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时间:2018-12-08
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1、深度分析AI+医疗的4大趋势与8大应用 由于我国医疗需求不断上升、资源严重缺乏、卫生人员整体素质有待提升、卫生支出相对不足以及医疗资源浪费严重等问题普遍存在,医疗行业急需新技术的注入。 随着数据量的上涨、运算力的提升、图像识别、深度学习、神经网络等关键技术的突破,极大促进了AI+医疗的迅速发展。 AI技术本身的商业价值不大,只有将它正确、准确地赋能给传统行业,才会产生巨大价值。各个国家和地区看到AI的巨大前景,纷纷出台政策、投入资金加快布局速度。 在全球各个地区,AI+医疗不再是一种创新
2、概念,它已经为医生、患者、企业、医疗及研究机构提供了最前沿和最切合实际的服务。而美国、中国、欧洲是在AI+医疗领域表现最抢眼的区域。 中国AI+医疗行业报告 公司数量:131家(截止至2017年7月31日) 融资公司:104家 融资总额:180亿(截止至2017年8月15日) 最活跃的投资机构:红杉资本中国、真格基金、北极光创投、经纬中国、软银 创新中心:北京、上海、深圳、杭州等一二线城市 美国AI+医疗行业报告 融资总额:440亿美元(2009年至2017年) 投资者数量:9
3、00人 市场份额最高的应用:药物发现 2017年-2022年增速最快的场景:医学影像和诊断技术 创新中心:旧金山、圣地亚哥、匹兹堡、休斯顿 AI+医疗的4大趋势、8大应用 AI+医疗的4大趋势:机器学习、计算视觉、自然语言处理(NLP)、智能机器人 AI+医疗的8大应用:虚拟助理、医学影像、辅助诊疗、疾病风险预测、药物挖掘、健康管理、医院管理、辅助医学研究平台 AI+医疗4大趋势 AI+医疗的结合,创造了与医疗相关的产业链新模式,将逐步解决医疗领域的各大痛点。1、机器学习 机器学习
4、的主要应用:药物发现、基因检测、个性化医疗服务、医疗大数据、电子健康档案;2、计算视觉 计算视觉的主要应用:肿瘤检测、医学成像与诊断、图像归档与传输(PAC)、外科成像;3、NLP(自然语言处理) NLP的主要应用:护士助理、自动化护理管理工作流、管理型工作流、远程医疗网络;4、智能机器人 智能机器人的主要应用:机器人辅助手术、手术精度、纳米机器人、机器人护士、个人助理机器人、制药机器人。AI+医疗8大应用 我国“AI+医疗”领域的产品主要应用于虚拟助理、医学影像、疾病风险预测等8大应用场景
5、中。 疾病风险管理和医学影像是最热门的两大应用场景,提供药物挖掘的公司较少。由于计算视觉与基因测序技术的迅猛发展,疾病风险预测、医学影像场景下的公司数量最多,相关产品相对成熟。 1 虚拟助理 医用型虚拟助理是基于特定领域的知识系统,通过智能语音技术和NLP技术,实现人机交互,主要解决语音电子病历、智能导诊、智能问诊、推荐用药等需求。 语音电子病历 调查显示,中国50%以上的住院医生每天用于手写病历的时间平均在4小时以上,效率极低。虚拟助理可以将医生的主诉内容实时转换为文本,录入到医院信息
6、管理软件中,这样不仅提高了填写病历的效率,还可以使医生将更多时间和精力用于与患者交流和疾病诊断之中。 导诊机器人 基于人脸识别、语音识别、远场识别等技术,通过人机交互,导诊机器人可以执行挂号、科室分布及就医流程引导、身份识别、数据分析、知识普及等导诊任务。 智能问诊 智能问诊系统包含预问诊和自诊两大功能。 消费者可以在与医生沟通之前,通过手机或PC端进入医院智能问诊模块中,输入患者的基本信息、症状、既往病史、过敏史等信息,系统将初步形成诊断报告,以减少医生与患者的沟通时间,大大提升医患沟通
7、效率。 推荐用药 推荐用药属于相对小众的应用场景,后台算法系统能够通过手机端和PC端为患者提供用药建议。 2 医学影像 医学影像,是目前人工智能在医疗领域最热门的应用场景之一。据统计,目前国内共有43家公司致力于医学影像领域。 计算视觉技术主要解决“医学影像”应用场景中的三种需求: A.病灶识别与标注:针对医学影像进行图像分割、特征提取、定量分析、对比分析等工作; B.靶区自动勾画与自适应放疗:针对肿瘤放疗环节的影像进行处理; C.影像三维重建:针对手术环节的应用。 AI+医
8、学影像的产品形态主要以用于影像识别与处理的软件为主,极少数结合硬件。目前基本成型的AI+医学影像产品大多正处于医院试用阶段,该领域公司基本没有实现盈利。 3 辅助诊疗 目前国内有8家公司提供医疗大数据辅助诊疗服务,11家公司提供“医疗机器人”服务。 A.医疗大数据辅助诊疗:基于海量医疗数据与AI算法发现病症规律,从而为医生诊断和治疗提供参考意见; B.医疗机器人:国内目前的医疗机器人主要包括手术机器人、肠胃检查与诊断机器人、康复机器人以及其他用于治疗的机
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