從2016年起，人工智能和醫療的融合在各個環節開始擦出火花。經過幾年的發展，醫療AI在2019年迎來商業落地考驗，紛紛進入臨床應用和醫生的工作流，并在2020年初開花結果。

2020年1月15日，國家藥品監督管理局批準了科亞醫療的創新產品“冠脈血流儲備分數計算軟件”的注冊，成為了首個獲得AI影像Ⅲ類證的產品。

除此之外，2019年的AI產品有什么樣的新進展呢？

圍繞核心算法能力的醫療AI應用矩陣

根據依賴應用服務對象、使用醫療環節、醫療應用病種范圍，報告制作了醫療人工智能應用矩陣，并對我國醫療人工智能行業進行了總結，制作出了醫療人工智能行業圖譜。

醫療人工智能應用矩陣醫療AI在醫院端的應用場景分析

AI+虛擬助手：打通診療不同環節是關鍵

據丁香園調查，50%以上的住院醫生每天用于寫病歷的平均時間達4小時以上。《福布斯》曾報道，在門診室，醫生只花52.9%的時間在跟患者溝通，37%的時間在處理書面工作，還有10%的時間在處理瑣事。

排隊3小時，問診2分鐘。醫生病歷錄入工作量大、病歷質控難、患者門診服務缺失是就診階段的三大痛點。基于語音識別、語義理解、麥克風陣列三大核心技術，AI+虛擬助手可以應用于診前、診中、診后多個環節。

診前：智能導診機器人逐漸成為醫院的一道新的風景線。導診機器人主要是通過患者的語音輸入進行語義分析，然后給出分診和導診建議，節約人力，方便患者。更先進的導診機器人還能通過傳感器收集患者的生命體征信息，進行預問診，提前將患者的基本體征、病情摘要反饋給門診醫生。這使得醫生在見到患者之前，便已獲得患者病情的部分信息，從而提高醫生問診效率，減少誤診。

診中：AI病歷助手可以直接將語音轉為結構化的電子病歷。智能語音錄入全過程由醫療語言數據模型進行支撐，能夠實現檢查、診斷和病歷錄入同時進行，避免了醫生診斷總是被打斷的情形，從而節省醫生的時間，使其能專注于診療本身。AI手術助手可以讓手術醫生利用虛擬屏幕、語音識別，手勢識別等技術，隔空操作電子設備。這有效減少了手術時間，降低感染風險。

診后：在患者離院后，AI虛擬助手可以對患者進行回訪以及滿意度調查，推送醫囑事項、復查提醒、醫學科普等。
編輯：hfy