在不久的將來，人工智能（以下簡稱AI）可能會成為醫療保健行業的一環。

近期，埃森哲公布了一份關于AI能在醫療保健行業的研究報告，該報告研究了AI在醫療領域的短期價值、AI技術潛在的影響力等。報告結果預估顯示，到2026年，AI技術可為在美國的醫療保健行業節省高達1500億美元的成本。

該報告重點介紹了10種可能會對醫療行業產生短期影響的AI應用，并對每個應用進行分析進一步的影響。研究人員在評估種分析了每種新技術應用帶來的影響、實際使用的可能性、對健康經濟學的影響。

根據報告的調查顯示，以下三個方向是未來醫療保健領域潛力最大、最具價值的AI應用。

一，機器人/機械臂輔助手術，潛在價值400億美元

機器人手術最大的應用是“微創”手術，“微創”意味著手術開刀將不再像傳統手工那樣大的切口，通過微創手術的切口約為6毫米，并且通過小型手術器械即可完成手術。

認知外科手術機器人也會結合到人類手術的經驗。在實際手術前，醫療團隊還會收集整理病人的醫療歷史數據，與實時手術結合，以此來提高自身手術水平。

達芬奇（da Vinci）輔助手術機器人是目前最先進的手術機器人之一，這些小型化儀器被安裝在三個機械臂上，它較大的移動范圍和較高的靈活性，同時也能保證極高的精確度。輔助手術機器人還包含一個高清3D攝像頭，能夠在手術過程中直觀的引導醫生操作。

與傳統的開放手術相比，采用微創手術的患者可以獲得許多益處，包括：較小的身體傷害、更小的疤痕、更快的恢復時間（減少21%的住院時間）。

在醫生的操控下，另一種叫做HeartLander的小型可移動的輔助醫療器械正在忙碌著。其輕松的穿過胸腔骨下方的切口，并進入體內。這種小型的器械能夠大大降低心臟手術對內臟的物理損傷。

這種儀器可以完成自動導航到指定的位置、粘附在心臟的心外膜表面、并且進行管理治療等一系列操作。

其優勢是提高在跳動的心臟表面操作的精度和穩定性，同時降低了傳統手術因大量接觸帶來的潛在發病率。

二，虛擬醫療助理，潛在價值180億美元

虛擬的醫療助理可以減少一些比不要的醫院以及醫生的負擔。根據Syneos Health Communications的一份研究報告顯示，64％的患者對AI虛擬護士助理感到滿意，其具備全天候監測以及快速回答關于藥物問題的能力，能在7×24小時任何時候的到服務和支持。

另外，有大約72％的患者認為虛擬助手應該有一個真實化/擬人化的聲音和專業的回答語氣，這比那些擁有仿真的人臉或名字的語音主力更加重要。

坐落于舊金山的虛擬護士助理Sense.ly公司，這是一家專注于美國患者在例如心力衰竭，糖尿病或COPD等特定慢性病癥的公司，近期宣布獲得了800萬美元的B輪融資，這筆資金將用于向診所和患者之間部署一條由AI虛擬助手支撐的“護士團隊”。

這款App的目標是讓病人和護士可以分別在家、辦公室即可溝通并進行咨詢，避免了因為不必要的問題去一趟醫院，以節省金錢和時間成本。Sense.ly開發的App中被問及次數最多的虛擬護士是“Molly”，她通過專屬的分類引擎，能夠傾聽分析用戶的問題，并進行引導性的回答。

“她就像人一樣，可以自然地與病人談話，也會和護士交談，因為在用戶眼中‘她們’就是一名真正的護士或醫生。”該公司CEO Adam Odessky講到。

這是一個非常好的醫療診斷方式，其通過語音的方式，結合AI技術來進行前期基準的健康檢查，最終能用較低的成本實現更佳的醫療成果。并且，這種虛擬護士助理還能通過實時通知用戶，做到與用戶實時溝通。

當然，這些在當前看起來看是有些遙遠，雖然現在的語音識別技術已經達到的媲美大多數成年人的水平，但是虛擬護士助理還需要大量的醫療知識的融合。

三，自動化的工作流程助理，潛在價值180億美元

自動化的工作流程管理助理最大的優勢就是優先處理緊急事件，減少日常基本的記錄等操作步驟，幫助醫生、護士們節省時間。我們知道，醫療行業的護士必要的工作就是記錄工作，包括病人的吃藥品類、時間等信息。

通過AI，可以大幅減輕醫生、護士們的工作步驟，例如我們能夠直接想到的就是通過語音，醫生護士們就可以完成記錄操作，它們會自動轉換成文本的形式，并且可以自動化的分析病人的護理工作，甚至以圖標的形式展現出來。

Nuance就是一個很典型的例子，這家公司推出了就機器學習的人工智能AI解決方案，目的就是幫助醫療保健服務商減少記錄工作的時間，并提高報告的質量。

其計算機輔助醫師文件（CAPD），使用AI分析臨床信息、在其自然工作流程中提供實時臨床文檔改進（CDI）指導，這種基于云計算的解決方案可幫助它們獲得患者準確的臨床病史和更為精準的治療建議。

另一個例子就是IBM和Cleveland Clinic之間的一項合作，該合作旨在改善臨床護理和行政管理工作。這項合作使用了Watson以及其它公司先進的技術來挖掘大量數據。

依靠Watson強大的自然語言處理能力，可以讓醫療服務提供商快速精準的分析數千種醫學論文，結合醫學文獻的知識，并培訓和其支持臨床護理和行政工作的能力。

約翰霍普金斯醫院在通用醫療集團卡姆登公司的合作中也采用了類似的方式，其旨在通過采用預測分析的醫院指揮中心來提高患者護理的效率。這個策略將幫助醫生和護士更快的做出決策，例如安排病床或通知救援等等。

最后

盡管我們十分看重醫療的結果，并容不得半點閃失。但毫無疑問，人工智能技術在未來將會更加有效的協助醫院、醫生、護士等大幅提升工作效率，甚至提升患者就醫體驗。

當前，我們面臨的挑戰還有很多。

1，人工智能技術并不完美，我們對其實用性仍持保留態度，它仍有可能犯錯誤，甚至也面臨著在出錯導致問題后和自動駕駛汽車失誤撞到人后相同的倫理問題。

2，和互聯網熱議話題一樣，醫療信息也是重要的個人信息，數據的隱私問題也是人工智能的醫療行業面臨的挑戰。

即便還有很多的擔憂，但是AI技術在醫療領域的未來潛力是巨大，該報告甚至認為這項技術的好處或許大于風險。

文章來源：搜狐網