4秒钟完成鼻咽癌靶向区域勾勒，智能肝癌阅片准确率100%，数字化病理阅片拿到FDA认证并应用于美国基础医疗，智能放疗可以跟据肿瘤指标设定放射剂量……

这些成果都是AI的杰作，并已经在临床得到应用。然而，这还只是AI医疗应用的冰山一角，这样的医疗AI有没有超越你的想象呢?

图：首批中国15位知名放射学专家入选爱思唯尔数据库，助力中国临床科研水平提升。

AI来了，能为医疗做什么?

AI在临床医疗领域的应用空间十分广泛，大批企业锁定智能医疗领域，希望可以通过大数据、AI等技术占领数据驱动医疗发展这片蓝海。

“AI在临床的机会非常多。”飞利浦医疗科技事业群副总裁、大中华区医疗信息系统解决方案与服务事业部总经理陈胜裕告诉记者，西医是“循证医学”，医生诊断依赖于数据做诊断证据。

自1918 年推出了医学 X 射线管以来，飞利浦从事临床数据采集、应用和研究100年了，见证了百年里医生依赖数据提升诊疗水平的发展历程。大数据、AI的兴起，让更多数据能够为医生所用，帮助医生提升诊疗水平。

AI能服务病人全生命周期每一个节点 以临床疾病为出发点，从筛查、诊断、治疗、术后到愈后康复随访，每一个节点都可以通过AI实现提升和发展。

AI能让每一位专科医生拥有属于自己的证据 科研人员做肿瘤大数据研究时，需要将同类同期的癌症病人数据归类分析，因为不同肿瘤不同分期的数据决定预后不同。AI可以不断对“小数据”做大任务，让各种类型的肿瘤研究成果批量快速涌现。

AI能让精准医学每一项证据都得到准确判读 随着基因组学、分子生物学等科技的发展，精准医学概念里医生诊断需要的证据越来越多，如何高效、及时的获取证据成为当下临床诊疗发展的关键。AI的出现让大规模结构化数据自动判读成为可能，为大幅提高医生临床诊断准确率和效率成为可能。

玩转AI，诊疗科研都受益

作为一个离医疗数据最近的“超级玩家”，飞利浦很早就开始利用AI充盈影像检查功能，开发了一系列肿瘤等疾病诊疗方式，并且将AI的创新技能产品化提供给科研人员用于临床科研。

智能肺癌筛查CT 在肺癌的早期筛查环节，中国市场自主研发和生产的Access CT被称之为“肺癌筛查神器”，在很低剂量条件下就可以实现精准成像，可以辅助体检中心和广大基层医院普及肺癌筛查，提高肺癌筛查的可及性，让更多的患者可以得到早期检出和有效的医疗干预。

智能肿瘤介入治疗应用 OncoSuite是业界首个肿瘤介入全面方案，为肿瘤栓塞和经皮消融术提供一站式解决方案，可以优化肿瘤病灶显示、引导导管到位、治疗及疗效评价等治疗环节，使得大肿瘤治疗更彻底，而<1cm的小肿瘤病灶及其供血血管更容易被检出，同时可以避免损伤与肿瘤相近的健康组织。

智能临床科研平台 进入21世纪后，人类疾病谱发生了明显变化。加速临床科研成果向临床应用转化是当前医院竞争的王牌。飞利浦全开放的“星云探索人工智能和科研平台”配备丰富强大的算法组件及肿瘤科研套件、开放式的人工智能平台和编程平台、专业的科研服务，可以支持客户自行开发和快速验证临床科研算法，帮助医生便捷整合自有算法或者第三方临床科研应用，无缝融入医院的工作和科研流程，将其科研成果快速转化为有意义的临床应用。

AI“创业”，发现新的机遇

从设备、软件到平台，飞利浦利用AI为医疗科技发展不断贡献新的成果。这些成果为飞利浦迎来新的机遇，让飞利浦突破传统医学影像诊断的限制，服务影像科室、医技科室、临床医生和科研工作者，全面助力临床诊疗和科研发展。

“基于AI，飞利浦不仅为既有的影像设备补充了功能，还发现了很多新的机遇。”飞利浦高级副总裁、大中华区医疗科技事业群总裁王皓表示，飞利浦当前的业务布局中，除传统影像设备外，各类智能辅助诊疗软件、“星云探索人工智能和科研平台”、及相关知识库业务都在快速发展，并将成为接下来飞利浦业务重要组成部分。

目前，飞利浦正在以下四大领域拓展新的机遇：

影像辅助诊断业务 通过开发辅助诊断功能，让既有的CT、核磁、监护等设备在提供基础诊断的同时，还能辅助医技工作者提高诊断的效率和准确率。

基层/体检诊断业务 分级诊疗推动诊疗资源下沉，基层医院和体检机构将分担诊断的任务。

临床诊疗支持业务 传统依靠医生手工的检查治疗方式，正逐渐被取代，比如：肝硬化程度过去靠触诊，现在用肝脏的弹性数据就可以做肝癌智能筛查等，类似的诊疗智能化空间十分广阔。

临床科研支持业务 目前，各级医院都在积极提升科研水平。医院拥有丰富的临床数据，如何有效挖掘数据，并进一步转化为有价值的临床应用是推动医院诊疗水平提升的关键。

在AI的驱动下，临床数据的关注者不再局限于检验科、影像科，临床医生、体检医师、科研工作者都将成为AI的直接受益者，借助临床数据让业务做到更好。如何抓住这一重要机遇，综合利用各方资源加速中国临床科研与诊疗智能化发展呢?

抓住机遇，打造中国医疗AI生态圈

在医疗AI这一蓝海中，的确已经有不少科研机构、企业、临床专家在探索，然而，相对庞大的诊疗周期、丰富的专科类别、海量的精准医学证据，这种各自为政的、零星式研究很难形成规模效应，让业界资源优势互补，形成高效整合利用是当下医疗AI生态发展重要挑战。

推动中国临床科研与诊疗智能化发展不是一家企业可以做到的，需要一个完整的生态共同推动。在这个生态圈里，医疗机构、科研院所、学术期刊以及AI产业上下游企业等共同协作，共襄盛举，才能让这个生态快速发展起来，让大家共享成果。

为抓住中国临床科研智能化发展的机遇，飞利浦与医疗科研领域产、学、研、用各级单位积极合作，通过与爱思唯尔(Elsevier)正式签署战略合作协议，打造国际影像数据库STATdx，共同提升中国医院的临床科研水平;与百洋医药合作，探索医疗服务模式创新，减轻医生负担并改善医患沟通效果;与阿里健康、腾讯觅影、IBM沃森健康、英特尔、青岛百洋等创新平台积极对接，探索跨界整合，全面推进中国医疗AI生态圈向前发展。