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          AI醫療步入提速發展期 打開數百億市場空間

            有866人瀏覽   日期:2019-03-18

          文章摘要: 醫療健康已經成為人工智能重要研究和應用領域。近年來,各大科技巨頭和諸多新興創業型公司紛紛布局AI醫療領域,關于人工智能在醫療健康領域應用探討如火如荼。業內人士認為,AI醫療已經進入提速發展階段。據第三方研究機構預測,2018年AI醫療市場規模有望達到200億元。不過,數據、人才、標準仍是約束AI醫療發展的重要因素。......

            9月21日訊 醫療健康已經成為人工智能重要研究和應用領域。近年來,各大科技巨頭和諸多新興創業型公司紛紛布局AI醫療領域,關于人工智能在醫療健康領域應用探討如火如荼。業內人士認為,AI醫療已經進入提速發展階段。據第三方研究機構預測,2018年AI醫療市場規模有望達到200億元。不過,數據、人才、標準仍是約束AI醫療發展的重要因素。
           
            AI醫生爭相亮相
           
            人工智能在醫療健康領域的應用場景主要包括輔助診療、藥物挖掘、醫療機器人、精準醫療等。目前尤以輔助診療的應用開發最為廣泛。近年來,“智能醫護助手”類產品和服務如雨后春筍般紛紛出現。
           
             “人工智能的本質作用是提升效率,人工智能在診療領域的應用可以提能增效。”在9月19日上海召開的AI輔助臨床診療及用藥安全高峰論壇上,森億智能創始人兼首席執行官張少典接受中國證券報記者專訪時表示,當前醫療服務面臨的挑戰主要在于醫療資源供給不足,解決的方法一是提供新的供給如興建新醫院、培育新醫生;二是提高現有供給的效率。公司切入的細分領域是通過人工智能自動監控,幫助醫護人員高效管理高?;颊吆皖A警不良事件,節約時間,同時亦可以降低誤差率。目前公司已與30多家三甲醫院展開了合作。
           
            而9月19日-23日召開的中國臨床腫瘤學會(CSCO)2018學術年會,正計劃開展一場醫療界的“人機大賽”,由3萬余中國醫生對陣一款腫瘤智能診療系統。中國臨床腫瘤學會秘書長江澤飛表示,2018年,中國臨床腫瘤學會開始了人工智能在國內一線癌癥治療領域的推廣工作。國內的腫瘤人群和社會環境有其自身特點,不能完全依據國外指南。通過打造一套中國版的“IBM Watson”系統,患者和醫生可以像使用導航一樣,規劃整個治療路徑,并滿足癌癥慢性病需要長期管理的特性,更好地管理數據。
           
            藥物挖掘、醫療機器人等領域雖不及輔助診療發展迅猛,但亦有不少國內企業參與其中。哈工智能總經理喬徽對中國證券報記者表示,公司在人工智能機器人領域布局的一款產品即是采血機器人,與美國Veebot公司合作,該項目目前已經完成原型機的開發。
           
            約束因素待突破
           
            作為行業參與者之一,張少典的一大感受是AI醫療近年來進入了提速發展的階段。他預計2-3年后會有大規模的應用落地。
           
            一方面,各大科技巨頭紛紛進駐這一領域,海外有IBM、谷歌等公司加入,國內BAT陸續布局;另一方面,市場涌現出一批創業型公司。市場研究公司CB Insights近日發布報告稱,在私募市場,醫療AI創業公司2013年以來通過576筆交易融資43億美元,在AI領域融資方面領先于其他所有行業。
           
            前瞻產業研究院發布的報告顯示,2016年中國醫療人工智能的市場規模就達96.61億元,2018年有望達到200億元。
           
            張少典表示,中國醫療信息化市場規模約350億元,年復合增長率達到20%。目前信息化絕大部分不屬于人工智能領域,但未來智能化一定會是重點之一。此外,新藥研發、醫??刭M兩大市場體量亦不容小覷。對于未來行業發展格局,他認為,AI醫療領域較難出現贏家通吃的格局??紤]到醫療領域覆蓋面廣,產業鏈環節較長,應用場景多樣,這賦予了市場參與者錯位競爭的空間。目前除了影像賽道較為擁擠外,其余領域均是廣闊的藍海。
           
            盡管AI醫療發展如火如荼,但是其應用仍然受到諸多約束。中華醫學會醫學信息學副主委董建成表示,數據、算法、算力是AI醫療發展的關鍵。其中著重需要考慮的是數據,大數據的質量決定了人工智能將來能否“智能”,需要高度重視醫療數據平臺建設。
           
            除了數據非結構化、非標準化帶來的挑戰外,張少典表示,實踐中常出現的情形是,IT對臨床理解不夠,而臨床醫生又對IT理解不夠,這兩方面的人才需要多碰撞融合。此外,標準體系有待完善。這是AI醫療發展目前所面臨的另一個問題。
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