AI医疗的风口上，人工智能到底触及了医疗行业的哪些方面？
医院里，令人揪心的不仅是病人的呻吟，还有病人排队等待医生问诊时的急切，以及医生在繁重工作量和工作压力下的疲态。
疾病是人类无法逃脱的磨难，诸如癌症这样的恶疾不仅折磨着患者，也会给其家庭带来灾难性的影响，而医院和医生是带给人希望的。但近年来，医患纠纷的新闻时不时出现在热搜榜上，这本质上来说是优质医疗资源短缺和日益增长的医疗需求之间矛盾所引发的问题。为了缓解这一矛盾，医疗行业和科技公司共同将目光投向了人工智能，未来充分运用人工智能技术的互联网医疗，一定程度上能够缓解医疗资源短缺的现状。
2018年是AI火热的一年，AI医疗是行业内普遍认为率先被应用的领域。英特尔也正在以技术创新和应用突破为着力点，让AI医疗真正落到实处，目前的研究成果在医院数据分析系统、医疗影像诊断及药物研发等方面有一定贡献。在2018最后的二十四分之一里，一起来看一下英特尔在智慧医疗领域取得的进展。
智慧医疗时代，智能化管理
随着诊疗规模和医疗能力的不断跃升，医院信息化系统所产生的数据也呈爆炸式增长，然而这些高价值数据过去一直未能得到进一步分析和利用，甚至在一些医疗科研项目中，医护人员仍需手工整理病历数据。英特尔与广州医博信息技术有限公司，共同为暨南大学附属第一医院打造了全方位数据分析系统，减少医护人员工作量，帮助医院实现智能化管理。
数据分析系统能够有效处理医院的日常数据采集、跨部门获取数据以及手工数据整理等，为医院开展科研提供准确、便捷的数据支持及深层次分析能力。医院管理者也可以全方位地掌握全院实时核心动态数据和关键指标分析结果，促进医院工作的效率和分工精细化程度的提升。
家庭护理服务，即时监控慢性病
慢性疾病病程发展缓慢，许多病人错过了初期持续治疗，发展到终末期时才开始治疗。治疗不及时的原因一方面在于专业医务人员人手不足，无法频繁接诊患者；另一方面在于患者通常没有足够的时间和金钱经常到诊所或医院接受检查和复诊。如高血压和糖尿病患者，可能每周都要到诊所进行一次体检，但患这两种病的病人，年龄偏大，每周一次的体检对于他们来说是巨大的负担。
智利AccuHealth慢性病护理管理公司，与英特尔一起针对慢性疾病护理制定了一项主动响应方案，利用人工智能技术来管理远程家庭护理服务。该方案利用高级分析和预测算法来识别关键事件和趋势，帮助患者预防健康状况恶化，可降低高昂成本的应急设施使用量和急诊就诊量。远程家庭护理服务打破了传统医疗就诊模式，通过人工智能让患者在家享受“即时医疗”。
远程诊断，缓解医疗压力
糖尿病本身并不可怕，可怕的是它会诱发多种并发症，而糖尿病性眼疾则是最常见的一类并发症。如糖尿病性视网膜病变，一旦诱发患者的致盲病程发展是不可逆的，这种并发症在糖尿病人群中患病率达21%~36%。我国的眼科医生十分匮乏，2017年调查显示，全国眼科医生不足4万名，医生与患者数量之间存在着严重的不对称。
英特尔与爱尔眼科集团推出了针对糖尿病视网膜病变(DR)和老年性黄斑变性(AMD)的远程智能阅片平台，用“智能化+远程化”的手段实现了眼科疾病的分级诊疗。一方面，利用人工智能从医疗影像切入，结合人工智能辅助诊断，帮助解决中国眼科医师匮乏，阅片效率低以及基层医院技能落后等问题。另一方面，用人工智能与互联网平台结合的方式，通过远程诊断，在一定程度上，从技术层面上为基层医疗在未来发展中打破行业壁垒提供可能性，对于平衡医疗资源，扩大眼科筛查面有着重要的作用。
AI影像医疗，为癌症提供精准诊断+治疗方案
