2017年人工智能为医疗创新.专题展望报告
人工智能在医疗领域的应用与未来展望
人工智能在医疗领域的应用与未来展望引言随着科技的飞速发展，人工智能（AI）正逐渐渗透到我们生活的各个领域，其中医疗领域无疑是受益最显著的之一。
AI技术的引入，不仅极大地提高了医疗服务的效率和质量，还为解决医疗资源分配不均、提升患者就医体验等问题提供了新的思路和解决方案。
本文将深入探讨人工智能在医疗领域的应用现状以及未来的发展趋势。
人工智能在医疗领域的应用现状1.智能诊断系统人工智能通过深度学习等技术，能够分析海量的医学影像资料，如X光片、CT扫描和MRI图像，辅助医生进行更快速、更准确的疾病诊断。
这些系统能够识别出微小的病变迹象，甚至在某些情况下超越人类医生的诊断能力，为患者争取到宝贵的治疗时间。
2.个性化治疗方案基于患者的基因信息、病史、生活习惯等数据，AI能够制定出更加个性化的治疗方案。
这种治疗方案能够充分考虑患者的个体差异，提高治疗效果，减少不必要的药物副作用，为患者带来更加精准、有效的治疗体验。
3.药物研发与筛选在药物研发领域，AI技术同样发挥着重要作用。
通过模拟药物分子与生物体之间的相互作用，AI能够筛选出具有潜在疗效的化合物，加速新药研发的进程。
此外，AI还能够优化临床试验设计，降低研发成本，提高新药上市的成功率。
4.智能医疗机器人智能医疗机器人是AI技术在医疗领域的又一重要应用。
它们能够协助医生进行手术操作、康复训练等工作，减轻医护人员的负担，提高手术的成功率和患者的康复效果。
同时，智能医疗机器人还能够24小时不间断地工作，为患者提供更加及时、全面的医疗服务。
二、人工智能在医疗领域的未来展望1.技术融合与创新未来，AI技术将与物联网、大数据、云计算等先进技术进一步融合，推动医疗服务的智能化升级。
通过构建全面的医疗健康数据平台，AI将能够更加精准地分析患者的健康状况，为医生提供更加全面的诊疗建议。
2.普及化与基层应用随着技术的不断成熟和成本的降低，AI医疗解决方案将逐渐普及到基层医疗机构。
人工智能助力医疗健康服务的创新研究报告范文
人工智能助力医疗健康服务的创新研究报告范文智能医疗：破解医疗服务难题的新方向随着科技的不断进步，人工智能（AI）的应用范围越来越广泛，其中医疗健康服务领域的创新研究备受关注。
本文将探讨人工智能助力医疗健康服务的创新研究，并展示其在实际应用中的潜力和前景。
一、介绍人工智能在医疗健康服务中的应用在介绍人工智能在医疗健康服务中的应用之前，首先要了解人工智能的基本概念。
人工智能指的是使计算机或机器通过模仿人类的智能和学习能力来实现某种任务的技术。
在医疗健康服务中，人工智能可以通过模式识别、数据分析和决策支持等方式，在疾病预防、诊断治疗、健康管理等方面发挥重要作用。
二、人工智能在疾病预防方面的应用疾病的预防是医疗健康服务的重要方向之一。
人工智能可以通过分析大量的健康数据和生物信息，提供个性化的健康建议和风险评估，帮助人们预防慢性疾病和保持良好的生活习惯。
例如，通过与智能手环或智能手表等设备的连接，人工智能可以实时监测人体的生理参数，并根据数据提供个性化的健康建议，引导人们进行科学健康管理。
三、人工智能在诊断治疗方面的应用在诊断治疗方面，人工智能可以通过学习医学文献和病例数据库等大量的医学知识，辅助医生进行疾病的诊断和治疗。
人工智能可以通过分析患者的病历、医学影像和实验室检查结果等信息，快速准确地定位病变和确定诊断方案。
此外，人工智能还可以利用机器学习算法，根据患者的基因组信息和病情特征，预测疾病的发展趋势和治疗效果，为医生提供科学的治疗建议。
四、人工智能在健康管理方面的应用健康管理是指通过监测个人健康状态，进行疾病预防和健康干预的一系列活动。
人工智能可以通过分析大量的健康数据和个人习惯，为个体提供个性化的健康管理建议。
例如，根据个人的运动、饮食和睡眠等数据，人工智能可以评估个人的健康状态并提供相应的改善措施。
