AI在医疗领域的应用 (AI在医疗领域的一项关键应用是?)
在医学领域，人工智能应用于哪些领域？
对此，斯坦福大学生物医学信息学负责人Russ Altman博士认为，“机器学习和神经网络在发现 大型生物数据库的规律时是非常有用的 。”
那么，数据充裕的地方，人工智能才有可能插足。目前，医学领域中，AI涉足最多的几个领域包括：
除此之外，还有人工智能与可穿戴设结合，进行个人健康数据预测和管控疾病风险。本文主要讨论精准医疗、辅助诊断、医学影像识别三个比较热门的领域。
精准医疗：让基因组与表型组/疾病组对话
随着基因测序成本呈超摩尔定律的势态发展，基因行业出现了这种状况：基因信息冗余、解读速度跟不上。与数据有关的工作包括：数据库的搭建，基因数据处理，基因数据的智能化解读，在这个领域，不同公司切入的角度不同，但终极目标是相同的：让基因组与表型组/疾病组对话。
碳云智能：寻找碳基生命的硅基未来
在该领域中，梦想最雄伟壮阔的当属这家公司。
这是成立半年估值超过10亿、跻身独角兽行列碳云智能打出的口号。这家公司想要涉足组学领域的各个层面：基因组、转录组、蛋白组、代谢组、免疫组。
具体来说，碳云智能想要做的事情是：
换言之，碳云智能想把人体彻底数据化，这其中，人工智能是其神经系统。而这正是人工智能在医疗领域的终极目标。2017年1月5日，碳云智能发布了觅我平台，用于获得人体各方面精确的量化数据，在其发布会上，公司CEO王俊说道“碳云智能未来20年要做的事就是理解生命本身”，也就是说，这个宏伟蓝图的实现可能要等20年的时间。
国内其它初创公司则扎根一个环节，将其AI技术应用于遗传病诊断、消费级基因检测服务、肿瘤检测等领域中。
疾病精准诊断
2016年4月，北京金准基因科技有限公司，发布了遗传病智能化解读系统——明鉴系统，该系统的主要操作过程为：
在构建过程中的难点是症状关联性分析，核心是数据库。在数据库方面，每家公司的打法不同。据雷锋网所知，金准基因选择了中文人类表型标准用语联盟（CHPO）；而塞福基因，推出据称是国内首个聚焦于全基因测序数据实现疾病精准诊疗的解析工具，用64名博士耗时两年时间构建了一个疾病、基因、药物关联数据库。
消费级基因检测服务
近些年来，国内消费级基因检测服务也风靡一时，目前基因检测主要的依据来自于科学研究文献，但相关知识、数据积累不够，检测分析结果跟事实并没有百分百的对应关系。业内人士曾对雷锋网说道：
数据解析服务
2015年，药明康德旗下明码生物科技为英国国家基因组计划提供罕见病及癌症临床数据解析服务，明码生物科技已经可以实现从测序到数据存储，再到数据解析一站式的服务。
2014年10月成立的奇云诺德，构建了一站式生物信息大数据平台，包括基因数据发动机、大数据挖掘软件、数据可视化工具以及订制化流程。
对于整个基因数据解读行业来说，目前通用的挑战如何实现资源共享建立完整的实效性强的中国人基因数据库，如何制定行业的标准、以及应该投入多少人力财力到基因数据解析工作中等。
辅助诊断：医疗大脑/知识图谱
百度医疗大脑
2016年底，百度研究院大数据实验室高级数据科学家沈志勇在介绍百度大脑时说道：
2016年10月，百度发布其“百度医疗大脑”的首个产品化项目，其工作过程具体是这样的：
在这方面，百度具有两大优势：
其他医疗大脑
2015年成立的公司大数医达，利用大数据深度学习，整理三甲医院专家的临床诊断经验和治疗方案，构建完善的知识图谱，并对用户的输入进行语义分析，输出相应的第二诊疗结果。
2016年7月，康夫子也发布了康夫子医疗大脑，其CEO张超在雷锋网的公开课上介绍其公司做这样的事情：
成立于2013年的医渡云则集中做临床数据挖掘。据称，其技术优势是异元异构的医疗数据的集成和后结构化处理能力，以及在疾病诊断的ICD10自动编码等方面。并且CEO孙喆介绍，未来公司还将扩展至医学影像数据。
“知识图谱的规模从根本上决定了智能诊断的瓶颈”
目前整体上，智能诊断还处于初期，目前没有可以实现大规模商用。
关于智能诊断的挑战，张超认为：
医学影像：最有可能先行突破的领域
图像识别是深度学习等人工智能技术最先突破的领域，目前看来医疗影像也会是人工智能与医疗结合中，最可能先发展起来的领域。
医学影像智能诊断公司两大阵营
相比国外，国内在医学影像结合人工智能技术方面的热度似乎更高。对此，雷锋网曾撰文 《国内人工智能+医疗影像公司大盘点：今年又是“元年”？ | 2016 影响因子》 中提到，从公司的发展路径看，医疗影像智能诊断的公司大致可以分为两类：
“已经走出了实验室，但离商业化还有很长的路要走”
这一领域目前发展到哪一步了呢？
对此，DeepCare创始人兼CTO丁鹏博士如是说。他介绍说，“其中最大的难点是：如何进行大批量数据的标注，以及标注质量控制”。而现在的医疗影像几乎没有对病灶进行标注，而这种系统性的数据整理过程又十分专业，需要专业医生配合。
比较空白的眼科智能诊断
旨在应用人工智能/模式识别技术开发云端眼科诊断系统的BigVision（比格威医疗科技）CEO陈新建讲道。
相对于其他，眼睛的结构比较特殊，不能做CT、MRI，而基于OCT的眼球成像也要精细得多。
人工智能深度神经网络通过图像预处理、图像特征提取和分类等步骤识别医学影像。通过大量准确标注的眼底照片和医学数据，对模型进行训练和测试，并且通过大量医学知识的学习，最终能够得出准确识别医学影像的人工智能模型，从而诊断青光眼、糖尿病视网膜病变、老年性黄斑变性、角膜疾病等眼科疾病。
在该领域，其中，BigVision“目前，我们产品1.0已经开发完成，目前正在几家大的合作医院当中试用。”而该领域的另一家公司AicDoc，其算法在有明显症状和无明显症状二分方面准确性与三甲医院资深眼科医生持平。
外媒：谷歌风投前CEO创办1亿美元基金，重点关注医疗健康领域
中兴合创刘明宇：医疗投资的“压枪”者
搜索又出幺蛾子 百度搜狗因不合格医疗机构广告被罚款
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