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[導讀] 在2018的當下,由“深度學習”開啟的新一波人工智能毫無疑問是當今最大的熱點潮,大數(shù)據(jù)人工智能技術(shù)應(yīng)用日趨成熟。人工智能技術(shù)扎實的推進,深刻地影響著每一個AI科技公司的存在。

在2018的當下,由“深度學習”開啟的新一波人工智能毫無疑問是當今最大的熱點潮,大數(shù)據(jù)人工智能技術(shù)應(yīng)用日趨成熟。人工智能技術(shù)扎實的推進,深刻地影響著每一個AI科技公司的存在。

百度在AI 開發(fā)者大會上,不僅更新多個人工智能平臺,還首次發(fā)布 AI 芯片,昭告自己在人工智能賽道上堅持到底的決心。谷歌從 Android P 到 Duplex,無一不在兌現(xiàn)去年所提出的“AI First”戰(zhàn)略。溪流數(shù)據(jù)在醫(yī)療領(lǐng)域傾力打造醫(yī)療大數(shù)據(jù)人工智能應(yīng)用服務(wù)平臺,平臺以人工智能醫(yī)療大數(shù)據(jù)分析挖掘等技術(shù),通過模型的深度學習,為醫(yī)生、患者及醫(yī)療健康服務(wù)機構(gòu)提供人工智能服務(wù)?;ヂ?lián)網(wǎng)巨頭企業(yè)推出的各種 AI 賦能產(chǎn)品更是讓人眼花繚亂:亞馬遜 Echo、微軟 Cortana、蘋果人臉解鎖……

在這一輪復蘇中,人工智能不再局限于實驗室技術(shù),而是作為通用技術(shù)扎實推進。曾經(jīng)一度火熱的“互聯(lián)網(wǎng)+”風潮推進了傳統(tǒng)行業(yè)的信息化、數(shù)據(jù)化,放在今天來看,其實都是為人工智能埋下伏筆。

人工智能在傳統(tǒng)行業(yè)的滲透速度讓人咂舌。不久前花旗銀行宣布,5年內(nèi)其投資銀行部門將裁去50%的科技和業(yè)務(wù)人員,這意味著1萬名員工的工作可以被人工智能算法代替。國內(nèi)的平安銀行也已經(jīng)在大數(shù)據(jù)和 AI 兩大方面持續(xù)投入四五年之久,現(xiàn)在開始進入應(yīng)用場景的深化階段。在旅游業(yè),人工智能同樣開始發(fā)揮影響,攜程的部分功能已經(jīng)由人工智能來實現(xiàn),目前在酒店售后場景上,其智能客服能夠解決70%的問題,極大地降低了人力成本。

而更加日?;拿李佅鄼C、美顏短視頻等等早已開始植入人工智能的圖像識別技術(shù)。未來無論是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)還是傳統(tǒng)行業(yè)都注定要卷入AI 所引領(lǐng)的技術(shù)浪潮,甚至有可能借助 AI 實現(xiàn)行業(yè)洗牌。

在大數(shù)據(jù)人工智能的應(yīng)用水平上,醫(yī)療行業(yè)遠遠落后于互聯(lián)網(wǎng)、金融和電信等信息化程度更好的行業(yè)。隨著醫(yī)療信息化和生物技術(shù)數(shù)十年的高速發(fā)展,醫(yī)療數(shù)據(jù)的類型和規(guī)模正以前所未有的速度快速增長,數(shù)據(jù)爆炸已讓醫(yī)療行業(yè)真正進入大數(shù)據(jù)人工智能時代,在對傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)形成巨大挑戰(zhàn)的同時,也為相關(guān)大數(shù)據(jù)應(yīng)用服務(wù)的發(fā)展創(chuàng)造了條件。同時,國家政策和資本紛紛加碼醫(yī)療大數(shù)據(jù)方向,醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用將成為史上確定的大風口,未來發(fā)展?jié)摿o可限量。

