从2016年起，人工智能和医疗的融合在各个环节开始擦出火花。经过几年的发展，医疗AI在2019年迎来商业落地考验，纷纷进入临床应用和医生的工作流，并在2020年初开花结果。
2020年1月15日，国家药品监督管理局批准了科亚医疗的创新产品“冠脉血流储备分数计算软件”的注册，成为了首个获得AI影像Ⅲ类证的产品。
除此之外，2019年的AI产品有什么样的新进展呢？
围绕核心算法能力的医疗AI应用矩阵
根据依赖应用服务对象、使用医疗环节、医疗应用病种范围，报告制作了医疗人工智能应用矩阵，并对我国医疗人工智能行业进行了总结，制作出了医疗人工智能行业图谱。
医疗人工智能应用矩阵
医疗人工智能行业图谱医疗AI在医院端的应用场景分析
AI+虚拟助手：打通诊疗不同环节是关键
据丁香园调查，50%以上的住院医生每天用于写病历的平均时间达4小时以上。《福布斯》曾报道，在门诊室，医生只花52.9%的时间在跟患者沟通，37%的时间在处理书面工作，还有10%的时间在处理琐事。
排队3小时，问诊2分钟。医生病历录入工作量大、病历质控难、患者门诊服务缺失是就诊阶段的三大痛点。基于语音识别、语义理解、麦克风阵列三大核心技术，AI+虚拟助手可以应用于诊前、诊中、诊后多个环节。
诊前：智能导诊机器人逐渐成为医院的一道新的风景线。导诊机器人主要是通过患者的语音输入进行语义分析，然后给出分诊和导诊建议，节约人力，方便患者。更先进的导诊机器人还能通过传感器收集患者的生命体征信息，进行预问诊，提前将患者的基本体征、病情摘要反馈给门诊医生。这使得医生在见到患者之前，便已获得患者病情的部分信息，从而提高医生问诊效率，减少误诊。
诊中：AI病历助手可以直接将语音转为结构化的电子病历。智能语音录入全过程由医疗语言数据模型进行支撑，能够实现检查、诊断和病历录入同时进行，避免了医生诊断总是被打断的情形，从而节省医生的时间，使其能专注于诊疗本身。AI手术助手可以让手术医生利用虚拟屏幕、语音识别，手势识别等技术，隔空操作电子设备。这有效减少了手术时间，降低感染风险。
诊后：在患者离院后，AI虚拟助手可以对患者进行回访以及满意度调查，推送医嘱事项、复查提醒、医学科普等。
