當前，人工智能變得越來越熱，其在醫(yī)療保健領(lǐng)域的應(yīng)用也越來越深、越來越廣，眾所周知的IBM“沃森”就是很好的代表，其在某些疾病的診斷上甚至有超越醫(yī)生的勢頭。

近期，Healthcare IT News聯(lián)合HIMSS Analytics針對美國醫(yī)院人工智能技術(shù)應(yīng)用前景開展了一項調(diào)查，并發(fā)布了《醫(yī)療信息化市場指標：人工智能》（HIT Market Indicator: Artificial Intelligence）報告，稱五年內(nèi)美國半數(shù)醫(yī)院將應(yīng)用人工智能。

因此，可以說人工智能正在推動醫(yī)療行業(yè)經(jīng)歷一場進化變革。人工智能主要包括機器學習和深度學習，幫助醫(yī)療機構(gòu)提供更加個性化、整合化以及更可及的醫(yī)療服務(wù)。

2017年，醫(yī)療領(lǐng)域人工智能應(yīng)用將會加速發(fā)展，以下10家基于人工智能醫(yī)療公司很有可能成為“游戲改變者”。

綜合護理領(lǐng)域

1.Babylon Health

Babylon Health是一家位于倫敦的初創(chuàng)公司，正著手推出一款類似蘋果Siri的醫(yī)療虛擬助理應(yīng)用。通過將真正的醫(yī)生與人工智能“助理”有機結(jié)合，Babylon Health籍由智能手機為消費者提供24/7的全天候個性化醫(yī)療保健服務(wù)。

2.CareSkore

Careskore是一家位于美國芝加哥的初創(chuàng)公司。該公司利用谷歌公司的TensorFlow和Hadoop人工智能引擎，將臨床、行為、人口以及社會經(jīng)濟等方面信息綜合分析，來識別高危病人。

3.Aicure

Aicure公司運行著一個視覺識別平臺，借助計算機視覺和深度學習等科技手段，對患者進行觀察監(jiān)管，以降低患者不按醫(yī)囑規(guī)范服藥的風險。Aicure公司CEO Adam Hanina說：“20%到30%的臨床試驗會失敗，主要原因是病人不遵守協(xié)議，不按時服藥也讓一些本該上市售賣的藥物未能面世。”Aicure公司的這一平臺還能減輕護士的工作負荷，因為護士25%的時間都花在服藥管理上。Adam Hanina表示，通過將這一過程自動化，Aicure公司的目的是緩解護士短缺危機，并讓護士為那些需要的病人提供服務(wù)。

藥物相關(guān)領(lǐng)域

4.Atomwise

Atomwise利用深度學習算法對疾病在分子水平上進行審視，并選配合適的藥物，從而給藥物研發(fā)帶來革命性影響。Atomwise借助超級計算機分析現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫，并利用人工智能和復雜算法來模擬藥品研發(fā)過程，在研發(fā)早期評估新藥研發(fā)風險，大大降低新藥研發(fā)成本。

5.Recursion Pharmaceuticals

Recursion Pharmaceuticals成立于2013年，將生物科學與機器學習相結(jié)合，以發(fā)現(xiàn)疾病新療法。該公司提出了在未來10年內(nèi)實現(xiàn)成功治愈100種疾病的宏大目標。

心臟病領(lǐng)域

6.Bay Labs

Bay Labs將深度學習與心血管成像相結(jié)合，以診斷心臟病。去年，該公司將心臟病診斷創(chuàng)新方法應(yīng)用于非洲，幫助肯尼亞病人篩查、診斷風濕性心臟病。

7.Arterys

該公司將智能分析與核磁共振成像（MRIs）相結(jié)合，將動脈血管內(nèi)的血流可視化并量化。獲取的信息在云端進行處理分析，完整報告在10分鐘內(nèi)就可生成。

醫(yī)學影像

8.Clearview Diagnostics

Clearview Diagnostics是一家人工智能軟件公司，主要是研發(fā)醫(yī)生疾病診斷輔助工具。該公司初始的聚焦點是乳腺癌，目前正在積極爭取其人工智能癌癥診斷工具獲得FDA批準，研發(fā)該工具的目的是為乳腺癌患者提供更準確、更廉價的診斷。Clearview Diagnostics聯(lián)合創(chuàng)始人Rick Mammone表示，通過公司的人工智能平臺飼喂數(shù)據(jù)，此工具就能發(fā)揮助手作用，大大降低放射科醫(yī)師的工作負荷，從而使他們能夠在病人身上多花些時間，而且能去處理更棘手的病例。該公司人工智能平臺的“威力”在美國國家衛(wèi)生研究所（NIH）的一項研究中得到驗證。研究顯示，Clearview Diagnostics的軟件在準確診斷所有癌癥的同時，將良性腫瘤患者進行不必要活檢的數(shù)量減少了70%。

9.Butterfly Networks

Butterfly Networks研發(fā)出一款手持式醫(yī)療成像設(shè)備，并同深度學習助理深度融合，能夠幫助偏遠地區(qū)病人真確診斷。在偏遠地區(qū)，臨床醫(yī)生缺乏，而且?？漆t(yī)生更是寥寥無幾。

10.DeepMind Health

DeepMind Health在2014年被谷歌公司收購。該公司利用機器學習技術(shù)，對眼部掃描進行高效分析。通常眼部掃描都很難判讀，而且需要花費很長時間處理。有了人工智能助力，DeepMind Health將改變這一現(xiàn)狀。