曾经看人工智能（Artificial Intelligence, AI）感觉离我们很远，很科幻。最近几年AI在各个领域越来越大众化，从开始的博弈，指纹识别，人脸识别，机器人学等等，再是进军到医学界的视网膜识别，虹膜识别等，频频出现AI技术的身影，去年底到今年初短短三个月内，就连续有好几篇新的研究发表在医学顶级刊物上；尤其是Nature今年1月刚刚增设的子刊Nature Biomedical Engineering，一上来就连放三篇人工智能研究，相当惊艳。

那么目前医疗保健领域内最有前景的10大AI应用是什么？通过AI应用的辅助在这些医疗领域会发生哪些巨变？据《Harvard Business Review》杂志调查的10个最有应用前景的AI应用程序：

1、放射学科

AI能够快速准确地标记放射科医师注释的特定异常情况，证明其有提高图像分析效率的能力。 2011年，纽约大学Langone卫生研究所的研究人员发现，这种类型的自动分析可以找到并匹配特定的肺结节（在胸部CT图像上），且速度还要比放射科医师快62％至97％。 有研究结果表明，这种AI生成的图像分析效率可以为放射科医生提供更多的时间来专注于需要更多解释或判断的病例，从而每年可节省30亿美元。

2、手术机器人

在骨科手术中，一种AI辅助机器人技术可以分析术前医疗记录中的数据，以便在手术过程中实时指导外科医生的器械操作， 它也可以使用来自实际手术经验的数据并告知医生新的手术技术。 对9个手术部位的379名骨科患者进行的一项研究发现，与外科医生单独手术相比，由Mazor Robotics创建的AI辅助机器人技术使手术并发症减少了5倍。在骨科手术中研究发现，AI辅助机器人手术可以减少并发症和错误处理，从而使患者术后的住院时间缩短21%，AI辅助机器人的使用每年可创造400亿美元的储蓄。

3、降低剂量误差率

AI技术也被用于应对需要昂贵代价的剂量误差问题，研究表明在这方面人工智能可以节省160亿美元。 2016年，加利福尼亚州的一项开创性试验发现，在AI的帮助下开发的数学公式正确地计算了靶向用于患者某个器官的免疫抑制药物剂量。确定剂量传统上取决于指导方针和医生经验的结合，并且剂量误差占所有可预防医学过失的37％。 虽然这种类型的AI技术是新生的，但考虑到正确的剂量对于确保器官移植后移植物不被排斥是至关重要的，所以该应用也是非常有前景的。

4、辅助诊断

AI辅助临床判断或诊断仍处于起步阶段，但一些研究结果正在给我们不断带来希望。 2017年，斯坦福大学的一个小组比较了21位皮肤科医生和AI算法识别皮肤癌的能力，如去年《Nature》杂志报道的那样，AI阿算法能够与所有测试过的专家达成一致，能够对皮肤癌进行分类，并具有与皮肤科医生相当的能力水平。研究表明，在患者进入急诊部门之前用AI先进行初步诊断，每年可以创造50亿美元的储蓄。

5、虚拟护理

AI虚拟护理在照顾患者方面有巨大的潜力， 例如目前美国的旧金山加利福尼亚大学（UCSF）和英国的NHS正在使用的Sensely的“Molly”，是一个由AI驱动的与患者互动交流的护士头像，它可以们询问患者的健康状况，评估他们的症状并指导他们到最有效的护理环境。研究估计，由AI支持的虚拟护理每年可以节省200亿美元，节省护士花费在患者护理任务上的20％时间。

6、优化工作流程

AI 能够帮助医疗保健行业解决昂贵的后台问题和工作效率地下。护士工作的一般时间（51%）、医生工作的近1/5（16%）都花费在了与患者护理无关的活动上。基于I的技术，如语音到文本的转录、编写图标笔记、填写处方和订购试剂等既可以优化管理工作流程，也可以避免与医疗无关的不必要活动。研究估计，这项应用可以节省180亿美元。

例如，虽然贝斯以色列女执事医疗中心的人工智能癌症筛查引起了人们的关注，但其首次应用人工智能却是利用AI降低再次入院率并确定可能的失约者。利用机器学习，贝斯以色列医疗中心的技术专家开发了一个应用程序，用于预测哪些患者可能会是失约或者终止治疗，以便他们可以提前介入。

7、欺诈识别

错误和欺诈对于医疗保健机构和保险公司来说都是棘手问题。欺诈检测传统上依赖于计算机化（基于规则）和人工审查的医学索赔相结合。这是一个很耗时的过程，取决于在事件发生后能够迅速发现异常情况并进行干预。健康保险公司正在试验AI支持的数据挖掘，并结合基于AI的神经网络（模仿人脑的过程，但更为迅速），以搜索与医疗报销欺诈相关的医疗保险索赔。我们估计，AI可以提高医疗保险索赔中欺诈检测的速度和准确性，每年节约170亿美元。

8、网络安全

除欺诈活动之外，在过去几年中，诸如WannaCry或Petya等数据泄露事件使得网络安全成为医疗保健机构的一个主要关注点。 据估计，医疗保健违规行为导致结构为每条患者记录花费380美元。 AI监控和检测，可以减少健康记录漏洞，以及与专有数据的异常交互，每年可节省20亿美元的成本。