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深度分析AI+醫(yī)療的4大趨勢(shì)與8大應(yīng)用

JIWa_melux_net ? 2017-12-22 15:13 ? 次閱讀

由于我國(guó)醫(yī)療需求不斷上升、資源嚴(yán)重缺乏、衛(wèi)生人員整體素質(zhì)有待提升、衛(wèi)生支出相對(duì)不足以及醫(yī)療資源浪費(fèi)嚴(yán)重等問(wèn)題普遍存在,醫(yī)療行業(yè)急需新技術(shù)的注入。

隨著數(shù)據(jù)量的上漲、運(yùn)算力的提升、圖像識(shí)別、深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等關(guān)鍵技術(shù)的突破,極大促進(jìn)了AI+醫(yī)療的迅速發(fā)展。

AI技術(shù)本身的商業(yè)價(jià)值不大,只有將它正確、準(zhǔn)確地賦能給傳統(tǒng)行業(yè),才會(huì)產(chǎn)生巨大價(jià)值。各個(gè)國(guó)家和地區(qū)看到AI的巨大前景,紛紛出臺(tái)政策、投入資金加快布局速度。

在全球各個(gè)地區(qū),AI+醫(yī)療不再是一種創(chuàng)新概念,它已經(jīng)為醫(yī)生、患者、企業(yè)、醫(yī)療及研究機(jī)構(gòu)提供了最前沿和最切合實(shí)際的服務(wù)。而美國(guó)、中國(guó)、歐洲是在AI+醫(yī)療領(lǐng)域表現(xiàn)最搶眼的區(qū)域。

中國(guó) AI+醫(yī)療 行業(yè)報(bào)告

公司數(shù)量:131家(截止至2017年7月31日)

融資公司:104家

融資總額:180億(截止至2017年8月15日)

最活躍的投資機(jī)構(gòu):紅杉資本中國(guó)、真格基金、北極光創(chuàng)投、經(jīng)緯中國(guó)、軟銀

創(chuàng)新中心:北京、上海、深圳、杭州等一二線城市

美國(guó) AI+醫(yī)療 行業(yè)報(bào)告

融資總額:440億美元(2009年至2017年)

投資者數(shù)量:900人

市場(chǎng)份額最高的應(yīng)用:藥物發(fā)現(xiàn)

2017年-2022年增速最快的場(chǎng)景:醫(yī)學(xué)影像和診斷技術(shù)

創(chuàng)新中心:舊金山、圣地亞哥、匹茲堡、休斯頓

AI+醫(yī)療的4大趨勢(shì)、8大應(yīng)用

AI+醫(yī)療的4大趨勢(shì):機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理(NLP)、智能機(jī)器人

AI+醫(yī)療的8大應(yīng)用:虛擬助理、醫(yī)學(xué)影像、輔助診療、疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)、藥物挖掘、健康管理、醫(yī)院管理、輔助醫(yī)學(xué)研究平臺(tái)

AI+醫(yī)療 4大趨勢(shì)

AI+醫(yī)療的結(jié)合,創(chuàng)造了與醫(yī)療相關(guān)的產(chǎn)業(yè)鏈新模式,將逐步解決醫(yī)療領(lǐng)域的各大痛點(diǎn)。

1、機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)的主要應(yīng)用:藥物發(fā)現(xiàn)、基因檢測(cè)、個(gè)性化醫(yī)療服務(wù)、醫(yī)療大數(shù)據(jù)、電子健康檔案;

2、計(jì)算視覺(jué)

計(jì)算視覺(jué)的主要應(yīng)用:腫瘤檢測(cè)、醫(yī)學(xué)成像與診斷、圖像歸檔與傳輸(PAC)、外科成像;

3、NLP(自然語(yǔ)言處理)

NLP的主要應(yīng)用:護(hù)士助理、自動(dòng)化護(hù)理管理工作流、管理型工作流、遠(yuǎn)程醫(yī)療網(wǎng)絡(luò);

4、智能機(jī)器人

智能機(jī)器人的主要應(yīng)用:機(jī)器人輔助手術(shù)、手術(shù)精度、納米機(jī)器人、機(jī)器人護(hù)士、個(gè)人助理機(jī)器人、制藥機(jī)器人。

AI+醫(yī)療 8大應(yīng)用

我國(guó)“AI+醫(yī)療”領(lǐng)域的產(chǎn)品主要應(yīng)用于虛擬助理、醫(yī)學(xué)影像、疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)等8大應(yīng)用場(chǎng)景中。

疾病風(fēng)險(xiǎn)管理和醫(yī)學(xué)影像是最熱門(mén)的兩大應(yīng)用場(chǎng)景,提供藥物挖掘的公司較少。由于計(jì)算視覺(jué)與基因測(cè)序技術(shù)的迅猛發(fā)展,疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)、醫(yī)學(xué)影像場(chǎng)景下的公司數(shù)量最多,相關(guān)產(chǎn)品相對(duì)成熟。

