成为医疗行业重点关注的问题。
数据统计显示，中国人口占世界人口的19%，但医疗资源仅占世界医疗资源的2%;而美国占世界人口4.5%，却拥有13.6%的世界医疗资源。我国的医疗资源状况仅比印度、尼日利亚等国家好。2016年医院卫生技术人员同比增长5.57%，而诊疗人数的增幅略高，达到6.17%。
另一方面，在如此紧缺的医疗资源的大环境下，优质的医疗资源向一线城市集中的趋势显着攀升。据数据统计，2017年上半年，三级医院诊疗人数增长幅度为6.1%，还是超过一级和二级医院诊疗4%的增长幅度。
2017年7月，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，提出发展便捷高效的智能服务，围绕教育、医疗、养老等需求，加快人工智能创新应用。提出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。实现智能影像识别、病理分型和智能多学科会诊。智能健康和养老方面，突出加强群体加强群体智能健康管理，突破健康大数据分析、物联网等关键技术，构建安全便捷的智能化养老基础设施体系，加强老年人产品智能化和智能产品适老化等，提升老年人生活质量。
在医疗领域，人工智能技术应用还比较广泛，从企业的布局和具体应用场景来看，主要应用在医学影像、虚拟助手、病历/ 文献分析、健康管理等。
一、AI+医学影像
人工智能＋医学影像，是将人工智能技术应用在医学影像的诊断上，实际上是模仿人类医生阅片模式，在国外主要分为两部分：一是图像识别，应用于感知环节，其主要目的是将影像这类非机构化数据进行分析，获取一些有意义的信息；二是深度学习，应用于学习和分析环节，是AI应用的最核心环节，通过大量的影像数据和诊断数据，不断对神经元网络进行深度学习训练，促使其掌握“诊断”的能力。图像智能识别可以降低医生的工作量，作为医生的辅助工具，是极具意义的一项技术。
二、虚拟助手
虚拟助理是指通过语音识别、自然语言处理等技术，将患者的病症描述与标准的医学指南对比，为用户提供医疗咨询、自诊、导诊等服务的信息系统。在用户端，人工智能虚拟助手能够帮助普通用户完成健康咨询、导诊等服务。
此外，语音识别技术为医生书写病历，为普通用户在医院导诊提供了极大的便利。当放射科医生、外科医生、口腔科医生工作时双手无法空闲出来去书写病历，智能语音录入可以解放医生的双手，帮助医生通过语音输入完成查阅资料、检查史、病史、检查指标、检查结果等形成结构化的电子病历，大幅提升了医生的工作效率。
三、病历/ 文献分析
人工智能的切入主要是利用机器学习和自然语言处理技术自动抓取病历中的临床变量，智能化融汇多源异构的医疗数据，结构化病历、文献生成标准化的数据库将积压的病历自动批量转化为结构化数据库。目前有众多人工智能企业正是基于自己构建的知识图谱，形成了供医生使用的临床决策支持产品，为医生的诊断提供辅助，包括病情评估、诊疗建议、药物禁忌等。
四、健康生活管理
健康生活管理是依据人工智能和大数据将人们的生活习惯以数字化显示出来，进而根据显示的数字化，干预用户的生活方式，从而提高用户的生活水平。这些是基于机器学习去主动了解用户情况，分析用户行为和习惯，预测健康风险，并给出以用户为中心的解决方案的健康管理新模式。同时，方案会照顾用户喜好，提高用户依从度，增加用户黏性。
确实，人工智能技术能够帮助医疗行业带来“好运”，在医疗细分领域内能做到影像分析、医院管理和虚拟助手等，让医生的工作效率更高，这是科技给我们带来的改变，但与此同时，如果想要真切改变当今医疗领域的一些不足和缺陷，首先还是要建立医患之间的信任关系，这也是人工智能应用在医疗领域的关键所在，如果人工智能技术能顺利应用到医疗领域，那么这将是缓解医疗资源以及医患紧张关系的好方法。
（原标题：人工智能+医疗应用，会碰撞出什么“火花”？）
