【环球网科技报道 记者 林梦雪】医疗卫生领域正在经历着新的变化。

近几年，数字化、智能化成为医疗领域的关键词，以计算机视觉、自然语言处理、机器学习等为代表的人工智能技术在解决医疗供需矛盾中逐渐释放出更多可能性，越来越广泛地渗透进医疗行业的各个场景中，赋能医疗服务质量和效率提升。

根据GlobalMarketInsight数据，2020年全球医疗人工智能市场规模为42亿美元，预计到2027年将增至345亿美元，2020-2027年CAGR为35.1%。从细分应用市场来看，AI医学影像增速较快，2020年市场规模约10亿美元，占据全球医疗AI市场24%以上份额。

中华医学会放射学分会主任委员、中国医学影像AI产学研创新联盟理事长、上海长征医院放射诊断科主任刘士远表示，放射科作为平台科室，到医院诊断疾病，70%以上的诊断信息是来自于放射科的，放射科是一个非常重要的交叉学科，是一个技术集中的学科。

在刘士远看来，AI医学影像的发展呈现出产品向多样化发展，垂直功能逐渐加深，单病种向多病种多任务的发展，基于部位和器官的，软硬一体化发展，基于互联网的资源共享以及诊疗一体化，全流程覆盖，平台化的使用，结构化报告的整合以及形成良好的生态等趋势。

“以冠脉检查为例，以前医生从扫描到图像重建到写报告大概一个病人要花30分钟，现在使用AI后，当中重建处理的过程缩短到1分钟左右，只要6分钟就可以完成一个冠脉检查到重建到报告的书写，极大提升了医生工作效率，同时患者也能获益。”他说道。

然而，效率提升后，面对逐渐增加的医疗卫生数据，如何有效管理和利用大量非结构化的医疗数据已成为一项巨大挑战。

在医学影像场景中，医学影像技术的飞速进步让越来越多临床诊断有“据”可依。为帮助医疗机构轻松面对不断扩张的影像数据处理需求，基于英特尔架构，汇医慧影打造了包括Dr.Turing AI平台、Novacloud智慧影像云及Radcloud大数据智能分析云平台在内的全周期AI医学影像解决方案。通过引入英特尔至强可扩展处理器、OpenVINO工具套件以及面向英特尔架构优化的Python等领先软硬件产品和技术，该解决方案的各个平台处理效率都获得了显著提升。得益于这些软硬件相互搭配、协作优化带来的整体加速优势，Dr.Turing AI平台在新冠肺炎筛查、乳腺癌检测等影像分析场景中的推理速度获得了显著提升。同时，放射组学分析方案在优化后的Radcloud大数据智能分析云平台的支持下，其处理效率也获得明显加速。

结合5G等创新技术应用，通过线上、线下相结合的方式，该解决方案已成功用于助力优质医疗资源下沉及提高优质医疗资源普及性，全面提升了基层医疗服务与保障能力，以及患者就医体验。例如，将AI骨密度计算能力通过影像云平台和骨密度一体机形式部署到基层医疗机构，可使患者仅通过一次CT扫描，即可享受自动骨密度测量、椎体分析、椎间分析和体质分析等功能，而无需额外检查和体模辅助。该产品可帮助包括身处基层医疗水平地区患者在内的人们更科学、更精准、更轻松地进行骨质疏松检测，以及时规避由骨质疏松的高发病率、高致残率和高致死率带来的风险。

英特尔中国区物联网及渠道数据中心事业部总经理郭威表示，“英特尔正在将医疗AI与云边端进行创新融合，在赋能智慧医疗的同时加速科研创新，以实现医疗数据的有效管理和利用。此外，为助力基层医疗的信息化建设，英特尔还积极携手行业伙伴基于Al边缘计算技术，针对多样化应用场景打造众多高性能解决方案，以打破院内数字孤岛、优化基层医疗资源配置并加速推动分级诊疗进程，从而充分释放医疗数据价值，实现基层医护人员工作效率和广大患者就医体验的同步提升。”