1

虛擬助理

醫(yī)用型虛擬助理是基于特定領(lǐng)域的知識(shí)系統(tǒng),通過(guò)智能語(yǔ)音技術(shù)和NLP技術(shù),實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互,主要解決語(yǔ)音電子病歷、智能導(dǎo)診、智能問(wèn)診、推薦用藥等需求。

語(yǔ)音電子病歷

調(diào)查顯示,中國(guó)50%以上的住院醫(yī)生每天用于手寫(xiě)病歷的時(shí)間平均在4小時(shí)以上,效率極低。虛擬助理可以將醫(yī)生的主訴內(nèi)容實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)換為文本,錄入到醫(yī)院信息管理軟件中,這樣不僅提高了填寫(xiě)病歷的效率,還可以使醫(yī)生將更多時(shí)間和精力用于與患者交流和疾病診斷之中。

導(dǎo)診機(jī)器人

基于人臉識(shí)別、 語(yǔ)音識(shí)別、遠(yuǎn)場(chǎng)識(shí)別等技術(shù),通過(guò)人機(jī)交互,導(dǎo)診機(jī)器人可以執(zhí)行掛號(hào)、科室分布及就醫(yī)流程引導(dǎo)、身份識(shí)別、數(shù)據(jù)分析、知識(shí)普及等導(dǎo)診任務(wù)。

智能問(wèn)診

智能問(wèn)診系統(tǒng)包含預(yù)問(wèn)診和自診兩大功能。

消費(fèi)者可以在與醫(yī)生溝通之前,通過(guò)手機(jī)或PC端進(jìn)入醫(yī)院智能問(wèn)診模塊中,輸入患者的基本信息、癥狀、既往病史、過(guò)敏史等信息,系統(tǒng)將初步形成診斷報(bào)告,以減少醫(yī)生與患者的溝通時(shí)間,大大提升醫(yī)患溝通效率。

推薦用藥

推薦用藥屬于相對(duì)小眾的應(yīng)用場(chǎng)景,后臺(tái)算法系統(tǒng)能夠通過(guò)手機(jī)端和PC端為患者提供用藥建議。

2

醫(yī)學(xué)影像

醫(yī)學(xué)影像,是目前人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域最熱門(mén)的應(yīng)用場(chǎng)景之一。據(jù)統(tǒng)計(jì),目前國(guó)內(nèi)共有43家公司致力于醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域。

計(jì)算視覺(jué)技術(shù)主要解決“醫(yī)學(xué)影像”應(yīng)用場(chǎng)景中的三種需求:

A.病灶識(shí)別與標(biāo)注:針對(duì)醫(yī)學(xué)影像進(jìn)行圖像分割、特征提取、定量分析、對(duì)比分析等工作;

B. 靶區(qū)自動(dòng)勾畫(huà)與自適應(yīng)放療:針對(duì)腫瘤放療環(huán)節(jié)的影像進(jìn)行處理;

C. 影像三維重建:針對(duì)手術(shù)環(huán)節(jié)的應(yīng)用。

AI+醫(yī)學(xué)影像的產(chǎn)品形態(tài)主要以用于影像識(shí)別與處理的軟件為主,極少數(shù)結(jié)合硬件。目前基本成型的AI+醫(yī)學(xué)影像產(chǎn)品大多正處于醫(yī)院試用階段,該領(lǐng)域公司基本沒(méi)有實(shí)現(xiàn)盈利。

3

輔助診療

目前國(guó)內(nèi)有8家公司提供醫(yī)療大數(shù)據(jù)輔助診療服務(wù),11家公司提供“醫(yī)療機(jī)器人”服務(wù)。

A.醫(yī)療大數(shù)據(jù)輔助診療:基于海量醫(yī)療數(shù)據(jù)與AI算法發(fā)現(xiàn)病癥規(guī)律,從而為醫(yī)生診斷和治療提供參考意見(jiàn);

B. 醫(yī)療機(jī)器人:國(guó)內(nèi)目前的醫(yī)療機(jī)器人主要包括手術(shù)機(jī)器人、腸胃檢查與診斷機(jī)器人、康復(fù)機(jī)器人以及其他用于治療的機(jī)器人。

4

疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)

根據(jù)統(tǒng)計(jì),目前國(guó)內(nèi)共有45家公司提供“疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)”服務(wù)。疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)主要通過(guò)算法對(duì)基因數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,提前預(yù)測(cè)疾病發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)。

5

藥物挖掘

在藥物挖掘方面,利用AI技術(shù)分析化合物結(jié)構(gòu)與藥效的關(guān)系,以及預(yù)測(cè)小分子藥物晶型結(jié)構(gòu)。AI與藥物挖掘的結(jié)合,使得新藥研發(fā)時(shí)間大大縮短,研發(fā)成本大大降低。

目前國(guó)內(nèi)有7家公司提供藥物挖掘服務(wù)。藥物挖掘主要應(yīng)用場(chǎng)景有腫瘤早期篩查、個(gè)性化藥物診斷和新藥研發(fā)。

