近（jìn）年来，多家企业源源不断地（dì）向领先技（jì）术领域注入大量资金，尤其是那（nà）些希望降低成（chéng）本、改（gǎi）善患者（zhě）健康的公司。市场情报公司Tractica的数据显示，2018年医疗人工智（zhì）能技术领域的投入为（wéi）21亿美元，预计（jì）到2025年这一数（shù）据将超过340亿美元。

目前，亚马逊（Amazon）、西门（mén）子（Siemens）、IBM、Optum、通用电气（qì）医疗（liáo）保健系统（GE Healthcare and Health Systems）、Mayo Clinic、纪念斯隆-凯特（tè）琳癌症中心（Memorial Sloan Kettering）及美国山间医疗集团（Intermountain）正在持续开发患（huàn）者记（jì）录，为人工智能算法训练提供医疗数（shù）据，使其通过识别模式进行学习，从而实现关键预测。

在某些情境下，人（rén）工智能的深度学习能力已超越医生。专家预测2019年医疗人工智能将持续（xù）增长，尤（yóu）其是在成像、诊断、预测（cè）分析和管（guǎn）理（lǐ）领域。

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管理（lǐ）领域（yù）增幅（fú）最（zuì）大

远的（de）不（bú）说，预计到2019年底（dǐ），医疗人工智能（néng）技术（shù）市场的投入（rù）就（jiù）将超过17亿美元。

这项技术可用于检（jiǎn）测（cè）医疗支出中（zhōng）的浪（làng）费、欺（qī）诈和滥用行为，这些行为每年费用占到（dào）全（quán）美3万（wàn）多亿美元支（zhī）出（chū）的3%~10%。

弗若斯特沙利文（Frost and Sullivan）医疗保健和生命（mìng）科学高（gāo）级副总裁雷尼塔·达斯（Reinita Das）预（yù）测，未来几年内，医疗服（fú）务中人工智能操作平台（tái）的生产（chǎn）率将（jiāng）提升10%~15%。

对于重复性的（de）耗（hào）时任（rèn）务（wù），应该给予人工智能蓬勃发展的空（kōng）间。美（měi）国医疗体系中的确有（yǒu）很（hěn）多此类工作（zuò）。

以调度（dù）和预约为例。克利夫兰医学（xué）中心MetroHealth系统在2017年底引入人工智能协助运（yùn）营决策之前，四（sì）家医（yī）院的挂（guà）号爽约率为10%~35%。

MetroHealth首席（xí）战略和创新（xīn）官卡里姆·波特（tè）斯（Karim Botros）表示，MetroHealth可使用人工智能来筛选出那些很可（kě）能爽约的患者，并进行第二次提醒，从而（ér）避免（miǎn）浪费医护人员的（de）时（shí）间。到目前为止，人工智能已成功将爽约率降低了30%左右。

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专（zhuān）家表示，2019年人工智（zhì）能（néng）可能会涉足医院运营版（bǎn）块。

Cleveland Clinic目前已开（kāi）始使用（yòng）人工智（zhì）能系统来统（tǒng）一管理（lǐ）医院（yuàn）病床的使用情况，充分发挥其容量和利用率。通过观察手（shǒu）术室患者的实时状况，该程序有助于识别（bié）手术过程（chéng）中的（de）潜在困难。

人（rén）工智（zhì）能还（hái）可用于追踪（zōng）药物（wù）及医疗设备状（zhuàng）态，督促患者支付医疗费用。

自动化配药工（gōng）具软件服（fú）务商Kit Check为医疗机构提供机器学习方（fāng）案“Bluesight for Controlled Substances”，帮（bāng）助其识（shí）别药物分（fèn）流。该方案通过对一系（xì）列指（zhǐ）标（biāo）（如员工的物理位（wèi）置、文（wén）档的上（shàng）传下载（zǎi）等（děng））对员（yuán）工进（jìn）行（háng）评分，来识别可能具有偷盗药（yào）物行（háng）为的医务人员。