在临床，医疗影像是协助医生判断病情的重要信息，医疗数据中有超过90%的数据来自于医学影像。机器识别可以帮助医生快速筛除正常影像，着重标注疑似病灶的区域，提高放射科医生分析影像的准确度、缩短诊断结果报告时间、提高医生的病例处理量和医疗系统的诊断能力。AI影像识别筛查对于偏远地区和基层医生而言，意义更加重大，人工智能能够帮助病人及时确诊及早治疗。
协助乳腺癌诊断：
多数乳腺癌是可以被治愈，但如果错过前期防治，后期的治疗代价相当大。从2017年开始，英特尔就与汇医慧影展开紧密合作，进行人工智能辅助乳腺癌筛查技术的研发。在搜集海量影像数据的基础上，英特尔为合作伙伴提供了大量算法、算力及数据的支持，大幅提升数据的处理和推理效率。
精准勾画宫颈癌放疗靶区：
作为妇科最常见的妇科恶性肿瘤，发病率仅次乳腺癌，幸运的是，宫颈癌可以通过放疗治疗。放疗前，医生需要通过观察病人大量的病灶图像，勾画放疗靶区，人工勾画耗时耗力，不仅对医生造成很重的工作负担，还会因为恶性肿瘤易转移、浸润性生长等特性导致误诊或漏诊。
由中国科学技术大学计算机科学与技术学院博士生导师、计算机系统结构研究室主任安虹教授指导的选题为DSU-Net的项目，能够在精准地勾画出肿瘤的临床靶区和危及的正常组织器官，提高放疗计划中照射范围和剂量的制定，使医生从繁琐重复的阅片和勾画工作中解脱出来。
人工智能检测肺部结节：
肺部影像诊断易发生混淆，难度较大，通常针对很多疾病的判断要从“结节”开始，英特尔带来的基于人工智能技术的结节检测系统，可以通过学习海量医学影像样本，在短时间内具备诊断病患的“经验”。
基因组测序，精准治疗
即使是同一种疾病，每个人的疾病和情况也不尽相同。癌症的精准医疗要求根据每位患者的基因特征来提供个性化的治疗方案和医疗护理。但是，患者所产生的基因数据量十分庞大，要医生用肉眼在海量基因变体中，做出正确的筛选诊断是一项重大的挑战。
博德与英特尔正在合作开发一种基于人工智能的机器学习工具来分析遗传数据，人工智能可以获取以及分析出其独特的内在属性，可以在人类肉眼所不能及的数据中，找到其规律，以最快的速度帮助病人解读相关的数据，尽可能快速的找到造福病人的最佳方法。而这种精准疗法也挽救了一位父亲的生命，若未来能够普及化，将帮助更多受病痛折磨的人。
加速药物研发
许多药物之所以贵，是因为在研发时耗费了巨大的人力、物力和财力，一款新药的面世需要经历漫长而复杂的研发过程，包含了前期的建模分析和后期繁重的临床试验。药物如果能尽快的研制成功，不但能够减少成本，还能及时控制病情，挽救更多病人的生命。
在药物研发上，英特尔与诺华合作，通过深度卷积神经网络模型，加速高内涵筛选的速度。该模型在分析显微镜图像时，可同时分析一张图像中的几百万个像素或者一个模型中的几百万个参数，甚至还能同时分析数千个训练图像，把训练图片分析模型的时间从11个小时缩短到了31分钟，跟之前相比快了20多倍，大大缩短了药物研发时间。
强大的计算处理能力是AI医疗的基石，在一些对交互实时性要求较强的医疗信息处理中。英特尔®至强®可扩展处理器强大的处理性能，在医疗数据分析所需的高性能计算能力方面独具优势。
AI对医疗的辅助远不止上文列举的8个运用，英特尔也将和合作伙伴一起，将人工智能运用至医院管理，精准医疗，药物研发各个医疗领域，对医生和患者的帮助包括早期筛查、临床诊断及术后康复各个时间节点，以缓解这个时代所面临的医疗保健领域的各种重大挑战。
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