同时，人工智能还可以通过与智能医疗器械的连接，实现个性化的医疗监测和远程诊疗，提高医疗资源的利用效率。
2017-2018人工智能+医疗产业研究报告
人工智能+医疗产业研究报告人工智能技术能给医疗行业带来哪些改变？“人工智能对于医疗行业来说，可以让患者通过直接和间接感知到便利与高效，最终推动医疗行业不断发展。
”直接感知主要是指现在一些医院已有智能导诊平台，就是基于对于医疗大数据样本的机器学习，通过人工智能设备人体识别分析后，告知患者该去哪个科室就诊，大大节约了医院排队等待时间。
人工智能目前在医疗临床应用主要包括以下四种：智能影像、智能语音、医学机器人、临床智能决策。
其中，智能影像和智能语音是基于图像和语音识别技术发展起来的，由于医学影像资料获取门槛较低、且更为标准化，语音数据识别技术成熟。
所以，智能医学影像目前发展最为成熟，临床接受程度也最高。
在不少业界人士看来，人工智能医疗只是辅助医生的手段，并不是主要医疗方式。
人工智能只是拟人化机器，如果用人工智能看诊，出错后谁来担责就是值得探讨的问题。
“医学是一个需要医生直接经验的累积和医学研究做支撑的实用科学，医生对患者看诊完后，才能对患者病情诊治得出准确结论；而人工智能医疗最大作用在于通过对大量真实、有效的医疗样本分析学习，最后推动整个医疗行业向前发展。
”在今年的数博会期间，国际计算机学会知识发现专委会主席认为，目前面临的最大挑战和最大机会就用什么样的人工智能，管理、把握、经营不确定性。
比如，在医学上用人工智能技术能使医疗效率提高且更有针对性，这不但带来了医疗技术的改变，还会带来新的挑战和机会。
“面对不确定性改变，企业和社会需要做出很多调整。
我们倡导建立一个共生协同的平台和生态，实现计算和智能深度融合，让用户聚焦业务和模式的创新”。
医学科研的发展需要用医疗过程中临床真实案例作为依据，对于案例样本数据的真实性和有效性有很高要求。
机器的算法、算力和大数据可以突破传统医学领域数据规模的局限性和地域数据偏差问题。
人工智能+医疗不是简单的用技术去找医院合作。
而是要让技术落地，就要历经千辛万苦找对场景，还要说服政策制定者、监管部门、医院采购者、科室主任、临床医生、病人等，证明技术的有效性、安全性和可行性。
人工智能医疗行业发展报告
人工智能医疗行业发展报告人工智能（Artificial Intelligence，AI）作为一项前沿技术，在医疗行业发展的过程中起到了举足轻重的作用。
本文将以人工智能应用于医疗领域的发展为主线，探讨人工智能在医疗行业中的应用现状、前景以及可能面临的挑战。
一、人工智能在医疗行业的应用现状随着科技的不断进步，人工智能在医疗行业的应用逐渐取得了突破性进展。
首先，人工智能在医学影像诊断方面的应用得到了广泛推广。
通过深度学习等技术手段，人工智能可以实现对X光、CT、MRI等医学影像的智能分析，辅助医生进行疾病诊断。
其次，人工智能在医学数据分析方面也展现出了巨大的潜力。
通过对大量的医学数据进行智能分析，人工智能可以辅助医生进行病例分析和诊疗方案的制定。
此外，人工智能还应用于手术机器人、健康管理、药物研发等多个医疗领域，为医疗行业的发展带来了新的机遇。
二、人工智能医疗行业的发展前景人工智能在医疗行业的广泛应用，为医疗行业的发展带来了前所未有的机遇。
首先，人工智能可以提高医疗行业的效率和精确度。
在影像诊断中，人工智能可以减少医生的工作负担，提高诊断的准确性和效率；在药物研发中，人工智能可以辅助模拟和预测药物的作用机制，加速新药的研发进程。
其次，人工智能可以为患者提供更好的医疗体验。
通过智能医疗设备的使用以及智能诊疗方案的制定，患者可以更好地享受到个性化、高效的医疗服务。
此外，人工智能还可以帮助医疗机构实现资源的合理配置，提高整体医疗服务水平。
三、人工智能医疗行业可能面临的挑战虽然人工智能在医疗行业的发展前景广阔，但也面临着一些挑战。
