主页（http://www.cnwulian.net）：IDC发布医疗人工智能平台白皮书：31.9%的医院认为AI提高了诊疗和治疗效率
12月18日，国际数据公司(IDC)与英伟达联合发布了《专业化医疗人工智能平台驱动医疗AI从实验到实践》白皮书，分析了目前医疗人工智能的发展现状及未来趋势。
在IDC的一项针对医院使用医疗影像人工智能辅助诊断的调查中，受调查的36家医院中对于使用效果总体上满意的比率达到 100%。在医疗影像人工智能系统为诊疗工作所带来的价值方面，提高诊疗工作效率、提升诊疗水平和提高诊断准确率是该系统带来的主要价值。
过去两年，医疗人工智能取得了突破性发展，逐渐被医院和医生所接受。医疗影像人工智能发展尤其快速，广泛应用到肺、心脏、脑、眼科、皮肤等多器官的多种疾病诊断中。
医疗人工智能系统的开发和运行，需要建立医疗大数据系统、开发人工智能算法和模型、建立专业的人工智能平台。这三项工作的要点如下:
建立起来能够处理和集成多数据源、多种格式的大数据系统：在医疗影像人工智能系统中能够处理多种医疗设备例如 CT、MR、X光、超声等输出的影像数据，进行专业的数据标记， 以及进行大量运算。
建立专业的深度学习模型，可以选择专业的开源模型也可以自己开发建立模型。模型在深度学习训练和人工智能系统运行中需要不断地升级改进，从而保障模型的精准性和可靠性。
建立专业的人工智能算法平台，包括硬件平台的搭建和计算系统的建立。整体的平台也可以采用专业性一体化的平台式，即打包集成芯片、服务器、计算系统、算法模型软件以及人工智能应用系统和云服务的一体化平台。
先从医疗影像人工智能系统的开发和应用开始，在此基础上，进一步集成更多类型的数据例如病历数据、检验检查数据、患者日常健康监测数据等，从而构建更加丰富和全面的医疗大数据，为开发更丰富的人工智能系统打好基础。
在未来医疗大融合的背景下，搭建的平台应具有弱耦合、强兼容的特性，满足人工智能系统与医疗设备以及医院信息系统之间的兼容和集成需求，提升医疗人工智能系统的性能。
在医院建立专业性医疗人工智能平台的基础上，与医院的临床科室密切合作，选择适合的疾病种类进行其诊断和治疗系统的开发，从而提高诊断和治疗的效果。
医疗人工智能发展现状
根据《IDC FutureScape：全球医疗行业 2018 预测》，到2021年，通过采用认知技术和人工智能技术， 20%的医疗机构和40%的生命科学组织将获得15%到20%的生产力增长。
中国的医院在采用人工智能技术方面正在加快步伐，虚拟医生、辅助诊断和辅助治疗等人工智能系统都在快速发展，IBM Watson 已经在数十家医院使用，而医疗影像人工智能领域则呈现出雨后春笋般的爆发式发展态势。
目前，医疗人工智能的应用大多处于实验阶段，一些医院使用人工智能技术做诊断和治疗的辅助工作。就各类医疗人工智能系统在诊疗工作中的作用而言，医疗影像人工智能系统在辅助诊断方面所发挥的作用最大，也是未来一些年中最有发展潜力的系统。
医疗人工智能市场成熟度，图表来自IDC白皮书
在IDC的一项针对医院使用医疗影像人工智能辅助诊断的调查中，受调查的36家医院中对于使用效果总体上满意的比率达到 100%。在医疗影像人工智能系统为诊疗工作所带来的价值方面，提高诊疗工作效率、提升诊疗水平和提高诊断准确率是该系统带来的主要价值。
医学影像人工智能为诊疗带来的价值，Q.请问医学影像人工智能在如下那些方面为诊疗工作提供了价值?(Top 3,n=36)，图表来自IDC白皮书
根据IDC的调查访谈，放射科医生对于医疗影像人工智能系统在疾病辅助诊断中的作用感受尤为深刻，基于医疗影像做出疾病诊断和辅助治疗越来越成为诊疗工作中的必要手段。
医疗影像人工智能系统在实践应用中，可以帮助医生做疾病筛查工作，例如最常见的做肺结节筛查、乳腺钼靶筛查等，通过筛查可以大大降低放射医生的工作量。在安装有影像人工智能辅助系统的医院中，放射医生医生普遍反映系统提高了工作效率，提高了诊断准确性，进而使该医院在特定疾病治疗中的治疗水平得到提升。
医疗人工智能落地医院的使用状况
截至2018年上半年，美国食品药品监督管理局(FDA) 已经批准人工智能相关产品9项，包括自动监测预警类产品和辅助诊断类产品，许多医院已经应用了这些产品。日本的医院开始实验和试用人工智能系统，尤其是在影像辅助诊断领域，从而提高日本的医疗服务的供应能力。
中国已有近千家医院部署了人工智能系统，其中超过一半的医院部署了医疗影像人工智能系统。
目前中国有超过100家医疗人工智能公司，其中约有40 家企业属于医疗影像AI公司。一些人工智能系统部署在医院内部，直接为临床科室提供辅助支持。
医疗人工智能系统经过初步发展和使用之后已经 获得了医生的广泛认可，在IDC的一项针对医院使用医疗影像人工智能辅助诊断的调查中，已经部署医疗影像AI系统的医院中，对于使用效果总体上满意的比率达到100%;而在被调查的还没有部署人工智能系统的24家医院中，超过35.3%的受访医院计划在未来一年内布署人工智能。
目前中国的医疗影像人工智能系统可用于支持多个领域的疾病诊断，以肺结节和肺癌诊断最为常用，腹部肿瘤、心脏疾病、脑疾病、眼科疾病、皮肤病等辅助诊断都在快速发展。
目前中国药品监督局(CFDA)正在制定有关医疗人工智能系统作为专业医疗器械的认证规范和条 例，目前只有少数几个产品获得了CFDA认证。即便已经获得了认证，人工智能系统在应用中也需要与其他的医疗设备协作，共同提供诊断依据，而不能单独进行诊断。
预计在2018年年底，中国药品监督管理部门将会出台相关标准和规范，用来明确人工智能系统的评估和认证。而当人工智能系统获得了CFDA认证之后，就会进入下一个快速发展阶段。
图表来自IDC白皮书
医疗人工智能生态体系逐步形成
图像识别、神经网络等技术逐渐成熟，让人工智能技术在医疗行业中拥有比较广泛的场景，辅助医疗影像诊断和临床诊断领域中有新兴的创业公司如推想科技，视见科技，汇医慧影等，有方案提供商如东软集团，东华软件等，有系统集成商如中科曙光，浪潮等，也有提供基础设施的AI芯片厂商如英伟达，智能诊断设备如三星等，这些公司初步构成了中国辅助影像诊断行业的生态体系。
图表来自IDC
芯片厂商
