|
在2018的當下，由“深度學(xué)習”開(kāi)啟的新一波人工智能毫無(wú)疑問(wèn)是當今最大的熱點(diǎn)潮，大數據人工智能技術(shù)應用日趨成熟。人工智能技術(shù)扎實(shí)的推進(jìn)，深刻地影響著(zhù)每一個(gè)AI科技公司的存在。 百度在A(yíng)I 開(kāi)發(fā)者大會(huì )上，不僅更新多個(gè)人工智能平臺，還首次發(fā)布 AI 芯片，昭告自己在人工智能賽道上堅持到底的決心。谷歌從 Android P 到 Duplex，無(wú)一不在兌現去年所提出的“AI First”戰略。溪流數據在醫療領(lǐng)域傾力打造醫療大數據人工智能應用服務(wù)平臺，平臺以人工智能醫療大數據分析挖掘等技術(shù)，通過(guò)模型的深度學(xué)習，為醫生、患者及醫療健康服務(wù)機構提供人工智能服務(wù)�；ヂ�(lián)網(wǎng)巨頭企業(yè)推出的各種 AI 賦能產(chǎn)品更是讓人眼花繚亂：亞馬遜 Echo、微軟 Cortana、蘋(píng)果人臉解鎖…… 在這一輪復蘇中，人工智能不再局限于實(shí)驗室技術(shù)，而是作為通用技術(shù)扎實(shí)推進(jìn)。曾經(jīng)一度火熱的“互聯(lián)網(wǎng)＋”風(fēng)潮推進(jìn)了傳統行業(yè)的信息化、數據化，放在今天來(lái)看，其實(shí)都是為人工智能埋下伏筆。 人工智能在傳統行業(yè)的滲透速度讓人咂舌。據羿戓設計所了解，不久前花旗銀行宣布，5年內其投資銀行部門(mén)將裁去50％的科技和業(yè)務(wù)人員，這意味著(zhù)1萬(wàn)名員工的工作可以被人工智能算法代替。國內的平安銀行也已經(jīng)在大數據和 AI 兩大方面持續投入四五年之久，現在開(kāi)始進(jìn)入應用場(chǎng)景的深化階段。在旅游業(yè)，人工智能同樣開(kāi)始發(fā)揮影響，攜程的部分功能已經(jīng)由人工智能來(lái)實(shí)現，目前在酒店售后場(chǎng)景上，其智能客服能夠解決70％的問(wèn)題，極大地降低了人力成本。 而更加日�；拿李佅鄼C、美顏短視頻等等早已開(kāi)始植入人工智能的圖像識別技術(shù)。未來(lái)無(wú)論是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)還是傳統行業(yè)都注定要卷入AI 所引領(lǐng)的技術(shù)浪潮，甚至有可能借助 AI 實(shí)現行業(yè)洗牌。 在大數據人工智能的應用水平上，醫療行業(yè)遠遠落后于互聯(lián)網(wǎng)、金融和電信等信息化程度更好的行業(yè)。隨著(zhù)醫療信息化和生物技術(shù)數十年的高速發(fā)展，醫療數據的類(lèi)型和規模正以前所未有的速度快速增長(cháng)，數據爆炸已讓醫療行業(yè)真正進(jìn)入大數據人工智能時(shí)代，在對傳統的數據處理、數據挖掘技術(shù)形成巨大挑戰的同時(shí)，也為相關(guān)大數據應用服務(wù)的發(fā)展創(chuàng )造了條件。同時(shí)，國家政策和資本紛紛加碼醫療大數據方向，醫療大數據應用將成為史上確定的大風(fēng)口，未來(lái)發(fā)展潛力無(wú)可限量。 一、醫療大數據人工智能市場(chǎng)規模及發(fā)展趨勢 據統計，到 2025 年人工智能應用市場(chǎng)總值將達到 1270 億美元， 其中醫療行業(yè)將占市場(chǎng)規模的五分之一。我國正處于醫療人工智能的風(fēng)口：2016 年中國人工智能＋醫療市場(chǎng)規模達到 96．