期望健康长寿是每个人的心愿，也是科学家和工程师致力于将AI技术应用于医疗健康领域的动力所在。相对于金融、运输和零售业等领域，AI在医疗健康领域研发最少。美国德克萨斯大学副校LyndaChin教授说过“人类大脑的容量是有限的，与日俱增的患者数据和爆炸式信息增长，让医生无法跟上医学知识发展的步伐，AI将成为辅佐医生提高认知能力的最佳工具和手段。”

　　重点是智能，可以把智能理解为获取知识的能力，这包括识别能力，推理演绎能力，归纳能力，统计与分析能力等，当然也包括对已经入手知识的补充和应用。研究人类的情绪波动或许在生物心理学或是生物学亦或是仿生学方面是重要的，但人工智能的研究更侧重体现在对智能的研究上。

　　人工智能即由人类造的智能实体，这种智能实体，只是在标准和功能上要求与人的思考与认识水平相近或是超越人类，但并不代表这样的智能实体的运行模式和思考模式完全和人类相同，因为人从机器角度看的线.人工智能的发展历史。

　　狭义下的人工智能的发展史，要从20世纪40年代左右的时间开始算起。一开始（人工智能）是从对神经网络研究工作开始的，这应该归功于弗雷格以及罗素和怀海特在数理逻辑上的工作以及图灵的计算理论。再到后来，1950年底一台神经网络计算机（SNARC）出世。再后来，人工智能的研究有了两个大致的方向，一开始处于劣势的利用神经网络进行人工智能开发的连接主义派和符号模型派。大约到1980年左右，神经网络才重新得到重视。事实上在这个时候之前，有过一段被称为人工智能的冬天的一段时期。

　　1990年左右，人工智能的一些问题得到较为满意的解决，而WEB的应用促使了AI产业的发展。AI的技术成为许多现有东西的基础，最普遍的搜索引擎，就是这样技术的最佳体现。但人工智能发展的同时也伴随着很多问题和很多质疑，譬如我们最近在网上看到的一些信息。比如据国外媒体报道，斯蒂芬·霍金曾警告“人工智能完全体的发展可能意味着人类的终结” ，伊隆·马斯克担心人工智能的发展可能是人类生存面临的最大威胁，比尔·盖茨则提醒人们要小心人工智能。对于这些疑虑，人们会产生诸如此类的疑问甚至恐惧，但这也是正常的，进化必然伴随着风险与质疑，但不能因此而放弃向前推进。

　　随着科学技术进步，在医疗健康领域已有不少AI应用成功案例，譬如：新药研发、辅助疾病诊断、健康管理、医学影像、临床决策支持、医院管理、便携设备、康复医疗和生物医学研究。我们归纳梳理如下：

　　新药研发的痛点是周期长，平均为10年；费用高，每款新药研发费约15亿美元；成功率低，约5000种候选化合物中才有1种能进入II临床试验。结合AI技术的药物研发将会显著提高研发效率并降低成本。目前，在药物研发中，AI应用于，包括药物挖掘、新药安全有效性预测、生物标志物筛选等。

　　实际上，诊断就是数据分析过程，从基因序列到影像图片分析，病人会产生大量数据，机器学习应需而生。通过AI分析技术与机器学习相互结合，极大地提高了医疗服务质量和预后。

　　AI技术还可以用于辅助临床决策，其中最成功的辅助治疗案例是IBMWatson在肿瘤辅助治疗方面的应用；除了辅助临床诊疗决策，Watson系统也可以为医学生和医护人员提供医术帮助。Watson的治疗方案就是教学课件，另外也可在沃森问答过程中学习到最新医疗知识，也能知道医生通过考虑哪些因素而选择某一项治疗方案。对患者而言，Watson能够提升患者自身教育和患—医之间的沟通效率。

　　情感识别是AI一个热点领域。该领域已经衍生出了很多优秀技术，从语言、表情、语音中识别人的情感和情绪。人工智能也可用于识别疾病风险和降低风险的措施。为个体设计个性化的健康管理计划，通过个人健康档案数据分析建立个性化健康管理方案。

　　《新英格兰医学杂志》报道了全球首例接受“皮质电图机”治疗的患者。这种设备被植入到患者大脑组织里，可以捕获到想象肢体运动而触发的微弱生物脉冲电信号，然后经过放大后，再传输到置于胸前的另一个微型可穿戴设备上。经过反复训练，患者用仅存的眼球肌肉运动来传递“大脑—微机”指令，以恢复所失去的四肢运动功能。该智能化设备还具有学习功能，不断完善自我。直到患者能够完全把控调节室温、开关电视等等简单、却是必需的家庭生活刚需。

　　《科学：转化医学》刊登了美国匹兹堡大学的首次意念感知智能机器人临床试验。科学家们第一实现了意念感知机器人手臂，利用植入大脑的特殊芯片，让患者的意念通过智能机器人手臂感觉周围环境，并且反馈触摸感再链接回到大脑意识中来。人工智能研究的核心问题是让机器人手臂有感触觉，并且试验者可以意念控制或接受反馈感觉。在试验测试中，研究人员将试验者眼睛蒙上，然后通过各种方式来触摸智能机器人手臂，试验者不仅感触到，而且还能判断出绝大多数的测试。

　　如果觉得身体有些不适，是选择去医院看病，还是有更简便方法？人工智能健康咨询系统能够实现这一点。一家硅谷创业公司希望将人工智能带入医疗咨询行业，用智能聊天机器人来为用户提供医疗健康的专业咨询。

　　目前，可穿戴设备和移动医疗设备大多只能检测脉搏和血压等简单生命指标，被动地提醒患者何时吃药，但无法主动监测和记录患者行为、环境和风险因素，并给出预防措施和建议。AI技术与这些应用相结合，能够提供个性化的实时健康预警反馈与建议，监控个体行为，实现健康管理的目标。

　　人工智能技术可用于优化医疗服务流程和资源配置，通过数据分析提高医护效率和质量，降低医疗成本。其次，应用AI系统可进行并发症预测和预防性治疗。另外，人工智能技术能够应用于确定病人的随访计划、决定是否暂停或执行下一个检查，以减少病人的创伤、辐射量和医疗费用等。

　　机器学习和神经网络在医疗健康大数据分析与应用领域具有巨大潜力。对电子健康档案数据的分析将在精确医学和癌症研究中发挥重要作用。人工智能支持生物信息技术在组学数据研究中的风险评估。

　　人工智能系统能够协助科学家阅读文献、查询专利、提高理论和以往观察结果的拟合度、形成可验证的假设、利用AI系统和模拟技术进行实验研究、开发新的设备和软件。

　　作为人工智能最大应用市场之一的医疗领域，市场前景广阔；据WinterGreen Research估计，随着新的认知计算技术的发展,到2019年全球医疗决策支持市场规模将达到2000多亿美元。

　　在“健康中国”上升为国家战略之后，医疗产业的发展再次成为社会瞩目的焦点。未来十年，医疗资源的下沉将使医疗产业大爆发，但产业健康发展的关键，在于用大数据和人工智能，提高医疗服务水平。2011年到2015年，短短五年时间，中国医疗设备的市场规模翻了一番，目前已经超过3000亿元，而这仅仅是中国整个医疗产业的一个分支。中国医疗产业发展研究院院长金东认为，随着国家加大对健康产业的重视力度，医疗产业接下来的发展速度预计会更快，尤其是医疗设备领域。

　　国内外资本及科技巨头都在积极布局人工智能+医疗健康行业。大批专注细分领域的初创公司也蓄势待发。