首先，人工智能的技术和算法需要不断的更新和优化。
随着医学领域的发展和数据量的增加，人工智能算法需要不断地学习和演化，以应对不同的医疗场景。
其次，人工智能的应用也会面临一定的道德和法律问题。
比如，在医疗数据存储和隐私保护方面，需要建立健全的法律法规和伦理框架，保障患者的合法权益。
此外，人工智能的应用也可能引发社会的技术纷争和伦理争议，需要引起足够的重视和讨论。
人工智能在医疗领域的应用与展望
人工智能在医疗领域的应用与展望近年来，人工智能（AI）已经成为各行各业的热门话题。
尤其在医疗领域，人工智能的应用潜力被广泛讨论和探索。
本文将探讨人工智能在医疗领域的应用，并展望未来的发展。
一、诊断与治疗人工智能在医疗领域最重要的应用之一是辅助医生进行诊断和治疗。
由于人工智能能够处理和分析大量的数据，其在图像识别和分析、病症辨识等方面展现出出色的能力。
例如，人工智能在医学影像解读方面的应用已经取得了巨大的突破。
通过对大量医学影像数据进行训练和学习，人工智能可以检测出难以察觉的异常，辅助医生进行精准的诊断和治疗。
二、个性化医疗由于每个人的基因组、生活习惯和环境不同，相同病症的治疗效果也可能不同。
人工智能的应用可以帮助实现个性化医疗，即根据患者的个体特点和需求，提供定制化的治疗方案。
通过分析大量的个体信息和医疗数据，人工智能能够帮助医生更好地判断和预测治疗效果，从而提供更有效、更安全的治疗方案。
三、药物研发与创新人工智能在药物研发和创新方面也发挥着重要作用。
传统的药物研发过程费时费力，而且成功率较低。
借助人工智能的强大计算能力，研究人员可以更高效地筛选药物候选物，在更短的时间内发现潜在的药物靶点和治疗方法。
此外，人工智能还可以对药物化学结构进行分析和优化，加速新药开发的过程。
四、智慧医疗系统随着物联网技术的发展，智慧医疗系统逐渐成为现实。
人工智能在智慧医疗系统中的应用可以实现医疗资源的合理分配和利用。
通过分析和整合患者的数据、设备和医疗资源，人工智能可以帮助医院更好地管理医疗流程，提高医疗效率。
同时，智慧医疗系统还可以提供个性化的健康管理服务，帮助人们更好地预防和管理疾病。
展望未来，人工智能在医疗领域的应用前景广阔。
随着人工智能技术的不断发展和突破，我们可以期待更多创新的应用出现。
例如，人工智能在医疗机器人和远程医疗方面的应用有望进一步加强。
医疗机器人可以协助医生进行手术操作、康复训练等，并且能够早期发现病变和异常情况。
专题研究报告范文
专题研究报告范文一、引言随着科技的迅速发展，人工智能在各个领域的运用日益广泛。
作为最具潜力的技术之一，人工智能在医疗、交通、金融等多个领域展现出了巨大的创新和应用价值。
本文将就当前人工智能技术在医疗领域的应用进行深入研究和分析。
二、人工智能在医疗领域的现状与挑战1.现状人工智能在医疗领域的应用已取得了一定的成就。
通过深度学习和数据挖掘等技术手段，人工智能可以帮助医生进行病症诊断、辅助手术、药物研发等工作。
同时，人工智能的应用也使得医疗数据的存储、管理和共享变得更加高效和智能化。
2.挑战虽然人工智能在医疗领域的发展前景广阔，但仍然面临着一些挑战。
首先，医疗数据的隐私和安全问题仍然是一个重要的考验。
其次，人工智能技术的普及和推广进展较慢，与传统医疗模式存在不小差距。
此外，人工智能系统的可靠性和稳定性也需要进一步提升。
三、人工智能在医疗影像诊断中的应用1.背景与意义医疗影像诊断一直是医学领域的重要环节。
而人工智能在医疗影像诊断中的应用，可以大大提高诊断的准确性和效率，为医生提供更好的辅助工具。
2.技术原理人工智能的医疗影像诊断系统通常基于深度学习技术，通过训练大量的医学影像数据，使得机器能够自动分析和解读医学影像。
主要的技术手段包括卷积神经网络、全连接神经网络等。
3.实际应用人工智能在医疗影像诊断中的应用已经取得了一些重要的进展。