61 億元，增長(cháng)37．9％；2017 年將超過(guò) 130 億元，增長(cháng) 40．7％；2018 年有望達到 200 億元。投資方面，據 IDC 發(fā)布報告的數據顯示，2017 年全球對人工智能和認知計算領(lǐng)域的投資將迅猛增長(cháng)60％，達到125 億美元，在2020年將進(jìn)一步增加到 460 億美元。其中，針對醫療人工智能行業(yè)的投資也呈現逐年增長(cháng)的趨勢。其中 2016 年總交易額為 7．48 億美元，總交易數為 90 起，均達到歷史最高值。 分析認為，預計到2020年我國健康醫療大數據行業(yè)市場(chǎng)規模將突破800億元。而在今年4月的博鰲亞洲論壇一場(chǎng)“CEO圓桌14：‘一帶一路’與健康產(chǎn)業(yè)發(fā)展”分論壇上，絲路規劃研究中心常務(wù)副理事長(cháng)李小琳認為， 到2030年大健康要達到16萬(wàn)億，大健康產(chǎn)業(yè)已經(jīng)成為中國的國民經(jīng)濟支柱產(chǎn)業(yè)。從整體市場(chǎng)環(huán)境來(lái)看，健康醫療大數據規劃正在逐步成型，市場(chǎng)空間容量巨大，整體市場(chǎng)環(huán)境優(yōu)良，極其有利于我國健康醫療大數據人工智能的發(fā)展。 二、國內外行業(yè)發(fā)展熱點(diǎn)分析 國內外科技巨頭均重視人工智能技術(shù)在醫療領(lǐng)域的布局與應用。 IBM 在2006 年啟動(dòng)Watson 項目，于2014 年投資10 億美元成立Watson 事業(yè)集團。Watson 是一個(gè)通過(guò)自然語(yǔ)言處理和機器學(xué)習，從非結構化數據中洞察數據規律的技術(shù)平臺。2015 年，沃森健康（Watson Health）成立，專(zhuān)注于利用認知計算系統為醫療健康行業(yè)提供解決方案。Watson 通過(guò)和一家癌癥中心合作，對大量臨床知識、基因組數據、病歷信息、醫學(xué)文獻進(jìn)行深度學(xué)習，建立了基于證據的臨床輔助決策支持系統。目前該系統已應用于腫瘤、心血管疾病、糖尿病等領(lǐng)域的診斷和治療， 并于 2016 年進(jìn)入中國市場(chǎng)，在國內眾多醫院進(jìn)行了推廣。Watson 在醫療行業(yè)的成功應用標志著(zhù)認知型醫療時(shí)代的到來(lái)，該解決方案不僅可以提高診斷的準確率和效率，還可以提供個(gè)性化的癌癥治療方案。 此外，谷歌、微軟等也都紛紛布局醫療 AI。 2014 年谷歌收購DeepMind 公司，后開(kāi)發(fā)知名的人工智能程序 AlphaGo。在基礎技術(shù)層面，谷歌的開(kāi)源平臺 TensorFlow 是當今應用最廣泛的深度學(xué)習框架。在醫療健康領(lǐng)域，Google 旗下的 DeepMind Health 和英國國家醫療服務(wù)體系HS（National Health Service）展開(kāi)合作，DeepMind Health 可以訪(fǎng)問(wèn) NHS 的患者數據進(jìn)行深度學(xué)習，訓練有關(guān)腦部癌癥的識別模型。 微軟將人工智能技術(shù)用于醫療健康計劃“Hanover”，尋找最有效的藥物和治療方案。此外，微軟研究院有多個(gè)關(guān)于醫療健康的研究項目。Biomedical Natural Language Processing 利用機器學(xué)習從醫學(xué)文獻和電子病歷中挖掘有效信息，結合患者基因信息研發(fā)用于輔助醫生進(jìn)行診療的推薦決策系統。 