19世纪时，伊格纳兹·塞麦尔维斯（Ignaz Semmelweis）曾提出这个基本卫生习惯能挽救生命，但是他因此而付上沉重的代价。

曾经有一段时间，将病人送去医院绝不是一件好事。

Getty Images - 塞麦尔维斯曾断定，在医院处理不同病人时必须洗手，而当时人类对细菌尚无认识。

19世纪的医院，是各种感染的温床，那些生病甚至垂死的人也只能使用最原始的设施。

事实上，在那个年代，在家里就医更安全：当时在医院里的死亡率比在民居环境下高三至五倍。

报告介绍

2017年、2018年，亿欧智库对医疗人工智能进行了持续性的跟踪研究。2019年，市场开始向医疗人工智能企业“要结果”。本次研究聚焦于以医疗机构为代表的市场端的认知与产品接受度，梳理市场中已有产品的应用进展，分析医疗人工智能的商业化进度及落地难点。同时，本次研究通过对行业专家、从业者等人的访谈，客观呈现了医疗人工智产品在真实世界的反馈。

“标准”医疗实践的未来可能比预期的要早得多，因为病人可以在看医生之前先看一台计算机。随着人工智能（AI）的发展，似乎在误诊和治疗疾病症状的日子里，而不是其根源移到我们身后。考虑一下您拥有多少年的血压测量结果，或者需要删除多少存储空间以适合笔记本电脑上器官的完整3D图像？通过常规测试和医学成像在诊所中生成并存储在电子病历中的累积数据允许人工智能和高性能数据驱动医学的更多应用。这些应用已经改变，并且将继续改变医生和研究人员解决临床问题的方式。

但是，尽管某些算法可以在各种任务上与临床医生竞争，有时甚至胜过临床医生，但它们尚未完全集成到日常医疗实践中。为什么？因为即使这些算法可以有意义地影响医学并增强医学干预的力量，但仍有许多监管问题需要首先解决。

2019年4月13日，国家卫生健康委员会医院管理研究所、社会科学文献出版社共同发布了首部《人工智能蓝皮书：中国医疗人工智能发展报告（2019）》。

DeepMind宣布旗下的健康部门DeepMind Health、以及负责推进“Streams”（帮助医生更快识别和诊断患者病情的移动APP）团队将调整合并到Google最新成立的“Google Health”部门中。原子公司DeepMind Health将不再作为独立品牌存在，但是，DeepMind的其他部门仍将保持独立。

DeepMind的创始人表示，对于该公司而言，这将是一个“重要的里程碑”，有助于将其开发的Streams应用程序转变为“人工智能助理护士和助手”。医生“将最佳算法与直观设计相结合。”目前，Streams应用程序正在英国试用，以帮助医疗保健从业人员管理患者。

人工智能将成为医疗保健领域的变革力量。提供者和患者如何从AI驱动工具的影响中获得优势？

医疗保健行业的成熟成为一些重大变化的原因。从慢性疾病和癌症到放射学和风险评估，几乎无穷无尽的机会可以利用技术在恰到好处的时间在患者的护理中进行更精确，决定性和有效的干预。

随着支付结构的发展，患者对他们的期望从他们的提供者那里得到了更多，并且可行数据的数量以惊人的速度持续增长，人工智能已经成为推动整个医疗永久性改善的引擎。

人工智能在通常的分析和临床决策技术上具有许多优势。学习算法在与训练数据进行通信时会变得更加精确和准确，认可人类以获取对诊断，护理过程，治疗变异性和患者结果的非凡见解。

当涉及到我们的健康时，尤其是在生死攸关的问题上，人工智能（AI）改善结局的前景非常令人着迷。尽管要实现依赖于AI的医疗保健还有很多需要克服的地方，最明显的是数据隐私问题以及由于机器错误和缺乏人为监督而导致管理不善的担忧，但政府，科技公司和医疗保健提供者有足够的潜力愿意投资并测试AI驱动的工具和解决方案。以下是人工智能在医疗领域中最有潜力的五项进步。