人工智能可以检测出一种最常见的血癌——急性髓细胞白血病(AML)，而且可靠性很高。德国神经退行性疾病中心(DZNE)和波恩大学的研究人员在一项概念验证研究中证明了这一点。DZNE研究小组负责人、波恩大学莱姆斯研究所基因组学和免疫调节系负责人约阿希姆·舒尔茨教授介绍称，在一些应用方法中，命中率超过了99%。如果投入应用，这种方法可以支持常规诊断并帮助节省成本。

舒尔茨称：“然而，我们还没有制定一个可行的测试。我们只是证明了这种方法在原则上是可行的。所以我们已经为开发一种测试奠定了基础。”舒尔茨强调，未来AML的诊断仍需要专业医师：“当怀疑得到证实时，病人就会被转诊给专家。可能诊断会比现在更早，治疗也会更早。”

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医疗信息化的发展产生大量医疗健康数据，包括医疗图像、电子病历、健康档案等，人工智能技术能够对这些医疗大数据进行语义分析和数据挖掘，并实现对部分疾病的早期预警或自动诊断。人工智能技术有望在八个细分领域做出变革，包括虚拟助理、医疗影像、辅助诊疗、疾病风险预测、药物挖掘、健康管理、医院管理和辅助医学研究平台。

目前由于医学影像领域存在医生供给不足、误诊/漏诊率高以及靶区勾勒受医生读片速度影响等问题，人工智能和医疗影像的结合通过病灶自动标注、靶区自动勾画以及影像三维重构等手段能够有效降低上述问题的发生。

AI医学影像的商业落地预计于2019年起步，到2022年市场规模达到9.7亿元，在已定级医院中总付费渗透率达5%，在三级医院和二级医院的总付费渗透率达到8%，期间若产品功能取得突破性进展则有更大发展空间。

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