國內科技巨頭也紛紛開(kāi)始在醫療人工智能領(lǐng)域布局，各家公司均投入大量資金與資源，但各自的發(fā)展重點(diǎn)與發(fā)展策略并不相同。 例如， 阿里健康以云平臺為依托，結合自主機器學(xué)習平臺 PAI2．0 構建了堅實(shí)而完善的基礎技術(shù)支撐。同時(shí)，阿里健康與浙江大學(xué)醫學(xué)院附屬第一醫院、浙江大學(xué)第二附屬醫院等醫院、上海交通大學(xué)醫學(xué)院附屬新華醫院以及第三方醫學(xué)影像中心建立了合作伙伴關(guān)系，重點(diǎn)打造醫學(xué)影像智能診斷平臺，提供三維影像重建、遠程智能診斷等服務(wù)。 騰訊在人工智能領(lǐng)域的布局涵蓋基礎研究、產(chǎn)品研發(fā)、投資與孵化等多個(gè)方面。騰訊在 2016 年建立了人工智能實(shí)驗室AI lab，專(zhuān)注于A(yíng)I 技術(shù)的基礎研究和應用探索。 溪流數據專(zhuān)注醫療大數據人工智能的應用研究，從根本上解決醫療行業(yè)的問(wèn)題與矛盾。通過(guò)大數據人工智能的方式提升診療水平，智能化的方式合理配置。以醫療大數據人工智能應用體系為支撐，為用戶(hù)提供臨床診療、藥品研發(fā)、保險經(jīng)營(yíng)、管理決策人工智能數據服務(wù)。 三、醫療大數據人工智能的價(jià)值及應用方向 醫療行業(yè)長(cháng)期存在優(yōu)質(zhì)醫生資源分配不均，診斷誤診漏診率較 高，醫療費用成本過(guò)高，放射科、病理科等科室醫生培養周期長(cháng)，醫生資源供需缺口大等問(wèn)題。在醫療健康大數據來(lái)源多樣化且快速增長(cháng)的背景下，隨著(zhù)近些年深度學(xué)習技術(shù)的不斷進(jìn)步，人工智能逐步從前沿技術(shù)轉變?yōu)楝F實(shí)應用。在醫療健康行業(yè)，人工智能的應用場(chǎng)景越發(fā)豐富，人工智能技術(shù)也逐漸成為影響醫療行業(yè)發(fā)展， 提升醫療服務(wù)水平的重要因素。與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在醫療行業(yè)的應用不同，人工智能對醫療行業(yè)的改造包括生產(chǎn)力的提高，生產(chǎn)方式的改變， 底層技術(shù)的驅動(dòng)，上層應用的豐富。通過(guò)人工智能在醫療領(lǐng)域的應用， 可以提高醫療診斷準確率與效率；提高患者自診比例，降低患者對醫生的需求量；輔助醫生進(jìn)行病變檢測，實(shí)現疾病早期篩查；大幅提高新藥研發(fā)效率，降低制藥時(shí)間與成本。在醫療大數人工智能的應用方向上具體可分為四大方向： （1）臨床決策支持 臨床決策支持最早定義為運用相關(guān)的、系統的臨床知識和患者信息，加強醫療相關(guān)的決策和行動(dòng)，提高醫療水平和醫療服務(wù)水平。主要體現在臨床診療方面，基于人工智能、機器學(xué)習等關(guān)鍵技術(shù)智能分析醫療數據，為醫生提供疾病早期診斷、個(gè)體化診斷及治療、智能用藥提醒、不良事件預警等服務(wù)，通過(guò)診療建議，從而提醒醫生防止潛在的錯誤，提高診療工作效率和診療質(zhì)量。醫療服務(wù)提供方可以降低醫療事故率，尤其是臨床錯誤引起的醫療事故。 