风口上的AI医疗 应用场景增加与商业变现之难
随着科学技术发展，各个学科之间的交叉融合越来越多。生命科学进入了跨界融入，人工智能、大数据、3d打印和新兴科技的跨界融入和快速迭代，为前沿技术注入了新的动力。通过计算机视觉、语音识别、机器学习人工智能的技术和手段，极大地提高医疗服务的质量。
“ai+医疗”开始越来越受到关注，其通常是指将人工智能、大数据、物联网、云计算等新型技术和手段，运用在医疗服务主体、医疗机构和医疗服务对象上。
产业前景广阔
纵观全球医疗行业，平均每万人拥有医生14人，在中国这一数字也是14人，美国在27人左右。根据预计，中国到2025年65岁以上人口约占总人口29%，约4亿人。
不难看出，目前国内面临优质医疗资源的供需不平衡，医生培养周期长，疾病谱变化快，技术日新月异，人口老龄化加剧，慢性疾病增长等问题待解决。而随着人们对健康重视程度提高，大量需求催生了医疗ai的快速发展。
“我们可以看到，医疗行业需求非常大，急需ai的赋能，我们医疗已经经过卫生的信息化、医疗的大数据，到今天的医疗人工智能。而且医疗的痛点很明显，我们的需求和资源不匹配，中西部医疗的差距也是非常大的，老龄化很严重，管理的效率也有待提高，管理和创新的周期也非常长。”上海交通大学人工智能研究院副院长王延峰说。
2016年被认为是人工智能+医疗在国内形成投资风口的元年，共有27家企业获得融资。2017年全年有超过28家ai医疗类创业公司获得融资，总额超过17亿人民币。
国际巨头同样关注这个领域，以医疗机器人为例，今年2月，强生以34亿美元收购外科手术机器人公司aurishealth，主要领域为支气管镜检查；去年9月，美敦力16亿美元收购了骨科机器人公司mazorrobotics；更早前美国整形设备制造商史赛克（stryker）收购mako及其机器人辅助技术。
据波士顿咨询的数据，到2020年全球医疗机器人产业规模有望达到114亿美元。其中，手术机器人规模最大，占60%市场份额；微创放射性手术系统约占20%；急救机器人、外骨骼机器人等次之。
实践领域增加
无论是国内还是国外，ai医疗的应用和实践领域都开始越来越多，而这也是科技发展的必然结果。
“我们可以看到ai医疗的核心技术和医疗的场景深度地融合，相互促进，我们用医疗的场景拉动ai核心技术的发展，用ai核心技术的发展来促进医疗整个推进，在智能影像分析、智能问诊等方面都会有很多的应用。比如我们的病例，可以通过跨场景、跨科室的电子病例，能够协同地进行挖掘，支撑病例的智能分析系统。”王延峰说。
目前上海有36.7万的肿瘤患者，单病种的mdt（多学科诊疗）每年只做到200例，这是一个巨大的缺口。有数据显示，经过mdt的，五年存活率提高10%，这是一个非常惊人的数据。“mdt是非常好，我们现在解决不了，有了ai医疗技术以后有望通过多学科综合诊断系统来解决这个问题。”他说。
此外，在医院管理上，ai同样可以有很多作用。“在icu护理上，icu医护人员非常辛苦，但60%到70%的精力做护理，还有30%到40%的精力做记录。我们用ai自动帮他做记录，上下床、翻身等等，用ai来做记录，把医护人员更多的精力省下来，让医护人员把更多的精力照顾病人。”王延峰表示。
在健康管理领域，也就是数学化人体。可以通过检测对人体进行数字化管理，从而有可能未来不需要吃药来进行内分泌疾病的管理。
通过ai的智能数据应用，可以更好地标准化医疗服务，从而平衡全国医疗服务资源。
“糖尿病病人这么多，但如果到医院看病，排队排得很长，瑞金医院26位内分泌医生，每天要看接近1000个病人，管理90张糖尿病的病床，同时加上急诊。怎么可能的事？这就需要ai帮我们做，我们可以通过技术去实现一个中心，一站式服务和一个标准。”中国工程院院士、上海交通大学附属瑞金医院终身教授宁光说。
他指出，通过ai系统把病人的数据全部数字化，就可以节约医生的阅读检查时间。同时，患者最重要的是生活，要通过ai把患者生活的数据传输到云端，把糖尿病病人的生活方式管理起来了，管理起来以后，就能发生很多的改变。
香港中文大学终身教授，腾讯杰出科学家、优图x-lab负责人贾佳亚介绍，通过ai算法，可以给医生更加准确的判断。
