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智能医疗是通过打造健康档案区域医疗信息平台，利用最先进的物联网技术，实现患者与医务人员、医疗机构、医疗设备之间的互动，逐步达到信息化。本章详细介绍了人工智能医疗应用,智能医疗的概念,智能医疗的未来发展状况,智能医疗的未来趋势。
智能医疗是通过打造健康档案区域医疗信息平台，利用最先进的物联网技术，实现患者与医务人员、医疗机构、医疗设备之间的互动，逐步达到信息化。在不久的将来医疗行业将融入更多人工智慧、传感技术等高科技，使医疗服务走向真正意义的智能化，推动医疗事业的繁荣发展。在中国新医改的大背景下，智能医疗正在走进寻常百姓的生活。
随着人均寿命的延长、出生率的下降和人们对健康的关注，现代社会人们需要更好的 医疗系统。这样，远程医疗、电子医疗（e-health）就显得非常急需。借助于物联网/云计算 技术、人工智能的专家系统、嵌入式系统的智能化设备，可以构建起完美的物联网医疗体系，使全民平等地享受顶级的医疗服务，解决或减少由于医疗资源缺乏，导致看病难、医 患关系紧张、事故频发等现象。
早在 2004 年，物联网技术便应用于医疗行业，当时美国食 品药品监督管理局（FDA）采取大量实际行动促进 RFID 的实施和推广，政府相关机构通 过立法，规范 RFID 技术在药物的运输、销售、防伪、追踪体系中的应用。美国医院采用 基于 RFID 技术的新生儿管理系统，利用 RFID 标签和阅读器，确保新生儿和小儿科病人的 安全。2008 年底，IBM 提出了“智慧医疗”概念，设想把物联网技术充分应用到医疗领域，实现医疗信息互联、共享协作、临床创新、诊断科学以及公共卫生预防等。
智能医疗是通过打造健康档案区域医疗信息平台，利用最先进的物联网技术，实现患者与医务人员、医疗机构、医疗设备之间的互动，逐步达到信息化。在不久的将来医疗行业将融入更多人工智慧、传感技术等高科技，使医疗服务走向真正意义的智能化，推动医疗事业的繁荣发展。在中国新医改的大背景下，智能医疗正在走进寻常百姓的生活。
随着人均寿命的延长、出生率的下降和人们对健康的关注，现代社会人们需要更好的 医疗系统。这样，远程医疗、电子医疗（e-health）就显得非常急需。借助于物联网/云计算 技术、人工智能的专家系统、嵌入式系统的智能化设备，可以构建起完美的物联网医疗体系，使全民平等地享受顶级的医疗服务，解决或减少由于医疗资源缺乏，导致看病难、医 患关系紧张、事故频发等现象。
早在 2004 年，物联网技术便应用于医疗行业，当时美国食 品药品监督管理局（FDA）采取大量实际行动促进 RFID 的实施和推广，政府相关机构通 过立法，规范 RFID 技术在药物的运输、销售、防伪、追踪体系中的应用。美国医院采用 基于 RFID 技术的新生儿管理系统，利用 RFID 标签和阅读器，确保新生儿和小儿科病人的 安全。2008 年底，IBM 提出了“智慧医疗”概念，设想把物联网技术充分应用到医疗领域，实现医疗信息互联、共享协作、临床创新、诊断科学以及公共卫生预防等。
物联网方案在在智能医疗的应用
1.医院的耗材管理（加拿大医院采用RFID技术补充耗材）
2.血液管理（RFID在血液管理中的应用）
3.药品的追踪溯源（德国制药厂商使用超高频标签追踪药品）
智能医疗结合无线网技术、条码RFID、物联网技术、移动计算技术、数据融合技术等，将进一步提升医疗诊疗流程的服务效率和服务质量，提升医院综合管理水平，实现监护工作无线化，全面改变和解决现代化数字医疗模式、智能医疗及健康管理、医院信息系统等的问题和困难，并大幅度提体现医疗资源高度共享，降低公众医疗成本。
通过电子医疗和RFID物联网技术能够使大量的医疗监护的工作实施无线化，而远程医疗和自助医疗，信息及时采集和高度共享，可缓解资源短缺、资源分配不均的窘境，降低公众的医疗成本。
智能医疗发展现状
智能医疗的发展分为七个层次：一是业务管理系统，包括医院收费和药品管理系统；二是电子病历系统，包括病人信息、影像信息；三是临床应用系统，包括计算机医生医嘱录入系统（CPOE）等；四是慢性疾病管理系统；五是区域医疗信息交换系统；六是临床支持决策系统；七是公共健康卫生系统。总体来说，中国处在第一、二阶段向第三阶段发展的阶段，还没有建立真正意义上的CPOE，主要是缺乏有效数据，数据标准不统一，加上供应商欠缺临床背景，在从标准转向实际应用方面也缺乏标准指引。中国要想从第二阶段进入到第五阶段，涉及到许多行业标准和数据交换标准的形成，这也是未来需要改善的方面。