例如，人工智能可以帮助医生自动识别和标记影像中的异常区域，并提供辅助诊断。
此外，人工智能还可以根据患者的医疗记录和影像数据，预测患者的疾病风险，提供个性化的治疗建议。
四、人工智能在医疗健康管理中的应用1.背景与意义随着人们对健康管理的需求不断增加，人工智能在医疗健康管理中的应用也变得越来越重要。
通过融合健康数据和人工智能技术，可以为患者提供更全面、个性化的健康管理服务。
2.技术原理人工智能的医疗健康管理系统通常基于大数据分析和机器学习技术。
通过搜集和分析患者的健康数据，如生理参数、生活习惯、疾病历史等，系统可以给出相应的健康评估、预测和干预建议。
文献专题总结报告范文(3篇)
第1篇一、引言随着科学技术的飞速发展，各类学科领域的研究不断深入，文献综述作为一种学术研究方法，在学术交流、学术评价、科研创新等方面发挥着越来越重要的作用。
本文以“人工智能在医疗领域的应用”为专题，对相关文献进行综述，总结现有研究成果，分析存在的问题，并展望未来研究方向。
二、文献综述1. 人工智能在医疗领域的应用概述近年来，人工智能技术在医疗领域的应用越来越广泛，涉及诊断、治疗、康复、健康管理等多个方面。
以下将从几个方面对相关文献进行综述。
（1）诊断领域在诊断领域，人工智能主要应用于辅助诊断、影像诊断、病理诊断等方面。
文献[1]提出了一种基于深度学习的影像诊断方法，通过卷积神经网络（CNN）对医学影像进行特征提取，提高了诊断的准确率。
文献[2]针对病理切片图像，提出了一种基于卷积神经网络的病理诊断方法，实现了对癌症的早期诊断。
（2）治疗领域在治疗领域，人工智能主要应用于药物研发、手术辅助、个性化治疗等方面。
文献[3]介绍了一种基于机器学习的药物研发方法，通过分析大量实验数据，提高了药物筛选的效率。
文献[4]针对手术辅助，提出了一种基于深度学习的手术机器人控制系统，实现了手术操作的精准控制。
（3）康复领域在康复领域，人工智能主要应用于康复训练、辅助治疗等方面。
文献[5]介绍了一种基于虚拟现实技术的康复训练方法，通过模拟真实场景，提高了康复训练的效果。
文献[6]针对辅助治疗，提出了一种基于人工智能的疼痛评估方法，实现了对疼痛程度的实时监测。
2. 人工智能在医疗领域应用的优势与挑战（1）优势人工智能在医疗领域的应用具有以下优势：①提高诊断、治疗、康复等环节的效率；②降低医疗成本，提高医疗服务质量；③实现个性化医疗，满足患者多样化需求；④促进医疗资源的优化配置。
（2）挑战尽管人工智能在医疗领域具有诸多优势，但同时也面临着以下挑战：①数据质量与隐私保护问题；②算法的可靠性、稳定性和安全性；③人工智能与人类医生的协同工作问题；④伦理、法律和道德问题。
科技创新课题报告人工智能在医疗领域的应用与前景展望
科技创新课题报告人工智能在医疗领域的应用与前景展望科技创新课题报告人工智能在医疗领域的应用与前景展望概述在当今快速发展的科技领域，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）成为了最受关注的技术之一。
人工智能的应用范围广泛，其中医疗领域尤其引人注目。
本报告将探讨人工智能在医疗领域的应用，以及未来的前景展望。
人工智能在医疗领域的应用1. 诊断与辅助人工智能技术在医学图像分析方面的应用，可以自动化和精确化地识别疾病。
例如，通过对医学影像进行分析，能够提供快速、准确的肿瘤检测结果，并帮助医生做出正确的诊断。
2. 智能辅助手术人工智能在手术过程中的应用，可以提供实时的辅助和指导。
机器人辅助手术系统可以通过与医生的合作，提供高精度、稳定性和可靠性的操作。
这有助于减小手术风险，提高手术的安全性和成功率。
3. 医疗数据分析人工智能可以处理和分析大量的医疗数据，从中发现规律和趋势。
通过利用医疗数据，人工智能可以辅助做出精确的疾病预测、个体化的治疗方案，并帮助医生做出更好的决策。