一、醫(yī)療大數(shù)據(jù)人工智能市場規(guī)模及發(fā)展趨勢

據(jù)統(tǒng)計,到 2025 年人工智能應(yīng)用市場總值將達到 1270 億美元, 其中醫(yī)療行業(yè)將占市場規(guī)模的五分之一。我國正處于醫(yī)療人工智能的風口:2016 年中國人工智能+醫(yī)療市場規(guī)模達到 96.61 億元,增長37.9%;2017 年將超過 130 億元,增長 40.7%;2018 年有望達到 200 億元。投資方面,據(jù) IDC 發(fā)布報告的數(shù)據(jù)顯示,2017 年全球?qū)θ斯ぶ悄芎驼J知計算領(lǐng)域的投資將迅猛增長60%,達到125 億美元,在2020年將進一步增加到 460 億美元。其中,針對醫(yī)療人工智能行業(yè)的投資也呈現(xiàn)逐年增長的趨勢。其中 2016 年總交易額為 7.48 億美元,總交易數(shù)為 90 起,均達到歷史最高值。

分析認為,預計到2020年我國健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)行業(yè)市場規(guī)模將突破800億元。而在今年4月的博鰲亞洲論壇一場“CEO圓桌14:‘一帶一路’與健康產(chǎn)業(yè)發(fā)展”分論壇上,絲路規(guī)劃研究中心常務(wù)副理事長李小琳認為, 到2030年大健康要達到16萬億,大健康產(chǎn)業(yè)已經(jīng)成為中國的國民經(jīng)濟支柱產(chǎn)業(yè)。從整體市場環(huán)境來看,健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)規(guī)劃正在逐步成型,市場空間容量巨大,整體市場環(huán)境優(yōu)良,極其有利于我國健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)人工智能的發(fā)展。

二、國內(nèi)外行業(yè)發(fā)展熱點分析

國內(nèi)外科技巨頭均重視人工智能技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的布局與應(yīng)用。

IBM 在2006 年啟動Watson 項目,于2014 年投資10 億美元成立Watson 事業(yè)集團。Watson 是一個通過自然語言處理和機器學習,從非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中洞察數(shù)據(jù)規(guī)律的技術(shù)平臺。2015 年,沃森健康(Watson Health)成立,專注于利用認知計算系統(tǒng)為醫(yī)療健康行業(yè)提供解決方案。Watson 通過和一家癌癥中心合作,對大量臨床知識、基因組數(shù)據(jù)、病歷信息、醫(yī)學文獻進行深度學習,建立了基于證據(jù)的臨床輔助決策支持系統(tǒng)。目前該系統(tǒng)已應(yīng)用于腫瘤、心血管疾病、糖尿病等領(lǐng)域的診斷和治療, 并于 2016 年進入中國市場,在國內(nèi)眾多醫(yī)院進行了推廣。Watson 在醫(yī)療行業(yè)的成功應(yīng)用標志著認知型醫(yī)療時代的到來,該解決方案不僅可以提高診斷的準確率和效率,還可以提供個性化的癌癥治療方案。

此外,谷歌、微軟等也都紛紛布局醫(yī)療 AI。

2014 年谷歌收購DeepMind 公司,后開發(fā)知名的人工智能程序 AlphaGo。在基礎(chǔ)技術(shù)層面,谷歌的開源平臺 TensorFlow 是當今應(yīng)用最廣泛的深度學習框架。在醫(yī)療健康領(lǐng)域,Google 旗下的 DeepMind Health 和英國國家醫(yī)療服務(wù)體系HS(National Health Service)展開合作,DeepMind Health 可以訪問 NHS 的患者數(shù)據(jù)進行深度學習,訓練有關(guān)腦部癌癥的識別模型。

微軟將人工智能技術(shù)用于醫(yī)療健康計劃“Hanover”,尋找最有效的藥物和治療方案。此外,微軟研究院有多個關(guān)于醫(yī)療健康的研究項目。Biomedical Natural Language Processing 利用機器學習從醫(yī)學文獻和電子病歷中挖掘有效信息,結(jié)合患者基因信息研發(fā)用于輔助醫(yī)生進行診療的推薦決策系統(tǒng)。

