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資本角力AI+醫療產業技術短板恐致門檻難邁

日期:2019-09-02   人氣:  來源:互聯網
簡介:資本角力AI+醫療產業技術短板恐致門檻難邁 隨著現代網絡科技發展,人工智能(AI)在國內外的發展熱度不斷提升。如今,AI的應用已逐步滲透到人類生活的方方面面,涉及醫療、教育、交通等等。而作為行業中較為成熟的領域,醫療人工智能被普遍認為是AI最先落……

資本角力AI+醫療產業技術短板恐致門檻難邁

隨著現代網絡科技發展,人工智能(AI)在國內外的發展熱度不斷提升。如今,AI的應用已逐步滲透到人類生活的方方面面,涉及醫療、教育、交通等等。而作為行業中較為成熟的領域,醫療人工智能被普遍認為是AI最先落地的部分。在醫療領域,www.tka.net.cn,AI有望帶來革命性的改變,未來醫療行業進入無人醫院時代或成可能。

AI+醫療市場蛋糕巨大

AI醫療領域又有新動作。阿里近日分別與浙江大學醫學院附屬第一醫院、第二醫院,以及上海交通大學醫學院附屬新華醫院這三家醫院分別簽約,開始向AI醫療進軍。這一次,馬云的重點指向了醫生、病人、醫院管理,具體為人工智能醫生、虛擬病人、智慧醫院。另外據悉,全國已有近400家大中型醫院紛紛加入馬云的未來醫院,覆蓋全國90%省份。目前已服務超5000萬人次,沒有排隊、看病方便,正所謂省時省力省心,面面俱到。

在國內,除阿里涉足醫療領域外,騰訊、百度、科大訊飛、華大基因等接踵而至。其中騰訊在醫療領域的投入龐大。相關數據顯示,截止到今年9月,騰訊在醫療領域共投資約33家企業,投資總額超200億元。而科大訊飛也與廣藥集團簽訂戰略合作協議,雙方將共同利用在醫藥健康、醫療健康、人工智能、互聯網應用等方面的互補優勢,探索建立醫藥+AI智能發展新模式。海外主要有IBM、Google、蘋果、微軟、亞馬遜等。

國內在醫療人工智能布局的企業為何接踵而至?根據HC3i中國數字醫療網發布的《20162017年度人工智能+醫療市場分析及趨勢報告》的數據顯示,預計到2025年,人工智能應用市場總值將達到1270億美元。其中,醫療行業將占市場規模的五分之一,即254億美元,千億級人民幣市場規模,如此龐大的市場規模,何人不心動?

另外,泰山匯研究院公布的最新數據顯示,截至2017年10月9日,國內醫療人工智能公司累積融資額達260億人民幣,融資公司共114家。由此可知,布局醫療人工智能的不止那些牽頭大佬,中小型企業或許也想分杯羹。

AI+醫療發展勢不可擋

醫學人工智能在中國領域機遇漸顯。一方面是來自客觀現實的需求,比如當前優質醫療資源供給不足、成本高、人口老齡化加劇等問題,造就了對醫療人工智能的巨大需求。以醫生資源為例,我國目前培養醫生的模式是5+3,也就是經過8年的大浪淘沙,才能培養出一批優質醫生。但如果有了醫療人工智能,可以將優質醫生已擁有的能力復制到人工智能上,能大大緩解優質醫療資源供給不足的問題。

另一方面,AI可給傳統醫療帶來巨大顛覆。比如,可以研發醫療機器人,不但能夠大大提高醫療機構和醫生的工作效率,也能減少不必要的人力成本;同時,可以利用大數據綜合分析身體各項指標,能提早預測疾病風險,發現重大疾病,www.tka.net.cn,提前預防,以減少后續不必要的更大醫療支出等等。

再者,在看病時遇到最現實的問題就是排隊,排隊掛號排隊繳費等問題讓患者心生畏懼。面對這些疑難雜癥,醫療人工智能能夠迎刃而解,人工智能可以提供智能掛號智能繳費智能咨詢語音病歷等等。

在政策方面,近年來國家發布的80多條全國性政策以及多條醫療人工智能專項政策,都表明醫療人工智能的發展迎來政策利好。因此,KUKA機器人示教器維修,中國已經成為了全球領先的AI研發中心,醫學人工智能在中國的發展面臨著非常好的機遇。

AI+醫療任重道遠

雖然醫療人工智能是不可逆轉的發展潮流,但對所有行業企業投資者而言,醫療人工智能發展中存在一些問題。

一方面是數據根基不牢。人工智能的發展研究是基于海量的大數據,醫學影像、醫療病例、基因突變、診斷病例等廣泛的數據內容是醫療AI行業應用的前提。但在大量的醫療數據中,大部分是非結構化的數據,大部分都無法被獲得,也無法被計算機識別和處理。因此,如何能高效地將非結構化的數據轉化成機器可以識別的結構化數據以及如何讓優質的數據來源能真正為醫學人工智能的發展服務?都是亟待解決的問題。

另一方面,仍需探索如何與醫院深入交融。在醫院管理層眼里,人工智能不但要實現控費目標,還要能夠為醫院創造價值,他們才會認可其價值,重視這個項目。而對于軟件的使用者-醫生來說,他們在乎的是效率和節省時間,讓科研產出、臨床產出更高效。此外,在投資人看來,只有叫好又叫座的項目,才會值得他們花真金白銀和時間成本。

醫療人工智能的發展道路難免會遇到艱難險阻,但只要堅定不移,攻克艱難,勇往直前,相信未來人工智能將與人類醫生更加密切地配合,幫助醫生獲得數據做出更準確的判斷。甚至,在不久的將來,醫療行業進入無人醫院時代或成可能。

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