人工智能結合醫(yī)療大數(shù)據(jù)觸發(fā)產(chǎn)業(yè)變革

不同于傳統(tǒng)的勞動密集型醫(yī)療，新興的人工智能醫(yī)療模式是知識驅(qū)動和數(shù)據(jù)密集的。因此，未來將會有眾多的新的醫(yī)療服務模式依賴于新一代用戶友好、實時大數(shù)據(jù)分析的人工智能工具。

人工智能＋大數(shù)據(jù)觸發(fā)產(chǎn)業(yè)變革智能醫(yī)療藍海正藍

機器人只是人工智能的冰山一角，機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡、自然語音、圖像識別等這些對于普通人來說生疏而又不具吸引力的技術，才是人工智能這座“冰山”的支柱?？v然人工智能領域的技術數(shù)量龐大、迭代迅速，但有兩項核心基礎卻從不曾改，它們就是數(shù)據(jù)和算法。海量的數(shù)據(jù)是支持人工智能生成的來源，而優(yōu)質(zhì)的算法是確保人工智能進化的保障。

智能醫(yī)療是人工智能的下一個藍海

“AI＋”有多種可能性，為何偏說智能醫(yī)療是AI的下一個藍海呢？主要還是基于兩個因素的考慮：

首先就是巨頭的入局以及投資者的目光走向。加上微軟，目前已有4家科技巨頭進入智能醫(yī)療，其余三家分別為谷歌、IBM和蘋果。隨著這些擔當“行業(yè)風向標”的科技巨頭的紛紛加入，哪怕項目再冷門，一直跟在他們身后的行業(yè)追隨者們也會將目光投放在該領域。

其次就是基礎技術、設施的逐漸完善。作為“云”的兩項最基本服務，“云儲存與云計算”的性能已發(fā)展的相當成熟，而共享服務更是在醫(yī)院與醫(yī)院、醫(yī)生與患者之間搭建了一個平臺，通過數(shù)據(jù)分享讓患者的診斷更為全面。此外，隨著語音識別、圖像識別等技術的逐漸提升，作為搜集相關數(shù)據(jù)的智能手環(huán)、可實時規(guī)劃最佳行駛路線的智能汽車等醫(yī)療附屬硬件設施也在走向成熟（落地），進而推動了整個智能醫(yī)療產(chǎn)業(yè)鏈的成熟。

當產(chǎn)業(yè)鏈成熟，也就意味著這個領域是可以發(fā)展起來的，加上醫(yī)療行業(yè)的重要性以及AI技術的先進，智能醫(yī)療必將成為一個重點“AI＋”領域。

五個方向觸發(fā)醫(yī)療變革

人工智能在醫(yī)療健康領域有巨大的潛力，除了我們較熟悉的提升癌癥治療與診斷水平以外，人工智能還可以應用于眾多的醫(yī)療場景：如胎兒監(jiān)護、敗血癥早期發(fā)現(xiàn)、組合藥物風險識別以及再住院的預測等等。不同于傳統(tǒng)的勞動密集型醫(yī)療，新興的人工智能醫(yī)療模式是知識驅(qū)動和數(shù)據(jù)密集的。因此，未來將會有眾多的新的醫(yī)療服務模式依賴于新一代用戶友好、實時大數(shù)據(jù)分析的人工智能工具。

未來人工智能/機器學習的工具和技術的應用，將在以下5個醫(yī)療領域中帶來造福人類的變革：

人口管理：識別風險，判別病人是否處于風險中，并對可能降低風險的措施進行識別。

護理管理：為每個患者設計個性化的護理計劃，縮小在護理中的差距。

患者自我管理：支持并能夠為患者個人定制自我管理治療計劃，實時監(jiān)視患者健康，調(diào)整藥物劑量，并為有利健康的行為改變提供激勵機制。

系統(tǒng)設計：優(yōu)化醫(yī)療流程——從基本的治療過程到醫(yī)療保險的一切，通過縝密的數(shù)據(jù)分析，在提高護理成果和質(zhì)量的同時，降低成本。

決策支持：幫助醫(yī)生和患者基于最新的測試或監(jiān)控數(shù)據(jù)，選擇合適的藥物劑量，協(xié)助放射醫(yī)師識別腫瘤等疾病，分析醫(yī)學文獻以及建議將產(chǎn)生最好結果的手術方案。

在這五個醫(yī)療領域應用人工智能/機器學習策略，對于創(chuàng)建大規(guī)模、高性價比、個性化、以病人為中心的醫(yī)療臨床系統(tǒng)是必不可少的。