（文章來源：前瞻網）

人工智能技術可以為神經或肢體受損的患者提供精準康復服務。如今的康復治療，不光有常見的物理療法、認知療法和中醫療法，還有運動療法、作業療法等，依托各類智能康復輔具，搭上了高科技的“快車”，讓康復訓練變成像體感游戲一般，人機交互，匹配度強，評定快，效率高。例如，我國常州錢璟康復股份有限公司生產的Flexbot多體位智能康復機器人，可以將躺著的人“豎”起來，同時通過帶動傷患人士腿部外骨骼等進行步態訓練;此外，錢璟康復還打出了“璟云”平臺，康復患者只需要輸入自身癥狀，平臺就能量身定做治療方案;其虛擬現實設備則能夠為患者提供AR“撿蘋果”等模擬康復鍛煉服務。

通過人工智能技術的應用，醫療管理服務也取得了突破性的發展，尤其以運動、心律、睡眠等檢測為主的移動醫療設備發展較快。通過智能設備進行身體檢測，血壓、心電、脂肪率等多項健康指標便能快速檢測出來，將采集健康數據上傳到云數據庫形成個人健康檔案，并通過數據分析建立個性化健康管理方案。同時通過了解用戶個人生活習慣，經過人工智能技術進行數據處理，對用戶整體狀態給予評估，并建議個性化健康管理方案，輔助健康管理人員幫助用戶規劃日常健康安排，進行健康干預等。依托可穿戴設備和智能健康終端，持續監測用戶生命體征，提前預測險情并處理，進一步提升醫管水平。

抗生素有助于保持人們的健康;然而，它們的廣泛使用導致了抗生素耐藥性細菌的產生，全球每年因此有7萬人死亡。研究人員使用人工智能技術來鑒定細菌中引起抗生素耐藥性的基因，希望通過厘清耐藥性產生的機理，有望用于改進現有抗生素效果或開發新型抗生素。

例如，美國加州大學洛杉磯分校研究人員最近利用人工智能技術確定了一種更快、更有效地治療結核病的藥物組合方案;該方案不僅能顯著縮短治療時間，而且對多數耐藥結核病有效。研究人員在細胞培養和動物模型中使用這種方法，從數十億種潛在的藥物和劑量組合中快速識別出3-4種藥物組合，從而顯著縮短了結核病治療的持續時間。

將人工智能中的深度學習技術應用于智能藥物研制，通過大數據分析等技術手段快速、準確地挖掘和篩選出合適的化合物或生物，達到縮短新藥研制周期、降低新藥研制成本、提高新藥研制成功率的目的。人工智能技術通過計算機模擬，可以對藥物活性、安全性和副作用進行預測。借助深度學習，人工智能已在心血管藥、抗腫瘤藥和常見傳染病治療藥等多領域取得了新突破;在抗擊埃博拉病毒中智能藥物研制也發揮了重要的作用。目前，全球已有100多家初創型的企業在探索用于研制新藥的人工智能方法，同時跨國藥企也不甘落后，諾華、強生、輝瑞等著名藥企正積極嘗試探索與人工智能企業合作。

由上可知，在人工智能的助力下，醫療健康領域正在發生翻天覆地的變化。順帶一提,隨著人工智能在醫療健康領域的應用不斷深入，城鄉醫療資源不平衡的問題很可能將慢慢緩解，人們將享受到共通的高水平的醫療健康服務。可見人工智能技術在醫療健康領域的應用前景是十分廣闊的;但有必要指出的是，在未來很長的一段時間內，新的醫療技術在很多方面都不會取代醫療工作者。畢竟，醫者仁心，這一點是包括人工智能技術在內的各種新技術學不會的。
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