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與健康管理碩士/博士校友面對(duì)面“解讀高潛職位—健康產(chǎn)業(yè)數(shù)字化管理為你的職場(chǎng)賦能” 近年來，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)不斷推進(jìn)的大背景下，人工智能發(fā)展迅速，并與多種應(yīng)用場(chǎng)景深度融合，逐漸成為推動(dòng)經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展的重要技術(shù)，醫(yī)療作為社會(huì)經(jīng)濟(jì)和人民生活最密切的場(chǎng)景之一，人工智能與醫(yī)療應(yīng)用場(chǎng)景之間的聯(lián)系愈發(fā)緊密，人工智能醫(yī)療越來越受重視。

目前，我國(guó)人工智能醫(yī)療處于成長(zhǎng)期，投融資市場(chǎng)發(fā)展迅速，項(xiàng)目以A輪和天使輪為主。醫(yī)療機(jī)器人作為人工智能醫(yī)療主要細(xì)分應(yīng)用領(lǐng)域之一，2019年市場(chǎng)規(guī)模達(dá)43.2億元，其中康復(fù)機(jī)器人、手術(shù)機(jī)器人、輔助機(jī)器人和醫(yī)療服務(wù)機(jī)器人占比分別為47%、17%、23%和13%。

AI醫(yī)療概述
人工智能
人工智能已經(jīng)發(fā)展了大半個(gè)世紀(jì)，人們對(duì)于深度學(xué)習(xí)探索較多，但受制于計(jì)算機(jī)的計(jì)算能力，以及算法本身的限制，效果不太好，直到2006年，Hinton解決了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大量參數(shù)訓(xùn)練的問題。從2009年開始人工智能飛速發(fā)展。2015年、2017年，兩場(chǎng)世界矚目的人機(jī)圍棋大賽之后，人們對(duì)人工智能的認(rèn)識(shí)將進(jìn)一步的加深。而AlphaGo用于下圍棋的高效算法是一種通用型的算法，這種算法可以推廣到其他算法，把人工智能運(yùn)用到各個(gè)領(lǐng)域。

AI+醫(yī)療
AI賦能醫(yī)療。人工智能醫(yī)療簡(jiǎn)單說即以互聯(lián)網(wǎng)為依托，通過基礎(chǔ)設(shè)施的搭建及數(shù)據(jù)的收集，將人工智能技術(shù)及大數(shù)據(jù)服務(wù)應(yīng)用于醫(yī)療行業(yè)中，提升醫(yī)療行業(yè)的診斷效率及服務(wù)質(zhì)量。2000年-2015年期間，國(guó)外的研究重點(diǎn)為AI在臨床知識(shí)庫外的應(yīng)用，如手術(shù)機(jī)器人應(yīng)用落地、鼓勵(lì)發(fā)展電子病歷等。而中國(guó)仍以研究更多類疾病的臨床知識(shí)庫為主，發(fā)展相對(duì)緩慢。2015年-2017年，由于AI在圖像識(shí)別方面的準(zhǔn)確率有大幅度提升，AI+影像得以快速發(fā)展。2018年后，中國(guó)AI+醫(yī)療進(jìn)入穩(wěn)定發(fā)展階段，智慧病案等新產(chǎn)品相繼面世，目前國(guó)產(chǎn)手術(shù)機(jī)器人尚在研究階段。

我國(guó)AI醫(yī)療市場(chǎng)規(guī)模

隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，語音交互、計(jì)算機(jī)視覺和認(rèn)知計(jì)算、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)也逐漸成熟，人工智能醫(yī)療領(lǐng)域的各項(xiàng)運(yùn)用變成了可能。如語音錄入病歷、醫(yī)療影像智能識(shí)別、輔助診療/癌癥診斷、醫(yī)療機(jī)器人、個(gè)人健康大數(shù)據(jù)的智能分析，AI醫(yī)藥研發(fā)等。隨著人工智能醫(yī)療市場(chǎng)的不斷發(fā)展，熱度不斷提升，據(jù)統(tǒng)計(jì)，2017年行業(yè)市場(chǎng)規(guī)模已達(dá)到136.5億元，2018年市場(chǎng)規(guī)模在210億元左右，同比增長(zhǎng)54%。

隨著我國(guó)醫(yī)療需求不斷提升的同時(shí)，醫(yī)療資源分配不均，醫(yī)護(hù)人員短缺，而人工智能剛好彌補(bǔ)了這一短缺，加之人工智能醫(yī)療的政策規(guī)劃不斷落地，更加速我國(guó)人工智能醫(yī)療的發(fā)展。據(jù)IDC統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，到2025年人工智能應(yīng)用市場(chǎng)總值將達(dá)到1270億美元，其中醫(yī)療行業(yè)將占市場(chǎng)規(guī)模的五分之一。