“我们做的硬件是这样的，在这个硬件里面嵌入一个ai的算法，这个算法直接做检查的过程中弹出一个框，这个框告诉医生说，我发现这个地方有可能出问题，你要停下来在这个地方再看一看。如果医生发现还是不确定的时候，他就可以按一个按钮，会传到腾讯云上面，系统会精准地判断出来这个组织是不是肿瘤，是良性还是恶性，它的几率有多高，然后这个图很快会传回来，医生就可以看到ai给了精准的判定。最后的决策不在于ai，在于医生。”贾佳亚表示。
这个应用的好处在于，不仅可以提高准确度，还可以有效提高偏远地区的医疗水平。
商业价值待解
虽然ai医疗的应用在逐渐增加，不过目前看来，这个领域技术的商业价值暂无变现能力。
“这个领域技术不成熟，目前还在探索阶段。”一位从事上述领域的创业者告诉记者。
商汤科技副总裁张少霆认为，要实现这个领域有所发现，需要两点。第一是怎么成为刚需，第二是怎么有溢价能力。因为最终所有的东西，企业还是会有资本在驱动，还是要有价值的。
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产业前景广阔
纵观全球医疗行业，平均每万人拥有医生14人，在中国这一数字也是14人，美国在27人左右。根据预计，中国到2025年65岁以上人口约占总人口29%，约4亿人。
不难看出，目前国内面临优质医疗资源的供需不平衡，医生培养周期长，疾病谱变化快，技术日新月异，人口老龄化加剧，慢性疾病增长等问题待解决。而随着人们对健康重视程度提高，大量需求催生了医疗ai的快速发展。
“我们可以看到，医疗行业需求非常大，急需ai的赋能，我们医疗已经经过卫生的信息化、医疗的大数据，到今天的医疗人工智能。而且医疗的痛点很明显，我们的需求和资源不匹配，中西部医疗的差距也是非常大的，老龄化很严重，管理的效率也有待提高，管理和创新的周期也非常长。”上海交通大学人工智能研究院副院长王延峰说。
2016年被认为是人工智能+医疗在国内形成投资风口的元年，共有27家企业获得融资。2017年全年有超过28家ai医疗类创业公司获得融资，总额超过17亿人民币。
国际巨头同样关注这个领域，以医疗机器人为例，今年2月，强生以34亿美元收购外科手术机器人公司aurishealth，主要领域为支气管镜检查；去年9月，美敦力16亿美元收购了骨科机器人公司mazorrobotics；更早前美国整形设备制造商史赛克（stryker）收购mako及其机器人辅助技术。
据波士顿咨询的数据，到2020年全球医疗机器人产业规模有望达到114亿美元。其中，手术机器人规模最大，占60%市场份额；微创放射性手术系统约占20%；急救机器人、外骨骼机器人等次之。
实践领域增加
无论是国内还是国外，ai医疗的应用和实践领域都开始越来越多，而这也是科技发展的必然结果。
“我们可以看到ai医疗的核心技术和医疗的场景深度地融合，相互促进，我们用医疗的场景拉动ai核心技术的发展，用ai核心技术的发展来促进医疗整个推进，在智能影像分析、智能问诊等方面都会有很多的应用。比如我们的病例，可以通过跨场景、跨科室的电子病例，能够协同地进行挖掘，支撑病例的智能分析系统。”王延峰说。
目前上海有36.7万的肿瘤患者，单病种的mdt（多学科诊疗）每年只做到200例，这是一个巨大的缺口。有数据显示，经过mdt的，五年存活率提高10%，这是一个非常惊人的数据。“mdt是非常好，我们现在解决不了，有了ai医疗技术以后有望通过多学科综合诊断系统来解决这个问题。”他说。
此外，在医院管理上，ai同样可以有很多作用。“在icu护理上，icu医护人员非常辛苦，但60%到70%的精力做护理，还有30%到40%的精力做记录。我们用ai自动帮他做记录，上下床、翻身等等，用ai来做记录，把医护人员更多的精力省下来，让医护人员把更多的精力照顾病人。”王延峰表示。
在健康管理领域，也就是数学化人体。可以通过检测对人体进行数字化管理，从而有可能未来不需要吃药来进行内分泌疾病的管理。
通过ai的智能数据应用，可以更好地标准化医疗服务，从而平衡全国医疗服务资源。
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