AI+醫(yī)療助力整體醫(yī)療水平提升

時(shí)間:2022-01-12

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導(dǎo)語:未來,憑借AI+醫(yī)療出色的算法和大數(shù)據(jù)分析,相關(guān)服務(wù)平臺(tái)的各個(gè)服務(wù)端口的數(shù)據(jù)壁壘逐漸打通,實(shí)現(xiàn)在各個(gè)核心應(yīng)用場景的完美落地,最終提升國內(nèi)整體醫(yī)療水平。

  AI(人工智能)+醫(yī)療,是人工智能技術(shù)對醫(yī)療相關(guān)領(lǐng)域應(yīng)用場景的賦能現(xiàn)象,指通過基礎(chǔ)設(shè)施的搭建及數(shù)據(jù)的收集,將人工智能技術(shù)及大數(shù)據(jù)服務(wù)應(yīng)用于醫(yī)療行業(yè)中,提升醫(yī)療行業(yè)的診斷效率及服務(wù)質(zhì)量,降低各種醫(yī)療保健復(fù)雜性和危險(xiǎn)性、應(yīng)對醫(yī)療健康服務(wù)需求增長。同時(shí),隨著醫(yī)療健康領(lǐng)域的發(fā)展,將產(chǎn)生更多的診療方案,進(jìn)一步推進(jìn)人工智能在各個(gè)醫(yī)療健康領(lǐng)域的應(yīng)用。

  01

  AI+醫(yī)療領(lǐng)域發(fā)展歷程及現(xiàn)狀

  1956 年人工智能(AI)開始成為獨(dú)立的研究領(lǐng)域,經(jīng)由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊邏輯到深度學(xué)習(xí),技術(shù)起伏發(fā)展。國內(nèi) AI 在醫(yī)療最早的應(yīng)用可以追溯到 1978 年的“關(guān)幼波肝病診療程序”,1996 年我國專注人工智能研發(fā)的企業(yè)開始出現(xiàn),2000 年-2015 年期間,國外的研究重點(diǎn)為 AI 在臨床知識庫外的應(yīng)用,如手術(shù)機(jī)器人應(yīng)用落地、鼓勵(lì)發(fā)展電子病歷等。2015年-2017 年,由于 AI 在圖像識別方面的準(zhǔn)確率有大幅度提升,AI+影像得以快速發(fā)展。2018 年后,中國 AI+醫(yī)療進(jìn)入穩(wěn)定發(fā)展階段,智慧病案等新產(chǎn)品相繼面世,目前國產(chǎn)手術(shù)機(jī)器人尚在研究階段。2018 年全國已有上千家三甲醫(yī)院引入 AI 產(chǎn)品。

  AI+醫(yī)療行業(yè)泛指應(yīng)用人工智能技術(shù),包含但不限于智能傳感器、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片、開源開放平臺(tái)等技術(shù)應(yīng)用于醫(yī)療健康領(lǐng)域。醫(yī)療領(lǐng)域中,例如醫(yī)院信息化為醫(yī)療 AI 的介入搭建了基礎(chǔ),人工智能從數(shù)據(jù)獲取到數(shù)據(jù)加工最終給予反饋的工作邏輯可以應(yīng)用于醫(yī)療行業(yè)診前、診中、診后的各個(gè)模塊。

  02

  我國 AI+醫(yī)療領(lǐng)域投融資分析

  隨著國際和國內(nèi) AI 醫(yī)療的熱度持續(xù)上升,資本投入了更多關(guān)注。2020 年我國醫(yī)療融資事件數(shù)遞減,但融資總額卻強(qiáng)勁走高,到達(dá)歷史最高的接近 40 億元,其中 AI 新藥研發(fā)是最熱門醫(yī)療 AI融資領(lǐng)域。AI+影像占融資額的比例連續(xù)三年保持在 20%左右,成為另一熱門融資領(lǐng)域。對比 2019年與 2020 年的融資項(xiàng)目輪次,其中天使輪、A 輪與 B 輪占融資項(xiàng)目的比例由 85.7%降低到 70.6%,說明市場成熟度有所提高。目前行業(yè)處于快速成長期。

  03

  中國 AI+醫(yī)療政策最新導(dǎo)向

  醫(yī)藥行業(yè)層面:無論是藥品供給側(cè)改革還是公立醫(yī)院改革,在產(chǎn)品創(chuàng)新及信息流通方面提高了要求倒逼技術(shù)革新;技術(shù)創(chuàng)新層面:新興技術(shù)助力醫(yī)療行業(yè)改革,加速醫(yī)療行業(yè)升級,AI、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展為大健康行業(yè)提供了包括智能硬件、AI 藥物挖掘、人體器官 3D 打印等新的賽道??傮w來說,醫(yī)療行業(yè)政策改革順應(yīng)行業(yè)發(fā)展趨勢,政策驅(qū)動(dòng)也更加加速科技創(chuàng)新,進(jìn)一步推動(dòng)醫(yī)療 AI 的發(fā)展落地。

  2017 年我國國務(wù)院發(fā)布的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》中提出要發(fā)展便捷高效的智能服務(wù),推廣應(yīng)用人工智能治療新模式、新手段,建立快速精準(zhǔn)的智能醫(yī)療體系。從 2017 年開始,我國已把人工智能作為一個(gè)國策進(jìn)行推動(dòng),近多次寫入政府工作報(bào)告中。而 AI+醫(yī)療則作為 AI 中的先行者,得到了政府的大力倡導(dǎo)。2018 年政府提出人工智能向基層醫(yī)療進(jìn)行滲透,2019 年將 AI+醫(yī)療的范圍進(jìn)一步擴(kuò)大到康養(yǎng)范疇,2020 年進(jìn)一步提出未來的建設(shè)指南,期望在 2023 年在以醫(yī)療為代表的人工智能領(lǐng)域中建立一套初步的標(biāo)準(zhǔn)體系規(guī)范。

