来源：福娃AI智能监测
智能医疗
信息化、智能化是近年来医疗行业的主题词之一,移动互联网和人工智能等技术正为智慧医疗服务"铺桥搭路",但在各细分领域的发展境遇确有不同。越来越多的"硬科技"成果正走出实验室被广泛应用,比如以互联网与人工智能技术对智慧医疗领域进行加持,以帮助医生对疾病进行实时、精准、高效的分析和诊断,并极大助力药物研发。
什么是AI医用软件
AI医用软件是指基于医疗器械数据，采用人工智能技术实现其医疗用途的独立软件。同其他行业相比，医疗行业人工智能应用有其优势和弊端。一方面其基础较好，数据电子化程度较高、数据较集中且质量较高；较多应用场景可以实现相对标准化，如医学影像等；另一方面，医疗行业痛点明显，例如高端医疗人才缺乏、资源分布不平衡、医疗成本高等。而人工智能的助力可以补其短板，壮其长版。
医疗器械和软件行业涉及邻域较多，是一个多学科交叉、知识密集、资金密集的高技术产业。在政策文件的支持下，在市场和资本的推动下，医疗人工智能是其未来发展的方向。
AI医用软件＝医疗器械软件？
根据《界定指导原则》，若软件产品的处理对象为医疗器械数据，且核心功能是对医疗器械数据的处理、测量、模型计算、分析等，并用于医疗用途的，符合《医疗器械监督管理条例》有关医疗器械定义，作为医疗器械管理。若软件产品的处理对象为非医疗器械数据比如患者主诉等信息、检验检查报告结论，或者其核心功能不是对医疗器械数据进行处理、测量、模型计算、分析，或者不用于医疗用途的，不作为医疗器械管理。例如，医疗信息管理软件仅仅是医院管理工具，管理内容是患者信息等非医疗诊断和/或治疗内容，不按照医疗器械管理；又如，远程医疗会诊系统软件用于在不同医疗机构之间实现医学信息传输和会诊平台功能，如果不包含医学图像或者数据，则不按照医疗器械管理。
应用场景
健康监测
随着亚健康、慢性病的情况越来越普遍，拥有了解自己健康情况、能长期提供治疗指导的家庭医生服务，又显得越来越有必要。人工智能技术对海量数据的处理能力能够有效满足健康监测的需求，尤其对于患有慢性病的人群特别有用，可以有效降低其疾病风险和看病成本。
辅助诊疗
分级诊疗体系的成功建立，需要重点补充大量全科医生，以满足广大群众中日常病患的处理。而目前我国基层的医疗机构中，医生的学历、经验等普遍偏低，全科诊疗能力明显不足。利用人工智能学习和复制优秀医生的经验，补充并辅助基层医生的诊疗工作，是较快推动医疗体系落地的好办法。
疾病筛查
对于医生来说海量需求带来的高强度工作是最头疼的问题。如何能够为这类医生节约时间是人工智能最大的价值。因此，在一些需要大量数据处理、重复性和规律性较强的环节，可以借助人工智能技术进行补充甚至替代。例如，AI影像系统就是以人工智能训练学习海量的影像数据，实现对特定疾病智能筛查的系统。该系统能够有效助力医生提升筛查诊断效率，从而提高早期患者的治愈率和存活率。
AI医疗的未来
AI医疗当下所面临的最大困难来自于整合不同来源的数据。首先，我国缺乏数据安全相关的执法落地实践。这需要尽快配套落实相关的数据安全标准和指南以及有关医疗大数据的行业相关条例，以规范医疗数据的法律监管现状。
政府部门需要考虑相关立法，企业本身也应当强化数据保护意识，建立企业内部规范和技术标注。如今医疗行业数据正以惊人的速度激增，其法律监管需要引起行业的高度重视。
人工智能已经渗透至人类生产生活的方方面面，医疗作为与人类息息相关的产业，随着AI技术的飞跃，将有望实现产业的新纪元。
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