基于人工智能的智慧醫療的主要有四個發展方向
1. 走向智慧醫療
醫療承載了保障人類社會行進發展的重任。自人類誕生于世，知識的總結、保存和傳承是人類社會不斷前進的車輪，
而這一切有賴于人類壽命的延續。社會中的年長者將積累的對外部世界的認識，灌輸給下一代，并推動他們領會、升華和
再造知識，逐步形成了人類社會價值生產、傳遞和創新的進步機制。近幾十年，信息化浪潮推動醫療領域經歷了數字醫療、
互聯網醫療兩個階段，目前正向智慧醫療階段邁進。數字醫療是醫院內部將依賴于紙、膠片等介質的業務和管理信息電子
化的過程 ；互聯網醫療是醫院通過把部分業務流程以互聯網為媒質對外開放，形成醫療資源供給和病患需求的即時對接。
智慧醫療是以人工智能技術為工具，取代人工基因測序、診斷治療、手術操作等的部分工作環節，提供基于大數據的
系統化精準精細醫療服務。人工智能（Artificial Intelligence）是一項為機器賦予人類行為能力、思考能力、情感能力的科學
技術，將人類從繁瑣的腦力勞動中解放出來，代替人類挖掘發現自然智能，輔助人類開展經濟社會各領域的研判與決策。
人工智能對醫療領域的影響是開創性的、變革性的、顛覆性的。智慧醫療利用人工智能技術將數字化人體和數字化醫療等
高度智慧化，部分代替了以往由人力完成的醫療工作，構建了從底層基因、中層病癥數據，到上層診斷和手術的上下一體的，
人與機器互聯、協作、共進的新醫療體系。
2. 基于人工智能的智慧醫療的主要有四個發展方向 ：
第一個發展方向是基因測序。通過搭建基因數據庫、處理基因數據、可視化表達基因，基因測序可實現基因組與表型
組 / 疾病組有機關聯。碳云智能公司發布了覓我平臺，可以將人體各器官、生命體征和社會行為數據全局數字化，進而建
立起人體基因數據與身體運轉數據的量化關聯。金準基因公司打造了遺傳病智能化解讀系統—明鑒系統，首先提取和處理
DNA 數據，然后進行測序分析，最后根據數據分析的結果完成對疾病的關聯分析。
第二個發展方向是輔助診斷。輔助診斷的底層核心是知識圖譜，通過把病癥描述置于知識圖譜中，機器智能通過知識
關聯的映射進行病情的推理和確診。由于知識圖譜構建的工程量和難度，輔助診斷現在發展較為緩慢。百度公司發布了其“百
度醫療大腦”產品，通過讓機器學習海量醫療數據、專業文獻、醫學教材，模擬醫生問診流程，采集、匯總和整理病人癥
狀描述，與用戶進行反復交流和多重驗證，最終給出治療建議。
第三個發展方向是醫學影像。機器可根據病人拍攝的醫學影像資料，對病人病情進行確認診斷。醫學影像領域發展較早，
已涌現出以匯醫慧影、醫眾影像、醫渡云等為代表的影像云服務公司，同時還出現了 DeepCare、推想科技、圖瑪深維、雅
森科技等提供智能影像分析與診斷服務的公司。醫學影像發展相對其它領域較為超前，但存在大批量數據標注困難和標注
質量控制的問題。DeepCare 公司專注于研發影像識別技術，通過對醫療影像進行檢測、識別、篩查和分析，尋找新錄入病
例與已確診病癥的匹配性，為醫生診療提供輔助支持 ；雅森科技則利用數學模型和人工智能技術定量分析醫療影像，提高
了診斷的精確性。
第四個發展方向是藥物研發。人工智能技術可以幫助醫藥企業更加快速準確地開展藥物臨床篩選和分析，加快了新藥
研發迭代效率。Atomwise 公司依托智能分析技術，可以在分子結構數據庫中評估出 820 萬種候選化合物，減少了研發成本，
并縮短了研發周期。
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