近年来，多家企业源源不（bú）断（duàn）地向领先技术领域（yù）注入大（dà）量资（zī）金，尤其（qí）是（shì）那些希（xī）望降低成（chéng）本、改（gǎi）善患者健康的公（gōng）司。市场情报公司Tractica的数据显示，2018年医疗人工（gōng）智能技术领域（yù）的投（tóu）入为21亿美元（yuán），预计到（dào）2025年（nián）这一数据将超过340亿美元。

目前，亚（yà）马逊（Amazon）、西（xī）门（mén）子（Siemens）、IBM、Optum、通用电气医（yī）疗（liáo）保健系统（GE Healthcare and Health Systems）、Mayo Clinic、纪念斯隆（lóng）-凯特琳癌症中心（xīn）（Memorial Sloan Kettering）及美国山间（jiān）医疗集团（Intermountain）正在持续开发患者记录，为人工智能算（suàn）法训练提供医疗数据，使（shǐ）其通过识别模（mó）式进（jìn）行学习，从而实现关键预测（cè）。

在某（mǒu）些情境下，人工智能的（de）深度学习能力（lì）已超越（yuè）医生。专家（jiā）预（yù）测2019年医（yī）疗人工（gōng）智能将持续增长，尤其是在（zài）成像、诊断、预测分析和（hé）管理领域。

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管理（lǐ）领域（yù）增幅最（zuì）大（dà）

远的不说，预（yù）计到2019年底，医（yī）疗人工智能技术市场的投入就将超过17亿（yì）美元。

这项（xiàng）技术可（kě）用（yòng）于检（jiǎn）测（cè）医（yī）疗支出中的浪费、欺诈和滥用行（háng）为，这些行为每年费用占到全（quán）美3万多亿美元支出的3%~10%。

弗（fú）若斯特沙利文（Frost and Sullivan）医疗保健和生命科学高级（jí）副总（zǒng）裁雷尼塔·达斯（Reinita Das）预测，未来几（jǐ）年内，医疗服务中人工智（zhì）能操作平台的生产率将提升10%~15%。

对于重复性的耗时任（rèn）务（wù），应（yīng）该给予人工智（zhì）能蓬勃（bó）发展的空间。美国（guó）医疗体（tǐ）系中的确（què）有很（hěn）多此类工作。

以调（diào）度和预（yù）约为例。克利夫兰医（yī）学中心MetroHealth系统在2017年底引（yǐn）入人工智能协助运（yùn）营（yíng）决策之（zhī）前，四家（jiā）医（yī）院的挂号爽（shuǎng）约率（lǜ）为10%~35%。

MetroHealth首席战略和创新官卡（kǎ）里（lǐ）姆（mǔ）·波特斯（Karim Botros）表（biǎo）示，MetroHealth可使（shǐ）用人工智能来筛选出那些很可（kě）能爽约（yuē）的（de）患者，并进行（háng）第二次提醒，从而（ér）避免（miǎn）浪费（fèi）医（yī）护（hù）人员（yuán）的时间。到目前为止，人（rén）工（gōng）智能已（yǐ）成功将（jiāng）爽约率降（jiàng）低了30%左右。

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专家表示，2019年人工智能可能会涉足医院运营版块。

Cleveland Clinic目前已开始使用（yòng）人（rén）工智能系统来统一管理医院（yuàn）病（bìng）床的使（shǐ）用（yòng）情况，充分发（fā）挥其（qí）容量和利用率。通（tōng）过观察手（shǒu）术室患者的实时状况（kuàng），该程序有助于识别手术过程中（zhōng）的潜（qián）在困（kùn）难（nán）。

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

自动化（huà）配药工具（jù）软件服（fú）务商Kit Check为医疗（liáo）机构提供（gòng）机器学习（xí）方案（àn）“Bluesight for Controlled Substances”，帮助其识（shí）别药物（wù）分流。该方案通过对一系列指（zhǐ）标（如员工的物理位置、文档（dàng）的上传下载等（děng））对员工（gōng）进行评分，来（lái）识别（bié）可能具（jù）有偷盗药物行为的医务人员。

