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[導讀] 隨著圖像識別、深度學習、神經網絡等關鍵技術的突破,帶動了人工智能新一輪發(fā)展,對醫(yī)療領域的改造是顛覆性的。而2017年被稱為人工智能發(fā)展的轉折點,標志之一就是人工智能醫(yī)療技術的加速產品化。

 隨著圖像識別、深度學習、神經網絡等關鍵技術的突破,帶動了人工智能新一輪發(fā)展,對醫(yī)療領域的改造是顛覆性的。而2017年被稱為人工智能發(fā)展的轉折點,標志之一就是人工智能醫(yī)療技術的加速產品化。

中國人工智能醫(yī)療市場規(guī)模持續(xù)增長,有望在2018年市場規(guī)模達人民幣200億元。

根據預測,2016年中國人工智能+醫(yī)療市場規(guī)模達到人民幣96.61億元(以下單位同),增長率為37.9%,中國人工智能+醫(yī)療市場規(guī)模持續(xù)增長,2017年將超130億元,增長40.7%,有望在2018年市場規(guī)模達到200億元。

通過調查的數據顯示,在醫(yī)療行業(yè)中已成熟應用以及正在嘗試、計劃應用人工智能技術的占比已達78.5%。同時,有76.39%的人認為人工智能技術將會在醫(yī)療行業(yè)廣泛應用。

人工智能醫(yī)療應用場景主要分成了語音識別、醫(yī)學影像、藥物挖掘、營養(yǎng)學、生物技術、急救室管理、醫(yī)院管理、健康管理、精神健康、可穿戴設備、風險管理和病理學共12個領域。

通過語音識別和疾病數據分析,可實現機器診斷疾病。醫(yī)療是一個更垂直,專業(yè)度更高的領域,有很多專業(yè)術語和專業(yè)技能需要我們去學習。而這就需要大量的醫(yī)療專業(yè)詞匯庫的積累。人工智能診斷疾病可更準確、更快捷、更安全,以及更便宜的實現病患處理。

醫(yī)學影像與人工智能的結合,是數字醫(yī)療領域較新的分支,而且是數字醫(yī)療產業(yè)的熱點。醫(yī)學影像包含了海量的數據,即使有經驗的醫(yī)生有時也顯得無所適從。醫(yī)學影像的解讀需要長時間專業(yè)經驗的積累,放射科醫(yī)生的培養(yǎng)周期相對較長,而人工智能在對圖像的檢測效率和精度兩個方面,都可以做得比專業(yè)醫(yī)生更快,還可以減少人為操作的誤判率。

藥物的發(fā)現和篩選經歷了三個階段:第一階段是1930~1960年之間的隨機篩選藥物階段。隨機篩選藥物的典型代表就是利用細菌培養(yǎng)法從自然資源中篩選抗菌素。

第二階段是1970~2000年可以使用高吞吐量的靶向篩選大型化學庫。組合化學的出現改變了人類獲取新化合物的方式,人們可以通過較少的步驟在短時間內同時合成大量化合物,在這樣的背景下高通量篩選的技術應運而生。高通量篩選技術經過發(fā)展,已經成為比較成熟的技術,不僅僅應用于對組合化學庫的化合物篩選,還更多地應用于對現有化合物庫的篩選。

第三階段是現在,虛擬藥物篩選階段,將藥物篩選的過程在計算機上模擬,對化合物可能的活性作出預測,進而對比較有可能成為藥物的化合物進行有針對性的實體體篩選,從而可以極大地減少藥物開發(fā)成本。

在醫(yī)藥領域,最早利用計算機技術和人工智能并且進展較大的就是在藥物挖掘上,如研發(fā)新藥、老藥新用、藥物篩選、預測藥物副作用、藥物跟蹤研究等,均起到了積極作用。這實際上已經產生了一門新學科,即藥物臨床研究的計算機仿真(CTS)。

現時人們生活水平大幅度上升,對食品的營養(yǎng)有更高的要求,合理的膳食搭配以及更安全的有機食品需求成為新的食品產業(yè)增長點,急需新技術推動行業(yè)變革。

研究者開發(fā)了一套機器學習算法,分析學習血樣、腸道菌群特征與餐后血糖水平之間的關聯,并嘗試用標準化食品進行血糖預測。葡萄糖是人類細胞最主要的能量來源,血糖異常會導致多項重要疾病??梢哉f,機器學習算法可以給出了更精準的營養(yǎng)學建議。

其中,作為健康數據的采集基礎,可穿戴設備可以說是作為人工智能的先鋒來到大眾視野。隨著人工智能技術的快速發(fā)展,以及對醫(yī)療數據的采集及應用情況的完善,伴隨著物聯網大環(huán)境的促進下,可穿戴設備也將再次發(fā)力,為人們的健康保駕護航。

語音識別則可有效緩解醫(yī)院三大明顯的痛點:效率、安全、數據。語音識別能夠很好的與現有電子病歷系統(tǒng)相結合,在記錄每個病人病情時,通過語音錄入的方式極大的提高了效率。將醫(yī)生從機械的文字寫入工作中解放出來,提升就診效率和患者體驗度。

智能醫(yī)學影像是將人工智能技術應用在醫(yī)學影像的診斷上。人工智能在醫(yī)學影像應用主要分為兩部分: 一是圖像識別,應用于感知環(huán)節(jié),其主要目的是將影像進行分析,獲取一些有意義的信息;二是深度學習,應用于學習和分析環(huán)節(jié),通過大量的影像數據和診斷數據,不斷對神經元網絡進行深度學習訓練,促使其掌握診斷能力。

從變革層面講,人工智能是從生產力層面對傳統(tǒng)醫(yī)療行業(yè)進行變革;從形式上講,人工智能應用在醫(yī)療領域是一種技術創(chuàng)新;從改造的領域來講,人工智能改造的是醫(yī)療領域的供給端;從驅動力來講,人工智能主要是技術驅動,尤其是底層技術的驅動。

從創(chuàng)新的性質而言,人工智能屬于重大創(chuàng)新;從對市場影響而言,人工智能帶來增量市場,且隨著智慧程度不斷提升,理論上潛在的市場空間無限。

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