二、AI辅助治疗
传统治疗方式主要依据病人的临床症状和体征，结合性别、年龄、身高、体重、既往病史、家族疾病史、实验室和影像学评估等数据确定治疗药物和使用剂型、剂量，是一种根据出现的症状进行治疗的被动处理方式。新一代智能治疗模式要求医院及时判别病程中病人是否存在潜在危险并提前给出处理措施，为不同患者设计个性化的护理和治疗方案，借助智能医疗器械和可穿戴设备实时监控患者健康状况同时优化治疗过程，使用先进的手术机器人提升外科手术效果，降低对患者的手术创伤，通过缜密的数据分析结合新型生物技术手段，提高治疗质量、改善治疗效果。
（一）AI辅助治疗关键技术
（1）医学三维重建技术：
医学三维重建技术在当前智慧医疗中有许多应用，如术前诊断、解剖教学、临床手术等。以术前规划为例，在手术前对手术进行科学的规划，对手术的顺利进行有着至关重要的影响。将三维重建技术运用到术前规划中，克服了医生视觉上的局限，使得参数的测量更精准，诊断更准确。
医学三维重建技术涉及的学科较为广泛，包括计算机图像处理、医学影像学、生物医学工程等。过三维重建技术将断层成像的原始数据转化为三维模型数据，实现了视图的三维可视化，提高了图像的可读性，提高了测量指示点选择的灵活性，从而让医生更直观、精确地发现病变的方位、形态、体积等信息，这对提高手术精度、制定个性化手术方案、术后恢复方案提供了极大的帮助。基于三维重建结果，可以结合AR\VR（增强现实/虚拟现实）等显示技术对病灶部位仿真重现，从而精确规划病灶切除范围、骨块截取范围、移动变量、如何复位、如何重建等。在术前预知手术中将遇到的问题难点，并模拟术后效果，提高了手术的可预见性，有助于在术中减少手术误差，缩短手术时间。
（2）基因检测以及精准医疗技术：
20世纪90年代，高通量生物技术因大规模并行基因信息读取能力而被广泛地使用。以基因测序技术为代表的高通量生物技术极大地改变了生物、医学的研究方式。近几年来，人类基因组测序技术的飞速发展，测序的规模、成本、精度都得到了巨大的提升，为从基因层面理解并攻克癌症等遗传性疾病提供了可能。科学家们希望，通过基因科技对个体的基因组进行测序、检测，能够给出个性化的疾病预防、治疗方案。
以肿瘤精准医疗为例，传统的肿瘤治疗手段，比如化学疗法，并不能区分癌细胞和正常细胞，治疗的同时也会产生巨大的毒副作用和不良反应。而肿瘤的精准治疗方法主要通过靶向治疗方式，利用肿瘤组织或细胞具有的特异性或相对特异性的结构分子作为靶点，使用能与这些靶分子特异性结合的抗体或配体，从而特异性地识别并杀死肿瘤细胞，同时不伤害正常细胞，避免了传统治疗手段带来的毒副作用。然而靶向治疗具有个体化的特异性，对不同病人的效果并不相同，因此需要在治疗之前对病人的对应靶点进行诸如突变、过表达等遗传变异检测，以预估治疗效果。
早期的基因检测受到技术水平的限制，往往只能对一个或少量的基因进行研究，如今大规模并行基因检测技术的成熟，使得科学家有能力从全局角度研究和理解细胞、蛋白质分子的机制。只对少量基因的检测无法满足精准医疗的要求，同时检测多个基因的多个组学特征，在系统生物学水平上对癌变的肿瘤细胞信号系统进行深度检测，才能真正做到精准治疗。借助人工智能与大数据技术对高通量基因测序数据展开解析，分析肿瘤患者个体的分子层面的病理，从而准确、定量地对不同药物的药效、副作用作出评价。一方面可以对基因突变等遗传异常从生物学角度解读，另一方面可通过大数据技术对基因突变与癌变做相关性分析，从而更好地理解癌症发生的机制，为癌症预防以及早期治疗提供重要指导。
（3）药物基因组学：
传统的药物治疗方法，是通过临床医生的临床诊断以及辅助检查结果并结合医生自身的临床经验为患者选择药物治疗方案。但是这种针对普遍情况、经验性的治疗模式往往忽视了患者之间的个体差异，无法最大效果地发挥药物的作用且不能有效规避毒副作用。
药物对患者的影响因素有很多种，包括患者的年龄、性别、种族、遗传、疾病状况等。药物基因组学是一种关联基因表达或单核苷酸多态性与药物的吸收、分布、代谢、排泄过程以及药物受体靶标，来研究患者携带的先天遗传或是后天获得的遗传变异对药物的作用，并在此基础上研制出新药或新的用药方法。在目前的临床研究中心，主要关注以下几类遗传物质：①与药代动力学相关的基因，包括与药物吸收、分布、代谢、排泄等相关的基因；②与疗效相关的基因；③可促使发生毒性反应或者不良反应的基因；④可能影响疾病易感性或者疾病进展的基因。通过分析以上的遗传物质，临床医生可以在用药前判断药物是否适用于某个患者，并能估计药物在患者体内的药效学和药动学信息，从而精准设计用药方案。
