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从1956年的达特矛斯会议提出“人工智能”的概念，到AlphaGo打败围棋世界冠军，人工智能的开展不过只是半个世纪的时间，期间都曾因遇到瓶颈而停滞不前。而现在，人工智能现已跨过了元年，核算渠道、海量数据以及机器学习等技能的助推力，把人工智能的开展推到了一个史无前例的速度等级。而

数据是医学人工智能的动力，假如没有数据动力就像即使发明晰轿车但没有汽油一样，是没办法跑动的。IDC曾猜测，到2020年，全世界医疗数据总量将到达40万亿GB，是2010年的30倍。数据生成和共享的速度敏捷增加，但现在仍有80%的数据为非结构化数据。

医疗人工智能在我国的机会

医学人工智能是处理医疗生产力的根本之道。在我国，人口老龄化、慢病高速增加、医疗资源供需严峻失衡以及地域分配不平等问题，造就了对医疗人工智能的巨大需求；一起，我国人口基数大、工业组合丰厚、人才储备充沛等特色，又给人工智能的开展供应了很好的根底。

另一方面，近年来国家发布的80多条全国性方针以及多条医疗人工智能专项方针，都标明医疗人工智能的开展迎来方针利好。因而，我国现已成为了全球领先的AI研制中心，医学人工智能在我国的开展面临着非常好的机会。

依据火石发明HSMAP体系的统计数据，现在，国内医疗人工智能相关企业多达139家，首要散布在北京、广州以及长三角地区。

从时间的维度上来看，国内的医疗人工智能企业从2014年开始呈现了一个增加的顶峰，尽管相较于国外来说开展较晚，可是近三年来的增加非常敏捷，创业公司层出不穷。

医疗人工智能工业链与企业图谱

从大的工业链层面来看整个职业的业态，咱们能够看到，整个工业链能够分为三个层次：根底层、技能层与使用层。因为根底算法和核算渠道、海量的数据来历还有机器学习、图像辨认的根底技能的壁垒较高，往往需要较长时间的高投入才干有高回报，因而科技巨子往往倾向于布局底层，而创业公司则往往挑选在变现能力强、简单进入的辅佐确诊、健康办理和药物研制等使用层扎堆。

依据企业的散布状况，能够将工业链中的企业做一个区分。依照医治前、医治期间以及医治后及恢复阶段，国内外的公司均可分红9个类别，其间语音交互、信息化办理等分类中的公司，它们发挥的作用可能会贯穿整个治疗进程。

国外的公司分类略有不同，相较之下，国外将人工智能用于药物发掘的创业公司比例较高，对药物研制工业来说，研制功率和成功率的提升非常重要，用研制投入去核算商场容量其实能够发现，这部分的商场容量是更大的。

医学人工智能工业开展趋势

1、医治前阶段

临床医治前涵盖了辅佐确诊、医学印象确诊、虚拟帮手等范畴的公司。现在，这部分是AI开展比较老练的部分，比方印象辅佐确诊假如与病理剖析相结合，准确率能够高达99.5%，而且大大缓解放射医师的作业强度。

从出资状况来看，这部分的公司是现在本钱最活泼的部分的，商场规划估计能够到达万亿，创业公司的活泼度相当高。

2、医治阶段

药物研制、智能医疗机器人都是这个阶段的使用方式，从全球的状况来看，AI辅佐药物研制的公司比例相对较高，在研制周期长、投入大、失败率高级为特色的药物研制现状影响下，工业开展的需求量大，可到达千亿级的商场。

现在医疗机器人全球做的最好的是达芬奇机器人，国内也有部分草创公司在做这部分作业。AI结合医疗机器人的商场前景其实被广泛看好，在未来将是高速增加的一部分。

3、医治后及恢复阶段

人工智能在这一阶段的使用有着掩盖规划广、使用场景多等特色，涉及健康办理、可穿戴设备、危险猜测、信息化和数据办理等，有很大一部分都是消费级的产品，在未来可能会是增加规划最大的部分。

医学人工智能本身就是跨界融合的范畴，将医学、生物学与IT等充沛结合在一起。因而，科技巨子们也都在纷繁跨界医学人工智能范畴。

现在，包含BAT在内，国内共有8家新三板以及上市公司布局医疗人工智能范畴。有数据显现全球总共有1800多家全职业人工智能的企业，其间根底渠道公司与使用公司的比例大概是1:10000。

从上图的浅笑曲线能够看到人工智能工业链的实质，即数据交易商场的完善与剖析算法的趋同，使得这两个范畴附加价值不断下降；而数据的供应侧与最终的处理方案则会成为附加价值的最高处。

人工智能开展中存在的问题

正如上文中所说，在很多的医疗数据中，有80%对错结构化的数据，它们藏在医院的病例材料里，藏在海量的印象片子里，大部分都无法被取得，也无法被核算机辨认和处理。

因而，怎么能高效地将非结构化的数据转化成机器能够辨认的结构化数据？怎么打破数据壁垒和信息孤岛，使得优质的数据来历能真正为医学人工智能的开展效劳，都是亟待处理的问题。

别的，在临床治疗进程中，人工智能假如真的能替代医师进行决议计划，假如0.1%概率的医疗差错呈现，医疗责任主体又该怎么断定？职业的开展又该怎么处理监管的问题？

假如这些问题不在开展的进程中同步处理，将会限制工业本身的开展。