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AI风口赋能医疗领域,或重构医疗体系,但道路仍然漫长!

医疗AI很热,但实际落地应用的很少,目前在影像和诊断方面稍有起色,加之真正的人工智能人才尚未涌入到医学领域,医疗AI道路仍然漫长。
人工智能的东风早已吹到了医疗领域。
优质医疗资源的供需不平衡,医生培养周期长,误诊率高,疾病谱变化快,技术日新月异,以及人口老龄化加剧、慢性疾病增长、人们对健康重视程度提高,催生了医疗AI(人工智能)的发展。
在中国医疗体系中,医疗质量无法持续性,医疗资源,无论是基层还是头部,分配不平衡的情况都普遍存在,而且因错位机制引起乱象的问题也十分普遍。
针对这些问题,人工智能或可扮演引领产业变革的关键角色。然而医疗行业的高壁垒和特殊性,也注定了AI赋能医疗的征途必然坎坷。
尽管医疗AI产品的尝试多种多样,但尚未真正落地,能够符合临床使用场景的产品仍缺席。目前能够在医院投入使用的多是科研合作与试验。
“风口”赋能
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AI医疗的风口吹向重构医疗体系。
具体来说,AI基于大数据,将头部医院的医疗能力赋能基层医疗,针对不同病种开发辅助诊疗等功能,让基层医院也可共享头部医院的医疗技术,最终将医疗资源平均分布在各个层级。
通过处理大量高质量的医疗大数据推动人工智能发展,如病例、影像、基因,并建立可验证、可重复的医疗标准。使得无论在诊前、诊中、诊后还是院内和院外,患者均可享受标准化的医疗服务。
“人工智能的未来不是代替医生,甚至也不仅仅是辅助医生,而是帮助重构医疗体系,建立新的基础设施的必要奠基石。”
医疗AI的赋能之路,正是基于大数据的深度学习。
如果把人工智能分成算法、算力和数据三个维度,则现在行业主要的机会集中在数据及应用层面,竞争的核心在于数据的质量和数量。数据是高质量的医学临床或生命数据,这些数据就是磨刀石。
“没有好的磨刀石,就磨不出好刀。”
与国外医疗AI相比,我国在大数据使用层面与国外处于同一水平,甚至有更多的应用空间。但在AI领域核心的算法竞争上,中国仍有一定差距,普遍停留在对于国外算法的二次创新,亟待关键领域的突破。“AI技术领域的核心竞争主要正是集中于数据、算法和神经网络的突破。”
“医疗AI的门槛很高,算法专家和医学专家关注的方向不同,医学作为一个系统科学,数据的逻辑、建模、分层非常复杂和丰富。只有算法专家和医学专家深度融合,彼此听懂各自的“语言”,才能解决这个问题。所以AI没有数据不行,只有数据也不行,要有一大批能够唤醒沉默的病例和数据的复合型人才,才能走出最关键的一步。”
在AI领域,不得不承认,最顶级的人才还没有大量涌进来,可能大部分在无人驾驶和在安防,医疗领域仍十分孤单。此外,AI算法人才与医学人才知识体系不同,如何融合各自优势发挥最大价值,也是值得企业思考的方向。

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