同時(shí)，臨床決策支持系統還可以使醫療流程中大部分的工作流流向護理人員和助理醫生，使醫生從耗時(shí)過(guò)長(cháng)的簡(jiǎn)單咨詢(xún)工作中解脫出來(lái)，從而提高治療效率。 （2）醫療學(xué)術(shù)科研 基于大數據分析技術(shù)，醫學(xué)研究主要集中于疾病相關(guān)分析、疾病精準分析、治療方案醫療效果、預后復發(fā)的作用、生物標記篩查等具體分析應用場(chǎng)景。 醫務(wù)工作者通過(guò)應用臨床研究方法，發(fā)現真實(shí)世界醫療數據的價(jià)值，如：臨床存在的問(wèn)題、更有效的診療方式、新的醫學(xué)知識等。醫療學(xué)術(shù)科研成果通過(guò)發(fā)表相關(guān)學(xué)術(shù)科研論文，并轉化為臨床應用軟件。在提升專(zhuān)業(yè)聲譽(yù)的同時(shí)，促進(jìn)科研真正向臨床應用，不斷推動(dòng)醫學(xué)研究前進(jìn)。 （3）智能健康管理 依托醫療大數據分析、數據可視化、人工智能等技術(shù)，滿(mǎn)足醫療機構的患者隨訪(fǎng)、慢病健康管理、疾病延續護理管理等需求。同時(shí)，智能可穿戴設備的發(fā)展對遠程健康監控起到了更大的作用�；诖髷祿叭斯ぶ悄芗夹g(shù)，可面向用戶(hù)提供全生命周期電子健康檔案、實(shí)時(shí)監控分析、健康評估、疾病風(fēng)險預警、個(gè)體化管理方案等應用服務(wù)，提升醫療機構的健康管理服務(wù)水平，提升個(gè)人健康管理能力和就醫體驗。 在公共衛生服務(wù)領(lǐng)域，可通過(guò)智能健康管理服務(wù)，實(shí)現大眾健康知識的普及提高，做好疾病預防和疾病保健。 （4）數據化運營(yíng)管理 通過(guò)大數據處理和分析，可提高醫療過(guò)程數據的透明度。通過(guò)流程圖、儀表盤(pán)、統計圖等數據可視化應用，智能識別和分析異常，然后優(yōu)化流程。通過(guò)全面的數據化運營(yíng)體系，在醫療服務(wù)質(zhì)量評價(jià)、醫療績(jì)效評價(jià)等方面，輔助管理者及時(shí)發(fā)現問(wèn)題，并采用數據進(jìn)行科學(xué)決策，使醫療從業(yè)者、醫療機構的管理更透明，間接促進(jìn)醫療服務(wù)質(zhì)量的提高，減少醫療機構運營(yíng)內耗，實(shí)現盈利創(chuàng )收。 四、醫療大數據人工智能行業(yè)發(fā)展趨勢預測 從市場(chǎng)規模來(lái)看，醫療大數據人工智能占國內大數據市場(chǎng)規模的比重約為20％，未來(lái)隨著(zhù)我國人口老齡化及醫療政策的推動(dòng)，預計健康醫療行業(yè)大數據人工智能的比重將上升至25％。我國衛生總費用和人均衛生費用迅速增長(cháng)，衛生總費用從2004年的7590．29億元，到2014年的35312．40億元，10年內增長(cháng)近4倍，但與發(fā)達國家相比仍較低。老齡化日趨嚴重和亞健康問(wèn)題，健康醫療服務(wù)供不應求的矛盾加劇。截止2014年底，中國60周歲以上人口達到2．12億，占總人口的15．5％，亞健康人群占比已超過(guò)70％。從市場(chǎng)需求來(lái)看，未來(lái)幾年醫療健康大數據人工智能行業(yè)市場(chǎng)增速超過(guò)50％，增長(cháng)迅猛。 從整體市場(chǎng)環(huán)境來(lái)看，健康醫療大數據人工智能規劃正在逐步成型，市場(chǎng)空間容量巨大，整體市場(chǎng)環(huán)境優(yōu)良，極其有利于我國醫療大數據人工智能應用的發(fā)展。
|
