元宇宙如何通过VR、AR、5G进行AI超级医生

针对我国医疗资源紧缺、医疗技术水平参差不齐以及控费压力等痛点，AI超级医生可应用于辅助诊断、健康管理以及疾病预测中

现有难点

医疗资源紧缺

总体医疗资源紧缺，医疗效率不高、慢病诊疗管理覆盖面低等问题

医疗技术水平有限

地区之间医疗资源分配不均，医疗技术和能力参差不齐，需要更加完善的技术平台和模式提升总体水平

控费压力

医保基金控费压力巨大，需要技术手段提升医疗效率并且减少医疗资源的浪费

宇宙在AI超级医生的应用场景及关键技术

元宇宙的愿景是万事万物的数据化，随着越来越多的体征数据的采集以及连接，一个实时反应人体在生理、精神、营养等各个领域的虚拟人体将会构建起来

未来80%的疾病治疗流程面对的将会是“AI超级医生”，他们背后有强大云计算引擎支撑，经扫描全身，几秒钟内就可以给出体检报告，对于我们的病情给与诊断和初步治疗方案并且帮助我们进行主动的个性化的疾病管理

辅助诊断

基于大量真实病历、循证医学库的积累，通过深度学习技术对患者的医学影像、病理及临床数据进行自动识别和分析，模拟医生思维和诊断推理，从而实现对患者的诊断，包括CDSS,智慧病案，人工智能影像诊断、人工智能病理诊断等

健康管理

基于患者的健康档案、就医史、用药史、智能可穿戴设备检测数据等信息在云端为患者建立“医疗数字孪生体”，并在生物芯片、增强分析、边缘计算、人工智能等技术的支撑下模拟人体运作，实现对医疗个体健康状况的实时监控、预测分析和精准医疗诊断

疾病预测/筛查

借助人工智能技术，通过对文本、影像等多模态海量数据的综合挖掘，发掘病人检查信息、既往病历和社会(自然)环境之间的联系，建立预测分析模型，进一步探索疾病分布演化规律，对疾病流行趋势进行预测;虚拟的筛查工具对特定疾病人群进行筛查，例如阿尔兹海默症、抑郁病等

案例:Evidation Health通过可穿戴设备量化用户日常行为从而加速诊断以及管理健康

Evidation Health成立于2012年，是GE Ventures和斯坦福大学医学中心合作创建美国健康数据分析平台，通过可穿戴设备量化和分析用户的行为，识别和部署最有效的患者管理策略和干预措施，为医药企业以及数字健康产品和平台提供真实有效的临床数据

•每年收录超过1万亿数据点的现实生活数据，并与传统临床数据整合

•数字生物标记和诊断以及患者疾病进展的量化等方面实现了重大突破

•联手顶尖药企推进探索性研究，如联合礼来探索应用智能设备数据来检测出认知能力下降和轻度阿尔茨海默氏症;同赛诺菲为期3年的合作，对2型糖尿病患者进行日常生活行为监测以及健康管理

案例:Qure.ai公司的智能影像分析和诊断

Qure.ai成立于2016年，是将人工智能用于医学影像诊断的印度医疗科技企业，其技术可在短时间内分析和解释医学图像，帮助诊断疾病。

•将计算机视觉应用于医疗保健领域，短时间内分析和解释X射线、CT扫描和超声波等医学图像

•利用深度学习技术对医学图像进行解读，筛查多种感染和非传染性疾病，推荐个性化治疗方案