医疗人工智能产品行业应用分析 一 医疗人工智能产品的应用（一）医学影像目前，深度学习技术在图像处理领域最成熟，因此医学影像类人工智能应用最多、落地最早1.CT影像应用CT影像人工智能应用领域的企业数量较多，聚焦的疾病广泛，如肺结节、肺炎、肺癌产品形态以软件为主，算法模型处于微调优化阶段，相关产品相对成熟目前基本成型的产品处于医院试用阶段，该领域企业基本没有实现盈利未来产品通过药品监督管理认证后，业务模式可向产业链上游的医疗器械厂商和下游的医院、体检中心和第三方医学影像中心拓展现阶段基于CT影像的人工智能企业主要有推想科技、依图科技、图玛深维、健培科技、Doctor You、腾讯觅影等推想科技的CT辅助诊断产品针对早期肺癌提供辅助筛查通过挖掘肺癌的核心特征点，识别CT影像存在的疑似癌症，实现肺癌的早诊早治推想科技的智能CT辅助筛查产品可提升肺癌筛查的效率，对半实性与磨玻璃结节等早期肺癌征兆具有敏感性，能够辅助放射科医生进行诊断依图科技的肺癌影像智能诊断系统对胸部CT影像进行智能分析，检测病灶并对病灶性状进行多维度描述和诊断，结合临床指南自动生成结构化报告，提高医生阅片效率与质量图玛深维的“肺小结节检测分析系统”对胸部CT薄层扫描图像进行分析并检测肺小结节、计算各种相关参数、判断良恶性肺癌并自动生成结构化报告。
2.视网膜眼底图应用基于视网膜眼底图的人工智能企业数量较多，主要集中在糖尿病视网膜病变、高血压、动脉硬化、视神经疾病的诊断和预测，产品形态以软件为主目前基本成型的“AI+视网膜眼底图”产品应用已处于医院应用阶段糖尿病视网膜病变的诊断与筛查应用案例也在不断增多，例如，体素科技、Airdoc、肽积木、DeepCare等企业均推出了相关产品Airdoc基于视网膜的慢性病识别算法开发了鹰瞳视网膜影像智能分析系统，可识别30多种慢性疾病，包括糖尿病、高血压、动脉硬化、视神经疾病等全身性慢性疾病并发症和高度近视、老年性黄斑变性等常见眼科疾病肽积木自主开发的PL-NET，基于局部信息的深度识别网络，应用于眼底渗出、血管瘤等病灶的识别3.X射线透视应用基于X射线的人工智能企业主要聚焦于骨折筛查、骨龄预测等，产品形态亦以软件为主，产品成熟度较高，处于医院应用阶段该领域的企业包括依图科技、推想科技、健培科技、汇医慧影等依图科技通过X射线影像对儿童骨龄进行基于TW3标准的智能判读，几秒内给出评分结果，并可结合生理化指标进行综合生长发育评价，给出可定制的生长发育报告，为临床诊断、教学和科研带来便利推想科技智能X射线辅助筛查产品针对心胸部位的20多种不同病灶，如肺结节，建模判读，可筛检疾病并标识病变位置。
汇医慧影的X射线影像产品应用对胸部疾病如气胸、肺结核、肿块等进行诊断4.病理影像分析应用基于病理影像的人工智能产品针对的病种主要集中在宫颈癌、乳腺癌、胃癌、前列腺癌聚焦病理影像人工智能的相关企业包括羽医甘蓝、迪英加、清影医疗等目前，病理影像应用已实现基于深度学习的病理图像分类、目标检测、图像分割以及不良区域检测采用基于深度学习的数字病理图像的超分辨率放大技术，实现了病理图像扫片以20倍镜头代替40倍镜头的真实应用场景，从而减小了3/4的存储空间以及传输时间，大大提高了远程会诊的能力采用深度学习对多张数字病理影像进行配准与连片分析，解决了临床上病理影像多重染色以及对biomarkers联合分析的难题基于深度学习的染色归一化技术和颜色通道分离技术，消除了试剂批次、染色时间、温度以及扫描仪差异引起的病理切片染色程度不一的问题基于深度学习的AI辅助病理图片标注系统，大大提升了标注的效率，降低了标注的时间成本针对病理影像小样本的特殊性，进行了迁移学习、自动增量学习以及仿真，从而保障了在小样本数据集上结果的准确性羽医甘蓝针对宫颈癌筛查开发辅助筛查诊断系统，可识别病变、标记病灶区域，自动对标注的区域进行长度和面积的测量生成截图，结合宫颈、阴道细胞学诊断报告综合分析，并自动生成报告。