（4）机器人技术：
随着工业自动化技术、计算机视觉技术以及控制技术的快速发展，机器人作为这些技术的集成产品已经广泛渗透进了医疗领域。
微创外科手术机器人系统如今技术已经十分成熟，医生甚至可以远程操控机器人系统，精准地完成复杂的外科手术。该类系统通常由医师控制台、床旁机械臂和三维成像系统三部分构成。三维成像系统具有多角度影像合成功能，可通过三维重建技术将多角度二维图像合成为全景三维立体图像，使医生能从全局角度观察手术区域。外科医生使用医生控制台，通过双手动作操纵手术台上的仿真机械臂进行手术中的种种操作，机械臂能柔顺、精准地复现医生的操作。与传统外科手术不同，医生无须亲手接触手术仪器，而是在无菌区以外的医师控制台边操纵手术微器械的移动和操作。使用手术机器人进行微创手术，手术的切口更小（创口仅在1厘米左右），极大减少了患者的手术创伤，病人术后的恢复速度、痊愈率都高于传统手术。
除了辅助医生进行外科手术外，机器人还被广泛用于康复领域，包括为残疾人设计的智能机械假肢、智能轮椅，辅助医护人员完成药品、医疗器械运送投递的工作机器人等。这些机器人加持了先进的传感系统以及运动规划、物品识别、力学反馈等算法，能适用于其工作环境，完成一些简单性的工作，降低医务人员的劳动负担。
（二）AI辅助治疗应用现状
在AI辅助治疗领域，国内外医疗机构以及人工智能公司都做了广泛的布局。IBM和东京大学医科学研究所合作，使用IBM的沃森（Watson）超级计算机学习医学论文和大量药物的效能，同时根据患者在医院的各类体检数据、医疗图像以及基因组信息，结合患者的身体信息，为患者制定副作用小、疗效好的治疗方案，实现个性化的医疗法案制定。Cha等（2017）开发的系统能够在膀胱癌诊疗期间，运用深度学习技术对计算机断层成像图像进行观察，根据癌变区域的变化对病情进行预测。谷歌DeepMind部门也在进行利用深度学习来精细化定制患者放化疗区域和进程的研究，对于头颈癌等脑区附近的癌变，能够最大限度地避免健康部位的损伤。DeepVariant通过模拟人类对基因测序比对数据堆叠（pileup）图像的分析，在不具备任何基因组学先验知识、不对基因测序数据做任何统计假设的条件下，通过监督式学习海量已标记基因组比对数据快照图像，基于Tensorflow深度学习框架训练深层次卷积神经网络图像识别模型，实现从高通量测序数据中寻找基因变异进而完成基因分型的功能，其算法具有测序平台无关性、跨物种变异检测、通用性高等传统生物信息学方法所不具备的优势。加拿大的初创公司Deep Genomics正在研究将深度学习应用于基因组学，将患者的突变基因，通过数学模型，与健康的基因组进行对比，建立基因突变与疾病之间的联系。以Zeus机器人为代表的智能辅助医疗机器人，已经在神经外科、介入性治疗、穿刺与骨外科等重要手术中得到了应用。直觉手术（Intuitive Surgical）公司研发的达芬奇手术机器人，可由医生操控进行复杂的手术，比起传统的腹腔镜，其可视角度更大、操作更灵活，极大提高了手术的精度、减小了手术创伤，目前美国食品药品监督管理局（FDA）已经批准将达芬奇机器人手术系统用于成人和儿童的普通外科、胸外科、泌尿外科、妇产科、头颈外科以及心脏手术。香港中文大学工程学院机械与自动化工程学系的科研人员研制了微型医疗机器人（NEMS），能通过外磁场操控，穿梭于血管、眼及脑内，可以精准投送药物至人体的特定部位，突破了传统治疗方法只能通过血管被动给药的局限，成为真正的主动靶向给药，可用于癌症、脑梗死、脑卒中、视网膜退化等多种疾病的靶向治疗。AiCure公司开发了一款手机（应用），通过手机摄像头获取图像，检测患者是否按时吃药，利用动作识别和面部识别技术来判断或者是否按时服药，然后使用算法来识别患者的药物种类和药物摄取量。可以监测不同药物的多种给药途径，比如口服、舌下含服、吸入器和注射笔等，随后数据会返回给医护人员或者制药公司从事临床试验的研究人员。