Kit Check首席执行官凯文·麦克唐纳（Kevin Macdonald）表示，“该程序通过分析（xī）医院内部同（tóng）级别人员（yuán）的数据，来评估员工偷盗药（yào）物（wù）的概率。”

麦克唐（táng）纳还（hái）指出，人工智（zhì）能或许会（huì）有助于（yú）降低药物支出，特别是涉及到受控药物废弃、药物消耗（hào）及安（ān）全与合规（guī）性领（lǐng）域（yù）。

软（ruǎn）件（jiàn）服务公司Simplee为（wéi）医疗机构提供数据和预（yù）测分（fèn）析（xī）服务（wù），以此来（lái）确定（dìng）患者的（de）线上支付能力，从而（ér）根据患者的财务情况（kuàng）自动为他们推荐付款方案（àn）或选项。

“进入医疗系统或其他领（lǐng）域时，我们经常碰到的问题是（shì），我们并没有真正了解该领域的工作流程和文化，也没有考虑应用可行性，只是简单（dān）地对目（mù）标进行追踪。”

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简化患者匹配流程

人（rén）工智能聊天（tiān）机器人和虚拟助理可帮助拓展医疗（liáo）可及（jí）性，让（ràng）患者免去一些不必要的现场就（jiù）诊，如巴比伦医疗（Babylon Health）的疾病预（yù）防和人工智能诊断、Sense.ly的虚拟护士平台以及Novo Nordisk的糖尿病聊天机（jī）器人（rén）Sophia。

如果患者需要医疗护理，人工智能可帮助选择合适的临（lín）床医生（shēng）。

医疗（liáo）机构巨头（tóu）Providence St. Joseph Health（PSJH）使用一种叫做Kyruus的人工智能技术来提高患者（zhě）与医疗机构的（de）匹配程度。PSJH首席数（shù）据（jù）官（guān）阿伦·马（mǎ）丁（Aaron Martin）表示，

在应用该（gāi）技术之前，约30%~40%的（de）预约时（shí）段并未（wèi）得到合理利用。

Kyruus使用医疗机（jī）构（gòu）的（de）数据管理程序来识别、匹配医患信息（xī），为患者预约到最能满足需求的专（zhuān）家。

随着越来（lái）越多的老年人选择在家（jiā）里（lǐ）养老，人工智能可用于创建（jiàn）智能家居环境，持续关注（zhù）老年（nián）人（rén）的（de）健康和（hé）安全状况。人工智能医疗公司Zanthion的首席执行官菲利普（pǔ）·瑞吉（Philip Regenie）如是预（yù）测。

不过，人工（gōng）智能在（zài）家中的监控对象（xiàng）可不仅限于老年人。

专家预（yù）测，2019年人工智能将继（jì）续为（wéi）医疗领域变革提（tí）供动力，帮助其从被（bèi）动的、基于医院的模式向（xiàng）主动的（de）、基于（yú）家庭的模式转（zhuǎn）变。

人工智能的进步，还将为患（huàn）有慢性疾病或活动受限的患（huàn）者提供（gòng）更大的（de）助（zhù）力。

与（yǔ）家庭（tíng）传感器、可穿戴设备及其他家庭治疗方（fāng）案相结（jié）合后，人工智能或许能够在症状出现之前（qián）帮助检（jiǎn）测到（dào）重大（dà）疾病。

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总部位于智（zhì）利的护（hù）理管理（lǐ）公司（sī）AccuHealth使用（yòng）各种家庭传感器收集患者（zhě）数据，并（bìng）将其输入到人（rén）工智能引（yǐn）擎（qíng），以此构建预（yù）测警报和模（mó）型。

若警报被触发，远程（chéng）虚拟医院团队可以为这些患（huàn）者（zhě）及（jí）其家（jiā）属提供（gòng）支（zhī）持，避免出现（xiàn）不可（kě）逆的（de）症状恶化，同（tóng）时患者（zhě）也不必（bì）再去昂贵的急诊室就诊。

六个月前，美（měi）国（guó）医（yī）疗（liáo）保险公司Anthem与基于区块（kuài）链的人工智能平台公司doc.ai达成为期（qī）一年的合作（zuò），根据年龄、体重、身高、身体（tǐ）活动和污染暴（bào）露等数据来测试（shì）基于区块链（liàn）的人工智能是否能够预测人体发（fā）生过敏（mǐn）反应的时间。

