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比互联网医疗还高一级的医疗形态 为什么人工智能医疗这么被看好?

关于AI(人工智能),感知、学习推理和运动控制是其核心能力,最大的优势也就是是计算能力的高效能替代人脑活动解放生产力。

我们再想想现在市场上的绝大多数互联网医疗项目为什么都无法产生足够的盈利呢?

从互联网改造医疗行业的角度来划分,中国互联网医疗发展经历了三个阶段,第一个阶段是信息服务阶段,互联网改造的是医疗的信息流,实现人和信息的连接;第二个阶段是咨询服务阶段,互联网改造的是健康咨询的服务流,实现人和医生连接;第三个阶段是诊疗服务阶段,互联网改造的是医疗的服务流,实现人和医疗机构的连接。

前两个阶段,互联网改造的都不是医疗的核心,医疗的核心是医生给病人看好病。所以,人工智能在互联网医疗的应用领域有着巨大的潜在价值,比如说替代医生诊断疾病、分析影像图片、甚至做手术等。

在医疗领域,AI 有广泛的应用前景。具体而言,从全球创业公司 实践的情况来看,具体应用包括洞察与风险管理、医学研究、医学影像与诊断、生活方式管理与监督、精神健康、护理、急救室与医院管 理、药物挖掘、虚拟助理、可穿戴设备以及其他。

人工智能+辅助诊疗

AI+辅助诊疗,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。在诊断中,人工智能需要获取患者病症,进而解释病症,通过推理判断疾病原因与发展趋势,最后形成治疗方案。一般的辅助诊疗模式为“病症-假设-选择治疗方案”。

在 AI+辅助诊疗的应用中,IBM Watson 是目前最成熟的案例:Watson 是自 2007 年开始,在 DeepQA 问答系统的基础上开发的人工智能系统。据 IBM 资料显示,在硬件方面,Watson 有 90 台 IBM Power750 服务器组成的集群服务器,配有 2880 颗 Power7 处理器以及 16TB 内存。硬件配置保证了 Watson 高效的运算能力,可以每秒处理 500GB 的数据,相当于 1 秒阅读 100 万本书。在软件方面,Watson 采用 Apache Hadoop 框架做分布式计算,还有 Apache UIMA 框架、IBM DeepQA 软件和 SUSE Linux Enterprise Server 11 操作系统。强大的软硬件赋予了 IBM Watson 三方面的基础能力:理解+推理+学习。

将基础能力与人类医生的一般医疗诊断模型进行融合,形成了 Watson 在提供辅助诊疗的处理逻辑。其实质是融合了自然语言处理、 认知技术、自动推理、机器学习、信息检索等技术,并给予假设认知 和大规模的证据搜集、分析、评价的人工智能系统。在 Watson 形成数据库之前,阅读大量医学文献、论文、期刊,用到了机器学习;在 理解患者口述病症的时候,Watson 运用了自然语言处理技术;在对语 言的理解和推理中运用到认知技术和自动推理;在推理后寻找诊断结 论和治疗方案时用到了信息检索。

2012 年 Watson 通过了美国职业医师资格考试,并部署在美国多家医院提供辅助辅助诊疗的服务。目前 IBM Watson 提供诊治服务的 病种包括乳腺癌、肺癌、结肠癌、前列腺癌、膀胱癌、卵巢癌、子宫 癌等多种癌症。2016 年 12 月 26 日,由浙江省中医院、思创医惠(300078,股吧)及杭 州认知网络共同发起的“浙江省中医院沃森联合会诊中心”在浙江省中 医院院内正式宣布成立。这也意味着 IBM Watson for Oncology 在中国 医疗领域的商业试应用正式落地。

辅助诊疗场景是医疗领域最重要、也最核心的场景,人工智能+ 辅助诊疗潜在市场空间巨大,至少是万亿级以上的营收规模。目前除了IBM 已经在人工智能+辅助诊疗领域进行广泛布局,谷歌、微软、 百度等科技巨头也同时在逐步切入。大量创业公司也活跃于这个领域。

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