随着人工智能技术的发展、互联网的广泛应用以及医患矛盾的凸显，人工智能对医疗服务产业带来深远的影响，相关专利申请量也在缓慢上升中。美国的数字设备公司、朗讯科技公司、IBM等公司研究了人工智能技术在医疗领域的应用，涉及远程健康监控、医疗数据整合、智能辅助诊疗等内容。2015年以后，依托广泛的用户群体、大量的互联网数据和成熟的数据挖掘处理技术，互联网巨头的介入下推动了基于人工智能的医疗服务产业的快速发展，大型医疗公司集中技术研究和互联网公司提供大数据支撑，互为依托，实现产学研相结合，促进了该领域 专利申请量的增加。

       用于药物管理方面，美国波士顿的Berg公司用人工智能方法仅需9个月至12个月就能研制出一款新药；谷歌为了提供新型药剂，专门成立了抗衰老研究公司Calico，推出能以胃酸供电的智能药片和癌症检测丸。欧洲最大的人工智能+新药研发公司BenevolentAI建立了一种更快更好地开发新药的人工智能技术，通过人工智能把人、技术和生物学结合起来（公开号：WO2017051188A1），集中处理全世界大量高度碎片化的信息，用以加速科学研究和发展。事实上，人工智能仅仅帮助企业研制新药是不够的。为了提高用药安全，减少药品给不同人群带来的副反应，微软和IBM分别就药品鉴别方法提交了公开号为US6222093B1、US7647193B2的 专利申请，以评估药品功效和毒性，鉴别药品是否符合特定患者的用药标准。

       用于医疗监控方面，美国谷歌的Google Glass为患者提供更便捷的健康风险提醒服务，其收购了智能手表制造公司WIMM Labs、生物技术公司Lift Labs，并与瑞士诺华制药合作开发了智能隐形眼镜。苹果公司的Apple Watch在心率测量方面达到了90%的准确度。此外，微软也研发了针对盲人用户的采用3D技术的骨传导耳机，为盲人和弱视患者提供服务，另外还包括智能手环和带有增强现实（AR）功能的全息眼镜。随着慢性病的高发，医疗监控将逐渐成为大趋势，并将大面积进入养老产业；同时监控管理平台所收集的用户代谢数据、表型数据，将成为药物研发、疾病诊断的基础数据，推动多个产业的发展。

       用于辅助诊疗方面，美国微软和韩国三星在辅助诊疗领域提交了专利申请（公开号：US6529891B1、KR100455289B1）。另外，为了借助医疗影像获得更准确的诊断结果，近年来阿里巴巴公司研究的“用于医疗影像的图像识别装置”，帮助医生快速找到更难以发现的肿瘤病变；腾讯研究的医学影像产品——腾讯觅影，可用于早期食管癌智能筛查、早期肺癌筛查、糖尿病性视网膜病变智能筛查、宫颈癌筛查、乳腺癌淋巴清扫图像识别等。

       用于健康管理方面，在线问诊包含“预问诊”和“自诊”两大功能。“预问诊”就是在患者完成挂号后的等待时间内，进入医院应用（App）或者微信公众号中的智能问诊模块，输入患者的基本信息、症状、既往病史、过敏史等信息，系统通过人工智能算法初步形成诊断报告，在患者与医生见面之前就推送给医生，大大缩短问诊时间；“自诊”就是患者在手机或者PC端通过人机交互完成智能问诊，生成诊断报告，以供患者参考。百度的医疗大脑为用户提供“自诊”服务，其原理是对结构化医疗知识信息进行挖掘，然后检索具有与医疗咨询信息或反馈信息对应的实体标签的结构化医疗知识信息，根据过滤结果生成并输出问诊结果信息（公开号：CN106845061A）。

       用于数据整合方面，科大讯飞提交的专利申请依据自然语言处理技术，直接将语音医嘱转换成结构化的文字，形成结构化的电子病历（公开号：CN101236615A），目前针对医院所有的科室，科大讯飞智能语音转录系统的准确率达到97%。医疗数据的整合，关键是将基因数据、代谢数据、表型数据集成于同一平台，这样才能实现更高级别的数据分析。

       可以预见，随着各类机器人和第三方影像的出现，人工智能和医疗技术相结合，该领域还有很大发展空间，新药品研究将会层出不穷，必将带动专利申请量进一步提升。