Kit Check首席执行官（guān）凯文·麦克唐纳（Kevin Macdonald）表示，“该程序（xù）通过分析医（yī）院内部同级别（bié）人（rén）员（yuán）的数（shù）据（jù），来评（píng）估员工偷盗药物（wù）的概率。”

麦（mài）克唐纳还指（zhǐ）出，人工智能或（huò）许（xǔ）会（huì）有助于降低（dī）药（yào）物（wù）支出（chū），特别是涉及到受控药物废弃（qì）、药物消耗及安全（quán）与（yǔ）合规性领域。

软件（jiàn）服务公司Simplee为医（yī）疗（liáo）机构提供数据和预测（cè）分（fèn）析服务，以（yǐ）此来确定患者的线上（shàng）支付能力，从而根据患者的财务情况自动（dòng）为（wéi）他们推荐付（fù）款方案（àn）或选项。

“进入医疗（liáo）系统或其他领（lǐng）域（yù）时，我们（men）经常碰到的（de）问题是，我们并没有真正了（le）解该（gāi）领域的工作流程和文化，也没有（yǒu）考虑应用可行（háng）性（xìng），只（zhī）是简单地对（duì）目标进（jìn）行追踪。”

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简（jiǎn）化患者匹配流程

人（rén）工智能聊（liáo）天机器人（rén）和虚拟助理可帮助（zhù）拓展医疗可（kě）及性（xìng），让患者免去一（yī）些（xiē）不必要的现场（chǎng）就诊，如巴（bā）比伦医疗（liáo）（Babylon Health）的疾病预防和人工智能诊断（duàn）、Sense.ly的虚拟护士平台（tái）以及Novo Nordisk的糖（táng）尿（niào）病聊天机器人Sophia。

如果患（huàn）者需要（yào）医疗护理，人工（gōng）智能可帮助选择合适的临床医生（shēng）。

医疗（liáo）机构巨头Providence St. Joseph Health（PSJH）使用（yòng）一种（zhǒng）叫（jiào）做Kyruus的人工（gōng）智能技（jì）术来（lái）提（tí）高（gāo）患者与医疗机构的匹配程（chéng）度。PSJH首席数据官阿伦（lún）·马丁（Aaron Martin）表示，

在应（yīng）用（yòng）该技术之前，约30%~40%的预约（yuē）时段并未得到合理利用。

Kyruus使用医（yī）疗（liáo）机构的数据管理程序来识别、匹配医患信息，为患者（zhě）预约到最能满足需求的（de）专家。

随着越（yuè）来越多的（de）老年（nián）人选择在家里养老，人（rén）工智能可用于创建智（zhì）能家居环境，持续关（guān）注老（lǎo）年人的健康（kāng）和安全状况。人工智（zhì）能医疗公司Zanthion的首席执行官（guān）菲利普（pǔ）·瑞吉（Philip Regenie）如是预测。

不过，人工智能（néng）在家（jiā）中（zhōng）的监控对（duì）象可不仅限于老年人。

专家预测（cè），2019年人工（gōng）智（zhì）能将继（jì）续为医疗领域变革提供动力，帮助其从被动（dòng）的、基于医院的模式向主动的、基（jī）于家庭的模式转变。

人工（gōng）智能的进步，还将为患有慢性疾病（bìng）或活动受限的患者提供更大的助力。

与家庭传感器、可穿戴设备及其他家庭（tíng）治疗方（fāng）案（àn）相结合后，人工智能（néng）或许能够（gòu）在症状出现之前（qián）帮助检（jiǎn）测（cè）到重（chóng）大疾病。

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总部位（wèi）于智利（lì）的护理管（guǎn）理公（gōng）司AccuHealth使用（yòng）各（gè）种家庭传感器（qì）收集患（huàn）者数据，并将其输入到人工智能引擎，以此构建（jiàn）预测警报和模型。

若警报被触发，远程虚拟医（yī）院团队可以（yǐ）为这些患（huàn）者及其家属提供支持（chí），避免出（chū）现（xiàn）不可（kě）逆的症状恶化，同时患者也不必再去昂贵的急诊（zhěn）室就（jiù）诊。