在远程智能医疗方面，国内发展比较快，比较先进的医院在移动信息化应用方面其实已经走到了前面。比如，可实现病历信息、病人信息、病情信息等的实时记录、传输与处理利用，使得在医院内部和医院之间通过联网，实时地、有效地共享相关信息，这一点对于实现远程医疗、专家会诊、医院转诊等可以起到很好的支撑作用，这主要源于政策层面的推进和技术层的支持。但目前欠缺的是长期运作模式，缺乏规模化、集群化的产业发展，此外还面临成本高昂、安全性及隐私问题等，这也是刺激未来智能医疗。
智能医疗五大发展方向解析
AI+医疗的热门，一方面来自越来越成熟的AI技术，另一方面来自越来越紧迫的医疗需求。
AI+医疗正在成为资本新宠。最近，多伦多基于AI技术的医疗影像处理公司Analytics 4 Life拿到了2560万美元的B轮融资。国内也有数据显示，2014到2016年每年新成立的人工智能医疗企业分别达到24、37和36家，与2013年的4家相比发展迅速。
本期，我们推荐来自CM Capital的行业报告——《下一代医学：人工智能与深度学习》。报告从技术本质，市场的驱动力、挑战、影响、个人和家庭产品用例等角度盘点了AI+医疗的发展现状。
进击中的AI
▲什么是人工智能
人工智能（AI）是受人类学习启发的一套信息系统，由大数据和计算能力的提高所驱动。AI技术主要覆盖机器学习（ML）、自然语言处理、模式识别、视觉感知等。其中，机器学习是最令人兴奋的一块，其分支深度学习的进展可以说是直接推动这两年AI商业化的主要原因，这是一种利用非结构化或无标签的数据进行无监督学习的算法，撑起了高效准确的神经网络。
▲全球人工智能市场营收预测
AI这个24亿美元的市场预计将在2025年发展成590亿美元，预计2030年将为全球GDP贡献15.7万亿美元。其中，医疗人工智能市场（AI+医疗）这一环节可谓增长最快的子行业，预计在2024年全球营收可达100亿美元，年复合增长率39.4%。
▲人工智能生态（医疗、金融、农业、零售）
人工智能不仅能为现有的产业提供高效生产力，为民众、政府和企业带来巨大的改变，还能取代一些现有的人类工作，带来新的工种。美国劳工局认为，2016年的学龄儿童中，65%未来将就职于现在还没有出现的工作岗位。
▲2025年最会赚钱的AI十大用例
目前，人工智能技术及其商业用例尚处萌芽阶段，但投资时机已经成熟，吸引了大量投资者的强烈兴趣。几乎所有行业的现有业务模式都将受到人工智能的影响，以金融为例，AI优化的欺诈监测系统性能有着显著提高，预计将在2020年达30亿美元市场；基于算法的趋势预测（静态图像识别、分类和标记）被认为是2025年全球最会赚钱的AI项目。
最大的AI子生态：医疗
▲AI技术在不同行业的渗透程度示意
▲全球AI+医疗市场规模预测
医疗保健是人工智能驱动的规模最大，增长最快的领域之一，涌入了大量的投资，相关的创新覆盖临床研究、机器人医疗助手、大数据分析、基于基因组学和精密医学的个性化治疗等。
▲AI+医疗的关键驱动力
AI+医疗（智慧医疗）的热门，一方面来自越来越成熟的AI技术，另方面来自越来越紧迫的医疗需求，包括对有效的医疗方案需求，以及来自管理成本和医疗支出的上升、庞大的医疗保健系统以及人口老龄化的压力。目前，创业公司们正试图利用机器学习来帮助减少药物研发周期，减少错误率；利用虚拟助手为病患提供服务，提高医疗影像诊断的准确性，优化诊疗程序。
▲人工智能将满足未来的临床需求
尽管社会各界的关注度很高，但AI+医疗的市场发展还有几个主要问题需要面对：
1、高额的前期投资
2、可能造成的失业问题
3、难以部署
4、医务人员的采用意愿不高
5、对于医疗软件的监管态度比较暧昧
6、缺乏精准的卫生保健数据
7、社会对于隐私和安全的担忧
8、AI解决方案之间却反互操作性
9、州法规和联邦法规可能的冲突
对于人工智能对医务人员职业的影响，推想科技（医学影像人工智能解决方案提供商）创始人兼CEO陈宽认为，AI技术的目的是帮助医生简化工作内容，消除很多重复性工作，传递更快更准确的医疗报告，并且需要医生的授权来执行，因此不会取代医生的工作。
五大细分领域详解
▲2024年AI+医疗不同子领域的份额
▲AI+医疗的五个主要应用
人工智能和机器学习将主要在以下五个方面推动医疗保健的改进：智能诊疗、病患数据管理、基于先进分析的药物研发过程优化、医疗设备和机器人、家庭健康。
