人工智能在医疗行业各环节均有应用
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人工智能在医疗行业应用的主要领域包括：
诊前：实现疾病的预测与预防、健康管理等。利用大数据和人工智能算法预测群体层面的疾病
发生概率与个人层面的高危患者识别与健康建议。在群体层面，一个很好的例子是谷歌流感趋
势预测；在个体层面，例如通过抽烟等消费数据识别高危患者、通过个人行为数据预测个人健康指数并给出调整建议，实现治“未病”从而降低医疗成本。
诊中：辅助诊断，并给出治疗方案。与人工智能相比，医生的大脑记忆容量和记忆时间均有局
限性。人工智能通过不间断的深度学习，可以从大量的医书、医学案例、新增案例中获取最新
的医学知识，并参考患者病征和偏好，为医生的诊断和治疗提供参考意见，降低误诊率。同时，人工智能能快速提供诊断和治疗方案建议，从而帮助患者得到更高效的医疗服务。以IBMWatson为例，细分疾病领域的诊断准确率达到80%左右。
在辅助诊断中，基于影像的医学诊断是人工智能投资较多的领域。在美国，医学影像数据年增长率为63%，而放射科医生数量年增长率仅为2%。借助人工智能可以有效弥补缺口。同时，基于深度学习的医学影像识别准确率能达到90%及以上，辅助诊断效果显著。
借助图像识别和深度学习，诊断效果提升
人工智能医学影像诊断准确率高
诊后：虚拟医生助手、慢病管理等。通过计算机视觉、图像识别和视频分析保证患者服药的真
实性，辅助医生实现患者药物依从性的监督。同时，通过与血糖仪等硬件设备结合获取慢病患者的身体数据，从而提供智能化的医疗服务。
其他：药物研发、保险机构控费。药物研发流程长，人工智能可以参与其中的多个阶段，缩短
时间，提高效率。在临床前，人工智能可提高化合物的筛选效率；在临床时，人工智能可结合
医院数据，找到合适病人，并分析药物效果。对于保险公司，通过大数据分析规避过度医疗的行为。
综上，人工智能在医疗行业的应用领域主要分成两类：一个是数据分析密集领域，包括辅助诊断、药物研发、健康风险分析等；二是服务密集领域，包括虚拟助手、健康管理、患者监督等。
人工智能在医疗行业的应用领域
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