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[導(dǎo)讀]醫(yī)療健康是我國大力支持人工智能應(yīng)用落地的四大產(chǎn)業(yè)之一。近年來,國家也出臺了多項政策文件推動醫(yī)院病歷電子化、數(shù)字化以及人工智能的落地,分級診療制度在逐步建立,在我國面臨醫(yī)療資源供給不足、分布嚴重不均衡的背景下,人工智能在醫(yī)療健康各細分領(lǐng)域紛紛落地,覆蓋全產(chǎn)業(yè)鏈各應(yīng)用場景。人工智能醫(yī)療企業(yè)的產(chǎn)品和服務(wù)帶來行業(yè)的降本增效,在醫(yī)學(xué)影像分析、疾病風(fēng)險預(yù)測等領(lǐng)域相對成熟,賽道逐漸擁擠競爭激烈進入紅海戰(zhàn)役。

醫(yī)療健康是我國大力支持人工智能應(yīng)用落地的四大產(chǎn)業(yè)之一。近年來,國家也出臺了多項政策文件推動醫(yī)院病歷電子化、數(shù)字化以及人工智能的落地,分級診療制度在逐步建立,在我國面臨醫(yī)療資源供給不足、分布嚴重不均衡的背景下,人工智能在醫(yī)療健康各細分領(lǐng)域紛紛落地,覆蓋全產(chǎn)業(yè)鏈各應(yīng)用場景。人工智能醫(yī)療企業(yè)的產(chǎn)品和服務(wù)帶來行業(yè)的降本增效,在醫(yī)學(xué)影像分析、疾病風(fēng)險預(yù)測等領(lǐng)域相對成熟,賽道逐漸擁擠競爭激烈進入紅海戰(zhàn)役。

醫(yī)療人工智能會在云計算、AI芯片、大數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)、類腦智能等基礎(chǔ)上,用于臨床輔助決策、影像識別、病理輔助診斷、個人健康管理、基因測序、新藥研發(fā)等。

醫(yī)療健康終端正在從專業(yè)領(lǐng)域向大眾領(lǐng)域擴展,應(yīng)用范圍從醫(yī)院、體檢機構(gòu)到社區(qū)、家庭再到個體,產(chǎn)品也已開始從專業(yè)醫(yī)療檢測設(shè)備到家用、社區(qū)醫(yī)療檢測終端再發(fā)展到可穿戴醫(yī)療健康設(shè)備。而且,目前的三大關(guān)鍵技術(shù)使得智能終端為用戶實現(xiàn)了定制化的數(shù)據(jù)采集傳輸,分別為:一、高性能高可靠生物體征感知技術(shù),包括智能傳感、識別、算法等;二、低功耗輕量級底層軟硬件技術(shù),包括低功耗芯片、操作系統(tǒng)、應(yīng)用開發(fā)工具等;三、低功耗廣域智能物聯(lián)技術(shù),包括物聯(lián)解決方案、芯片等。

目前,國家正在提倡分級診療,而基層首診是分級診療制度的重要基礎(chǔ),分級診療需要基層醫(yī)療機構(gòu)做好 “守門人” 和 “健康管理者”。這里說的基層主要是指醫(yī)療服務(wù)能力比較薄弱的地方,比如說具備“老三件”、簡單生化儀器的社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心或村衛(wèi)生室等。

值得注意的是,雖然智慧醫(yī)療在基層的推廣和普及,可能是一種“攪局式”創(chuàng)新,但是這些技術(shù)創(chuàng)新有助于推動原來需要專家才能做到的診斷、治療,讓基層醫(yī)生在缺乏高端儀器設(shè)備的情況下,也能為患者提供初步的診治工作。

其次,從技術(shù)應(yīng)用來看,比較常見并且高效運轉(zhuǎn)的智慧醫(yī)療,主要是自然語言處理類輔助診斷系統(tǒng)和醫(yī)學(xué)影像識別類輔助診斷系統(tǒng)兩個細分領(lǐng)域。實際上,醫(yī)療人工智能作為一種提高效率的工具,目前已經(jīng)覆蓋了醫(yī)療產(chǎn)業(yè)鏈條上的醫(yī)療、醫(yī)藥、醫(yī)保、醫(yī)院四大環(huán)節(jié),主要應(yīng)用于醫(yī)學(xué)影像、虛擬助手、藥物發(fā)現(xiàn)、醫(yī)院管理、健康管理、疾病預(yù)測、精準治療以及輔助診療等方面。

眾所周知,目前國內(nèi)面臨優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源的供需不平衡,醫(yī)生培養(yǎng)周期長,疾病譜變化快,技術(shù)日新月異,人口老齡化加劇,慢性疾病增長等問題待解決。公開數(shù)據(jù)顯示,全球醫(yī)療行業(yè),平均每萬人擁有醫(yī)生14人,在中國這一數(shù)字也是14人,美國在27人左右。隨著人們對健康重視程度提高,大量需求催生了醫(yī)療AI的快速發(fā)展。

不同領(lǐng)域的人才之間的交流還是會存在比較大的困難,一個領(lǐng)域的專業(yè)人才去了解另外一個自己不熟悉的領(lǐng)域,其困難也是顯而易見的。因此,復(fù)合型人才在智慧醫(yī)療行業(yè)尤為重要,如果讓越多具備醫(yī)學(xué)知識和AI知識的復(fù)合型人才加入,必然對AI醫(yī)療的發(fā)展起到事半功倍的效果。

總的來說,我國在人工智慧醫(yī)療方面仍有很大的進步空間,絕大多數(shù)的產(chǎn)品都還沒到商業(yè)化階段。對于那些掌握人工智能技術(shù)的計算機專家和技術(shù)的公司來說,AI+醫(yī)療就是興奮劑,但依然存在諸多需要突破的壁壘。毋庸置疑的是,只有那些真正有實力的公司,才能在大浪淘沙的競爭中留存下來。隨著AI+醫(yī)療的進一步融合、深入,政策和資金層面的大規(guī)模投入,AI輔助技術(shù)也在多個醫(yī)療細分領(lǐng)域提供了幫助。未來,基于大數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)將改變醫(yī)療行業(yè),對疾病提供更快速、準確的診斷和治療,將變得不再可怕。

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