“AI+醫(yī)療” 人工智能成為現(xiàn)實的第一站

時間:2017-02-16

來源:網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)載

導(dǎo)語:IBM的人工智能Watson,近日僅用10秒就開出了癌癥處方。在引發(fā)輿論熱潮的同時,也再次把“AI+醫(yī)療”推向高潮。方正證券近日發(fā)布的互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療深度報告就顯示,盡管安防和智能投顧最為火熱,但AI在醫(yī)療領(lǐng)域可能會率先落地。

人工智能最大優(yōu)勢在于計算能力的高效,尤其在數(shù)據(jù)密集型、知識密集型、腦力勞動密集型行業(yè)領(lǐng)域。與互聯(lián)網(wǎng)不同,人工智能對醫(yī)療領(lǐng)域的改造是顛覆性的。

IBM的人工智能Watson,近日僅用10秒就開出了癌癥處方。在引發(fā)輿論熱潮的同時,也再次把“AI+醫(yī)療”推向高潮。方正證券近日發(fā)布的互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療深度報告就顯示,盡管安防和智能投顧最為火熱,但AI在醫(yī)療領(lǐng)域可能會率先落地。

接手“互聯(lián)網(wǎng)+”無奈的醫(yī)療痛點

圖像識別、深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等關(guān)鍵技術(shù)帶動了人工智能新一輪大發(fā)展

該份報告指出,從互聯(lián)網(wǎng)改造醫(yī)療行業(yè)的角度來劃分,中國互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療發(fā)展經(jīng)歷了三個階段:信息服務(wù)階段,即互聯(lián)網(wǎng)改造的是醫(yī)療的信息流,實現(xiàn)人和信息的連接;咨詢服務(wù)階段,即互聯(lián)網(wǎng)改造的是健康咨詢的服務(wù)流,實現(xiàn)人和醫(yī)生連接;診療服務(wù)階段,互聯(lián)網(wǎng)改造的是醫(yī)療的服務(wù)流,實現(xiàn)人和醫(yī)療機構(gòu)的連接。

然而,互聯(lián)網(wǎng)帶來的模式創(chuàng)新沒有根本上提升醫(yī)療供給端的服務(wù)能力,從而根本上解決醫(yī)療資源(尤其是醫(yī)生)供不應(yīng)求的局面。

與此同時,圖像識別、深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等關(guān)鍵技術(shù)的突破帶動了人工智能新一輪的大發(fā)展。“人工智能+醫(yī)療”概念應(yīng)運而生。

與互聯(lián)網(wǎng)的不同,人工智能對醫(yī)療領(lǐng)域的改造是顛覆性的。

對人工智能醫(yī)療的需求主要基于幾方面客觀現(xiàn)實:一方面是優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源供給不足,成本高,醫(yī)生培養(yǎng)周期長,誤診率高,疾病譜變化快,技術(shù)日新月異;另一方面,隨著人口老齡化加劇、慢性疾病增長、對健康重視程度提高,醫(yī)療服務(wù)需求持續(xù)增加。

人工智能的核心能力實際上是人類自身已擁有的能力,但與人類相比,最大優(yōu)勢在于計算能力的高效,尤其在數(shù)據(jù)密集型、知識密集型、腦力勞動密集型行業(yè)領(lǐng)域。

在醫(yī)療領(lǐng)域,IBMWatson可以在17秒內(nèi)閱讀3469本醫(yī)學(xué)專著、24.8萬篇論文,69種治療方案、61540次試驗數(shù)據(jù)、10.6萬份臨床報告。通過海量汲取醫(yī)學(xué)知識,包括300多份醫(yī)學(xué)期刊、200多種教科書及近1000萬頁文字,IBMWatson在短時間內(nèi)迅速成為腫瘤專家。

阿里云研究中心和BCG的最新合作報告指出,從技術(shù)突破和應(yīng)用價值兩維度分析,未來人工智能會出現(xiàn)服務(wù)職能、科技突破、超級智能三個階段。基于數(shù)據(jù)的服務(wù)智能階段將在接下來3—5年爆發(fā):人工智能拓展、整合多個垂直行業(yè)應(yīng)用,豐富實用場景。IDCDigital預(yù)測,截至2020年,醫(yī)療數(shù)據(jù)量將達40萬億GB,預(yù)計約80%數(shù)據(jù)為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

四大模式分爭萬億市場

人工智能+輔助診療潛在市場空間巨大,至少是萬億級以上的營收規(guī)模

從全球創(chuàng)業(yè)公司實踐的情況來看,AI+醫(yī)療的具體應(yīng)用包括洞察與風(fēng)險管理、醫(yī)學(xué)研究、醫(yī)學(xué)影像與診斷、生活方式管理與監(jiān)督、精神健康、護理、急救室與醫(yī)院管理、藥物挖掘、虛擬助理、可穿戴設(shè)備以及其他,其中以四種模式為主流。

首先是AI+輔助診療,即將人工智能技術(shù)用

于輔助診療中,讓計算機“學(xué)習(xí)”專家醫(yī)生的醫(yī)療知識,模擬醫(yī)生的思維和診斷推理,從而給出可靠診斷和治療方案。輔助診療場景是醫(yī)療領(lǐng)域最重要、也最核心的場景,人工智能+輔助診療潛在市場空間巨大,至少是萬億級以上的營收規(guī)模。

