隨著新型冠狀病毒的爆發，人工智能技術在醫療領域方面應用引起了各界的關注。近日工信部發布《充分發揮人工智能賦能效用 協力抗擊新型冠狀病毒感染的肺炎疫情倡議書》，提出充分發揮人工智能技術應用在此次疫情防控中的重要作用。

倡議書提出，充分挖掘新型冠狀病毒感染肺炎診療以及疫情防控的應用場景，攻關并批量生產一批輔助診斷、快速測試、智能化設備、精準測溫與目標識別等產品，助力疫病智能診治，降低醫護人員感染風險，提高管控工作效率。著力保障疫期工作生活有序開展。開放遠程辦公、視頻會議服務和AI教育資源，助力辦公遠程化、教育在線化和生產智能化，推動實施“居家能辦公，停課不停學，停工不停產”。優化AI算法和算力，助力病毒基因測序、疫苗/藥物研發、蛋白篩選等藥物研發攻關。

關于冠狀病毒，盡管我們在醫療技術方面有所進步，但在爆發后近兩個月，仍未有有效的治療藥物。這預示著，我們需要在疾病預防領域做一些新的突破。預計疫情過后，消費者的健康意識將會明顯提高。在線問診、遠程醫療、醫藥O2O互聯網醫療企業將得到發展，同時智能醫療產品將利用5G技術、AI技術、物聯網實現智能醫療進一步發展。

前瞻產業研究院發布的《2018—2023年中國人工智能行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》顯示，2016年中國醫療人工智能的市場規模就已達96.61億元，2018年有望達到200億元，預計到2020年我國健康醫療大數據行業市場規模將突破800億元。

近年來，人工智能技術與醫療健康領域的融合不斷加深，隨著人工智能領域，語音交互、計算機視覺和認知計算等技術的逐漸成熟，人工智能的應用場景越發豐富，人工智能技術也逐漸成為影響醫療行業發展，提升醫療服務水平的重要因素。

目前，人工智能技術廣泛應用在我國各個醫療細分領域，主要報告醫療影像、輔助診斷、藥物研發、健康管理、疾病風險預測、醫院管理、虛擬助理、醫療機 器人和醫學研究平臺等。

AI+醫療影像

“AI+醫療影像”，是指將人工智能技術應用于醫療 影像診斷中。現代醫學建立于循證醫學的基礎之上， 醫療影像是臨床醫生一項重要的診斷依據。主要對患 者的影像資料進行定性和定量分析，不同階段歷史比 較等。目前，AI醫療影像已成為我國AI醫療領域最為 成熟的細分領域。

AI+輔助診斷

目前，人工智能在輔助醫生進行疾病檢測和診斷方面 的應用快速發展，包括在醫療影像領域的突破，基于電子病歷的臨床輔助決策系統，以及診斷后手術治療 等。未來經過更加豐富的數據標注及模型優化，將影 像、病歷、檢查檢驗等多模態數據進行整合，人工智 能可以檢測和診斷的疾病類型將隨之增多，提高疾病 早期發現率，幫助醫生提高診斷效率及診斷準確性。

AI+新藥研發

新藥研發主要包括藥物發現、臨床前研究、臨床研究 以及審批與上市四個階段。一款藥物從靶點發現到批 準上市需要經歷復雜且漫長的流程，需要大量人力、 物力和財力投入。正因如此，新藥研發面臨研發周期 長、研發成功率低和研發費用高三大痛點問題。人工智能因其算法和算力優勢，在新藥研發流程中應 用于多個環節，幫助解決新藥研發的三大痛點。

AI+健康管理

傳統健康管理領域存在行業標準不足、公眾認知和接 受程度不高、數據關聯性薄弱、人員專業素質不足、 支付機制不健全和現有服務鏈條不完整等諸多問題。人工 智能可以對數據進行綜合提取與交叉分析，學習醫療 病歷數據，根據用戶的健康數據提供合理建議。利用人工智能技術開發健康管理平臺，擁有更為完整 的知識圖譜，可以在一定程度上保證健康建議的專業 性。一方面，通過智能設備和體檢中心等平臺收集用 戶的健康體征數據，結合強大的計算能力對數據進行 分析決策，提高疾病預測的準確性；另一方面，人工 智能通過高效計算和精準匹配使個性化健康管理成為 可能，推動健康管理的系統化與精細化。AI在健康管理領域應用廣泛，包 括風險識別、虛擬護士等多場景。