当AI与医疗相碰撞,会产生什么样的火花


  • 随着机器学习的成熟并被应用于可获取大数据的许多其他问题,服务行业和其相关职业也将发生转变。

    基于数百万患者病情记录的医学诊断将变得更加准确。最近的一项研究将深度学习运用到了囊括超过2000种不同疾病的13万张皮肤病学图像中,这个医学数据库是以前的10倍大。计算机对新患者医学影像的诊断与21位顶级皮肤科专家的结论基本一致,甚至在某些情况下还要更准确。

    每个人都将是AI医疗的受益者。

    AI赋能医疗。人工智能医疗简单说即以互联网为依托,通过基础设施的搭建及数据的收集,将人工智能技术及大数据服务应用于医疗行业中,提升医疗行业的诊断效率及服务质量。

    简单来说医疗AI泛指应用人工智能技术,例如智能传感器、神经网络芯片、开源开放平台等技术应用于医疗健康领域。

    医疗+AI是AI应用中尤为值得关注的领域,主要是因为以下几方面的原因:在市场需求层面,医疗行业是个抗周期行业,老龄化趋势是不可逆的,随着收入水平的提高大家在医疗上的支出也一直在上升,不论从哪个方面看,这个市场都会在未来很长一段时间保持高速增长。在技术成熟度层面,刚才提到硬件的进步为计算机提供了足够的算力,同样,医院信息化水平的提高、医疗影像质量的提高也为训练医疗AI提供了充足的养料,在加上高智商程序员们设计出来的算法,AI三要素算力、学习材料、算法就集齐了。简而言之,就是有钱赚+有能力赚,当然是个理想的AI落地场景了。

    医疗影像AI辅助诊疗类产品,想要做的事情是告诉患者“你生病没”。没病说成有病,纵然患者是虚惊一场,但也是浪费了社会医疗资源;有病说成没病,则很有可能会耽误患者治疗。因此,医院要使用医疗影像AI辅助诊疗类产品,需要经过极其严格的论证。6bebb54d-6e5c-44d1-bba3-03897fad09a1-image.png