六个月（yuè）前（qián），美国医疗保险公司Anthem与基（jī）于区块链的（de）人（rén）工智能（néng）平台公司doc.ai达成为期一年（nián）的合（hé）作，根据年龄、体重、身高、身体活动和污（wū）染暴露（lù）等数据来测试基于区块链的（de）人工智能是否能够预测（cè）人体（tǐ）发生（shēng）过（guò）敏反应的（de）时间。

AxisPoint高级副总裁及首席营销官弗吉（jí）尼亚·格利（Virginia Gurley）举（jǔ）例说：“假如区（qū）域（yù）内有野火（huǒ），空气中（zhōng）颗粒物数（shù）量偏高，那（nà）么患有呼吸疾病的（de）患者就会收到预（yù）警信息，提（tí）醒其关（guān）窗，待在（zài）室内。”

美国联合健康集团（UnitedHealth）旗下的药品（pǐn）利益（yì）管理和数据分（fèn）析公司Optum正在开发（fā）一款名为MyDigitalTwin的原型移动应用程序（xù），用于迷（mí）你型家（jiā）庭（tíng）设施传（chuán）感器的架构。该模型利用大量的基因组、外生和行为数（shù）据来实（shí）现线上显示个人的健（jiàn）康状况。

“想象一（yī）下（xià），如果我们每个人都有个数字虚拟的双胞胎，医生就可以（yǐ）利（lì）用它来模拟现（xiàn）况，预测（cè）我们未来的健康状况，精（jīng）准地提出改善建议。”Optum的技术研（yán）究（jiū）员克里·霍利（Kerrie Holley）如是解释。

但该领域（yù）目前尚处于（yú）起步阶段。“我认为，预（yù）测（cè）模型的巨大潜力仍待开发，要说服（fú）医生和保险（xiǎn）公司相信该项目的盈利前景，还需要拿出更多可行性方（fāng）案。”数据（jù）分析公司Global Data的全球总监兼医疗保（bǎo）健运（yùn）营和战略部（bù）门（Healthcare Operations and Strategy）执行副（fù）总裁邦（bāng）妮·贝恩（ēn）（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）司埃森哲（zhé）（Accenture）预测，人工（gōng）智（zhì）能可通过简（jiǎn）化计费（fèi）、入院、索赔（péi）、质量和（hé）合规（guī）控制及客户服务等核心功能，在短短18个月内帮助美国保（bǎo）险供应商节省约70亿美元。

Afiniti是一种基于客（kè）户和（hé）商业私有（yǒu）数据的人类（lèi）行为微妙模式，采用预测性分析来匹配客户和（hé）客（kè）服中（zhōng）心（xīn）运营人员的技术公司。其（qí）首席执行（háng）官齐亚·奇什蒂（Zia Chishti）表（biǎo）示（shì）：很多保险公（gōng）司（sī）都（dōu）在应（yīng）用Afiniti的技术（shù）来降低客户的死亡率（lǜ）和发病率，包（bāo）括保险巨头美国联合健康集团（UnitedHealth）。

自2017年以（yǐ）来，Afiniti的医疗客户已（yǐ）累（lèi）计节省了1.25亿美元的支出。

对（duì）于支付方而言，人工智能的潜力在于 “选取用户提（tí）出的简单问题，在无需人工参与（yǔ）的情况下提供答案，且具有预（yù）测需求的能力。”埃森哲支付业（yè）务董事总经（jīng）理理（lǐ）查德（dé）·伯（bó）汉泽尔（Richard Birhanzel）表示。

AI成像（xiàng）和诊断（duàn）能力（lì）稳步增长

2018年（nián），人（rén）工智能在医疗行业（yè）放（fàng）射和图像（xiàng）分析（xī）领域的应（yīng）用（yòng）越来（lái）越多，几乎可以断定，2019年这一（yī）趋（qū）势（shì）仍将（jiāng）持续。

人工智能对病理学、皮肤病学和放射（shè）学等医（yī）学图（tú）像密集领（lǐng）域的影（yǐng）响是显而易见的（de）。Frost & Sullivan的数据显示，2018年100多个人工智能医疗成像初创企业中，绝大多数（shù）的业务都集（jí）中（zhōng）在图（tú）像分析（xī）上，而基于人工（gōng）智能（néng）的医疗成像市场有望（wàng）在2023年前达到20亿美（měi）元。

