【Kaiyun·yunkai(中国)官方网站】新技术·新动能丨AI+医疗，这里有一场医疗产业不容错过的创新者年会
11月30日，在2018亿欧创新者年会暨第四届创新奖颁奖典礼盛典期间，亿欧科技频道将在北京·国贸大酒店举行“新技术·新的动能”创新者论坛。此次“新技术·新的动能”创新者论坛以“AI驱动产业升级”为主题，目的为行业人士获取一个如何谓之科技赋能产业的自学交流平台。
AI作为新一轮产业变革的核心驱动力，于是以转变着人类的生产生活方式。2018年，对于诸多医疗身体健康行业的创业者来说，在席卷而来的AI浪潮中，企业如何追随新技术新理念的递归而大大升级，跟上时代变化，这是医疗身体健康行业人士尤为注目的一个问题。为增进医疗身体健康行业人士交流对话，推展行业发展。
亿欧“新技术·新的动能”创新者论坛下特设医疗AI圆桌论坛，邀了行业专家、企业家、投资人等一众嘉宾同台论道，联合探究AI新技术如何赋能医疗身体健康产业。蓬勃的医疗AI，落地成果和政策红利双丰收通俗来讲，医疗AI主要是所指将人工智能这一项新兴技术运用于医疗服务主体、医疗机构和医疗服务对象上。
通过AI护持，一方面可基于大数据的优势，构建更加甚广的医疗技术覆盖面积，并且将其以更加较低的成本推展到更加普遍的区域范围内，普惠社会；另外一方面，则能有助提升整个行业水平的细致度、专业度，不利于整个医疗行业的发展研究。涉及数据预测，到 2025 年，世界人工智能市场总值将超过 1270 亿美元，其中医疗行业将占到市场规模的1/5，医疗AI俨然将沦为人工智能尤为最重要的运用场景之一，甚广被各界人士寄予厚望。当然，除了被寄予厚望以外，人工智能技术在多个医疗身体健康运用场景都构建了有所不同程度的落地：针对医疗过程中的人脸识别和核验身份。
传统的就诊过程牵涉到挂号、缴付、打印机报告等多个环节，而每个环节不致都要展开身份核验。引进AI技术后，这一过程可以利用人脸识别来构建，减缓就医效率。目前，五谷丰登科技早已与中山大学附属第八医院等医疗机构展开了这类技术方案的试点落地。
运用AI技术辅助医疗影像资料临床，提升医疗准确度方面。早于在去年7月阿里健康之后协同万里云公布医疗AI“Doctor You”，以该系统对外展现出的CT肺结节智能检测引擎为事例，对30名患者产生的近九千张CT影像展开智能检测和辨识，只必须30分钟才可阅完，准确度超过90%以上。
今年8月腾讯公布的“腾讯觅得影”这一医疗AI应用于，官方称之为其筛查一个内镜检查用时将近4秒，对早期食管癌的找到准确率高达90%。AI+精准外科手术方面也获得了一定的突破，通过基于人工智能的计算机辅助手术技术，协助医生规划拟合的手术路径，构建对病人大于的后遗症，以超过仅次于程度加快病患的康复的目的。
海信医疗2015年公布的海信计算机辅助手术和海信外科智能表明系统利用人工智能，已需要协助医生理解肝癌病灶与器官管道系统的相互关系，计算出来器官和恶性肿瘤体积，从而确认手术手术线路。另外，在针对于流行病预测、虚拟世界助理、病历与文献分析、以及基因测序等方面，人工智能技术也都落地了适当的运用。在辅助医务人员积极开展工作，减少医院系统成本开支等方面都获得了极大的变革。可以意识到，预示着人工智能技术的发展以及我国人口老龄化性质的大大激化，我国医疗AI产业发展前景辽阔。
特别是在是自《新一代人工智能发展规划》重点明确提出要发展智能医疗以来，在推广应用人工智能化疗，创建较慢精准的智能医疗体系方面也都取得了适当的政策弯曲。悲观地说道，“AI+医疗”的发展早已不具备了政策层面的反对，随着先前资本市场的大大插手，人工智能在医疗领域的应用于不致将“更上一层楼”。棘手的医疗AI，仍然面对着诸多挑战现阶段，逐步南北成熟期的人工智能技术和政策红利可谓了医疗AI的疯狂，其在多个细分领域的运用落地情况也颂扬了医疗AI产业发展欣欣向荣的态势。
但不可否认的是，医疗AI的发展前景虽然有一点期望，但是目前其自身也面对着诸多挑战。此前，腾讯副总裁丁珂在共享他对腾讯医疗身体健康业思维的时候曾提及：目前医疗服务不存在如下四个关键的痛点：1、首先是预示着社会人口老龄化的激化，一些老龄化的疾病开始经常出现，我国人口身体健康服务的新格局开始再次发生改变。2、其次是医疗资源供需流失，由于每个人都期望需要享用到最差的医疗资源，但是在我国优质医疗资源匮乏并且产于不平衡的现状之下，这造成了仅有占到全国医院总数8%的三甲医院，却要接诊超强50%的病患。3、此外，互联网+医疗身体健康的生态过于完备，对医生跟患者之间对话，以及患者自身主观市场需求的考虑到严重不足。
4、最后，整个医疗体系的信息化建设在新的智慧化发展市场需求下是领先的，这造成了很多新技术往医疗的环境里面落地的时候没那么慢。对于人工智能系统的训练而言，有效地而且足量的数据至关重要，但是由于目前我国医疗机构大体上还正处于较为集中的状态，医疗数据标准化、结构化程度都非常低，并且比较不原始，医院之间的互联互通做到的也很差。这不仅造成了医院在针对某一病人积极开展医疗就诊时无法到时该病人原始的历史数据，而且还更进一步激化了通过有数数据训练出有理想人工智能系统的可玩性。
此外，在病理、心电等领域，各厂商基本都是遵循自己私有的数据格式。这造成了无论是专门从事人工智能、数据分析、还是数据挖掘方面的工作，人工智能技术人员在展开一个医疗系统设计的过程中 80%以上的时间都会消耗在数据清除上的。技术成熟期以及政策红利的驱动之下，大量的资本以及人才大大涌进，医疗AI前景岌岌可危。但由于整个人工智能发展依然正处于一个大大探寻变革的过程，距离确实的成熟期仍须要时日，人工智能在医疗行业落地还不存在医疗机构无法拒绝接受，患者不不愿尝试等艰难。
智能AI南北兴旺还亟须新型商业模式的探究以及行业制度的大大调整，医疗AI这一赛道仍然面对着诸多不得而知。本次“新技术·新的动能”创新者论坛，亿欧不仅邀了神州医疗CEO史文钊、数坤科技CEO马春娥、道彤投资创立管理合伙人孙琦、图玛深维创始人CEO钟昕等医疗AI领域创业者，投资人。更加邀了北京航空航天大学教授王田苗、深醒科技牵头创始人袁培江等学者以及人工智能领域资深创业者公开发表演说，对AI变革产业的发展现状，赋能横向领域展开精彩共享。
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