AxisPoint高级副总（zǒng）裁及首席营销（xiāo）官弗吉尼（ní）亚·格利（Virginia Gurley）举例说：“假（jiǎ）如区域内有野火，空气中颗粒物数（shù）量偏高，那么患有呼吸疾病的（de）患者就会（huì）收到（dào）预警信息，提醒（xǐng）其（qí）关窗，待在室内。”

美（měi）国联合健康（kāng）集团（UnitedHealth）旗下（xià）的药品利益（yì）管（guǎn）理和数据分析公司Optum正在开发一款名为MyDigitalTwin的原型移动（dòng）应用程序，用于迷你型家庭设施传（chuán）感器的架构（gòu）。该模型利用大量的基因组、外生（shēng）和行（háng）为数（shù）据来实现线上显示个人（rén）的健康状况。

“想（xiǎng）象一（yī）下，如果我们每个人都有个数字（zì）虚拟的双胞胎，医（yī）生就可（kě）以利用它来模拟现况，预测我们未（wèi）来的（de）健康状况，精（jīng）准地提出改善建议。”Optum的技（jì）术研究员克里·霍利（Kerrie Holley）如是解释（shì）。

但该（gāi）领域目（mù）前尚处于起（qǐ）步阶段。“我（wǒ）认为，预测模型的（de）巨大潜力仍待开（kāi）发，要说服医生和保险公司相信该项目的盈利（lì）前景，还需要拿出更（gèng）多可行（háng）性方案。”数据分析公司Global Data的全球总监兼（jiān）医疗保健运营和战略部门（Healthcare Operations and Strategy）执行副总裁（cái）邦妮·贝恩（Bonnie Bain）表示。

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保（bǎo）险公司有望用AI节约成本

据咨询巨头公（gōng）司埃（āi）森（sēn）哲（Accenture）预测，人工智能（néng）可通过简化计费、入院（yuàn）、索赔、质量和合规控制及客户服务等核心功能，在（zài）短短18个（gè）月（yuè）内帮助美国保（bǎo）险供（gòng）应（yīng）商节省（shěng）约（yuē）70亿美元（yuán）。

Afiniti是一种基于客户和商（shāng）业私有（yǒu）数据的人类行为微妙模式，采用预测性分（fèn）析来匹配客户和客服中心运营人员的技术公（gōng）司。其首席执（zhí）行（háng）官齐亚·奇什蒂（Zia Chishti）表示：很多（duō）保（bǎo）险公司都在应用Afiniti的（de）技（jì）术来降低客（kè）户的死亡（wáng）率（lǜ）和（hé）发病（bìng）率（lǜ），包括保险巨头美国联合健康集团（UnitedHealth）。

自2017年以来（lái），Afiniti的（de）医疗（liáo）客（kè）户已（yǐ）累计（jì）节省了1.25亿美元的支出。

对于支（zhī）付方而言，人工智能的潜力在于 “选（xuǎn）取用户提出的（de）简单（dān）问题（tí），在无需人工参与的情（qíng）况下提供答案，且具有（yǒu）预测需求的能力。”埃森（sēn）哲支付业务董事总经理理查德·伯汉（hàn）泽尔（Richard Birhanzel）表示。

AI成像和诊断能力稳（wěn）步增长（zhǎng）

2018年，人（rén）工智能（néng）在医疗（liáo）行业（yè）放射和图像分析领（lǐng）域的（de）应用（yòng）越来（lái）越多（duō），几乎（hū）可以断定，2019年（nián）这一趋势仍将（jiāng）持续。

人工智能对病理学、皮肤病（bìng）学和放（fàng）射（shè）学等医学图像（xiàng）密集领域（yù）的（de）影响（xiǎng）是显而易见（jiàn）的。Frost & Sullivan的数据显示，2018年100多个（gè）人工智（zhì）能医疗成像（xiàng）初（chū）创企业中（zhōng），绝大（dà）多数的业务都（dōu）集中在（zài）图像（xiàng）分析上，而基于人工智能的（de）医疗成（chéng）像市场有望在2023年前达（dá）到20亿美元。

