当前，以人工智能、云计算、大数据、5G网络、物联网等为代表的新一代信息技术迅猛发展，并与医疗器械行业加速融合。可穿戴健康监测设备、人工智能辅助诊断系统等智能化医疗器械加速普及应用，改变传统疾病预防、检测、治疗模式，为提高健康服务质量提供新手段。

       传统医疗软件主要依托于医疗器械存在，新技术发展为医疗软件赋予了新的技术，形成了新的产业体系。终端方面，智能化终端涌现出智能健康穿戴式设备、AR/VR设备、手术机器人等多种产品形态，通过采用感知、识别、物联网、大数据技术实现生理信号的持续、全面、快速采集，为智能化医疗产业发展提供链接新基础。网络方面，随着5G的商用，网络层为智能化医疗器械的发展提供实时高速、可靠性高、低时延的信息传输。平台方面，通过人工智能、大数据、云计算等技术的应用，主要实现信息的存储、运算和分析，将散乱无序的信息进行分析处理，为前端应用输出有价值的信息。应用方面，能够实现成熟、多样化、人性化的信息应用，特别是基于5G的无线医疗监测与护理应用、医疗诊断与指导应用、远程操控应用等（见图1）。

       随着数据资源、计算能力、算法模型等基础条件的日臻成熟，人工智能在医疗领域的应用取得快速发展。人工智能与医疗的结合方式较多，就医流程方面包括诊前、诊中、诊后；适用对象方面包括医院、医生、患者、药企、检验机构等；从赋能医疗行业的角度分析，包括降低医疗成本，提高诊断效率等。我国医疗人工智能企业聚焦的应用场景集中在医学影像辅助诊断、医学智能虚拟助手、疾病筛查与预测、智能临床决策支持、辅助药物研发和医用机器人等领域。

       其中，医学影像辅助诊断主要指通过计算机视觉技术对医疗影像进行快速读片和智能诊断。通过大量学习，医学影像、人工智能辅助诊断产品可以辅助医生进行病灶区域定位，有效减少漏诊、误诊问题。目前，人工智能技术与医学影像相结合的应用包括肺癌检查、糖网眼底检查、食管癌检查以及部分疾病的核医学检查和病理检查等。

       医学智能虚拟助手是指通过语音识别、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作对比，为用户提供医疗咨询、自诊、导诊等服务的信息系统。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，为患者提供诊疗建议，包括用户可能患有的健康隐患、应当在医院进行复诊的门诊科目等。

       疾病筛查与预测主要指通过基因测序与检测，提前预测疾病发生的风险。基因测序是一种新型基因检测技术，通过分析测定基因序列，可用于临床的遗传病诊断、产前筛查、罹患肿瘤预测与治疗等领域。

       人工智能利用机器学习和自然语言处理技术可以自动抓取来源于异构系统的病历与文献数据，并形成结构化的医疗数据库。大数医达、惠每医疗、森亿智能等企业正是基于自己构建的知识图谱，形成智能临床决策支持产品，为医生的诊断提供辅助，包括病情评估、诊疗建议、药物禁忌等。

       辅助药物研发指利用人工智能开发虚拟筛选技术，发现靶点、筛选药物，以取代或增强传统的高通量筛选（HTS）过程，提高潜在药物的筛选速度和成功率，改善传统药物研发需要的模拟量大、测试周期长、成本高等问题。通过深度学习和自然语言处理技术可以理解和分析医学文献、论文、专利、基因组数据中的信息，从中找出相应的候选药物，并筛选出针对特定疾病的有效化合物，从而大幅缩减研发时间与成本。

       智能手术机器人是一种计算机辅助的新型的人机外科手术平台，主要利用空间导航控制技术，将医学影像处理辅助诊断系统、机器人以及外科医师进行了有效的结合。手术机器人不同于传统的手术概念，外科医生可以远离手术台操纵机器进行手术，是世界微创外科领域一项革命性的突破。

       不过，由于上市审评周期较长、高质量标注数据集缺乏等原因，国内人工智能医疗器械产业化尚需时间。

    （作者单位：中国信息通信研究院）

摘自中国医疗器械信息网