过去二十年间，数字化创新技术浪潮席卷日常生活的每个方面，然而，传统的医疗健康行业则与这次技术浪潮近乎绝缘，整个医疗健康行业的智能化程度仍然很低，这导致本来就十分短缺的医疗资源得不到高效精准的使用。近年来，随着核心算法的突破和高性能计算资源的飞速发展，人工智能领域经过近半个世纪的积累沉淀迎来发展的黄金阶段。
2017年4月，英国诺丁汉大学医学院Stephen F.Weng及其团队，发表了使用深度学习算法预测健康人群未来10年心血管病风险的研究结果。该研究从英国家庭诊所数据中心提取约38万人群的常规临床数据,用其中30万例数据训练机器学习算法，用剩余8万例数据验证此算法。通过与美国心脏学会指南发布的官方风险评估模型比较,验证了机器学习算法可显著提高对心血管病风险的预测精确度，从而使更多患者从预防治疗中获益，避免不必要治疗。
2017年7月，国际权威肺结节检测大赛LUNA16，阿里云ET的平均召回率（在样本数据中成功发现的结节占比）达到89.7%。ET医疗大脑克服一系列挑战：结节模态复杂、早期结节小（小于10 mm）、传统的机器学习和用于自然图像的深度学习网络通常难以奏效等，全程无须人工干预，机器全自动读取患者的CT序列，直接输出检测到肺结节。
医疗人工智能已多方应用
近年来，人工智能技术的飞速发展颠覆了我们阅读、分享、交流、娱乐的方式，其在图像、语音识别等领域已取得突破性进展，也必将在未来给医疗健康领域带来颠覆性影响。目前国内外已多领域应用医疗人工智能技术，具体体现在4大领域。
1 结合人群基因数据库和大数据分析技术，可揭示基因组与表型组/疾病组之间的有机关联 深圳觅我平台，将人体各器官、生命体征和社会行为数据全局数字化，进而建立起人体基因数据与身体运转数据的量化关联。
2 计算机辅助疾病筛查与诊断 辅助诊断的底层核心是知识图谱，通过把病症描述置于知识图谱中，机器通过知识关联的映射进行病情推理和确诊。美国IBM公司开发的沃森（Waston）医疗认知计算平台，可以为肺癌、乳腺癌、直肠癌、结肠癌等肿瘤患者制定个性化筛查、诊断与治疗方案。
3 基于医学影像数据的高通量智能分析与识别 根据患者的医学影像资料，对患者病情进行自动分析与诊断，目前在眼底筛查、皮肤疾病、病理诊断等领域已有进展。
由于图像识别技术的相对成熟，此领域发展迅速，国内现已涌现出众多影像云服务公司以及能够提供智能影像分析与诊断服务的公司。
4 计算机辅助药物研发 人工智能技术可帮助医药企业快速准确地开展药物临床筛选和分析，从而提升新药研发迭代效率。Atomwise公司依托智能分析技术，在分子结构数据库中评估出820万种候选化合物，降低药物研发成本，缩短研发周期。
人工智能携手心脏康复步入春天
心脏康复正式“触电”互联网、智能医疗、精准医疗，引爆一场崭新的医疗革命。新思潮、新设备、新话题、新模式，给临床带来不一样的感受。
在胡大一教授的帮助下，依托新乡医学院的临床和科研优势，我们组建团队，把医疗信息化、生物医学工程、临床医学、计算机科学融合在一起，把行医积累的心血管病的预防与康复理念和团队的核心算法进行深度融合，旨在为每一位心血管患者提供高度个性化定制的实时监控、预防与康复方案。
康复医疗不仅仅在患病后的康复阶段发挥重要作用，主动康复还可帮助预防疾病的发生、再发与加重。康复治疗强调“生物-心理-社会学模式”，是疾病的一级预防、二级预防和三级预防的重要抓手。
互联网及人工智能在心脏康复领域的应用，洞开了临床的视野，给心脏患者治疗、预后和康复带来了新曙光，让临床感受到心脏康复的春天！
医疗人工智能发展面临挑战
基于机器学习的人工智能技术对数据（特别是已标注数据）的需求量庞大。由于医疗数据涉及个人隐私，医疗数据管理系统相对封闭，目前高质量医疗数据的资源获取较为困难。
现有的医疗人工智能仍缺乏与真实世界互动的能力。谷歌AlphaGo系统可通过尝试在棋盘的任意位置下棋反复推演，找到在哪个位置获胜的概率最大，医疗人工智能系统则不可能通过在患者身上反复测试来寻找最优治疗方案。我们需要寻找一个真实世界的模拟器，基于数字人体的医疗人工智能技术可以更好地应对这些局限与挑战。
与基于统计学原理的大数据技术不同，数字人体技术使用数学语言描述人体作为复杂生物系统内在的运作规律和机制。其中最为成熟的数字心脏模型经过近半个世纪的反复迭代与验证，目前已经可以对跨物种（小鼠、兔、犬和人类）、跨尺度（分子、细胞、组织、器官和系统）的心脏应激－收缩耦合系统进行精准量化地描述（图1）。
心脏康复事业正面临前所未有的发展机遇。智能终端、物联网、云计算等技术的发展，使我们的行为、位置、生理数据等每一点变化都成为可被记录和分析的数据。
通过与超便携生物传感器技术相结合，数字人体技术可以对疾病产生的实时风险和内在机制进行精准预测，为慢性病的预防与康复提供高效、精准、低成本的有力工具（图2）。
完整描述心血管循环系统的数字心脏平台可以为患者实时的生理数据提供迅速、准确地分析与反馈，为患者未来发病风险提供精准预测，并对患者的心脏康复效果进行准确评估。
