人工智能+大數據觸發產業變革 智能醫療藍海正藍 2016年09月28日13:51 來源：中國智能制造網|
不同于傳統的勞動密集型醫療，新興的人工醫療模式是知識驅動和數據密集的。因此，未來將會有眾多的新的醫療服務模式依賴于新一代用戶友好、實時分析的人工智能工具。
人工智能＋大數據觸發產業變革智能醫療藍海正藍
機器人只是人工智能的冰山一角，機器學習、神經網絡、自然語音、圖像識別等這些對于普通人來說生疏而又不具吸引力的技術，才是人工智能這座“冰山”的支柱。縱然人工智能領域的技術數量龐大、迭代迅速，但有兩項核心基礎卻從不曾改，它們就是數據和算法。海量的數據是支持人工智能生成的來源，而優質的算法是確保人工智能進化的保障。
智能醫療是人工智能的下一個藍海
“AI＋”有多種可能性，為何偏說智能醫療是AI的下一個藍海呢？主要還是基于兩個因素的考慮：
首先就是巨頭的入局以及投資者的目光走向。加上微軟，目前已有4家科技巨頭進入智能醫療，其余三家分別為谷歌、IBM和蘋果。隨著這些擔當“行業風向標”的科技巨頭的紛紛加入，哪怕項目再冷門，一直跟在他們身后的行業追隨者們也會將目光投放在該領域。
其次就是基礎技術、設施的逐漸完善。作為“云”的兩項最基本服務，“云儲存與云計算”的性能已發展的相當成熟，而共享服務更是在醫院與醫院、醫生與患者之間搭建了一個平臺，通過數據分享讓患者的診斷更為全面。此外，隨著語音識別、圖像識別等技術的逐漸提升，作為搜集相關數據的智能手環、可實時規劃最佳行駛路線的智能等醫療附屬硬件設施也在走向成熟（落地），進而推動了整個智能醫療產業鏈的成熟。
當產業鏈成熟，也就意味著這個領域是可以發展起來的，加上醫療行業的重要性以及AI技術的先進，智能醫療必將成為一個重點“AI＋”領域。
五個方向觸發醫療變革
人工智能在醫療健康領域有巨大的潛力，除了我們較熟悉的提升癌癥治療與診斷水平以外，人工智能還可以應用于眾多的醫療場景：如胎兒監護、敗血癥早期發現、組合藥物風險識別以及再住院的預測等等。不同于傳統的勞動密集型醫療，新興的人工智能醫療模式是知識驅動和數據密集的。因此，未來將會有眾多的新的醫療服務模式依賴于新一代用戶友好、實時大數據分析的人工智能工具。
未來人工智能/機器學習的工具和技術的應用，將在以下5個醫療領域中帶來造福人類的變革：
人口管理：識別風險，判別病人是否處于風險中，并對可能降低風險的措施進行識別。
護理管理：為每個患者設計個性化的護理計劃，縮小在護理中的差距。
患者自我管理：支持并能夠為患者個人定制自我管理治療計劃，實時患者健康，調整藥物劑量，并為有利健康的行為改變提供激勵機制。
系統設計：優化醫療流程——從基本的治療過程到醫療保險的一切，通過縝密的數據分析，在提高護理成果和質量的同時，降低成本。
決策支持：幫助醫生和患者基于最新的測試或數據，選擇合適的藥物劑量，協助放射醫師識別腫瘤等疾病，分析醫學文獻以及建議將產生最好結果的手術方案。
在這五個醫療領域應用人工智能/機器學習策略，對于創建大規模、高性價比、個性化、以病人為中心的醫療臨床系統是必不可少的。
五大挑戰制約人工智能醫療發展
近日，硅谷銀行對122位醫療科技領域的創始人與投資人進行了調查，當問及2017年哪項科技對醫療產業影響最大時，46%的被訪者選擇大數據，35%的選擇人工智能。這兩個領域對醫療產業的影響最大。而投身人工智能醫療的科技將會面臨的最大機會和挑戰有以下5點：
最大的挑戰：盡管該行業正處于創新的最前沿，但消費者、患者和客戶采用問題仍然是初創公司面臨最大的挑戰（37%），其次是行業監管（34%）。
對投資的最大影響：34%的被訪者表示，現有的那些受歡迎的技術，將對接下來幾年的投資情況有最大的影響。盡管存在不確定性，7%的人認為，正在經歷的美國總統大選是對該產業投資影響最小的一個因素。
最有前途的技術：調查顯示，當問及2017年哪項科技對醫療產業影響最大時，46%的被訪者選擇大數據，35%的選擇人工智能。
增長最快的領域：45%的被訪者認為醫療保健服務或醫療保健技術在2017年將會經歷飛速發展，8%的被訪者認為移動健康應用會在2017年發展迅速，7%的人認為可穿戴設備是2017年會快速發展的領域。
最好的資金資源：61%的被訪者表示，2017年風險投資將在這一領域大有作為，會為醫療健康領域提供最佳的投資機會。
責任編輯：黎晉