迪英加的人工智能辅助诊断系统，针对乳腺癌、胃癌、前列腺癌等7种癌症，用普通计算机在5～10秒内分析超过1GB的全场扫描数字病理图像，进行多种癌症的良恶性判别并计算关键指标参数，生成全自动分析报告5.超声（US）应用基于超声的人工智能产品主要应用于乳腺癌、甲状腺、肝脏肿块等疾病，包含静态超声疾病检测和动态超声影像疾病检测涉足超声领域的人工智能公司既有传统的医疗器械公司，也有创新性的医疗AI公司这些企业对于“AI+超声”的研究还处于初级阶段，目前基本成型的产品大多仍在医院试用阶段，存在缺少足够的数据进行训练等难题但各大公司对于超声AI的热情不减，除腾讯外，推想科技、依图医疗、优图实验室、清影科技、德尚韵兴、和佳医疗、迈瑞、创影医学、超云、深圳绰曦互动等公司也有超声AI的相关产品依图科技的超声应用产品基于机器视觉与深度学习技术，实现对甲状腺超声影像中病灶的自动勾画，对其进行弥漫性或局限性、囊性或实性、单发或多发的鉴别，并对病灶进行智能分级，最终生成结构化报告，大幅提高医生的阅片效率与质量浙江德尚韵兴公司的“DE-超声机器人”人工智能辅助诊断项目，用于甲状腺结节和癌症的诊断该超声机器人已在浙江大学第一附属医院实现临床应用。
优图实验室也在和医疗器械厂商的合作方面展开了探索以乳腺癌的筛查为例，优图实验室将人工智能算法集成到深圳华声医疗技术股份有限公司生产的超声设备中，帮助医生提高乳腺癌筛查的准确率6.内窥镜影像应用基于内窥镜影像的人工智能产品主要用于胃癌、结直肠癌和食道癌等疾病的检测和预测，产品技术相对成熟，临床诊断准确率较高，应用广泛以人工智能手段辅助消化道癌症的早期发现和诊断，可以极大地提高筛查和检查的效率例如，腾讯觅影的内窥镜图像应用产品，运用图像技术处理医学影像、提升识别率，同时通过机器学习不断提升早筛准确率根据公开报道，其早期食管癌的识别准确率已经达到90%希氏异构研发的消化内镜判定仪器，可以与消化内镜结合，帮助医生进行判断，并在四川大学华西医院应用华西-希氏内窥影像及视频智能系统对静态图片和动态视频做出提示和判定，可以帮助各级医生快速完成诊断以提高工作效率，更重要的意义在于能最大范围提升基层医生、年轻医生出具胃镜检查诊断的效率和质量并指引治疗7.皮肤影像应用基于皮肤影像的人工智能产品应用领域涉及皮肤病的分类、分型、检测、预测、疗效评估，产品技术成熟，临床诊断准确率较高，应用广泛国内相关企业和产品如下：Airdoc利用深度学习技术训练得到视诊分类模型及病理病灶分割模型，综合判断黑色素瘤发生率。
中南大学湘雅二医院与丁香园、睿琪软件联合推出皮肤科人工智能辅助诊疗综合平台——智能皮肤，中日友好医院联手优脉科技合作研发了优智AI系统，北京协和医院与南开大学共同开发了基于深度学习技术的皮肤科人工智能诊断系统等8.心电图（ECG）应用心电图数据属于图形波谱数据，介于影像和文本之间，目前该类产品应用较少目前心电图人工智能产品的应用主要集中在对心律失常、心室心房肥大、心肌缺血损伤、心肌梗死等疾病的检测和预测，因疾病诊断复杂并未取得较大进展，临床诊断准确率不高，但在健康监控异常检测方面应用较多，常见于远程医疗、健康检测等场景乐普医疗的心电图应用产品采用自动分析核心算法，进行数据的预处理、心搏特征检测、干扰信号检测和心搏分类、信号质量评估、心电图事件和参数的分析计算，最终自动输出报告，突现了自动化端到端的AI分析基于AI-ECG核心算法的人工智能软件分析平台，可快速完成心电图的分析、测量、诊断和报告等全部流程，解决了传统心电图算法的局限问题，提高心电图自动分析的速度和准确率，成为心电学医生诊断的有力辅助工具9.脑电图（EEG）应用脑电图是癫痫诊断的金标准，癫痫的发病率高达千分之八，其市场规模超过264亿元，结合妞诺科技的AI算法与云平台，相关疾病的诊断已取得了非常高的精准度，算法灵敏度在80%以上，特异性超90%。