AI醫(yī)療六大應(yīng)用場(chǎng)景

疾病風(fēng)險(xiǎn)管理與預(yù)測(cè)
疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)是指通過基因測(cè)序與檢測(cè)，提前預(yù)測(cè)疾病發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)。疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)核心解決的問題是預(yù)測(cè)個(gè)體在未來一段時(shí)間內(nèi)患某種疾病或（發(fā)生某種事件）的風(fēng)險(xiǎn)概率。疾病預(yù)測(cè)會(huì)根據(jù)某個(gè)人群定義，例如全人群、房顫人群、心梗住院人群等，針對(duì)某個(gè)預(yù)測(cè)目標(biāo)，例如腦卒中、心衰、死亡等，設(shè)定特定的時(shí)間窗口，包括做出預(yù)測(cè)的時(shí)間點(diǎn)，和將要預(yù)測(cè)的時(shí)間窗，預(yù)測(cè)目標(biāo)的發(fā)生概率。

醫(yī)院管理
主要指針對(duì)醫(yī)院內(nèi)部、醫(yī)院之間各項(xiàng)工作的管理，主要包括病歷結(jié)構(gòu)化、分級(jí)診療、DRGs（診斷相關(guān)分類）智能系統(tǒng)、醫(yī)院決策支持的專家系統(tǒng)等。在分級(jí)診療的政策推動(dòng)之下，國(guó)內(nèi)陸續(xù)出現(xiàn)促進(jìn)分級(jí)診療的企業(yè)服務(wù)，行業(yè)前景廣闊。分級(jí)診療的實(shí)現(xiàn)，離不開醫(yī)聯(lián)體與智能云服務(wù)，二者相輔相成。目前國(guó)內(nèi)共有21家公司提供“醫(yī)院管理”服務(wù)，業(yè)務(wù)大多集中于病歷結(jié)構(gòu)化服務(wù)。

輔助診療
“AI+輔助診療”的產(chǎn)品還有兩大類：醫(yī)療大數(shù)據(jù)輔助診療、醫(yī)療機(jī)器人（主要指針對(duì)診斷與治療環(huán)節(jié)的機(jī)器人）。醫(yī)療機(jī)器人主要包括手術(shù)機(jī)器人、腸胃檢查與診斷機(jī)器人、康復(fù)機(jī)器人等。我國(guó)在醫(yī)療機(jī)器人的研究與政策支持方面，都具有良好的發(fā)展環(huán)境。目前國(guó)內(nèi)致力于手術(shù)機(jī)器人的公司主要采用兩種業(yè)務(wù)模式：第一種，面向醫(yī)院進(jìn)行機(jī)器人產(chǎn)品的單獨(dú)銷售，并提供長(zhǎng)期維修服務(wù)；第二種，是為醫(yī)院提供手術(shù)中心整體工程解決方案。例如，Google研發(fā)的Deep Mind Health系統(tǒng)將機(jī)器學(xué)習(xí)和系統(tǒng)神經(jīng)科學(xué)結(jié)合，通過強(qiáng)大的通用學(xué)習(xí)算法模擬構(gòu)建人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以便更好的解決醫(yī)療保健問題。

虛擬助理
醫(yī)療領(lǐng)域中的虛擬助理，基于特定領(lǐng)域的知識(shí)系統(tǒng)，通過智能語音技術(shù)和自然語言處理技術(shù)，實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互，將患者的病癥描述與標(biāo)準(zhǔn)的醫(yī)學(xué)指南作對(duì)比，為用戶提供醫(yī)療咨詢、自診、導(dǎo)診等服務(wù)。根統(tǒng)計(jì)，目前國(guó)內(nèi)共有15家公司提供“虛擬助理”服務(wù)，主要解決語音電子病歷、智能導(dǎo)診、智能問診、推薦用藥等需求，并且有衍生出更多需求的可能性。

健康管理
“健康管理”應(yīng)用場(chǎng)景，主要包含營(yíng)養(yǎng)學(xué)、身體健康管理、精神健康管理三大子場(chǎng)景。目前國(guó)內(nèi)共有14家公司提供“健康管理”服務(wù)，公司大多集中于身體健康管理場(chǎng)景。企業(yè)包括：妙健康、碳云智能、橙意家人、人和未來、解碼DNA、時(shí)云醫(yī)療等。國(guó)內(nèi)在營(yíng)養(yǎng)學(xué)場(chǎng)景的人工智能公司較少，國(guó)人尚未普遍樹立營(yíng)養(yǎng)飲食意識(shí)；碳云智能和Airdoc的產(chǎn)品分別通過血糖監(jiān)測(cè)和菜品識(shí)別指導(dǎo)用戶合理用餐。

藥物挖掘與研究
傳統(tǒng)的藥物研發(fā)存在研發(fā)周期長(zhǎng)、研發(fā)成本高、研發(fā)成功率低等痛點(diǎn)。人工智能與藥物挖掘的結(jié)合，使得新藥研發(fā)時(shí)間大大縮短，研發(fā)成本大大降低；這將有可能根本上改變用藥“平均”觀念。目前國(guó)內(nèi)AI+藥物挖掘已經(jīng)在逐步落地，但研發(fā)周期仍相對(duì)較長(zhǎng)，且算法需要大量的時(shí)間和數(shù)據(jù)積累，短期內(nèi)很難產(chǎn)生營(yíng)收數(shù)據(jù)。