4. 药物研发与医疗管理人工智能技术在药物研发和医疗管理方面的应用，可以加速新药的研发过程，并提升医疗资源的利用效率。
通过分析庞大的数据集，人工智能可以发现新的药物组合，加快临床试验的进程，并降低开发新药的时间和成本。
人工智能在医疗领域的前景展望1. 精准医学的推进人工智能的不断发展将进一步推进精准医学的发展。
通过深度学习和机器学习算法，人工智能可以在大规模数据集中挖掘特征，从而帮助医生制定个性化的治疗方案。
这将促进医疗行业从以疾病为中心的模式转向以患者为中心的模式，提升治疗效果和患者生活质量。
2. 医疗资源的合理利用人工智能的应用有助于改善医疗资源的管理和利用效率。
通过数据分析和预测模型，医疗资源可以更加精确地分配到需要的地区和患者，提高资源的利用效率，减少浪费，并改善健康服务的可及性和质量。
3. 人工智能技术的不断创新目前，人工智能技术正在不断创新和发展。
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(此文档为word格式，可任意修改编辑！）2017年10月正文目录1. 前言：从互联网医疗升级到医疗人工智能 (4)2. 临界点已至，医疗人工智能站上风口 (5)2.1. 技术：已走出实验室，商业化加速落地 (5)2.2. 资本：一级市场持续火爆，巨头加速布局 (8)2.3. 产业环境：供需不平衡仍将延续，消费升级产生新的付费方 (9)2.3.1. 供需总量分析：供给不平衡仍将延续 (9)2.3.2. 供需结构分析：分级诊疗趋势下，基层面临智能化升级的强需求 (11)2.3.3. 付费方：消费者有望成为智能医疗服务的重要付费方 (11)2.4. 政策：需“持证”上岗，收费政策尚未明晰 (12)2.5. 商业前景：技术赋能是当下，医疗服务是未来 (12)3. 医疗影像：人工智能在医疗领域应用的第一站 (13)3.1. 人工智能在医疗影像的应用场景 (13)3.2. 市场机遇：医疗影像是千亿级的市场 (15)3.3. 技术实现路径和竞争壁垒分析 (19)3.4. 二级市场参与医疗影像+人工智能产业的路径 (20)4. 智能辅助诊断：现代医学皇冠上的明珠 (20)4.1. 技术实现路径：打造“医疗大脑”的5个步骤 (20)4.2. 竞争壁垒分析：医疗数据规模&数据结构化技术 (22)4.3. 商业化路径：智能辅助诊断系统面临的三个定位选择 (24)4.3.1. to B or to C？ (24)4.3.2. to B领域：选择基层、专科还是大三甲？ (26)4.3.3. 常见病or垂直病种？ (27)4.4. 二级市场参与智能辅助诊疗产业的路径 (27)4.4.1. 路径一：发挥通道优势，联合技术方共同推广 (27)4.4.2. 路径二：补齐数据结构化能力，自研医疗大脑 (29)5. 精准医疗：AI+基因组学解读生命大数据 (30)6. 投资建议与主要公司分析 (34)6.1. 思创医惠：IBM沃森中国战略合作伙伴，打造自主医疗AI技术 (35)6.2. 科大讯飞：人工智能龙头开辟新战场，医疗AI业务快速崛起 (36)6.3. 东软集团：人工智能有望成为医疗业务二次腾飞的助推器 (36)6.4. 万东医疗：战略合作阿里健康，打造人工智能医疗影像平台 (37)7. 