二）辅助诊疗作为人工智能在医学领域的主要应用，随着人工智能的不断发展，辅助诊疗系统的定义也在不断更新通过对患者信息的推理，系统可以生成针对患者个人的精细化治疗建议，由医生从中选取有用信息并删除错误建议利用该系统不仅可以提高医生诊断疾病的准确率，还可以提高医疗单位工作效率基于医院信息系统积累的电子病历数据，构建电子病历知识表示模型，以数据分析和机器学习为基础，训练并得出科室常见疾病的临床路径和诊疗模型；利用自然语言处理（NLP）将自由文本的电子病历抽取整理为病人知识库，结合以疾病为核心的知识图谱，直观探索疾病、症状、治疗等诊疗要素之间的关联，形成完整的医疗知识体系模拟真实医生问诊的过程，通过对话的方式和简单的点选交互，获取必要的病情信息，最终辅助诊疗系统将给出病情预测以及合理的用药方案借助系统，实时分析、反馈、优化问诊策略，提供最佳诊断建议，并自动生成参考治疗方案，实现从问诊到治疗的导航化例如，科凌力公司建立了嵌入式全科医学数据库，包含18个医学字典，基于字典，建构形成293万个知识结点的结点池，涵盖西医、中医、中西医结合领域以该数据库为基础推出了全病域（医院/基层）电子病历AI辅助分析系统，基于包含8000个单病种（全病域）的语义网络，监控电子病历的变化，对危急病、疑难病进行分析，追踪所判定疾病的构成要素，防范误诊漏诊，迅速了解不同病种的交叉关联，给临床医生全方位的诊断辅助。
三）虚拟助理虚拟助理是指通过语音识别、自然语言处理等技术，将患者的病症描述与标准的医学指南做对比，为用户提供医疗咨询、自诊、导诊等服务的信息系统其中，智能问诊是虚拟助理广泛应用的场景之一智能问诊是指机器通过语义识别与用户进行沟通，听懂用户对症状的描述，再根据医疗信息数据库进行对比和深度学习，给患者提出诊疗建议，包括用户可能存在的健康隐患和应当在医院进行复诊的门诊科目等语音电子病历是虚拟助理另一个应用场景，指通过语音语义识别将声音语言转换为文字录入电子病历系统当放射科医生、外科医生、口腔科医生工作中双手无空闲书写病历时，智能语音录入可以解放医生的双手，帮助医生通过语音输入完成查阅资料、文献精准推送等工作，并将医生口述的医嘱以患者基本信息、检查史、病史、检查指标、检查结果等形式形成结构化的电子病历，大幅提升了医生的工作效率国内提供虚拟助理应用的公司主要有：科大讯飞、云知声、中科汇能、康夫子、云听、壹健康、达闼科技、万物语联和半个医生语音识别技术相对成熟，例如，科大讯飞的产品“云医声”，以语音识别为基础，能将医生说出的医嘱直接记录整理成电子病历，大大减少了医生的工作量；为了应对医院科室内嘈杂的环境，达到更好的语音处理效果，开发了医生专用麦克风，可以过滤噪声及干扰信息。
云知声将语音识别、语义理解技术融入产品，提供医疗垂直领域录入软硬件一体化解决方案，基于医疗人工智能技术和大数据分析进行持续探索，实现智能语音交互的知识问答和病历查询，进行健康风险预测和患者分群分析此外，云知声和全国近百家医院合作建设“医疗智能语音录入系统”，大幅度提升了医生的办公效率；针对医院推出的智能导诊机器人，方便了患者在医院大厅进行信息查询，缩短了患者就诊时间四）医药类应用在医药领域，人工智能主要可以应用到以下领域：化合物的构效关系分析、小分子药物晶型结构预测、志愿者招募信息化等从人工智能应用于化合物的构效关系分析角度来讲，目前已经有很多软件可以将化合物的构效关系分析过程在计算机上进行模拟，并对化合物可能的活性做出预测，进而对最有可能成为药物的化合物进行有针对性的筛选，从而极大地削减药物挖掘的时间。