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智能诊疗场景是人工智能在医疗领域最重要、也最核心的应用场景。医务工作者将从大量的诊疗业务中被解放出来,将走向复杂度更高、服务更细致的岗位,诸如,不规则疑难病症的诊断和高端上门服务;而一批规则度高、判别难度不大的诊断都将由相应机器实施,这无疑是缓解“看病难”的一剂良方。
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医学影像领域发展较早,已涌现出以汇医慧影、医众影像、医渡云等为代表的影像云服务公司,同时还出现了DeepCare、推想科技、图玛深维、雅森科技等提供智能影像分析与诊断服务的公司。医学影像发展相对其他领域较为超前,但存在大批量数据标注困难和标注质量控制的问题。其中,DeepCare公司专注于研发影像识别技术,通过对医疗影像进行检测、识别、筛查和分析,寻找新录入病例与已确诊病症的匹配性,为医生诊疗提供辅助支持;雅森科技则利用数学模型和人工智能技术定量分析医疗影像,提高了诊断的精确性。
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2017-07-11 eNet&Ciweek/青黛
2017互联网医疗人工智能应用企业TOP50
如果说2016年是人工智能元年,那么2017年将是人工智能产业化元年。以人工智能技术为基础的商业形态将会形成全新的模式、全新的生态,人工智能+将成为新的趋势,比如人工智能+医疗就充满了想象空间。
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未来,人工智能技术让医疗产业链得以进一步优化,走向更高效率与更高层次人工智能+对医疗领域的改造是颠覆性的,它不仅仅是一种技术创新,更是对医疗产业生产力的变革,将带来庞大的增量市场,市场空间无限。除此之外,它将可能加速医疗结构改革,重构医疗服务生态体系。
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第四,智能影像识别,即将人工智能技术应用在医学影像的诊断上。一是图像识别,应用于感知环节,其主要目的是将影像进行分析,获取一些有意义的信息;二是深度学习,应用于学习和分析环节,通过大量的影像数据和诊断数据,不断对神经元网络进行深度学习训练,促使其掌握诊断能力。
第三,智能诊疗,即将人工智能技术用于辅助诊疗中,让计算机“学习”专家医生的医疗知识,模拟医生的思维和诊断推理,从而给出可靠诊断和治疗方案。辅助诊断的底层核心是知识图谱,通过把病症描述置于知识图谱中,机器智能通过知识关联的映射进行病情的推理和确诊。由于知识图谱构建的工程量和难度,辅助诊断现在发展较为缓慢。
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人工智能通过计算机模拟,可以对药物活性、安全性和副作用进行预测。借助深度学习,人工智能已在心血管药、抗肿瘤药和常见传染病治疗药等多领域取得新突破。在抗击埃博拉病毒中,智能药物研发也发挥了重要的作用。
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在消费需求升级的大环境下,人们利用最新的智能技术管理健康已成为一种趋势,而人工智能技术将促使智能健康管理更加专业化、精细化地分工。如,碳云智能科技围绕消费者的生命大数据、互联网和人工智能创建数字生命的生态系统。由顶尖的生物科技和人工智能团队共同打造个人的健康管家,通过数字生命的生态系统引领健康生活。e护士是移动健康监测服务云平台,可实现从移动智能医疗终端(智能血压计/血糖仪/体脂称/计步器)、移动手机APP应用到e护士健康监测网站的全程、闭环的移动健康管理。博士妈咪专注于婴幼儿的健康管理平台及智能硬件,致力于记录宝宝的成长,科学育儿智能辅助,以及宝宝信息全家共享。谛达诺科技致力于采用健康机器人等智能硬件和网络以及数据智能分析管理系统,打造儿童健康管理平台,为学校、家庭和社会关注儿童健康成长提供科学的管理方式和内容平台。
机器人在医疗领域的应用正越来越深入,且不断创新。如榜单中所列,博为医疗机器人专注于高端医疗机器人及医疗自动化技术服务,主要产品包括静脉药物配药机器人和医疗服务机器人,并在精准诊疗设备、医院智能化建设等方面进行前瞻性布局。天智航医疗科技智能医疗机器人科技公司,以计算机辅助手术导航和医疗机器人为核心,为各级医疗机构提供临床数据共享与远程医疗服务,旗下有“骨科导航机器人”等。
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如,思派网络是专注于肿瘤领域的专业数据平台,并以此为基础进行智能诊疗系统的研发及提供提高肿瘤诊断治疗水平和医生临床工作效率的综合解决方案。如医医生基于移动互联网支持智能诊断、自动病历分析、医疗复诊等 。
第五,智能健康管理,即将人工智能技术应用到健康管理的具体场景中。目前主要集中在风险识别、虚拟护士、精神健康、在线问诊、健康干预以及基于精准医学的健康管理。
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第二,将人工智能中的深度学习技术应用于药物研究,通过大数据分析等技术手段快速、准确地挖掘和筛选出合适的化合物或生物,达到缩短新药研发周期、降低新药研发成本、提高新药研发成功率的目的。
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基于人工智能的智慧医疗主要有五个发展方向第一,医疗机器人。一是,能够读取人体神经信号的可穿戴型机器人,也称为“智能外骨骼”;二是,能够承担手术或医疗保健功能的机器人,以IBM开发的达·芬奇手术系统为典型代表。
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