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隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，

智能醫(yī)療已經(jīng)成為醫(yī)療領(lǐng)域的熱門話題！

智能醫(yī)療的應(yīng)用，可以幫助醫(yī)護(hù)人員

更加高效和準(zhǔn)確地

進(jìn)行診斷、治療以及預(yù)防，

大大提高了醫(yī)療服務(wù)的質(zhì)量和效率。

醫(yī)療領(lǐng)域大家經(jīng)常談?wù)摰氖轻t(yī)療資源的緊缺和結(jié)構(gòu)化供需不平衡的問(wèn)題，這兩個(gè)問(wèn)題應(yīng)該說(shuō)現(xiàn)在已經(jīng)進(jìn)入了非常嚴(yán)峻的地步。據(jù)統(tǒng)計(jì)，中國(guó)到2030年60歲以上的老人占比會(huì)到1/4，也就是說(shuō)到那個(gè)時(shí)候我們每4個(gè)中國(guó)人中就會(huì)有一個(gè)60歲以上的老人，今天中國(guó)已經(jīng)進(jìn)入了老年化的時(shí)代，這將帶來(lái)很多的風(fēng)險(xiǎn)，特別是老年人慢性疾病風(fēng)險(xiǎn)對(duì)于國(guó)家對(duì)于人民來(lái)說(shuō)都是非常大的挑戰(zhàn)。

當(dāng)前我國(guó)公衛(wèi)信息化領(lǐng)域具有監(jiān)測(cè)突發(fā)公共衛(wèi)生事件需求，數(shù)據(jù)分析多由各領(lǐng)域?qū)＜医M完成。通過(guò)各地區(qū)信息互聯(lián)、各級(jí)機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)填報(bào)、網(wǎng)絡(luò)抓取監(jiān)測(cè)等渠道監(jiān)測(cè)重大傳染病情況，并成立專家組定期進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，研判疫情趨勢(shì)，給予風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，提出建議。

醫(yī)療AI平臺(tái)整體框架：

1、醫(yī)療人工智能平臺(tái)包括數(shù)據(jù)資源層、人工智能平臺(tái)和醫(yī)療應(yīng)用層。開(kāi)源框架和算法占有重要地位，如選擇工程化能力較強(qiáng)的TensorFlow或在圖像方面表現(xiàn)良好的Caffe等開(kāi)源框架，選擇在圖像識(shí)別方面常用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）算法模型等。

GPT開(kāi)啟多模態(tài)通用AI大模型時(shí)代，NLP、CV、科學(xué)計(jì)算多模態(tài)大模型AI通用時(shí)代來(lái)臨?！　?/span>

2、AI大模型將在醫(yī)療信息化、互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療、醫(yī)衛(wèi)和醫(yī)保信息化等領(lǐng)域產(chǎn)生生產(chǎn)力變革性推動(dòng)

AI大模型+插件模式推進(jìn)AI應(yīng)用領(lǐng)域進(jìn)入全新發(fā)展階段。OpenAI大模型推出插件可以對(duì)接下游應(yīng)用程序，為開(kāi)發(fā)者提供接入平臺(tái)，極大助力了AI大模型下游應(yīng)用的落地。OpenAI與微軟Azure合作助力ChatGPT、GPT-3.5、GPT-4對(duì)接企業(yè)，提供toB服務(wù)，推動(dòng)了AI應(yīng)用端發(fā)展浪潮?！?/span>

3、我國(guó)積極推動(dòng)信息技術(shù)在醫(yī)療行業(yè)應(yīng)用，我國(guó)積極推動(dòng)發(fā)揮信息技術(shù)對(duì)于醫(yī)療行業(yè)的支撐作用。發(fā)展“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療健康”，建設(shè)面向醫(yī)療領(lǐng)域的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，加快推進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等在醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域中的應(yīng)用，加強(qiáng)健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)共享交換與保障體系建設(shè)。提升服務(wù)便捷性。積極運(yùn)用互聯(lián)網(wǎng)、人工智能等技術(shù)，持續(xù)優(yōu)化服務(wù)流程。

