人工智能六大领域（人工智能领域有哪些）

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朱世强指出，在大数据和人工智能技术的加持下，医疗健康领域将发生六大方面的变革，即医疗检测方式变革、医疗诊断方式变革、药物研发范式变革、医院管理方式变革、政府监管模式变革、社会医疗观念变革。

变革一：医疗检测方式

“随着多模态医学成像智能技术以及健康数据智能化实时动态监测系统的发展，医疗检测仪器会从现在的输出数据向直接输出结果转变。”朱世强指出，基于多模态传感信息融合与感知一体的辅助诊疗设备，能够达到精确病灶定位、快速病理分析、精准诊断的目标。而基于高灵敏、可穿戴/可植入的生理指标连续动态感知设备，能够建立云端融合的健康特征实时监测、诊断、预警系统，精准把握个人健康情况。

之江实验室正在研发的多模态医疗感知辅助诊断设备，将融合并拓展光学、超声、X 光等传统医学成像手段，同时基于人工智能技术研发一套智能感知诊疗系统。通过电子内窥镜提供腔内组织和细胞三维形貌、光声成像无创获取深层组织结构和功能、快速病理检测实现及时组织切片分析等技术人工智能六大领域，能够实现跨尺度多模态信息的高效获取和精准处理融合，为医生提供全面的诊断依据。其中多项技术已形成样机，在临床使用中得到验证。

变革二：医疗诊断方式

随着人工智能技术的深入发展人工智能六大领域，疾病的诊断方式将从以人为主向“人机协同”的方式变革，知识图谱等技术和辅助决策工具将成为临床诊断的有力助手。

“我们用两年左右的时间，梳理了若干家大型医院的医疗数据，形成了一套超大规模电子病历知识图谱。利用这个知识图谱，可以挖掘出隐藏在海量医疗数据中的疾病信息，进行综合交叉诊疗。”朱世强介绍道。

基于该知识图谱，之江实验室科研团队在 2007-2019 某三甲医院非肾科就诊数据中推演发现 71679 例隐含慢性肾病风险患者。通过 2019 年 6 月-12 月对 5439 名患者的随访发现，高风险患者中有 82.1% 确诊慢性肾病。这意味着知识图谱可将慢性肾病的风险预警时间提前约 2 年。

变革三：药物研发范式

从药物研发范式来看，变革正在两个层面发生。首先是从湿实验为主导到干湿结合的研究范式变革。“通过AI 算法，我们可以详细分析不同分子之间的相互作用，分析疾病在人体内发生的信号通路，从而寻找能够有效干预疾病发生的蛋白靶点，基于这个靶点，我们可以生成大量的类药分子供药物学家参考。”朱世强表示。

之江实验室依托智能计算数字反应堆重大科技基础设施，打造了智能计算制药开放平台，正通过智能计算赋能药物研发。自动靶向生成类药分子，缓解传统筛选试错带来的风险与成本，极大提高药物研发效率。

其次是从共性药物到个性药物的变革。人工智能技术让个性药物开发变为可能。例如，基于AI 和 CRISPR 基因编辑的免疫细胞治疗，能够智能分析癌症患者自身基因、性别、年龄、生理状况等个性化数据，基因编辑患者自身的免疫细胞来实现个性化治疗，帮助提升癌症患者的生存周期。