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互联网医疗系列深度报告之十：人工智能引领行业新变革

2017-03-02 12:31:15

　　AI技术优势明显，医疗痛点多，AI+医疗值得期待。感知、学习推理和运动控制是AI技术的核心能力，其最大优势是计算能力的高效。AI能够有效提升工作效力、释放医疗生产力，在解决医疗行业资源不足、本钱高、周期长等痛点方面价值突出。

　　基于对AI技术突破和利用价值两个维度，我们看好未来AI技术在医疗领域利用的快速发展。

　　AI技术广泛利用于在各个医疗细分领域。AI+辅助诊疗：融会了自然语言处理、认知技术、自动推理、机器学习等AI技术，通过摹拟人类医生的医疗诊断模型，提供快速、高效、精准的医学诊断结果和个性化医治方案。目前IBMWatson已通过美国职业医师资历考试，并在真实场景中提供辅助诊疗服务。AI+医学影象：综合应用图象辨认、深度学习等AI技术，针对CR、DR、CT、MRI等医学影象进行图象处理和分析，并摹拟放射科医生阅片模式进行诊断。与人类医生相比，AI具有明显优势，能有效提高医学影象分析与诊断的效力和准确率，减缓放射科医生不足的问题。AI+药物发掘：通过计算机摹拟对药物活性等进行预测，借助深度学习在血汗管药、抗肿瘤药、孤儿药等多领域获得突破。AI利用在药物发掘，有助于缩短新药研发周期、下降研发本钱和失败风险。创业公司Atomwise利用AI成功寻觅出控制埃博拉病毒的候选药物，大大缩短研发周期。AI+健康管理：AI在健康管理的利用场景丰富，结合场景数据，帮助人们提升健康管理的效能，如提高疾病风险辨认能力，提供个性化健康管理方案，准确辨认情绪变化和更智能化的移动医疗服务。

　　AI+医疗产业链逐渐走向成熟，利用层面遍地开花。全球AI+医疗产业结构显现倒金字塔。大公司布局偏重底层，IBM、谷歌、微软、百度已率先发布AI+医疗战略；小公司偏重具体场景利用，全球近100家AI+医疗公司活跃于洞察与风险管理、医学影象及诊断、药物发掘、风险管理、虚拟助理、健康研究等11个具体场景。中国AI+医疗产业雏形已现。在计算能力、通用技术和算法等底层均聚集1批公司。数据是产业链目前的短板，也是行业爆发的关键。首部针对医疗大数据利用的政策已出台，利好行业发展。