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应用场景完善 迭代速度加快 AI医疗器械未来已来

 

应用场景完善 迭代速度加快 AI医疗器械未来已来

作者:胡咏梅发布日期:2019-01-29

 

  医学人工智能(AI)对整个医疗产业产生的影响无疑是革命性的。各应用场景下AI公司开发的产品和服务,不仅使传?#39563;?#30103;生产活动成本降低、效果增强,而且为医疗相关产业链带来新变化乃至革命?#21592;?#21270;。近年来,作为AI的重要应用方向之一,AI医疗器械领域产业化步伐加速推进,企业数?#20426;⑼度?#36164;规模快速增长,行业巨头?#20013;?#28145;化布局。可以断定,未来AI医疗器械产业整体发展趋势是大步向前的,算法模式将不断成熟,应用场?#23433;?#26029;丰富,应用产品迭代速度不断加快,产业?#24230;?#36164;和人才进一步聚集,创新创业进一步活跃。

  应用场?#23433;?#26029;丰富

  AI医疗领域最核心的要素是应用场景。场景大于数据,数据大于算法。目前,医疗AI公司提供的应用场景主要包括虚拟助理、医学影像、辅助诊疗等,其中疾病风?#23637;?#29702;和医学影像最为热门。多数公司并不仅仅开发应用场景,其提供的服务往往具有多元性。

  虚拟助理  医疗领域中的虚拟助理属于专用(医用)型,基于特定领域的知识系统,通过智能语音技术和自然语?#28304;?#29702;技术,实现人机交互,目的是解决使用者?#39563;?#29305;定的需求。目前国内有10多家公司提供虚拟助理服务,主要解决语音电子病历、智能导诊、智能?#25910;鎩?#25512;荐用药等需求。

  医学影像  目前国内有40多家公司提供医学影像服务。医学影像应用场景主要运用计算机视觉技术解决病灶识别与标注、靶区自动勾画与自适应放疗、影像三维重建等问题。例如影像三维重建产品,可在3D可视化的环境下,帮助医生进行术前规划,确保手术的顺利进行,推进数字化医?#32856;?#24615;化、精准化。

  辅助诊疗  辅助诊疗主要应用在医疗大数据辅助诊疗和医用机器人两个方面。在目前开发的医疗大数据辅助诊疗应用中,IBM Watson最为成熟,可在17秒内读取近4000本医学专著、近70种治?#21697;?#26696;、近25万篇论文、10万余份临床报告、6万余?#38382;?#39564;数据,可为多种癌症提供辅助诊疗。

  健康管理  健康管理应用场景主要包含智能体检、营养学、精神健康管理等子应用场景。智能体检场景主要表现为结合智能穿戴设备等?#24067;?#35774;备提供的健?#36947;?#25968;据,利用AI技术?#27835;?#29992;户健康水平,并通过行为干预,帮助用户养成良好的生活习惯。

  医院管理  医院管理主要指针对医院内?#20426;?#21307;院之间各项工作的管理,包括病历结构化、分级诊疗、DRGs(诊断相关分类)智能系统、医院决策支持的专家系统等。目前国内20多家提供医院管理服务的公司业务大多集中于病历结构化服务。

  辅助医学研究平台  该平台是利用AI技术辅助生物医学相关研究进行医学研究的技术平台,是公司深化与产业链相关机构合作、实现产品转换的重要手段。

  随着算法和数据的进一步发展,以及相关监管机制和配套法律的进一步完善,AI医疗器械的应用场景将不断丰富和完善,产品落地迭代速度将进一步加快。以辅助诊疗应用场景为例,有关基因数据、代谢数据、表型数据将会整?#31995;?#21516;一平台,从而实现更高级别的?#27835;?#35786;疗,而医疗机器人将在手术机器人、康复机器人、辅助机器人、服务机器人四方面大?#27573;?#33853;地。

  市场发展前景无限

  技术的突破成为推动产业升级的核心驱动力,随着深度学习算法逐步实?#36136;?#35273;识别和语音识别,AI技术正式启动商业化和产品化。互联网和物联网特别是移动互联网的飞速发展,使线上产生的数据呈现爆炸增长。我国“互联网+医疗”?#26377;?#24687;服务阶段发展到咨询服务阶段,再到诊疗服务阶段,保留了大量电子病例数据和电?#21647;?#24247;数据,为我国快速发展AI医疗器械奠定了良好的数据基础。

  AI在医疗领域的应用,创造了医疗产业链的新模式,也形成了市场需求和相关企业新的增长突破点。医疗AI公司因其技术与服务的?#25307;?#38656;求,也为解决方案提供商带来了新的服务方案和商业机会。国内AI公司将从战略层面进一步与掌握成熟算法模式的国外公司合作,共同开展基于中国市场环境的模型训练和产品开发,不断加速产品化和产品落地速度。资金雄厚的行业巨头?#27493;?#36890;过战略投资、资产并购等方式,直接获得整个技术与产品研发部门。

  需要提出的是,只有使研究成果尽快进入临床,并获得大?#27573;?#24212;用,给医疗带来切实改进,才能撑起医疗AI公司的估值。但产品真正落地到大规模市场推广的周期有多长,目前仍是未知数,这个周期内会有一大批公司创业失败或业务转型。

  创新企业快速增长

  据不完全统计,截至2017年7月,我国共有医疗AI企业约139家,主要分布于?#26412;?#19978;海、深圳、杭州、武汉等科技创新高地城市(约占75%),特别是?#26412;?#36798;到58家,约4成医疗AI企业集中落地在?#26412;?#30446;前,国内以阿里、百度、腾讯等为代表的互联网行业巨头,以科大讯飞等为代表的科?#35745;?#19994;和研发机构争相利用各自在领域积累的行业经验,介入AI医疗器械领域,拓展行业布局。例如:阿里云ET医疗大脑,采用深度学习技术,通过海量的数据作为示例来训练机器完成特定任务,由计算机通过学?#23433;?#20363;数据来提升医术;2017年8月,腾讯发布了一款AI 医学影像产品——腾讯觅影,辅助医生对早期食道癌进行筛查,未来?#27493;?#25903;持早期肺癌、糖尿病性视网膜病变、乳腺癌等病种;作为中国智能语音与AI产业的领导者,科大讯飞主要围绕智能语音、医学影像、辅助诊疗系统三大领域发展业务。

  创新企业的快速增长亟须大量专业人才。目前国内已有37个高校设立了智能科学专业,7个高校成立了机器人学院,60余个高校在建机器人专业,海归AI人才补充了全行业人才的5%左右,医疗AI产业人才数量将在未来几年呈现爆发式增长。这些人才极有可能进入AI创业?#39034;保珹I创业公司的数量?#27493;?#19981;?#26174;?#38271;。

  虽然与发达国家相比,我国在AI医疗领域仍有一定差距,但我国在基础研?#20426;?#20154;才、政策、市场方面有独特优势,并有望快速催生和发展出一大批AI应用行业。具体到AI医疗器械产业,该领域已经有了一定产业基础,未来发展趋势向好。促进产业发展需要政府、行业、企业各方面的努力,政府要加强市场监管、行业管理和配套法律法规建设,帮助打破产业壁垒,加强产业协同,提高产业发?#39038;?#24179;,切实服务技术创新和产品落地;企业要勇于创新,开创合理的商?#30340;?#24335;,积极调动医生深入参与,提升应用黏附性与?#20013;?#24615;,切实提升产品可靠度,积极培育受众市场,?#28304;?#20849;同促进医疗AI产业平稳健康发展.

  

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