在不久的将来，人工智能可能会成为医疗保健行业的一环。

近期，埃森哲公布了一份关于AI能在医疗保健行业的研究报告，该报告研究了AI在医疗领域的短期价值、AI技术潜在的影响力等。报告结果预估显示，到2026年，AI技术可为在美国的医疗保健行业节省高达1500亿美元的成本。

报告重点介绍了10种可能会对医疗行业产生短期影响的AI应用，并对每个应用进行分析进一步的影响。研究人员在评估种分析了每种新技术应用带来的影响、实际使用的可能性、对健康经济学的影响。

根据报告的调查显示，以下三个方向是未来医疗保健领域潜力最大、最具价值的AI应用。

一、机器人/机械臂辅助手术，潜在价值400亿美元

机器人手术最大的应用是“微创”手术，“微创”意味着手术开刀将不再像传统手工那样大的切口，通过微创手术的切口约为6毫米，并且通过小型手术器械即可完成手术。

认知外科手术机器人也会结合到人类手术的经验。在实际手术前，医疗团队还会收集整理病人的医疗历史数据，与实时手术结合，以此来提高自身手术水平。

达芬奇（da Vinci）辅助手术机器人是目前最先进的手术机器人之一，这些小型化仪器被安装在三个机械臂上，它较大的移动范围和较高的灵活性，同时也能保证极高的精确度。辅助手术机器人还包含一个高清3D摄像头，能够在手术过程中直观的引导医生操作。

与传统的开放手术相比，采用微创手术的患者可以获得许多益处，包括：较小的身体伤害、更小的疤痕、更快的恢复时间（减少21%的住院时间）。

在医生的操控下，另一种叫做HeartLander的小型可移动的辅助医疗器械正在忙碌着。其轻松的穿过胸腔骨下方的切口，并进入体内。这种小型的器械能够大大降低心脏手术对内脏的物理损伤。

这种仪器可以完成自动导航到指定的位置、粘附在心脏的心外膜表面、并且进行管理治疗等一系列操作。

其优势是提高在跳动的心脏表面操作的精度和稳定性，同时降低了传统手术因大量接触带来的潜在发病率。

二、虚拟医疗助理，潜在价值180亿美元

虚拟的医疗助理可以减少一些比不要的医院以及医生的负担。根据Syneos Health Communications的一份研究报告显示，64％的患者对AI虚拟护士助理感到满意，其具备全天候监测以及快速回答关于药物问题的能力，能在7×24小时任何时候的到服务和支持。

另外，有大约72％的患者认为虚拟助手应该有一个真实化/拟人化的声音和专业的回答语气，这比那些拥有仿真的人脸或名字的语音主力更加重要。

坐落于旧金山的虚拟护士助理Sense.ly公司，这是一家专注于美国患者在例如心力衰竭，糖尿病或COPD等特定慢性病症的公司，近期宣布获得了800万美元的B轮融资，这笔资金将用于向诊所和患者之间部署一条由AI虚拟助手支撑的“护士团队”。

这款App的目标是让病人和护士可以分别在家、办公室即可沟通并进行咨询，避免了因为不必要的问题去一趟医院，以节省金钱和时间成本。Sense.ly开发的App中被问及次数最多的虚拟护士是“Molly”，她通过专属的分类引擎，能够倾听分析用户的问题，并进行引导性的回答。

“她就像人一样，可以自然地与病人谈话，也会和护士交谈，因为在用户眼中‘她们’就是一名真正的护士或医生。”该公司CEO Adam Odessky讲到。

这是一个非常好的医疗诊断方式，其通过语音的方式，结合AI技术来进行前期基准的健康检查，最终能用较低的成本实现更佳的医疗成果。并且，这种虚拟护士助理还能通过实时通知用户，做到与用户实时沟通。

当然，这些在当前看起来看是有些遥远，虽然现在的语音识别技术已经达到的媲美大多数成年人的水平，但是虚拟护士助理还需要大量的医疗知识的融合。

三、自动化的工作流程助理，潜在价值180亿美元

自动化的工作流程管理助理最大的优势就是优先处理紧急事件，减少日常基本的记录等操作步骤，帮助医生、护士们节省时间。我们知道，医疗行业的护士必要的工作就是记录工作，包括病人的吃药品类、时间等信息。

通过AI，可以大幅减轻医生、护士们的工作步骤，例如我们能够直接想到的就是通过语音，医生护士们就可以完成记录操作，它们会自动转换成文本的形式，并且可以自动化的分析病人的护理工作，甚至以图标的形式展现出来。

Nuance就是一个很典型的例子，这家公司推出了就机器学习的人工智能AI解决方案，目的就是帮助医疗保健服务商减少记录工作的时间，并提高报告的质量。

其计算机辅助医师文件（CAPD），使用AI分析临床信息、在其自然工作流程中提供实时临床文档改进（CDI）指导，这种基于云计算的解决方案可帮助它们获得患者准确的临床病史和更为精准的治疗建议。

另一个例子就是IBM和Cleveland Clinic之间的一项合作，该合作旨在改善临床护理和行政管理工作。这项合作使用了Watson以及其它公司先进的技术来挖掘大量数据。

靠Watson强大的自然语言处理能力，可以让医疗服务提供商快速精准的分析数千种医学论文，结合医学文献的知识，并培训和其支持临床护理和行政工作的能力。

约翰霍普金斯医院在通用医疗集团卡姆登公司的合作中也采用了类似的方式，其旨在通过采用预测分析的医院指挥中心来提高患者护理的效率。这个策略将帮助医生和护士更快的做出决策，例如安排病床或通知救援等等。

最后

尽管我们十分看重医疗的结果，并容不得半点闪失。但毫无疑问，人工智能技术在未来将会更加有效的协助医院、医生、护士等大幅提升工作效率，甚至提升患者就医体验。

当前，我们面临的挑战还有很多。

1、人工智能技术并不完美，我们对其实用性仍持保留态度，它仍有可能犯错误，甚至也面临着在出错导致问题后和自动驾驶汽车失误撞到人后相同的伦理问题。

2、和互联网热议话题一样，医疗信息也是重要的个人信息，数据的隐私问题也是人工智能的医疗行业面临的挑战。

即便还有很多的担忧，但是AI技术在医疗领域的未来潜力是巨大，该报告甚至认为这项技术的好处或许大于风险。