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论人工智能在医疗领域的发展前景

摘要：随着互联网的兴起，互联网对医疗行业的发展有着很大的影响，无论是

信息服务、诊疗服务还是咨询服务，人工智能的出现对医疗行业的发展模式进行

了创新，人工智能的发展不仅能够实现自动化，大大提高生产率，节约劳动成本。

本文就人工智能在医疗领域中的新药研发、疾病诊断和健康管理的发展进行详细

的分析。

关键词：人工智能；医疗领域；发展前景

引言：

“人工智能”这一术语自1956年被提出，到电子计算机作为一种可以模拟人类

思维的工具出现，使人工智能这一技术有了一个展现的平台，开始了探索与发展。

1997年，IBM公司的深蓝“Ⅱ”超级计算机，击败了国际象棋卫冕冠军

GaryKasparov·，这一现象，标志了人工智能技术的一个完美表现，再到近些年的

AlphaGo，人工智能的发展似乎已经到了一个比较高端的程度。在此背景之下，

在医疗领域人工智能也在不断进行创新，提高医疗的精准性，对于研究人工智能

在医疗领域的发展前景是有非常大的社会和现实意义。

1.新药研发

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

程中的错误尝试耗费了太多的时间和金钱。由于需要测试的分子太多，研发人员

不得不使用移液机器人一次测试几千种变体，然后选择最有效的变体进行动物模

型或者细胞培养试验，希望其中一些最终能够进入人类临床试验阶段[1]。由于不

断试错的成本太高，越来越多的药物开发厂商开始转向计算机和人工智能，希望

利用这种技术来缩小潜在药物分子的范围，从而节省后续测试的时间和金钱。新

药研发的痛点是周期长，平均为10年；费用高，每款新药研发费约15亿美元；

成功率低，约5000种候选化合物中才有1种能进入II临床试验。结合AI技术的

药物研发将会显著提高研发效率并降低成本。目前，在药物研发中，AI应用于，

包括药物挖掘、新药安全有效性预测、生物标志物筛选等。

2.辅助疾病诊断

实际上，诊断就是数据分析过程，从基因序列到影像图片分析，病人会产生

大量数据，机器学习应需而生。通过人工智能分析技术与机器学习相互结合，极

大地提高了医疗服务质量和预后[2]。临床上，常规病理诊断方法需要大量人力成

本，结果仍然缺乏质量保证。AI＋医学影像已经走出实验室，下一步将迎来商业

化浪潮。比如，Enlitic通过收集X射线，核磁共振，CT扫描，三维医疗等影像数

据从而分享或查看医疗图像，从而提升发现肿瘤和其他疾病的的速度。在AI基础

上开发的病理诊断方法更加精确和具有可预测性。许多医疗机构正在尝试利用图

像识别技术辅助癌症诊断。医学影像与人工智能的结合，是数字医疗领域较新的

分支，而且是数字医疗产业的热点。医学影像包含了海量的数据，即使有经验的

医生有时也显得无所适从。医学影像的解读需要长时间专业经验的积累，放射科

医生的培养周期相对较长，而人工智能在对图像的检测效率和精度两个方面，都

可以做得比专业医生更快，还可以减少人为操作的误判率。

3.健康管理

情感识别是AI一个热点领域。该领域已经衍生出了很多优秀技术，从语言、

表情、语音中识别人的情感和情绪。通过收集手机数据，推测用户生活习惯是否

发生了变化，根据用户习惯来主动对用户提问。比如虚拟助理的设计，虚拟助理

是一个你身边的语音助手，交谈是与虚拟助理交互的基本模式[3]。你跟助理说话，

通过自然语言处理和语义分析之后，语音助理也会回复你，苹果手机上的Siri可

能就是大家最熟悉的虚拟助理。而虚拟助理可以根据和用户的交谈中，能够智能

化地通过病情描述判断你生了什么病。当情况变化时，会推送报告给身边的亲友

甚至医生。人工智能也可用于识别疾病风险和降低风险的措施。为个体设计个性

化的健康管理计划，通过个人健康档案数据分析建立个性化健康管理方案。同时，

智能设备可通过个人健康档案数据分析建立个性化健康管理方案。同时通过了解

用户饮食习惯、锻炼周期、睡眠习惯等个人生活习惯，经过AI技术进行数据处理，

对用户整体状态给予评估，并建议个性化健康管理方案，辅助健康管理人员帮助

用户规划日常健康安排，进行健康干预等。

4.精准医疗

机器学习和神经网络在医疗健康大数据分析与应用领域具有巨大潜力，对电

子健康档案数据的分析将在精确医学和癌症研究中发挥重要作用。人工智能支持

生物信息技术在组学数据（基因组学、蛋白质组学、代谢组学等）研究中的风险

评估，例如，全基因组关联分析和基因测序。有望将个性化