  04

  AI+醫(yī)療產(chǎn)業(yè)鏈分析

  AI+核心醫(yī)療產(chǎn)業(yè)鏈可以分為 AI 基礎(chǔ)層,AI 醫(yī)療技術(shù)層與應(yīng)用層:

  1)基礎(chǔ)層,除數(shù)據(jù)服務(wù)外,芯片與通信等基礎(chǔ)核心領(lǐng)域已形成牢固的技術(shù)壁壘,市場呈寡頭局面;

  2)技術(shù)層,算法、框架以及通用技術(shù)則需要長期的投入與研發(fā)來攻克,目前各大科技企業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)巨頭企業(yè)基本已完成布局,中小企業(yè)生存空間較少;

  3)應(yīng)用層,應(yīng)用層可觸達(dá)全醫(yī)療服務(wù)場景,如院內(nèi)臨床決策系統(tǒng)、手術(shù)機(jī)器人、智慧病案系統(tǒng)、醫(yī)療影像、藥企新藥研發(fā)與基因檢測,已有大量的互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療公司和傳統(tǒng)醫(yī)療公司涌入,而且有大量依托 AI 算法的初創(chuàng)公司產(chǎn)生。

  AI 賦能醫(yī)療的發(fā)展是向多主體提供智慧服務(wù),面向醫(yī)療機(jī)構(gòu)的智慧醫(yī)院建設(shè),涉及患者、醫(yī)療(包括門診、住院)、護(hù)理、醫(yī)技(含藥事)、管理(含行政、業(yè)務(wù))、后勤保障、教學(xué)科研、區(qū)域協(xié)調(diào)等領(lǐng)域的智慧化建設(shè),是一個(gè)系統(tǒng)性的工程。面向監(jiān)管機(jī)構(gòu)的智慧監(jiān)管建設(shè),涉及醫(yī)療數(shù)據(jù)、醫(yī)療行為、醫(yī)療費(fèi)用、醫(yī)療人事等方面的監(jiān)管,AI 需要助力實(shí)現(xiàn)醫(yī)療數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)和權(quán)限分配,醫(yī)療行為的科學(xué)性和合規(guī)性,醫(yī)療費(fèi)用的合理性和真實(shí)性以及醫(yī)療人事組織的靈活性。

  面向產(chǎn)業(yè)生態(tài)的智慧服務(wù),為醫(yī)藥企業(yè)提供靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)與探索、化合物篩選與優(yōu)化、臨床前研究、臨床研究、注冊申報(bào)、真實(shí)世界研究服務(wù),助力器械企業(yè)研發(fā)醫(yī)療 AI 設(shè)備,為互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療企業(yè)提供智能問診、智能續(xù)方、智能患者管理服務(wù),為保險(xiǎn)企業(yè)提供智能分銷、智能定價(jià)、智能理賠服務(wù),為藥店提供智能采購、承接處方、患者管理服務(wù),為第三方醫(yī)檢企業(yè)提供影像、病理輔助診斷服務(wù)等。面向患者的智慧管理建設(shè),包括健康管理、在線復(fù)診、慢病管理、康復(fù)護(hù)理、在線購藥等服務(wù)。

  05

  AI+醫(yī)療未來趨勢

  1、AI 助力醫(yī)學(xué)知識圖譜不斷進(jìn)步,賦能臨床決策等多應(yīng)用場景

  醫(yī)學(xué)知識圖譜為醫(yī)療信息系統(tǒng)中海量、異構(gòu)、動(dòng)態(tài)的醫(yī)療大數(shù)據(jù)的表達(dá)、組織、分析、管理及利用提供了一種更為有效的方式,使系統(tǒng)的智能化水平更高,更加接近于人類的認(rèn)知思維。醫(yī)學(xué)知識圖譜的構(gòu)建流程大致分為四個(gè)步驟,即醫(yī)學(xué)知識表示、醫(yī)學(xué)知識抽取、醫(yī)學(xué)知識融合、醫(yī)學(xué)知識推理,受益于人工智能的不斷進(jìn)步,這四個(gè)步驟都取得了較大的進(jìn)步。

  2、突破 AI 技術(shù)障礙,與醫(yī)療領(lǐng)域產(chǎn)生更深度融合

  醫(yī)療與人工智能深度融合已是大勢所趨,未來 AI+醫(yī)療在技術(shù)上的突破將包括算法擬合度進(jìn)一步的優(yōu)化、算法泛用性的增強(qiáng)、對隱私信息的保護(hù)、對 AI+醫(yī)療產(chǎn)生的結(jié)果可解釋性的加強(qiáng),以及通過增加可靠驗(yàn)證而不斷降低 AI+醫(yī)療可能發(fā)生不良醫(yī)療事件的風(fēng)險(xiǎn)。從AI+醫(yī)療行業(yè)的發(fā)展趨勢來看,隨著人工智能、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)及大數(shù)據(jù)安全等技術(shù)的發(fā)展,健康全流程管理的各個(gè)環(huán)節(jié)將會(huì)越來越智能化,精準(zhǔn)醫(yī)療將會(huì)越來越個(gè)性化、個(gè)體化。

  未來,憑借AI+醫(yī)療出色的算法和大數(shù)據(jù)分析,相關(guān)服務(wù)平臺(tái)的各個(gè)服務(wù)端口的數(shù)據(jù)壁壘逐漸打通,實(shí)現(xiàn)在各個(gè)核心應(yīng)用場景的完美落地,最終提升國內(nèi)整體醫(yī)療水平。


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