國內(nèi)科技巨頭也紛紛開始在醫(yī)療人工智能領(lǐng)域布局,各家公司均投入大量資金與資源,但各自的發(fā)展重點與發(fā)展策略并不相同。

例如, 阿里健康以云平臺為依托,結(jié)合自主機器學習平臺 PAI2.0 構(gòu)建了堅實而完善的基礎(chǔ)技術(shù)支撐。同時,阿里健康與浙江大學醫(yī)學院附屬第一醫(yī)院、浙江大學第二附屬醫(yī)院等醫(yī)院、上海交通大學醫(yī)學院附屬新華醫(yī)院以及第三方醫(yī)學影像中心建立了合作伙伴關(guān)系,重點打造醫(yī)學影像智能診斷平臺,提供三維影像重建、遠程智能診斷等服務(wù)。

騰訊在人工智能領(lǐng)域的布局涵蓋基礎(chǔ)研究、產(chǎn)品研發(fā)、投資與孵化等多個方面。騰訊在 2016 年建立了人工智能實驗室AI lab,專注于AI 技術(shù)的基礎(chǔ)研究和應(yīng)用探索。

溪流數(shù)據(jù)專注醫(yī)療大數(shù)據(jù)人工智能的應(yīng)用研究,從根本上解決醫(yī)療行業(yè)的問題與矛盾。通過大數(shù)據(jù)人工智能的方式提升診療水平,智能化的方式合理配置。以醫(yī)療大數(shù)據(jù)人工智能應(yīng)用體系為支撐,為用戶提供臨床診療、藥品研發(fā)、保險經(jīng)營、管理決策人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)。

三、醫(yī)療大數(shù)據(jù)人工智能的價值及應(yīng)用方向

醫(yī)療行業(yè)長期存在優(yōu)質(zhì)醫(yī)生資源分配不均,診斷誤診漏診率較 高,醫(yī)療費用成本過高,放射科、病理科等科室醫(yī)生培養(yǎng)周期長,醫(yī)生資源供需缺口大等問題。在醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)來源多樣化且快速增長的背景下,隨著近些年深度學習技術(shù)的不斷進步,人工智能逐步從前沿技術(shù)轉(zhuǎn)變?yōu)楝F(xiàn)實應(yīng)用。在醫(yī)療健康行業(yè),人工智能的應(yīng)用場景越發(fā)豐富,人工智能技術(shù)也逐漸成為影響醫(yī)療行業(yè)發(fā)展, 提升醫(yī)療服務(wù)水平的重要因素。與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用不同,人工智能對醫(yī)療行業(yè)的改造包括生產(chǎn)力的提高,生產(chǎn)方式的改變, 底層技術(shù)的驅(qū)動,上層應(yīng)用的豐富。通過人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用, 可以提高醫(yī)療診斷準確率與效率;提高患者自診比例,降低患者對醫(yī)生的需求量;輔助醫(yī)生進行病變檢測,實現(xiàn)疾病早期篩查;大幅提高新藥研發(fā)效率,降低制藥時間與成本。在醫(yī)療大數(shù)人工智能的應(yīng)用方向上具體可分為四大方向:

(1)臨床決策支持

臨床決策支持最早定義為運用相關(guān)的、系統(tǒng)的臨床知識和患者信息,加強醫(yī)療相關(guān)的決策和行動,提高醫(yī)療水平和醫(yī)療服務(wù)水平。主要體現(xiàn)在臨床診療方面,基于人工智能、機器學習等關(guān)鍵技術(shù)智能分析醫(yī)療數(shù)據(jù),為醫(yī)生提供疾病早期診斷、個體化診斷及治療、智能用藥提醒、不良事件預警等服務(wù),通過診療建議,從而提醒醫(yī)生防止?jié)撛诘腻e誤,提高診療工作效率和診療質(zhì)量。醫(yī)療服務(wù)提供方可以降低醫(yī)療事故率,尤其是臨床錯誤引起的醫(yī)療事故。

