本文將探討AI產品如何在癌癥早期篩查乃至于所有的醫療場景下發揮作用，enjoy~
目前醫療數據中有超過90％來自醫療影像，醫療影像數據已經成為醫生診斷必不可少的“證據”之一，也是癌癥確診的重要依據。
以肺癌為例：在國內，一家三甲醫院平均每天接待 200 例左右的肺結節篩查患者，每位患者在檢查環節會產生 200-300 張左右的 CT 影像，放射科醫生每天至少需要閱讀 4 萬張影像，任務繁重，大量消耗精力，導致誤診漏診率上升。
再加上國內醫生資源缺口問題越來越嚴重，影像醫生供不應求，工作量遠超負荷。
為了解決這個問題，目前已經有多個醫療平臺與人工智能技術公司合作，開發出輔助醫生查看醫療影像的工具，提高看診效率和準確率的案例。
這些醫療平臺通過人工智能識別出肺結節后，再交由醫生執行進一步的診斷，使得診斷效率和精準度大幅提升。而原先人工需要的10多分鐘完成的篩查縮短到僅僅5-17秒秒鐘，診斷效率大大提高。
醫生負擔減小后，會把更多的時間和精力放在診斷上，給患者帶來更精準的診斷結果和醫療方案。醫生也更有余力給與患者感情支持，這對于日益緊張的醫患關系來說，都是很有必要的。
二、問診和復診現如今的醫療流程中，初次就診的患者往往比較懵懂，不清楚就醫流程，不懂怎么回答醫生的問題。門診醫生看診任務繁重，每位病人每次看診，幾乎都只能與醫生溝通幾分鐘。醫患信息嚴重不對等、就醫體驗差也導致了醫患關系緊張。
醫院借助智能語音交互平臺，搭建一套完善的導診服務，或許是一個可行的解決方案。
一方面，可以有效引導患者掛號、分診、科室路線引導；另一方面，也可以協助醫生對患者進行“預問診”，為醫生提供“預問診報告”。醫生和患者見面前，就可以提前掌握患者的一些基本資料和病情，輔助診療，同樣能夠提升診療的準確率和效率。
類似的“預問診”流程，同樣可以復用在患者的復診場景下。智能助手提醒患者遵醫囑和及時復診，同時提醒醫生對患者的情況進行回訪，根據回訪結果及時調整醫療方案。
針對這樣的市場需求，醫療機構可以借助AI搭建智能問診、智能分診和智能復診平臺，以幫助醫生高效率診病，為“看病難”這一痛點提供解決思路。
三、醫學陪護和情感支持醫療作為一個非常特殊的場景，除了診病、治病之外，病人的心里健康也是不可忽視的需要關注的部分。而隨著老齡化社會的來臨，陪護行業也將迎來一個很大的缺口。許多病人、老人并沒有條件請到合適的護工，那么是否能讓人工智能來擔任這個角色呢？
樂觀來看，支持智能語音交互的聊天機器人，可以完成這幾方面的任務：
但想要完成以上的任務，智能語音助手仍然需要突破技術瓶頸。但毋庸置疑，這是一件值得我們探索的事情。
四、結語少部分人能夠享受到的一對一、隨叫隨到的醫療服務，對普通大眾而言可望而不可即，但在人工智能的介入下，部分常見例行和遠程條件下能解決的健康服務則有可能做到低成本享受一對一的個性化。
AI技術進入垂直領域，需要大量的數據作為支撐。中國作為世界第二人口大國，龐大的人口基數累積了巨大的醫療數據，這是AI進駐的天然機會。
這些數據將在優化醫療資源配置、醫學研究、提升醫療效率等方面具有巨大潛力，也終將會為醫生和患者提供高效、優質、穩定的服務。
或許在不遠的將來，家庭中配備一位家庭醫生機器人，會是一件司空見慣的事兒，如同現在的掃地機器人一樣。