智能诊疗
▲智能诊疗的代表性方向（冠心病、癌症、神经疾病、一般医疗影像诊断、可穿戴）
每年约有1200万美国人在门诊中得到误诊，患者的病史、遗传倾向、治疗史等各种复杂的原因都可能导致误诊。在越来越严格的医疗法规下，从业人员面临着越来越大的误诊风险压力。而基于AI的诊疗系统可以利用大数据分析和患者数据库进行模式识别，从而给出最终的诊疗建议，医生只需要根据辅助做出关键决定。
在机器学习的加持下，智能诊疗的能力、可伸缩性、效率和准确性不断增强。事实上，IBM的沃森已经通过不断的电子健康记录学习，识别图像和文字，实现准确的乳房和心脏疾病诊断。研究预期，智能诊疗将帮助临床诊断结果准确率提高30%到40%，同时降低50%的医疗费用（尽可能的减少住院时间，避免不必要的检测和医疗费用）。
医疗影像诊断是智能诊疗最为活跃的项目之一，根据CB Insights，2015年1月以来，智能诊疗完成首轮融资的创企已有50家，其中有三分之一专注于医疗影像诊断，其他热门项目包括神经疾病、冠心病、癌症甚至可穿戴设备等应用。
病患数据管理
▲全球医疗数据
2016年，全球电子健康记录（EHR）的市场规模达210亿美元，基于大数据管理和新兴分析解决方案的AI+医疗重塑了整个行业。健康医疗数据除了电子病例之外，还来自医疗、制药公司数据库和可穿戴设备的传感器数据等，其中近80%是非结构化的（很难理解的），因此需要人工智能算法实现有效利用。有分析认为，人工智能和机器学习加持的医疗保健信息价值每年将超过280亿美元。
AI+药物研发
▲美国药物研发过程（从基础科研走向市场）
研发过程本身和审批是药物研发成本高、周期长的主要原因，直接导致了部分疾病医疗费用高。德勤数据显示，2020年药物研发支出将达到1620亿美元。
根据加州生物医学研究协会的说法，目前的美国批准程序下，新药从研究实验室到病人平均需要12年的时间，平均花费3.59亿美元，只有5/5000（0.1%）的药物在临床试验前被批准用于人类。值得注意的是，药物研发不都是成功的，错误和低效都会给研发公司带来巨大的财务风险。
而人工智能和深度学习的迅速成长将为药物研发过程提高效率和准确性，并已经在全球各地的实验室初试身手。C轮拿了1.75亿美元，总融资3.13亿美元的Flatiron Health就是干这个的，利用数字病例寻找癌症机理，计算模拟药物可行性，加速临床试验，推进个性化医疗。预计2025年，AI加持下的全球制药行业成本将降至270亿美元。
医疗设备和机器人
▲以色列MST公司推出的图像引导的机器人腹腔镜定位系统AutoLap
基于传感器、机器视觉、图像分析和数据科学的人工智能还将引入外科机器人等领域，帮助提高自动化手术效率。
机器人技术已经在实践中证明其有效性，节约了医疗成本，减少了资源浪费，改善了病人护理。据统计，预计到2021年，医疗机器人市场规模将达128亿美元，年增长21%。而AI和机器学习的应用将帮助实现外科机器人的可编程性，能帮助减少治疗过程中近21%的停留时间，增强有效性、安全性、一致性和可及性。
家庭健康
▲医疗建议咨询创企Your.MD
除了手术室，人工智能技术还将为家庭健康和临终关怀提供改进，为老龄化社会的人们提供伴侣或私人助理，应对医护人员短缺的压力。
过提供人工智能和机器人驱动的解决方案，私营部门可以重新定义医疗保健的方式，现有的创企包括提供医疗建议咨询的Your.MD和智能手机行为监测应用LifeGraph等。埃森哲认为，虚拟医疗助手将缓解20%的注册护士（RN）时间。预计到2020年，全球个人机器人市场的市场规模，包括智能“保健机器人”在内，将增长到174亿美元。
产业地图
AI+医疗的风投额
2016年10月到2017年9月的AI+医疗并购活动
智东西认为，AI+医疗是信息技术与医疗技术的深度整合，涉及了医药公司、医院、医务人员、患者等各个环节，发挥了数据科技和机器人技术的高效性和准确性，对于服务优化、技术发展、成本控制意义深远，缓解了老龄化社会和医疗资源有限的压力，且满足了精准医疗、个性化医疗的发展趋势，因此也是人工智能发展最快，规模最大的领域之一。目前，IBM、谷歌、亚马逊、苹果等科技大佬，以及传统医疗设备、制药巨头都给予了极大的关注，技术和应用虽在萌发期，但投资机会成熟，优秀创企也已经开始站队。
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