主页（http://www.cnwulian.net）：AI最大增长风口！拆解智能医疗五大方向【附下载】| 智东西内参
4、医务人员的采用意愿不高
▲人工智能生态（医疗、金融、农业、零售）
▲AI+医疗的关键驱动力
智能诊疗
▲2024年AI+医疗不同子领域的份额
▲以色列MST公司推出的图像引导的机器人腹腔镜定位系统AutoLap
医疗影像诊断是智能诊疗最为活跃的项目之一，根据CB Insights，2015年1月以来，智能诊疗完成首轮融资的创企已有50家，其中有三分之一专注于医疗影像诊断，其他热门项目包括神经疾病、冠心病、癌症甚至可穿戴设备等应用。
▲AI技术在不同行业的渗透程度示意
每年约有1200万美国人在门诊中得到误诊，患者的病史、遗传倾向、治疗史等各种复杂的原因都可能导致误诊。在越来越严格的医疗法规下，从业人员面临着越来越大的误诊风险压力。而基于AI的诊疗系统可以利用大数据分析和患者数据库进行模式识别，从而给出最终的诊疗建议，医生只需要根据辅助做出关键决定。
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▲什么是人工智能
人工智能（AI）是受人类学习启发的一套信息系统，由大数据和计算能力的提高所驱动。AI技术主要覆盖机器学习（ML）、自然语言处理、模式识别、视觉感知等。其中，机器学习是最令人兴奋的一块，其分支深度学习的进展可以说是直接推动这两年AI商业化的主要原因，这是一种利用非结构化或无标签的数据进行无监督学习的算法，撑起了高效准确的神经网络。
除了手术室，人工智能技术还将为家庭健康和临终关怀提供改进，为老龄化社会的人们提供伴侣或私人助理，应对医护人员短缺的压力。
▲AI+医疗的五个主要应用
根据加州生物医学研究协会的说法，目前的美国批准程序下，新药从研究实验室到病人平均需要12年的时间，平均花费3.59亿美元，只有5/5000(0.1%)的药物在临床试验前被批准用于人类。值得注意的是，药物研发不都是成功的，错误和低效都会给研发公司带来巨大的财务风险。
病患数据管理
▲全球人工智能市场营收预测
AI+药物研发
医疗保健是人工智能驱动的规模最大，增长最快的领域之一，涌入了大量的投资，相关的创新覆盖临床研究、机器人医疗助手、大数据分析、基于基因组学和精密医学的个性化治疗等。
以下为智能内参整理呈现的干货：
编 | 十四
▲智能诊疗的代表性方向（冠心病、癌症、神经疾病、一般医疗影像诊断、可穿戴）
对于人工智能对医务人员职业的影响，推想科技（医学影像人工智能解决方案提供商）创始人兼CEO陈宽认为，AI技术的目的是帮助医生简化工作内容，消除很多重复性工作，传递更快更准确的医疗报告，并且需要医生的授权来执行，因此不会取代医生的工作。
7、社会对于隐私和安全的担忧
基于传感器、机器视觉、图像分析和数据科学的人工智能还将引入外科机器人等领域，帮助提高自动化手术效率。
人工智能不仅能为现有的产业提供高效生产力，为民众、政府和企业带来巨大的改变，还能取代一些现有的人类工作，带来新的工种。美国劳工局认为，2016年的学龄儿童中，65%未来将就职于现在还没有出现的工作岗位。
AI+医疗的风投额
▲美国药物研发过程（从基础科研走向市场）
机器人技术已经在实践中证明其有效性，节约了医疗成本，减少了资源浪费，改善了病人护理。据统计，预计到2021年，医疗机器人市场规模将达128亿美元，年增长21%。而AI和机器学习的应用将帮助实现外科机器人的可编程性，能帮助减少治疗过程中近21%的停留时间，增强有效性、安全性、一致性和可及性。
过提供人工智能和机器人驱动的解决方案，私营部门可以重新定义医疗保健的方式，现有的创企包括提供医疗建议咨询的Your.MD和智能手机行为监测应用LifeGraph等。埃森哲认为，虚拟医疗助手将缓解20%的注册护士(RN)时间。预计到2020年，全球个人机器人市场的市场规模，包括智能“保健机器人”在内，将增长到174亿美元。
6、缺乏精准的卫生保健数据
在机器学习的加持下，智能诊疗的能力、可伸缩性、效率和准确性不断增强。事实上，IBM的沃森已经通过不断的电子健康记录学习，识别图像和文字，实现准确的乳房和心脏疾病诊断。研究预期，智能诊疗将帮助临床诊断结果准确率提高30%到40%，同时降低50%的医疗费用（尽可能的减少住院时间，避免不必要的检测和医疗费用）。
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▲人工智能将满足未来的临床需求
2016年10月到2017年9月的AI+医疗并购活动
▲全球AI+医疗市场规模预测
2、可能造成的失业问题
而人工智能和深度学习的迅速成长将为药物研发过程提高效率和准确性，并已经在全球各地的实验室初试身手。C轮拿了1.75亿美元，总融资3.13亿美元的Flatiron Health就是干这个的，利用数字病例寻找癌症机理，计算模拟药物可行性，加速临床试验，推进个性化医疗。预计2025年，AI加持下的全球制药行业成本将降至270亿美元.
人工智能和机器学习将主要在以下五个方面推动医疗保健的改进：智能诊疗、病患数据管理、基于先进分析的药物研发过程优化、医疗设备和机器人、家庭健康。
