隨著人工智能技術在醫療行業的應用，現階段的醫療行業已經出現了一部分人工智能的落地應用，本文為你列舉人工智能的幾大應用場景。

       醫療機器人

　　1. 智能外骨骼

　　俄羅斯ExoAtlet公司生產了兩款“智能外骨骼”產品：ExoAtletⅠ和ExoAtletPro。前者適用于家庭，后者適用于醫院。ExoAtletⅠ適用于下半身癱瘓的患者，只要上肢功能基本完整，它能幫助患者完成基本的行走、爬樓梯及一些特殊的訓練動作。ExoAtletPro在ExoAtletⅠ的基礎上包括了更多功能，如測量脈搏、電刺激、設定既定的行走模式等。

　　日本厚生勞動省已經正式將“機器人服”和“醫療用混合型輔助肢”列為醫療器械在日本國內銷售，主要用于改善肌萎縮側索硬化癥、肌肉萎縮癥等疾病患者的步行機能。

　　2. 手術機器人

　　世界上最有代表性的做手術的機器人就是達·芬奇手術系統。“達·芬奇手術系統分為兩部分：手術室的手術臺和醫生可以在遠程操控的終端。手術臺是一個有三個機械手臂的機器人，它負責對病人進行手術，每一個機械手臂的靈活性都遠遠超過人，而且帶有攝像機可以進入人體內的手術，因此不僅手術的創口非常小，而且能夠實施一些人類一生很難完成的手術。在控制終端上，計算機可以通過幾臺攝像機拍攝的二維圖像還原出人體內的高清晰度的三維圖像，以便監控整個手術過程。目前全世界共裝配了3000多臺達·芬奇機器人，完成了300萬例手術。”

　　智能藥物研發

　　美國硅谷公司Atomwise通過IBM超級計算機，在分子結構數據庫中篩選治療方法，評估出820萬種藥物研發的候選化合物。2015年，Atomwise基于現有的候選藥物，應用人工智能算法，在不到一天時間內就成功地尋找出能控制埃博拉病毒的兩種候選藥物。

　　除挖掘化合物研制新藥外，美國Berg生物醫藥公司通過研究生物數據研發新型藥物。“Berg通過其開發的InterrogativeBiology人工智能平臺，研究人體健康組織，探究人體分子和細胞自身防御組織以及發病原理機制，利用人工智能和大數據來推算人體自身分子潛在的藥物化合物。這種利用人體自身的分子來醫治類似于糖尿病和癌癥等疑難雜癥，要比研究新藥的時間成本與資金少一半。”

　　智能診療

　　國外最早將人工智能應用于醫療診斷的是MYCIN專家系統。我國研制基于人工智能的專家系統始于上世紀70年代末，但是發展很快。早期的有北京中醫學院研制成‘關幼波肝炎醫療專家系統’，它是模擬著名老中醫關幼波大夫對肝病診治的程序。上世紀80年代初，福建中醫學院與福建計算機中心研制的林如高骨傷計算機診療系統。其他如廈門大學、重慶大學、河南醫科大學、長春大學等高等院校和其他研究機構開發了基于人工智能的醫學計算機專家系統，并成功應用于臨床。

　　在智能診療的應用中，IBMWatson是目前最成熟的案例。IBMWatson可以在17秒內閱讀3469本醫學專著、248000篇論文、69種治療方案、61540次試驗數據、106000份臨床報告。2012年Watson通過了美國職業醫師資格考試，并部署在美國多家醫院提供輔助診療的服務。目前Watson提供診治服務的病種包括乳腺癌、肺癌、結腸癌、前列腺癌、膀胱癌、卵巢癌、子宮癌等多種癌癥。Watson實質是融合了自然語言處理、認知技術、自動推理、機器學習、信息檢索等技術，并給予假設認知和大規模的證據搜集、分析、評價的人工智能系統。

　　智能影像識別

　　貝斯以色列女執事醫學中心(BIDMC)與哈佛醫學院合作研發的人工智能系統，對乳腺癌病理圖片中癌細胞的識別準確率能達到92%。

　　美國企業Enlitic將深度學習運用到了癌癥等惡性腫瘤的檢測中，該公司開發的系統的癌癥檢出率超越了4位頂級的放射科醫生，診斷出了人類醫生無法診斷出的7%的癌癥。

　　智能健康管理

　　1. 風險識別

　　風險預測分析公司Lumiata，通過其核心產品——風險矩陣(RiskMatrix)，在獲取大量的健康計劃成員或患者電子病歷和病理生理學等數據的基礎上，為用戶繪制患病風險隨時間變化的軌跡。利用MedicalGraph圖譜分析對病人做出迅速、有針對性的診斷，從而對病人分診時間縮短30%-40%。

　　2. 虛擬護士

　　NextIT開發的一款APP慢性病患者虛擬助理(AlmeHealthCoach)，“AlmeHealthCoach是專為特定疾病、藥物和治療設計配置。它可以與用戶的鬧鐘同步，來觸發例如‘睡得怎么樣’的問題，還可以提示用戶按時服藥。這種思路是收集醫生可用的可行動化數據，來更好的與病人對接。”該款APP主要服務于患有慢性疾病的病人，其基于可穿戴設備、智能手機、電子病歷等多渠道數據的整合，綜合評估病人的病情，提供個性化健康管理方案。

　　美國國立衛生研究院(NIH)投資了一款名為AiCure的App。這款App通過將手機攝像頭和人工智能相結合，自動監控病人服藥情況。

　　3. 精神健康

　　2011年，美國Ginger.IO公司開發了一個分析平臺，通過挖掘用戶智能手機數據來發現用戶精神健康的微弱波動，推測用戶生活習慣是否發生了變化，根據用戶習慣來主動對用戶提問。當情況變化時，會推送報告給身邊的親友甚至醫生。

　　Affectiva公司開發的情緒識別技術，通過網絡攝像頭來捕捉記錄人們的表情，并能分析判斷出人的情緒是喜悅，厭惡還是困惑等。

　　4. 移動醫療

　　Babylon開發的在線就診系統，能夠基于用戶既往病史與用戶和在線人工智能系統對話時所列舉的癥狀，給出初步診斷結果和具體應對措施。

　　AiCure是一家提醒用戶按時用藥的智能健康服務公司，“其利用移動技術和面部識別技術來判斷患者是否按時服藥，再通過APP來獲取患者數據，用自動算法來識別藥物和藥物攝取。”

　　5. 健康干預

　　Welltok通過旗下的CaféWellHealth健康優化平臺，運用人工智能技術分析來源于可穿戴設備的MapMyFitness和FitBit等合作方的用戶體征數據，提供個性化的生活習慣干預和預防性健康管理計劃。

　　6. 國內智能醫療

       國內的智能醫療現仍然處于初步發展的階段，之后的企業研究應該加大在算法和技術方面的研究力度，為智能醫療的發展提供科技基礎。