不过，医疗界对人工智能在分析领域（yù）的应用尚有（yǒu）疑虑。在2018年早（zǎo）些时（shí）候，IBM Watson的（de）超级（jí）电脑未能准确检测出癌症。

专家表示，这项技术（shù）发展得太快了（le），范围也很广。但（dàn）在（zài）特定的诊断领域，人工智能未来仍有着巨大的发展（zhǎn）潜力（lì）。

例如，Mayo Clinic表示，人工智（zhì）能与心（xīn）电图结合，可以成功检测出某类心脏病。2018年10月（yuè），Scripps转译（yì）医学研究院和（hé）人工智能（néng）计算公司（sī）NVIDIA达成合作（zuò），致力于（yú）开发深（shēn）度学习工具，预测心房颤动及分析整个基因组（zǔ）序列。

纪念斯隆（lóng）-凯特琳癌症中心和斯坦福大学也（yě）正（zhèng）在研究机器学习在肿瘤学中的应用（yòng）。

最近（jìn），来自（zì）纽约贝丝·以色列医疗中心（Beth Israel Deconess Medicare Centre）和哈佛医（yī）学院（yuàn）的研究团队使用深度（dù）学习训练人工智能（néng）来进行肿瘤诊断（duàn）。将人工智能与人类病理学结合时，该项目的（de）准确率可达到99.5%。

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AI在眼疾（jí）领域可实现（xiàn）独（dú）立诊（zhěn）断

2018年8月，谷歌宣（xuān）布其旗下DeepMind人工智能系统向50种眼疾患者推介了准确的眼科转诊（zhěn），尽管这项（xiàng）技术（shù）尚未得到临床批准，但准确率高达94%，与（yǔ）医疗专家的水平相当。

在临床批准方面，IDx-DR已夺得桂冠（guàn）。2018年4月，该软件成为（wéi）首个获（huò）得美国食品药品监督管理（lǐ）局（Food and Drug Administration，FDA）商（shāng）业授权的自主人工（gōng）智能，可用于诊断糖尿病（bìng）视网（wǎng）膜病（bìng）变。

自主（zhǔ）人工（gōng）智能（néng）会带来深远的（de）影响，尤其是在（zài）患者就诊方面。如果很难（nán）找到资质较高（gāo）的医生（shēng）时（shí），应用该（gāi）技术，患者（zhě）可（kě）在住所（suǒ）附（fù）近（jìn）的（de）诊所（suǒ）获取准（zhǔn）确率超高的诊断和治疗（liáo）服务。

不过这也（yě）有缺（quē）陷，人工智（zhì）能只能用于诊断极特（tè）定（dìng）类型的疾（jí）病。病情需要具备典型性，且每（měi）次出现的症状得具有相（xiàng）似（sì）性。

符合标准的疾（jí）病包括（kuò）青光（guāng）眼和黄斑变（biàn）性等。除此之外，多家（jiā）公（gōng）司正在探索自主人（rén）工（gōng）智能在胃肠道（dào）和皮肤疾病中的适用性。

Doctor Hazel就（jiù）是一个处于探索阶段的例子。该应用程序于2017年推出，后（hòu）改名为BlueScan，通过整理图（tú）像数据库，诊断划分（fèn）痣的类型，判断（duàn）其为良性（xìng）还是潜在的癌症（zhèng）。

阿布拉莫夫预（yù）测道，2019年医疗界将会（huì）围（wéi）绕人（rén）工智能作（zuò）为诊（zhěn）断工具的话题展开更深入的探讨，但他同时强调，自主人工智能并不意味（wèi）着（zhe）完全不需要人工干预。

“医生会失误，人工智能同样也会（huì）犯错。”阿布拉莫夫表（biǎo）示：“我们（men）正在研究的人工智（zhì）能仍需在医疗系统背（bèi）景下运行（háng）。”人类和（hé）技术是在协同（tóng）合作。