同時,臨床決策支持系統(tǒng)還可以使醫(yī)療流程中大部分的工作流流向護理人員和助理醫(yī)生,使醫(yī)生從耗時過長的簡單咨詢工作中解脫出來,從而提高治療效率。

(2)醫(yī)療學術(shù)科研

基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù),醫(yī)學研究主要集中于疾病相關(guān)分析、疾病精準分析、治療方案醫(yī)療效果、預后復發(fā)的作用、生物標記篩查等具體分析應(yīng)用場景。

醫(yī)務(wù)工作者通過應(yīng)用臨床研究方法,發(fā)現(xiàn)真實世界醫(yī)療數(shù)據(jù)的價值,如:臨床存在的問題、更有效的診療方式、新的醫(yī)學知識等。醫(yī)療學術(shù)科研成果通過發(fā)表相關(guān)學術(shù)科研論文,并轉(zhuǎn)化為臨床應(yīng)用軟件。在提升專業(yè)聲譽的同時,促進科研真正向臨床應(yīng)用,不斷推動醫(yī)學研究前進。

(3)智能健康管理

依托醫(yī)療大數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化、人工智能等技術(shù),滿足醫(yī)療機構(gòu)的患者隨訪、慢病健康管理、疾病延續(xù)護理管理等需求。同時,智能可穿戴設(shè)備的發(fā)展對遠程健康監(jiān)控起到了更大的作用。基于大數(shù)據(jù)及人工智能技術(shù),可面向用戶提供全生命周期電子健康檔案、實時監(jiān)控分析、健康評估、疾病風險預警、個體化管理方案等應(yīng)用服務(wù),提升醫(yī)療機構(gòu)的健康管理服務(wù)水平,提升個人健康管理能力和就醫(yī)體驗。

在公共衛(wèi)生服務(wù)領(lǐng)域,可通過智能健康管理服務(wù),實現(xiàn)大眾健康知識的普及提高,做好疾病預防和疾病保健。

(4)數(shù)據(jù)化運營管理

通過大數(shù)據(jù)處理和分析,可提高醫(yī)療過程數(shù)據(jù)的透明度。通過流程圖、儀表盤、統(tǒng)計圖等數(shù)據(jù)可視化應(yīng)用,智能識別和分析異常,然后優(yōu)化流程。通過全面的數(shù)據(jù)化運營體系,在醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量評價、醫(yī)療績效評價等方面,輔助管理者及時發(fā)現(xiàn)問題,并采用數(shù)據(jù)進行科學決策,使醫(yī)療從業(yè)者、醫(yī)療機構(gòu)的管理更透明,間接促進醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量的提高,減少醫(yī)療機構(gòu)運營內(nèi)耗,實現(xiàn)盈利創(chuàng)收。

四、醫(yī)療大數(shù)據(jù)人工智能行業(yè)發(fā)展趨勢預測

從市場規(guī)模來看,醫(yī)療大數(shù)據(jù)人工智能占國內(nèi)大數(shù)據(jù)市場規(guī)模的比重約為20%,未來隨著我國人口老齡化及醫(yī)療政策的推動,預計健康醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)人工智能的比重將上升至25%。我國衛(wèi)生總費用和人均衛(wèi)生費用迅速增長,衛(wèi)生總費用從2004年的7590.29億元,到2014年的35312.40億元,10年內(nèi)增長近4倍,但與發(fā)達國家相比仍較低。老齡化日趨嚴重和亞健康問題,健康醫(yī)療服務(wù)供不應(yīng)求的矛盾加劇。截止2014年底,中國60周歲以上人口達到2.12億,占總?cè)丝诘?5.5%,亞健康人群占比已超過70%。從市場需求來看,未來幾年醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)人工智能行業(yè)市場增速超過50%,增長迅猛。

從整體市場環(huán)境來看,健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)人工智能規(guī)劃正在逐步成型,市場空間容量巨大,整體市場環(huán)境優(yōu)良,極其有利于我國醫(yī)療大數(shù)據(jù)人工智能應(yīng)用的發(fā)展。

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