如今，全球許多國家都在如火如荼地進行智慧醫院建設，傳(chuan) 統的“尋醫問診”將會(hui) 得到哪些改變？

讓不發達地區獲得名醫閱片能力

如今，影像數據量占醫院總數據量的90%以上，普通醫院影像數據以每年幾十G的速度增長。普及影像智能讀片技術，並建立標準化、規模化和第三方的影像分析算法平台，可大大提高腫瘤識別率，提升閱片速度，讓不發達地區同樣獲得名醫閱片能力。

貝斯以色列女執事醫學中心（BIDMC）與(yu) 哈佛醫學院合作研發的人工智能係統，對乳腺癌病理圖片中癌細胞的識別準確率能達到92%。美國企業(ye) Enlitic則將深度學習(xi) 運用到了癌症等惡性腫瘤的檢測中，該公司開發的係統的癌症檢出率超越了4位**的放射科醫生，診斷出了人類醫生無法診斷出的7%的癌症。

在智能診療的應用中，IBM Watson是目前**成熟的案例。IBM Watson可以在17秒內(nei) 閱讀3469本醫學專(zhuan) 著、248000篇論文、69種治療方案、61540次試驗數據、106000份臨(lin) 床報告。2012年，Watson通過了美國職業(ye) 醫師資格考試，並部署在美國多家醫院提供輔助診療的服務。目前，Watson提供診治服務的病種包括乳腺癌、肺癌、結腸癌、前列腺癌、膀胱癌、卵巢癌、子宮癌等多種癌症。Watson實質是融合了自然語言處理、認知技術、自動推理、機器學習(xi) 、信息檢索等技術，並給予假設認知和大規模的證據搜集、分析、評價(jia) 的人工智能係統。

機器人為(wei) 居家養(yang) 老、個(ge) 人護理服務

隨著全球機器人產(chan) 業(ye) 的爆發，**醫療概念的興(xing) 起以及全球老齡化趨勢加大，醫療機器人技術被許多國家納入國家規劃並得到迅速發展。目前，微創手術、配藥、物流、就醫指導、智能問診等機器人技術及設備已成功在許多醫院應用，而隨著人工智能技術快速突破，具備複雜人機感知能力、自然人機交互及柔順協作控製技術的醫療服務機器人將在患者康複、居家養(yang) 老、個(ge) 人護理、醫養(yang) 結合層麵得到普及。

世界上**有代表性的做手術的機器人就是達·芬奇手術係統。達·芬奇手術係統分為(wei) 兩(liang) 部分：手術室的手術台和醫生可以在遠程操控的終端。手術台是一個(ge) 有三個(ge) 機械手臂的機器人，它負責對病人進行手術，每一個(ge) 機械手臂的靈活性都遠遠超過人，而且帶有攝像機可以進入人體(ti) 內(nei) 手術，因此不僅(jin) 手術的創口非常小，而且能夠實施一些人類一生很難完成的手術。在控製終端上，計算機可以通過幾台攝像機拍攝的二維圖像還原出人體(ti) 內(nei) 的高清晰度的三維圖像，以便監控整個(ge) 手術過程。目前，全世界共裝配了3000多台達·芬奇機器人，完成了300萬(wan) 例手術。

近幾年，歐洲、美國和日本企業(ye) 在醫療機器人市場占據主要份額，如日本有RIBA搬運助立機器人，德國有Care-O-botII老齡護理機器人產(chan) 品等。有商業(ye) 谘詢數據顯示，2016年全球醫療機器人行業(ye) 營收74.7億(yi) 美元，預計未來5年年複合增長率15.4%，未來將形成萬(wan) 億(yi) 的產(chan) 業(ye) 鏈。

麵部識別技術判斷是否按時服藥

在智能藥物研發方麵，美國矽穀公司Atomwise通過IBM超級計算機，在分子結構數據庫中篩選治療方法，評估出820萬(wan) 種藥物研發的候選化合物。2015年，Atomwise基於(yu) 現有的候選藥物，應用人工智能算法，在不到一天時間內(nei) 就成功地尋找出能控製埃博拉病毒的兩(liang) 種候選藥物。

除挖掘化合物研製新藥外，美國Berg生物醫藥公司通過研究生物數據研發新型藥物。據美國媒體(ti) 報道，通過其開發的Interrogative Biology人工智能平台，Berg研究人體(ti) 健康組織，探究人體(ti) 分子和細胞自身防禦組織以及發病原理機製，利用人工智能和大數據來推算人體(ti) 自身分子潛在的藥物化合物。“利用人體(ti) 自身的分子來醫治類似於(yu) 糖尿病和癌症等疑難雜症，要比研究新藥的時間成本與(yu) 資金少一半。”

生病住院缺少照料怎麽(me) 辦？在國外，“虛擬護士”的應用或將緩解這個(ge) 問題。Next IT公司開發的一款慢性病患者虛擬助理Alme Health Coach，專(zhuan) 為(wei) 特定疾病、藥物和治療設計配置。它可以與(yu) 用戶的鬧鍾同步，來觸發例如“睡得怎麽(me) 樣”的問題，還可以提示用戶按時服藥。這種思路是收集醫生可用的可行動化數據，更好地與(yu) 病人對接。該款應用軟件主要服務於(yu) 患有慢性疾病的病人，其基於(yu) 可穿戴設備、智能手機、電子病曆等多渠道數據的整合，綜合評估病人的病情，提供個(ge) 性化健康管理方案。

此外，美國國立衛生研究院還投資了一款名為(wei) AiCure的應用軟件。該應用軟件利用移動技術和麵部識別技術來判斷患者是否按時服藥，再通過應用軟件來獲取患者數據，用自動算法來識別藥物和藥物攝取。