主页（http://www.cnwulian.net）：医疗大数据人工智能技术应用与发展
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在2018的当下，由“深度学习”开启的新一波人工智能毫无疑问是当今最大的热点潮，大数据人工智能技术应用日趋成熟。人工智能技术扎实的推进，深刻地影响着每一个AI科技公司的存在。
百度在AI 开发者大会上，不仅更新多个人工智能平台，还首次发布 AI 芯片，昭告自己在人工智能赛道上坚持到底的决心。谷歌从 Android P 到 Duplex，无一不在兑现去年所提出的“AI First”战略。溪流数据在医疗领域倾力打造医疗大数据人工智能应用服务平台，平台以人工智能医疗大数据分析挖掘等技术，通过模型的深度学习，为医生、患者及医疗健康服务机构提供人工智能服务。互联网巨头企业推出的各种 AI 赋能产品更是让人眼花缭乱：亚马逊 Echo、微软 Cortana、苹果人脸解锁……
在这一轮复苏中，人工智能不再局限于实验室技术，而是作为通用技术扎实推进。曾经一度火热的“互联网＋”风潮推进了传统行业的信息化、数据化，放在今天来看，其实都是为人工智能埋下伏笔。
人工智能在传统行业的渗透速度让人咂舌。不久前花旗银行宣布，5年内其投资银行部门将裁去50％的科技和业务人员，这意味着1万名员工的工作可以被人工智能算法代替。国内的平安银行也已经在大数据和 AI 两大方面持续投入四五年之久，现在开始进入应用场景的深化阶段。在旅游业，人工智能同样开始发挥影响，携程的部分功能已经由人工智能来实现，目前在酒店售后场景上，其智能客服能够解决70％的问题，极大地降低了人力成本。
而更加日常化的美颜相机、美颜短视频等等早已开始植入人工智能的图像识别技术。未来无论是互联网企业还是传统行业都注定要卷入AI 所引领的技术浪潮，甚至有可能借助 AI 实现行业洗牌。
在大数据人工智能的应用水平上，医疗行业远远落后于互联网、金融和电信等信息化程度更好的行业。随着医疗信息化和生物技术数十年的高速发展，医疗数据的类型和规模正以前所未有的速度快速增长，数据爆炸已让医疗行业真正进入大数据人工智能时代，在对传统的数据处理、数据挖掘技术形成巨大挑战的同时，也为相关大数据应用服务的发展创造了条件。同时，国家政策和资本纷纷加码医疗大数据方向，医疗大数据应用将成为史上确定的大风口，未来发展潜力无可限量。
一、医疗大数据人工智能市场规模及发展趋势
据统计，到 2025 年人工智能应用市场总值将达到 1270 亿美元， 其中医疗行业将占市场规模的五分之一。我国正处于医疗人工智能的风口：2016 年中国人工智能＋医疗市场规模达到 96．61 亿元，增长37．9％；2017 年将超过 130 亿元，增长 40．7％；2018 年有望达到 200 亿元。投资方面，据 IDC 发布报告的数据显示，2017 年全球对人工智能和认知计算领域的投资将迅猛增长60％，达到125 亿美元，在2020年将进一步增加到 460 亿美元。其中，针对医疗人工智能行业的投资也呈现逐年增长的趋势。其中 2016 年总交易额为 7．48 亿美元，总交易数为 90 起，均达到历史最高值。
分析认为，预计到2020年我国健康医疗大数据行业市场规模将突破800亿元。而在今年4月的博鳌亚洲论坛一场“CEO圆桌14：‘一带一路’与健康产业发展”分论坛上，丝路规划研究中心常务副理事长李小琳认为， 到2030年大健康要达到16万亿，大健康产业已经成为中国的国民经济支柱产业。从整体市场环境来看，健康医疗大数据规划正在逐步成型，市场空间容量巨大，整体市场环境优良，极其有利于我国健康医疗大数据人工智能的发展。
二、国内外行业发展热点分析
国内外科技巨头均重视人工智能技术在医疗领域的布局与应用。
IBM 在2006 年启动Watson 项目，于2014 年投资10 亿美元成立Watson 事业集团。Watson 是一个通过自然语言处理和机器学习，从非结构化数据中洞察数据规律的技术平台。2015 年，沃森健康（Watson Health）成立，专注于利用认知计算系统为医疗健康行业提供解决方案。Watson 通过和一家癌症中心合作，对大量临床知识、基因组数据、病历信息、医学文献进行深度学习，建立了基于证据的临床辅助决策支持系统。目前该系统已应用于肿瘤、心血管疾病、糖尿病等领域的诊断和治疗， 并于 2016 年进入中国市场，在国内众多医院进行了推广。Watson 在医疗行业的成功应用标志着认知型医疗时代的到来，该解决方案不仅可以提高诊断的准确率和效率，还可以提供个性化的癌症治疗方案。
此外，谷歌、微软等也都纷纷布局医疗 AI。
2014 年谷歌收购DeepMind 公司，后开发知名的人工智能程序 AlphaGo。在基础技术层面，谷歌的开源平台 TensorFlow 是当今应用最广泛的深度学习框架。在医疗健康领域，Google 旗下的 DeepMind Health 和英国国家医疗服务体系HS（National Health Service）展开合作，DeepMind Health 可以访问 NHS 的患者数据进行深度学习，训练有关脑部癌症的识别模型。
微软将人工智能技术用于医疗健康计划“Hanover”，寻找最有效的药物和治疗方案。此外，微软研究院有多个关于医疗健康的研究项目。Biomedical Natural Language Processing 利用机器学习从医学文献和电子病历中挖掘有效信息，结合患者基因信息研发用于辅助医生进行诊疗的推荐决策系统。
国内科技巨头也纷纷开始在医疗人工智能领域布局，各家公司均投入大量资金与资源，但各自的发展重点与发展策略并不相同。
例如， 阿里健康以云平台为依托，结合自主机器学习平台 PAI2．0 构建了坚实而完善的基础技术支撑。同时，阿里健康与浙江大学医学院附属第一医院、浙江大学第二附属医院等医院、上海交通大学医学院附属新华医院以及第三方医学影像中心建立了合作伙伴关系，重点打造医学影像智能诊断平台，提供三维影像重建、远程智能诊断等服务。
腾讯在人工智能领域的布局涵盖基础研究、产品研发、投资与孵化等多个方面。腾讯在 2016 年建立了人工智能实验室AI lab，专注于AI 技术的基础研究和应用探索。
溪流数据专注医疗大数据人工智能的应用研究，从根本上解决医疗行业的问题与矛盾。通过大数据人工智能的方式提升诊疗水平，智能化的方式合理配置。以医疗大数据人工智能应用体系为支撑，为用户提供临床诊疗、药品研发、保险经营、管理决策人工智能数据服务。
三、医疗大数据人工智能的价值及应用方向