风险提示 (37)图目录图1：从边缘革命到战场中心 (4)图2：医疗人工智能时代的投资逻辑变化 (5)图3：现代医学是数据驱动的学科 (6)图4：医疗人工智能发展史大事件整理 (7)图5：医疗人工智能创业在2014、2015年开始激增 (8)图6：医疗人工智能融资已经超过180亿 (8)图7：医疗供需严重不平衡 (10)图8：国内人口以及60岁以上人口的统计，单位（万） (10)图9：分级诊疗流程 (11)图10：AI+医疗影像产品认证流程 (12)图11：未来医疗人工智能的商业模式 (13)图12：人工智能在医疗影像领域的应用场景 (14)图13：病理科医生的供需缺口 (16)图14：放射科医生的供需缺口 (16)图15：乳腺癌淋巴转移数字病理切片诊断准确率比赛 (18)图16：医疗影像市场 (18)图17：“机器看片”的技术原理 (19)图18：人工智能医疗影像产业链 (20)图19：打造医疗大脑的流程 (21)图20：医疗知识图谱的简单示意 (22)图21：临床数据结构化的流程图 (23)图22：Babylon的APP界面（对话由患者与机器完成） (25)图23：IBM沃森“看病”流程 (26)图24：医疗信息化公司与核心技术公司合作是较好的选择 (28)图25：医疗信息化公司与核心技术公司合作是较好的选择 (29)图26：数据流的视角下的医疗信息化上市公司划分 (29)图27：基因组数据解读分析的核心就是找到基因组和表 (31)图28：基因预测疾病风险的经典案例 (31)图29：基因检测产业链 (32)图30：2001-2016年平均每兆数据量基因测序成本 (33)图31：2001-2016年基因测序成本 (33)表目录表1：医疗影像领域人工智能技术突破“人类水平”的案例 (7)表2：国内巨头医疗人工智能产业布局概览 (9)表3：医疗影像在众多病种的应用，已经成为最重要的临床诊断工具 (14)表4：医疗数据结构化的三种路径 (24)表5：智能辅助诊断系统的市场定位 (27)表6：医疗+人工智能股票池 (34)1. 前言：从互联网医疗升级到医疗人工智能从2014年互联网医疗崛起至今，我们经历了一个完整的医疗产业技术渗透周期，享受过牛市的甜蜜期，也体会过商业模式迟迟未能兑现所带来的阵痛。
看当下，以春雨医生、微医为代表的互联网医疗平台，继续在政策的夹缝中艰难摸索商业模式；传统的医疗IT 厂商们仍然埋头做着医院、政府的项目。
当颠覆医疗的口号慢慢平息，医疗健康产业似乎重新归于平静之时，新一轮人工智能的风暴开始向医疗产业袭来，我们观察到医疗这个号称最难被颠覆的产业，正在出现新的变化。
1）影响范围升级：从边缘到中心互联网医疗到医疗人工智能，是对医疗行业从表层到实质、从边缘到中心的全面升级。
医疗是一个人力、智力密集型行业，医疗服务供给与需求的严重失调是我国医改面临的根本问题。
为了变革升级产业，解决看病难的问题。
1.0 时期的互联网医疗，大部分商家都将自身定位为平台，强调平台的连接属性、放大互联网的流量优势。
典型的商业模式就是轻问诊平台，以挂号为切入口，希望通过更高效的链接患者和医生，提升医疗服务的资源配臵效率。
2.0时期，互联网医疗平台尝试通过开通互联网医院、或者到线下开诊所的形式来提供医疗服务，从增加医疗服务供给的角度去变革产业，但受限于人力的瓶颈，变革仍然是有限度的。
到了医疗人工智能时期，AI对医疗的渗透有望大幅变革医疗服务的成本和效率，从根本上解决医疗服务资源的供给瓶颈，彻底改善看病难的问题。
图1：从边缘革命到战场中心2）产业布局思维升级：从“圈人”到圈“数据”医疗人工智能创造了全新的医疗服务供给，医疗投资回归技术驱动路径。
总结过去几年互联网医疗行业的热潮，人是商家争夺的核心要素，技术暂处于边缘辅助角色，技术和人力两个生产要素的抉择中，资本更偏好人力。
其表现形式为，投资者以及创业者均认为医疗行业还处于人力驱动的逻辑，即如何圈住医生、医院这些医疗服务的供给方才是核心所在。
而人工智能技术的成熟和普及将让医疗行业步入技术驱动的轨道，从基于医生经验医学到循证医学（统计学+小样本数据）的阶段再进一步进化到基于人工智能的诊疗，医疗行业的投资逻辑将发生根本性的变革。
以医生和医院为代表的医疗服务资源将不再稀缺，数据成为了新的生产要素，人工智能技术创造了全新的医疗服务供给。
图2：医疗人工智能时代的投资逻辑变化2. 临界点已至，医疗人工智能站上风口2.1. 技术：已走出实验室，商业化加速落地现代医学是数据驱动的学科。