6

健康管理應(yīng)用場(chǎng)景

健康管理主要包括營(yíng)養(yǎng)學(xué)、身體健康、精神健康三大管理領(lǐng)域。據(jù)統(tǒng)計(jì),目前國(guó)內(nèi)共有14家公司提供“健康管理”服務(wù),大多集中于身體健康管理場(chǎng)景。

營(yíng)養(yǎng)學(xué)場(chǎng)景:利用AI技術(shù)對(duì)食物進(jìn)行識(shí)別與檢測(cè),以幫助用戶合理膳食,保持健康的飲食習(xí)慣;

身體健康管理:結(jié)合智能穿戴設(shè)備等硬件設(shè)備提供的健康類數(shù)據(jù),利用AI技術(shù)分析用戶健康水平,并通過(guò)行為干預(yù),幫助用戶養(yǎng)成良好的生活習(xí)慣;

精神健康管理:利用AI技術(shù)進(jìn)行情緒管理,對(duì)精神疾病進(jìn)行預(yù)測(cè)和治療。

7

醫(yī)院管理應(yīng)用場(chǎng)景

醫(yī)院管理是針對(duì)醫(yī)院內(nèi)部、醫(yī)院之間各項(xiàng)工作的管理,主要包括病歷結(jié)構(gòu)化、分級(jí)診療、DRGs(診斷相關(guān)分類)智能系統(tǒng)、醫(yī)院決策支持的專家系統(tǒng)等。目前國(guó)內(nèi)共有21家公司提供醫(yī)院管理服務(wù),業(yè)務(wù)大多集中于病歷結(jié)構(gòu)化服務(wù)。

8

輔助醫(yī)學(xué)研究平臺(tái)應(yīng)用場(chǎng)景

輔助醫(yī)學(xué)研究平臺(tái)是利用AI技術(shù)輔助生物醫(yī)學(xué)相關(guān)研究者進(jìn)行醫(yī)學(xué)研究的技術(shù)平臺(tái)。據(jù)統(tǒng)計(jì),目前國(guó)內(nèi)共有14家AI公司建立輔助醫(yī)學(xué)研究平臺(tái),大致可以分為兩大類:數(shù)據(jù)收集/存儲(chǔ)與統(tǒng)計(jì)分析和基因測(cè)序等生物信息分析。

任何一種顛覆性的技術(shù),其產(chǎn)生、發(fā)展和應(yīng)用必然要經(jīng)歷一個(gè)漫長(zhǎng)的被市場(chǎng)認(rèn)可的過(guò)程。雖然人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用能產(chǎn)生巨大的潛在價(jià)值,但是現(xiàn)實(shí)中AI+醫(yī)療在人才、技術(shù)發(fā)展、數(shù)據(jù)壁壘、市場(chǎng)認(rèn)可、政府監(jiān)管、法律倫理和隱私安全等方面挑戰(zhàn)。

目前,消費(fèi)者對(duì)AI+醫(yī)療仍處于遠(yuǎn)觀和存疑的態(tài)度。普華永道2017年就AI+醫(yī)療的應(yīng)用意愿進(jìn)行了調(diào)查,有近4成的消費(fèi)者不愿意接受人工智能來(lái)看病。

但是,無(wú)論是醫(yī)療行業(yè)人士,還是AI創(chuàng)業(yè)者,他們都認(rèn)為AI醫(yī)療可以真正切入到醫(yī)療領(lǐng)域的核心,解決醫(yī)療行業(yè)的痛點(diǎn),并將掀起醫(yī)療行業(yè)的變革。


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原文標(biāo)題:AI 賦能醫(yī)療領(lǐng)域,將為消費(fèi)者和醫(yī)生帶來(lái)哪些福音?

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    盡管AI+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)模式的應(yīng)用對(duì)打破工業(yè)生產(chǎn)的效率瓶頸、進(jìn)一步激活生產(chǎn)數(shù)據(jù)要素的潛能、促進(jìn)工業(yè)智能化轉(zhuǎn)型具有重要意義,但由于工業(yè)具有細(xì)分領(lǐng)域眾多、流程環(huán)節(jié)復(fù)雜、容錯(cuò)性低、可靠性和安全性要求高等特點(diǎn),因此目前AI+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)模式在工業(yè)領(lǐng)域的規(guī)?;茝V還存在諸多限制因素。
    的頭像 發(fā)表于 12-26 15:43 ?884次閱讀

    AI+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的局限性分析

    盡管AI+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)模式的應(yīng)用對(duì)打破工業(yè)生產(chǎn)的效率瓶頸、進(jìn)一步激活生產(chǎn)數(shù)據(jù)要素的潛能、促進(jìn)工業(yè)智能化轉(zhuǎn)型具有重要意義,但由于工業(yè)具有細(xì)分領(lǐng)域眾多、流程環(huán)節(jié)復(fù)雜、容錯(cuò)性低、可靠性和安全性要求高等特點(diǎn),因此目前AI+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)模式在工業(yè)領(lǐng)域的規(guī)?;茝V還存在諸多限制因素。
    發(fā)表于 12-20 10:53 ?385次閱讀