新冠肺炎疫情深刻改變著世界醫(yī)療健康行業(yè)，而人工智能和醫(yī)療行業(yè)的融合則為醫(yī)療技術(shù)的創(chuàng)新和進(jìn)步提供新的動力。
在全國各地AI+醫(yī)療行業(yè)政策的大力扶持下，AI+醫(yī)療相關(guān)市場也迎來了一波爆發(fā)增長期。
根據(jù)艾瑞咨詢的數(shù)據(jù)顯示：從2020年到2022年，包含CDSS、AI+輔助檢查以及智慧病案等在內(nèi)的核心醫(yī)療軟件服務(wù)市場規(guī)模，其整體的CAGR(復(fù)合年均增長率)將達(dá)到51.9%;并預(yù)計將在2022年超過70億美元的總值。
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有人將人工智能在醫(yī)療上的運(yùn)用，比作是醫(yī)生的另一個大腦，而且是對數(shù)據(jù)的儲存處理傳輸能力更強(qiáng)的大腦。
有了它，就能為群眾提供更加智慧的服務(wù)，也能提升醫(yī)生的工作效率，有助于緩解當(dāng)前優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源緊缺的問題。
AI+醫(yī)療四大核心應(yīng)用場景
在全球聯(lián)合抗擊疫情的大背景下，人工智能與醫(yī)療產(chǎn)業(yè)也進(jìn)行了快速的融合，AI+醫(yī)療產(chǎn)品開始延伸到更多不同的醫(yī)療服務(wù)應(yīng)用場景當(dāng)中，并不斷的發(fā)展落地。
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目前相對成熟的應(yīng)用場景主要有：AI+醫(yī)療影像、AI+輔助診斷、AI+新藥研發(fā)、以及AI+健康管理等等。
醫(yī)療影像，簡單來說就是對患者的影像資料進(jìn)行定性和定量分析，它通常是臨床醫(yī)生需要參考的一項重要的診斷依據(jù)。
醫(yī)療行業(yè)是一個存在大量數(shù)據(jù)、目前又特別依靠醫(yī)生對病人的各種化驗、影像等數(shù)據(jù)和信息的個人經(jīng)驗處理與判斷。
人工智能特別適合快速高效處理海量數(shù)據(jù)，尤其能夠分析出人無法察覺的數(shù)據(jù)差異，而這點差異可能就決定了對疾病的判斷;其次通過機(jī)器學(xué)習(xí)，人工智能可將專家經(jīng)驗轉(zhuǎn)換為算法模型，使得專家經(jīng)驗實現(xiàn)低成本復(fù)制。
輔助診斷，顧名思義是對醫(yī)生的臨床診斷和治療決策進(jìn)行輔助支持。得益于人類早期臨床診療知識庫的積累，在融合了人工智能后使得醫(yī)生的診療水平大幅度提升，不僅提高了疾病的早期發(fā)現(xiàn)率，還降低了臨床上的漏診和誤診率;目前主要延伸出的應(yīng)用場景有導(dǎo)診機(jī)器人、電子病歷和虛擬助理等。
新藥研發(fā)，主要是指一款藥物從發(fā)現(xiàn)，到臨床前和臨床研究階段中，再到被批準(zhǔn)上市的全過程。人工智能可以憑借著出色的算法優(yōu)勢對藥物候選化合物進(jìn)行虛擬篩選，從而逐步減少新藥的開發(fā)成本;另外，因其同樣也具備語言處理和圖像識別等深度學(xué)習(xí)能力，還可以通過大數(shù)據(jù)不斷優(yōu)化分析藥物與疾病之間的潛在關(guān)聯(lián)。
健康管理，這個概念最早誕生在美國，始于醫(yī)療保險機(jī)構(gòu)通過對某些潛在高危疾病的客戶開展系統(tǒng)的健康管理，達(dá)到控制或延緩疾病發(fā)生與發(fā)展等目的，進(jìn)而降低機(jī)構(gòu)本身的出險概率并減少相應(yīng)的賠付支出;目前其主要應(yīng)用場景集中在風(fēng)險識別、虛擬護(hù)士、移動醫(yī)療、穿戴設(shè)備等等。
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AI+醫(yī)療本質(zhì)上可以創(chuàng)造出新的醫(yī)療資源供給市場，幫助我國解決醫(yī)療資源供給不足這個痛點。憑借其出色的算法和大數(shù)據(jù)分析，不斷滲透到相關(guān)服務(wù)平臺的數(shù)據(jù)資源層和技術(shù)應(yīng)用層。
同時，打通各個服務(wù)端口的數(shù)據(jù)壁壘，降低整體醫(yī)療成本，并實現(xiàn)在醫(yī)學(xué)影像、輔助診療、健康管理、新藥研發(fā)、疾病預(yù)測、虛擬助理、流程管理、研究平臺等核心應(yīng)用場景的完美落地，最終提升國內(nèi)整體醫(yī)療水平。
來源：益珍方
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