一提到技术对于医学的作用，可能大家的第一反应就是医疗是一门手艺活，靠的是经验和实践，技术本身并没那么重要。
我们认为这是一种偏见或者无解，事实上，中西医分科治学后，现代医学已经是一门数据驱动的学科了。
传统医学的底层驱动其实是经验医学；到了现代医学，特别是西医，强调的是循证医学，其背后的支撑是基础理论的研究+临床经验（以数据的形式呈现）。
循证医学会采集大样本的临床数据，进行系统性的评价，最后把临床数据总结成临床诊疗指南、临床路径；循证医学发展到精准医疗时代，数据的重要性更加明显。
精准医疗在循证医学的基础上，更加强调患者个体的个性化诊疗，通过对患者的数据的分析结合临床经验，给出最佳的治疗方式，甚至会出现“同病不同治”、“同治不同病”的情况。
因此，如果我们承认数据是现代医学的基础，那么将人工智能技术引入医疗领域显然是历史发展的必然。
图3：现代医学是数据驱动的学科人工智能在医疗领域的尝试最早可以追溯到80年代。
最早的一波在医疗领域进行人工智能探索的尝试，出现在1972年。
由利兹大学研发的AAPHelp，这是医疗领域最早出现的人工智能系统。
AAPHelp系统基于贝叶斯理论开发，主要是用于腹部剧痛的辅助诊断以及手术的相关需求。
1976年美国斯坦福大学开发了一个用于细菌感染病诊断的专家咨询系统-MYCIN，它是世界上第一个功能较全面的专家系统。
1980年，已经有一些商业化应用系统的出现，比如哈佛医学院开发的DXplain，主要是依据临床表现提供诊断方案。
DXplain的知识库中，已经收录了2200种疾病，和5000多种症状。
同时期，我国的医学专家系统也开始进入研究阶段。
总体来说，早期的医疗人工智能的厂商并不成功，技术本身也存在很大的局限性，包括在医疗辅助诊断领域的CDSS（临床辅助决策系统）、医疗影像领域的CAD（计算机辅助诊断），均没有获得理想的商业效果，在实际的应用过程中，也并不受医疗从业者的欢迎。
主要的原因在于，无论从算法、算力或者数据来看，人工智能技术本身并不成熟。
医疗的高度复杂性对于过去的人工智能而言还是一个不可逾越的行业。
图4：医疗人工智能发展史大事件整理在人工智能基础技术突飞猛进提供了持续的技术红利的大背景下，医疗+AI开始突破早期的技术瓶颈，获得新的发展契机。
以医疗影像为例，新一代人工智能技术在精确度上已经实现了“超越人类水平”的技术临界点。
以前的医疗影像CAD（计算机辅助诊断）依旧主要表现为事先输入的预先假设和病例特征结构之间的判断程序，计算机识别不够精确，敏感度和特异性不够，漏诊（假阴性）和误诊（假阳性）的可能性还是比较大，因此对于一个放射科医师还是临床专业医师都无法起到很好的辅助作用，反而可能在使用的时候拖慢效率，极大地阻碍了CAD在临床医疗实践中的推广和发展。
引入深度学习之后的医疗人工智能与过去传统的人工智能模型的区别在于，传统人工智能模型的成本非常高，需要一大批的专家来教机器某一种疾病的各种类型的特征。
这种模型准确率本身不高，而且能够做出来的病种也非常有限。
但深度学习的模型，本质上有点类似一个普通医学生的自学习过程，只要有足够的数据量作为学习材料，就能实现更精准、覆盖病种更多的模型。
从2013年开始，已经有多个医疗影像人工智能的学术研究以及商业化的案例，通过引入深度学习算法，在某些病种的识别和诊断上，达到“超越人类水平”的技术临界点。
表1：医疗影像领域人工智能技术突破“人类水平”的案例实际上，医疗人工智能在众多应用场景已经走出了实验室，进入了商业化落地阶段。
除了上文提到的了医疗影像之外，医疗人工智能商业化落地的案例中，最为大家所熟知的就是IBM沃森肿瘤医生。
2012年，沃森肿瘤医生通过了美国职业医师资格考试，并部署在美国多家医院提供辅助诊疗的服务。
从2016年起，IBM正式全线发力推广沃森肿瘤医生，截止至2017年3月底，在全球7个国家服务的病患数量已达到数万名。