智慧医疗新趋势：AI如何重塑未来医疗？

智慧医疗新趋势：AI如何重塑未来医疗？

2024年11月，国家卫生健康委等三部委联合发布《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》，明确提出了84个细分领域的人工智能应用场景，涵盖医疗服务管理、基层公卫服务、健康产业发展等多个方面。这一政策的出台，标志着智慧医疗正式进入加速发展阶段。

智慧医疗是通过物联网、人工智能、云计算等先进技术，对传统医疗系统进行全面改造的新型医疗服务模式。它不仅提高了医疗服务的效率和质量，还使医疗服务更加个性化和便捷。

智慧医疗的核心技术包括物联网、人工智能、云计算和大数据分析。这些技术相互融合，共同推动医疗系统的智能化升级。

• 物联网（IoT）：通过连接各种医疗设备和传感器，实时监测患者的健康状况，并将数据传输到云端进行分析和处理。
• 人工智能（AI）：通过深度学习和机器学习算法，AI可以帮助医生进行疾病诊断、治疗方案推荐和患者管理。
• 云计算：提供强大的数据存储和处理能力，支持大规模医疗数据的分析和应用。
• 大数据：通过对海量医疗数据的分析，发现潜在的健康风险和疾病趋势，帮助医生制定更有效的治疗方案。

医学影像智能辅助诊断

AI在医学影像领域的应用是最为成熟的智慧医疗场景之一。以美年健康为例，该公司推出的AI肺结节检测产品，通过AI技术辅助的影像e+回顾性肺结节深度分析报告，不仅提高了影像分析的准确率，还大大降低了医生的工作强度。据统计，该产品累计服务人次已超10万人次，覆盖130多个城市。

远程医疗与护理

远程医疗通过视频通话实现虚拟诊治，提供处方和进行随访。这种方式不仅在疫情期间成为医疗提供者和患者的热门选择，也在日常医疗服务中发挥着越来越重要的作用。医疗门户技术的使用也帮助建立了安全的在线医疗门户，医生和患者可以通过这些门户跟踪治疗进展、存储健康记录和收集可穿戴设备的数据。

个性化健康管理

基于大数据分析提供定制化健康管理方案。例如，美年健康推出的“脑睿佳”产品，是市场上第一款针对脑卒中和阿尔茨海默病的脑健康筛查产品。该产品基于年均千万级的健康人群数据，打造了超10万健康人群的脑标准库，在对比核磁共振成像和标准库之后，可通过AI图像技术来预测风险，并评估受检者的脑健康风险状况。

药物研发

AI在药物发现和开发中的应用日益广泛。目前的计算制药分为以数据为基础的人工智能制药和以物理规则为基础的两种制药范式。前者本质上是机器通过学习数据，挖掘数据总结归纳规律，反过来优化药物研发环节；后者是从第一性原理出发，从分子、原子等微观粒子层面去计算药物分子与靶点蛋白分子之间的相互作用力，也可以借助于AI提高运算速度和精度。

智慧医疗市场已趋于稳定，并成为一种提高医疗品质、效率与效益的新型医疗模式，成为推动我国数字经济快速发展的“新动能”。据统计，2023年中国智慧医疗行业的市场规模已达到62.85亿元，2019-2023年的年均复合增长率高达53.37%。

在政策层面，2024年7月，《健康中国行动--慢性呼吸系统疾病防治行动实施方案（2024-2030年）》正式印发，明确提出要加强规范化诊疗和健康管理，完善相关诊疗指南和临床路径，并探索应用人工智能、大数据等新一代信息技术来建立规范化的基层诊疗辅助系统。同月，《健康中国行动--糖尿病防治行动实施方案（2024-2030年）》也印发实施，提出要积极运用互联网、人工智能等技术开展远程会诊、临床辅助决策等服务，以提高基层诊疗能力和效率，并推进糖尿病的智慧健康管理，充分利用人工智能等信息技术丰富健康管理手段，推广物联网应用和可穿戴设备，同时试点开展人工智能糖尿病视网膜病变筛查、持续葡萄糖监测等新技术，以提升健康管理的效率和效果。

尽管智慧医疗展现出巨大的发展潜力，但仍面临诸多挑战：

• 数据安全与隐私保护：医疗数据涉及个人隐私，如何确保数据安全是智慧医疗发展的重要课题。
• 技术标准与规范：需要建立统一的技术标准和规范体系，以促进不同系统间的互联互通。
• 人才短缺：既懂医疗又懂AI的复合型人才短缺，制约了智慧医疗的发展。
• 商业模式：如何实现可持续的商业模式仍需探索。

智慧医疗作为医疗信息化的高级阶段，正在重塑现代医疗格局。通过大数据、机器学习等先进技术，AI在疾病预测、诊断、个性化治疗等方面展现出巨大潜力。未来，随着技术的不断发展，智慧医疗与人工智能的结合将为人类健康事业带来更多革命性的变革。