隨著(zhù)現代網(wǎng)絡(luò )科技發(fā)展，人工智能(AI)在國內外的發(fā)展熱度不斷提升。如今，AI的應用已逐步滲透到人類(lèi)生活的方方面面，涉及醫療、教育、交通等等。而作為行業(yè)中較為成熟的領(lǐng)域，醫療人工智能被普遍認為是AI最先落地的部分。在醫療領(lǐng)域，AI有望帶來(lái)革命性的改變，未來(lái)醫療行業(yè)進(jìn)入“無(wú)人醫院時(shí)代”或成可能。
資料圖：AI+醫療（圖片來(lái)源：互聯(lián)網(wǎng)） “AI+醫療”市場(chǎng)蛋糕巨大
AI醫療領(lǐng)域又有新動(dòng)作。阿里近日分別與浙江大學(xué)醫學(xué)院附屬第一醫院、第二醫院，以及上海交通大學(xué)醫學(xué)院附屬新華醫院這三家醫院分別簽約，開(kāi)始向AI醫療進(jìn)軍。這一次，馬云的重點(diǎn)指向了醫生、病人、醫院管理，具體為“人工智能醫生”、“虛擬病人”、“智慧醫院”。另外據悉，全國已有近400家大中型醫院紛紛加入馬云的“未來(lái)醫院”，覆蓋全國90%省份。目前已服務(wù)超5000萬(wàn)人次，沒(méi)有排隊、看病方便，正所謂省時(shí)省力省心，面面俱到。
在國內，除阿里涉足醫療領(lǐng)域外，騰訊、百度、科大訊飛、華大基因等接踵而至。其中騰訊在醫療領(lǐng)域的投入龐大。相關(guān)數據顯示，截止到今年9月，騰訊在醫療領(lǐng)域共投資約33家企業(yè)，投資總額超200億元。而科大訊飛也與廣藥集團簽訂戰略合作協(xié)議，雙方將共同利用在醫藥健康、醫療健康、人工智能、互聯(lián)網(wǎng)應用等方面的互補優(yōu)勢，探索建立“醫藥+AI智能”發(fā)展新模式。海外主要有IBM、Google、蘋(píng)果、微軟、亞馬遜等。
國內在醫療人工智能布局的企業(yè)為何接踵而至？根據HC3i中國數字醫療網(wǎng)發(fā)布的《2016—2017年度人工智能+醫療市場(chǎng)分析及趨勢報告》的數據顯示，預計到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，即254億美元，千億級人民幣市場(chǎng)規模，如此龐大的市場(chǎng)規模，何人不心動(dòng)？
另外，泰山匯研究院公布的最新數據顯示，截至2017年10月9日，國內醫療人工智能公司累積融資額達260億人民幣，融資公司共114家。由此可知，布局醫療人工智能的不止那些牽頭大佬，中小型企業(yè)或許也想分杯羹。
“AI+醫療”發(fā)展勢不可擋
醫學(xué)人工智能在中國領(lǐng)域機遇漸顯。一方面是來(lái)自客觀(guān)現實(shí)的需求，比如當前優(yōu)質(zhì)醫療資源供給不足、成本高、人口老齡化加劇等問(wèn)題，造就了對醫療人工智能的巨大需求。以醫生資源為例，我國目前培養醫生的模式是“5+3”，也就是經(jīng)過(guò)8年的大浪淘沙，才能培養出一批優(yōu)質(zhì)醫生。但如果有了醫療人工智能，可以將優(yōu)質(zhì)醫生已擁有的能力復制到人工智能上，能大大緩解優(yōu)質(zhì)醫療資源供給不足的問(wèn)題。
另一方面，AI可給傳統醫療帶來(lái)巨大顛覆。比如，可以研發(fā)“醫療機器人”，不但能夠大大提高醫療機構和醫生的工作效率，也能減少不必要的人力成本；同時(shí)，可以利用大數據綜合分析身體各項指標，能提早預測疾病風(fēng)險，發(fā)現重大疾病，提前預防，以減少后續不必要的更大醫療支出等等。
再者，在看病時(shí)遇到最現實(shí)的問(wèn)題就是“排隊”，“排隊掛號”“排隊繳費”等問(wèn)題讓患者心生畏懼。面對這些“疑難雜癥”，醫療人工智能能夠迎刃而解，人工智能可以提供“智能掛號”“智能繳費”“智能咨詢(xún)”“語(yǔ)音病歷”等等。
在政策方面，近年來(lái)國家發(fā)布的80多條全國性政策以及多條醫療人工智能專(zhuān)項政策，都表明醫療人工智能的發(fā)展迎來(lái)政策利好。因此，中國已經(jīng)成為了全球領(lǐng)先的AI研發(fā)中心，醫學(xué)人工智能在中國的發(fā)展面臨著(zhù)非常好的機遇。
“AI+醫療”任重道遠
雖然醫療人工智能是不可逆轉的發(fā)展潮流，但對所有行業(yè)企業(yè)投資者而言，醫療人工智能發(fā)展中存在一些問(wèn)題。
一方面是數據根基不牢。人工智能的發(fā)展研究是基于海量的大數據，醫學(xué)影像、醫療病例、基因突變、診斷病例等廣泛的數據內容是醫療AI行業(yè)應用的前提。但在大量的醫療數據中，大部分是非結構化的數據，大部分都無(wú)法被獲得，也無(wú)法被計算機識別和處理。因此，如何能高效地將非結構化的數據轉化成機器可以識別的結構化數據以及如何讓優(yōu)質(zhì)的數據來(lái)源能真正為醫學(xué)人工智能的發(fā)展服務(wù)？都是亟待解決的問(wèn)題。
另一方面，仍需探索如何與醫院深入交融。在醫院管理層眼里，人工智能不但要實(shí)現控費目標，還要能夠為醫院創(chuàng )造價(jià)值，他們才會(huì )認可其價(jià)值，重視這個(gè)項目。而對于軟件的使用者-醫生來(lái)說(shuō)，他們在乎的是效率和節省時(shí)間，讓科研產(chǎn)出、臨床產(chǎn)出更高效。此外，在投資人看來(lái)，只有叫好又叫座的項目，才會(huì )值得他們花真金白銀和時(shí)間成本。
醫療人工智能的發(fā)展道路難免會(huì )遇到艱難險阻，但只要堅定不移，攻克艱難，勇往直前，相信未來(lái)人工智能將與人類(lèi)醫生更加密切地配合，幫助醫生獲得數據做出更準確的判斷。甚至，在不久的將來(lái)，醫療行業(yè)進(jìn)入“無(wú)人醫院時(shí)代”或成可能。（林挺）
轉自：通信信息報
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