2021年来，人工智能、大数据等技术蓬勃发展，不断赋能医疗健康领域。从可穿戴设备助力家庭健康管理到“智慧医院”改变患者就医体验，高新技术深刻改变了医疗模式，极大提升了医疗服务质量，一个创新活力的智慧医疗时代正在加速到来。

随着科技的进步，医疗行业将融入更多人工智能，使医疗服务走向真正意义上的智能化，逐渐推动医疗事业的发展，使智慧医疗能走进寻常百姓的生活。

那么智慧医疗与我们的数据标注又有什么样的联系呢？智能医疗应用中会用到哪些数据标注类型？

智能医疗的主要应用场景

1.远程医疗

远程医疗的概念最早由美国提出，已经发展了三代，其中包括远程会诊、远程超声、远程手术、应急救援以及远程监护。

随着移动通信、物联网、云计算、视联网等新技术的发展，众多的智能健康医疗产品逐渐面世，远程医疗已经发展到第三阶段，呈现出走进社区、走向家庭，更多面向个人，提供定向、个性服务的特点。目前，我国远程医疗正处于第二阶段向第三阶段迈进的过渡时期。

2.医疗器械设备

目前智能化的医疗器械设备主要有应用于危重病人转运、外科手术及术前模拟、微损伤精确定位操、内窥镜检查、临床康复与护理的医疗机器人。

其中机器人技术在医疗领域最为常见，包括诊断机器人、手术机器人、康复与护理机器人等，它们可以用来修复人类受损的身体，协助医护人员的工作，目前实践中的医疗机器人主要有两种：一种是能够读取人体神经信号的可穿戴型机器人，另一种是能够承担手术或医疗保健功能的机器人。

3.智能影像识别

智能医学影像是将人工智能技术应用在医学影像的诊断上。人工智能在医学影像应用主要分为两部分： 一是图像识别，应用于感知环节，其主要目的是将影像进行分析，获取一些有意义的信息;二是深度学习，应用于学习和分析环节，通过大量的影像数据和诊断数据，不断进行深度学习训练，促使其掌握诊断能力。

4.可穿戴设备

可穿戴设备，从智能手表、到智能纺织品、可消化的微芯片药物，都在改变着医疗。

可穿戴设备正被用在不同的场景中帮助帕金森症、糖尿病、心脏病、高血压和其他疾病患者管理疾病，以及帮助老人长寿，独居等，这项技术降低了住院率和就诊率，是智慧医疗领域的一项重大技术。

5.智能健康管理

智能健康管理是将人工智能技术应用到健康管理的具体场景中。目前主要集中在风险识别、精神健康、在线问诊、虚拟护士以及基于精准医学的健康管理等方面。

风险识别：通过获取信息并运用人工智能技术进行分析，识别疾病发生的风险及提供降低风险的措施。

虚拟护士：用来收集病人的饮食习惯、锻炼周期、服药习惯等个人生活习性信息，运用人工智能技术进行数据分析处理并评估病人整体的状态，协助医生为病患规划其日常生活。

精神健康：运用人工智能技术从语言、表情、声音等数据对病患进行情感识别。

6.智能药物的研发

智能药物研发是指将人工智能中的深度学习技术应用于药物研究，通过大数据分析等技术手段快速、准确地挖掘和筛选出适合的生物或者化合物，从而达到缩短新药研发周期、降低新药研发成本、提高新药研发成功率的目的。

人工智能可以通过计算机模拟，对药物的活性、安全性和副作用进行提前预测。目前，人工智能已在心血管药、抗肿瘤药和常见传染病治疗药等多领域取得了新突破。在抗击埃博拉病毒中智能药物研发也发挥了重要的作用。

7.智能诊疗

智能诊疗就是将人工智能技术用于辅助诊疗当中，让计算机模拟医生的思维和诊断推理，从而给出可靠诊断和治疗方案。智能诊疗场景是人工智能在医疗领域最重要、也最核心的应用场景。

智能医疗应用的四种标注

1.病历文本标注

病历文本标注是对病例信息进行文本标框标注，通过对病历内容的文本转录实现电子病历系统建立。如图所示，在一张病历图片中，对病历内容进行文本标注。

2.人体标框标注

人体标框标注是根据人体不同部位进行标框标注，多用于远程医疗外伤诊断。如图所示，在一张人体图片中对人体各部位进行了标框标注。

3.骨骼点标注

骨骼点标注是将人体运动的关节点进行描点标注，多用于建立健康档案。人工智能通过对骨骼点标注的学习，可以快速锁定病灶关节。如图所示，在一张人体运动图中，对人体关节进行了描点标注。

4.医疗影像标注

医疗影像标注是对医疗影像进行区域标注及分类标注，多用于辅助临床诊断。人工智能通过学习大量的医疗影像标注数据集，将会很好的辅助医院进行临床诊断以及提出治疗方案。但由于高质量的医疗影像标注的匮乏，目前通过人工智能技术进行医疗诊断还不成熟，所以目前还处于辅助诊断阶段。

如图所示，在一张手掌的医疗影像中，对手掌骨骼进行了区域标注。

智慧医疗与数据标注

不同的数据类型对标注员的要求也不一样，除了一般较为简单、可以通过培训掌握的标注，还有一些需要专业背景的标注，比如在医疗数据标注中，标注员需要做医疗图像的分割，把肿瘤区域标出来，类似工作就需要看得懂片子的医生完成。

且随着数据标注行业提供的标注数据集质量越来越高，且更加场景化、精细化，相关的应用模型将更加精准，智慧医疗有望在后疫情时代扮演更加重要的角色。

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