AI+醫(yī)療產(chǎn)業(yè)鏈分析

AI+核心醫(yī)療產(chǎn)業(yè)鏈可以分為 AI 基礎(chǔ)層，AI 醫(yī)療技術(shù)層與應(yīng)用層：

1）基礎(chǔ)層，除數(shù)據(jù)服務(wù)外，芯片與通信等基礎(chǔ)核心領(lǐng)域已形成牢固的技術(shù)壁壘，市場(chǎng)呈寡頭局面；

2）技術(shù)層，算法、框架以及通用技術(shù)則需要長(zhǎng)期的投入與研發(fā)來(lái)攻克，目前各大科技企業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)巨頭企業(yè)基本已完成布局，中小企業(yè)生存空間較少；

3）應(yīng)用層，應(yīng)用層可觸達(dá)全醫(yī)療服務(wù)場(chǎng)景，如院內(nèi)臨床決策系統(tǒng)、手術(shù)機(jī)器人、智慧病案系統(tǒng)、醫(yī)療影像、藥企新藥研發(fā)與基因檢測(cè)，已有大量的互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療公司和傳統(tǒng)醫(yī)療公司涌入，而且有大量依托 AI 算法的初創(chuàng)公司產(chǎn)生。

AI+醫(yī)療未來(lái)趨勢(shì)

1、AI 助力醫(yī)學(xué)知識(shí)圖譜不斷進(jìn)步，賦能臨床決策等多應(yīng)用場(chǎng)景

醫(yī)學(xué)知識(shí)圖譜為醫(yī)療信息系統(tǒng)中海量、異構(gòu)、動(dòng)態(tài)的醫(yī)療大數(shù)據(jù)的表達(dá)、組織、分析、管理及利用提供了一種更為有效的方式，使系統(tǒng)的智能化水平更高，更加接近于人類的認(rèn)知思維。醫(yī)學(xué)知識(shí)圖譜的構(gòu)建流程大致分為四個(gè)步驟，即醫(yī)學(xué)知識(shí)表示、醫(yī)學(xué)知識(shí)抽取、醫(yī)學(xué)知識(shí)融合、醫(yī)學(xué)知識(shí)推理，受益于人工智能的不斷進(jìn)步，這四個(gè)步驟都取得了較大的進(jìn)步。

2、突破 AI 技術(shù)障礙，與醫(yī)療領(lǐng)域產(chǎn)生更深度融合

醫(yī)療與人工智能深度融合已是大勢(shì)所趨，未來(lái) AI+醫(yī)療在技術(shù)上的突破將包括算法擬合度進(jìn)一步的優(yōu)化、算法泛用性的增強(qiáng)、對(duì)隱私信息的保護(hù)、對(duì) AI+醫(yī)療產(chǎn)生的結(jié)果可解釋性的加強(qiáng)，以及通過(guò)增加可靠驗(yàn)證而不斷降低 AI+醫(yī)療可能發(fā)生不良醫(yī)療事件的風(fēng)險(xiǎn)。從AI+醫(yī)療行業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)來(lái)看，隨著人工智能、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)及大數(shù)據(jù)安全等技術(shù)的發(fā)展，健康全流程管理的各個(gè)環(huán)節(jié)將會(huì)越來(lái)越智能化，精準(zhǔn)醫(yī)療將會(huì)越來(lái)越個(gè)性化、個(gè)體化。

未來(lái)，憑借AI+醫(yī)療出色的算法和大數(shù)據(jù)分析，相關(guān)服務(wù)平臺(tái)的各個(gè)服務(wù)端口的數(shù)據(jù)壁壘逐漸打通，實(shí)現(xiàn)在各個(gè)核心應(yīng)用場(chǎng)景的完美落地，最終提升國(guó)內(nèi)整體醫(yī)療水平。