不过（guò），医疗界（jiè）对人工智能在（zài）分析领域的（de）应用尚有疑虑。在2018年（nián）早些时候，IBM Watson的超（chāo）级电（diàn）脑未能准确检测出癌症。

专家表示，这项（xiàng）技术发展得太快（kuài）了，范围也很广。但在特定的诊断领域（yù），人工智能未来仍（réng）有着巨大的发展潜力。

例如（rú），Mayo Clinic表示，人工智能与心电图结合，可以成功检测出某类心脏（zāng）病。2018年10月，Scripps转（zhuǎn）译医学研究（jiū）院（yuàn）和人工智能计算公司NVIDIA达（dá）成合作，致力于开发深度学习工具（jù），预测心房颤动及分析整个基因组序列。

纪念斯隆（lóng）-凯特（tè）琳癌（ái）症中心和（hé）斯坦福大学（xué）也正在研究机器学习在（zài）肿瘤学中的应用。

最近，来自纽（niǔ）约贝丝·以色（sè）列医疗中心（Beth Israel Deconess Medicare Centre）和哈佛医学（xué）院的研究团队（duì）使用深度学习训练人工（gōng）智能（néng）来（lái）进行肿（zhǒng）瘤诊断。将人工（gōng）智能与（yǔ）人类病理（lǐ）学结合时，该项目的准确（què）率可达（dá）到99.5%。

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AI在眼疾领（lǐng）域可实现独立诊断

2018年8月，谷歌宣布其旗（qí）下DeepMind人（rén）工智（zhì）能系统向（xiàng）50种眼疾（jí）患者推介了准确的眼科（kē）转诊，尽管（guǎn）这项技术尚未得到临床批准（zhǔn），但准确率高（gāo）达（dá）94%，与医疗专家的水平相当。

在临（lín）床批准方面（miàn），IDx-DR已夺得桂冠。2018年4月，该软件成为首个获得美国（guó）食品药品监督管（guǎn）理局（Food and Drug Administration，FDA）商业授权的自主人工智能，可用于诊断糖尿病视网（wǎng）膜病变。

自主（zhǔ）人工智能会带来（lái）深远的影响（xiǎng），尤其是在患者（zhě）就诊方面。如果（guǒ）很难找（zhǎo）到资质较高的医（yī）生时，应用该技术，患者可在（zài）住（zhù）所附近的诊所获（huò）取准确率（lǜ）超（chāo）高的诊断和（hé）治疗服（fú）务。

不过这（zhè）也有缺陷，人（rén）工（gōng）智能只能用于诊断极特（tè）定类型的疾病（bìng）。病情需要（yào）具备典型性，且每次（cì）出现（xiàn）的症状得具有相似性。

符合标准（zhǔn）的疾病包（bāo）括青光眼和黄斑变性等。除（chú）此之外，多家（jiā）公司（sī）正在探索自主人工（gōng）智能（néng）在胃（wèi）肠道和皮肤疾病中的适用性。

Doctor Hazel就是（shì）一个处于（yú）探索阶（jiē）段的例子。该（gāi）应用程序于2017年推出，后改名（míng）为BlueScan，通过整理图像（xiàng）数据（jù）库，诊断划（huá）分（fèn）痣（zhì）的（de）类型，判断其（qí）为良性还是潜在的癌症。

阿布拉（lā）莫夫预测道，2019年医疗界将会围绕人工智能作为诊断工具的话题展（zhǎn）开更深入的探讨，但他同时强（qiáng）调，自主人工智能（néng）并不意味（wèi）着（zhe）完全不需（xū）要（yào）人工干预。

“医生会（huì）失误，人工智能同样也会犯错。”阿布拉莫夫表示：“我们正在研究的人工智能仍需（xū）在医（yī）疗（liáo）系统背景下运行（háng）。”人类（lèi）和技术（shù）是在协同（tóng）合作。