在AI+輔助診療的應(yīng)用中,IBMWatson是目前最成熟的案例。2012年Watson通過了美國職業(yè)醫(yī)師資格考試,并部署在美國多家醫(yī)院提供輔助診療的服務(wù)。目前IBMWatson提供診治服務(wù)的病種包括乳腺癌、肺癌、結(jié)腸癌、前列腺癌、膀胱癌、卵巢癌、子宮癌等多種癌癥。

AI+醫(yī)學(xué)影像,是將人工智能技術(shù)具體應(yīng)用在醫(yī)學(xué)影像的診斷上,主要分為兩部分:一是圖像識別,應(yīng)用于感知環(huán)節(jié),其主要目的是將影像這類非機構(gòu)化數(shù)據(jù)進行分析,獲取一些有意義的信息;二是深度學(xué)習(xí),應(yīng)用于學(xué)習(xí)和分析環(huán)節(jié),是AI應(yīng)用的最核心環(huán)節(jié),通過大量的影像數(shù)據(jù)和診斷數(shù)據(jù),不斷對神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)進行深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練,促使其掌握“診斷”的能力。

如今,AI+醫(yī)學(xué)影像已經(jīng)走出實驗室,下一步將迎來商業(yè)化浪潮。貝斯以色列女執(zhí)事醫(yī)學(xué)中心(BIDMC)與哈佛醫(yī)學(xué)院合作研發(fā)的人工智能系統(tǒng),對乳腺癌病理圖片中癌細(xì)胞的識別準(zhǔn)確率能達到92%,與病理學(xué)家的分析結(jié)合在一起時,它的診斷準(zhǔn)確率可以高達99.5%。國內(nèi)的DeepCare對于乳腺癌細(xì)胞識別的準(zhǔn)確率也達到了92%。

AI+藥物挖掘,是指將深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于藥物臨床前研究,達到快速、準(zhǔn)確地挖掘和篩選合適的化合物或生物,達到縮短新藥研發(fā)周期、降低新藥研發(fā)成本、提高新藥研發(fā)成功率的目的。通過計算機模擬,AI可以對藥物活性、安全性和副作用進行預(yù)測。借助深度學(xué)習(xí),在心血管藥、抗腫瘤藥、孤兒藥和常見傳染病治療藥等多領(lǐng)域取得了新突破。目前,已經(jīng)涌現(xiàn)出多家AI技術(shù)主導(dǎo)的藥物研發(fā)企業(yè)。

最后是AI+健康管理。目前從全球AI+醫(yī)療創(chuàng)業(yè)公司來看,主要集中在風(fēng)險識別、虛擬護士、精神健康、在線問診、健康干預(yù)以及基于精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)的健康管理。

巨頭筑基下的生態(tài)圈競爭

底層基本都已由科技巨頭布局,開放人工智能平臺是其構(gòu)建生態(tài)的必然趨勢

報告指出,根據(jù)技術(shù)層級從上到下,人工智能產(chǎn)業(yè)鏈,目前分為基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層三個產(chǎn)業(yè)層次構(gòu)成。

基礎(chǔ)層的計算能力是構(gòu)建生態(tài)的基礎(chǔ),技術(shù)層的算法、框架以及通用技術(shù)是構(gòu)建技術(shù)護城河的基礎(chǔ),都屬于人工智能產(chǎn)業(yè)大生態(tài)的基礎(chǔ)設(shè)施,具有高投入、高收益的特點,需要中長期進行投資。而應(yīng)用層是人工智能技術(shù)在具體行業(yè)、具體應(yīng)用場景價值變現(xiàn)的渠道,具有變現(xiàn)能力強的特點。

目前,底層基本都已由科技巨頭布局,且未來開放人工智能平臺是其構(gòu)建生態(tài)的必然趨勢。應(yīng)用層匯聚了大量的AI+醫(yī)療創(chuàng)業(yè)公司,分布在多個細(xì)分領(lǐng)域??傮w而言,全球AI+醫(yī)療產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)倒金字塔形態(tài)。

對于全球科技巨頭而言,之間的競爭不僅僅是某項技術(shù)、某個領(lǐng)域的競爭,更多是生態(tài)圈與生態(tài)圈的競爭。目前科技巨頭均已利用稟賦優(yōu)勢打造屬于自己的生態(tài)圈基本形態(tài),已基本完成“人工智能+”生態(tài)的基礎(chǔ)設(shè)施布局。

隨著科技巨頭在AI+醫(yī)療的基礎(chǔ)層和技術(shù)層布局逐步完善,在應(yīng)用層的布局也開始發(fā)力。目前正在醫(yī)療行業(yè)應(yīng)用布局的大公司主要有四家:IBM、谷歌、微軟、百度。

目前,中國AI+醫(yī)療產(chǎn)業(yè)處于起步階段。2016年是全球人工智能元年,也是我國人工智能元年。資本對AI+醫(yī)療的追捧,多家創(chuàng)業(yè)公司順利獲得融資。其中,成立僅半年的碳云智能在A輪獲得10億元的融資。隨著全球科技巨頭陸續(xù)將人工智能平臺開放,將有效彌補我國在底層方面的積累不足,各個細(xì)分領(lǐng)域的AI+醫(yī)療創(chuàng)業(yè)公司將受益。

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