飞利浦是全球领先的医疗健康科技公司，而人工智能是其当前和未来战略的核心驱动力，飞利浦的AI战略并非孤立地开发技术，而是将其深度融入其“健康科技”（HealthTech）的宏大愿景中，目标是实现从“以治疗为中心”向“以健康为中心”的转变。
飞利浦AI战略的核心与愿景
飞利浦的AI战略可以概括为以下几个核心点：
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“从治疗到健康”的转型： 飞利浦认为，未来的医疗不应仅仅关注疾病的治疗，更要关注健康的维护、疾病的预防和早期干预，AI是实现这一转型的关键工具，它能帮助更高效地管理健康数据，预测风险,并提供个性化的健康建议。
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数据驱动的闭环生态系统： 飞利浦致力于打造一个从健康监测、诊断、治疗到家庭护理的完整数据闭环，AI是这个闭环的“大脑”，能够连接和分析来自不同来源（可穿戴设备、医院影像设备、电子病历等）的数据，为患者、医生和医疗机构提供洞见。
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赋能医护人员，而非取代： 飞利浦强调AI是医生的“智能伙伴”或“副驾驶”（AI as a Co-pilot），其目标是利用AI自动化繁琐的工作、提供决策支持，从而将医护人员从重复性劳动中解放出来,让他们能将更多精力投入到与患者的直接互动和复杂决策中。
（图片来源网络，侵删） -
“精准诊断”与“精准介入”： 在诊断领域，AI提升影像分析的精度和效率；在介入治疗领域，AI通过影像引导和机器人技术，让手术更精准、更微创。
飞利浦AI的主要应用领域
飞利浦的AI技术已经广泛应用于其核心业务线,覆盖了健康管理的整个生命周期。
影像诊断
这是飞利浦AI应用最成熟、最广泛的领域。
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AI放射解决方案：
- IntelliSpace Portal (ISP)： 这是一个多模态影像诊断平台，集成了多个AI应用，AI可以自动检测和量化肺部CT中的结节、肝脏MRI中的病灶、脑部MRI中的卒中区域等,显著提高诊断效率和准确性。
- DoseWise： 利用AI优化扫描参数，在保证图像质量的前提下，尽可能降低患者接受的辐射剂量,尤其是在CT和X光检查中。
- 图像增强与重建： AI算法（如基于深度学习的迭代重建）可以从原始数据中生成更清晰、噪声更少的图像,减少扫描时间或降低辐射剂量。
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AI超声解决方案：
- Epiq Elite 和 Affiniti 系列超声设备： 集成了AI辅助功能，如自动心脏容积测量（Auto EF），可以自动计算心脏的射血分数，大大简化了心功能评估流程,减少了操作者依赖性。
- 智能穿刺引导： AI可以帮助医生在超声引导下更精准地进行穿刺活检。
介入治疗
AI正在将外科手术带入精准、微创的新时代。
- 图像引导治疗：
- Azurion 平台： 这是飞利浦新一代的介入治疗影像系统，AI可以实时融合术前CT/MRI与术中X光影像，为医生提供“透视”效果，帮助医生导航导管、导丝和植入物,尤其适用于复杂的血管介入和肿瘤消融手术。
- 介入治疗机器人： 飞利浦正在开发或合作开发介入机器人，结合AI视觉和力反馈，实现更稳定、精准的操作。
患者监护与诊断
- AI驱动的临床决策支持：
- IntelliSpace Critical Care (ICCM)： 集成ICU中各种监护设备的数据，AI算法可以预测脓毒症、急性肾损伤等危重并发症的发作风险，提前数小时向医护人员发出预警,为抢救赢得宝贵时间。
- Patient Status Terminal (PST)： 床旁监护终端，AI可以分析患者的生命体征趋势,提供快速评估。
消费者健康与家庭护理
这是飞利浦“健康为中心”战略的前沿阵地。
- 智能健康设备：
- 智能电动牙刷： 通过传感器和App，提供刷牙指导,追踪口腔健康状况。
- 睡眠呼吸机： AI算法可以监测用户的睡眠数据，自动调节压力,并提供个性化的睡眠报告。
- 健康监测App： 收集和分析来自可穿戴设备的数据，提供睡眠、压力、活动等健康洞察。
医院运营与优化
AI不仅服务于临床,也用于提升医院的整体效率。
- 智能排班与资源调度： AI可以根据历史数据和实时情况，预测患者流量，优化手术室、床位和医护人员的排班。
- 智能资产追踪： 利用物联网和AI，实时追踪医院内高价值设备（如病床、轮椅、输液泵）的位置,提高资产利用率。
飞利浦AI的典型案例
- AI驱动的肺部健康管理： 飞利浦的AI软件可以分析低剂量螺旋CT筛查的肺癌数据，它不仅能自动检测和标记微小的肺结节，还能根据结节的大小、密度、形态等特征，评估其恶性风险，并生成结构化报告，帮助医生进行分层管理,避免过度诊断或漏诊。
- 卒中“黄金一小时”的加速： 在卒中救治中，时间就是大脑，飞利浦的AI影像解决方案可以在几分钟内自动完成脑部CT的灌注分析，快速识别缺血半暗带（即濒临死亡但仍有救活的脑组织），为医生是否进行溶栓或取栓手术提供关键决策依据,极大地缩短了救治时间。
挑战与未来展望
尽管飞利浦在医疗AI领域处于领先地位,但仍面临挑战：
- 数据隐私与安全： 医疗数据极其敏感，如何确保数据在采集、传输和使用过程中的安全与合规（如GDPR、HIPAA）是首要挑战。
- 数据孤岛与标准化： 不同医院、不同系统间的数据格式和标准不一，打通数据孤岛、实现互联互通是AI发挥更大价值的前提。
- 算法的可解释性（“黑箱”问题）： AI的决策过程有时难以解释，这在医疗领域是致命的，飞利浦正在致力于开发更透明、可解释的AI模型。
- 临床验证与监管审批： 任何用于临床的AI软件都需要经过严格的科学验证和监管机构（如FDA、NMPA）的批准,这是一个漫长而复杂的过程。
未来展望：
飞利浦将继续深化其AI战略,未来的发展方向可能包括：
- 更深度的个性化医疗： 结合基因组学、蛋白质组学等多组学数据，AI将能提供更精准的疾病预测、风险分层和治疗方案推荐。
- AI驱动的预防性健康： 通过对可穿戴设备和家庭健康数据的长期分析，AI将能更早地发现健康隐患，实现从“治已病”到“治未病”的转变。
- 无缝的数字疗法： AI将不仅是诊断工具，更是治疗工具，通过AI驱动的App或设备,为慢性病患者提供持续的行为干预和康复指导。
- 人机协作的新模式： AI与AR/VR、机器人技术的结合，将创造出全新的医疗工作流程和体验，如远程手术指导、AI辅助的医学教育等。
飞利浦正在利用人工智能重塑医疗健康的未来，它不仅仅是将AI作为一项技术，而是将其作为实现其“健康科技”愿景的基石，致力于通过数据驱动的洞察，为个人、医护系统和整个社会创造更健康、更美好的生活。
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