本報記(ji)者 羅 暉(hui)
2017年被認為可能成為“人工智(zhi)能應用元年”,亦是人工智(zhi)能發展的拐(guai)點。
科技日報記者(zhe)28日從HC3i中國數字醫療網獲悉(xi),他們剛剛發布的《2016—2017年度人(ren)工智能(neng)(neng)+醫療市場分析及(ji)趨(qu)勢報告》顯示,醫療人(ren)工智能(neng)(neng)的中國時代已(yi)經到來(lai)。
數據顯示,預計(ji)到2025年,人(ren)工智能應用市(shi)場總值將(jiang)達(da)到1270億美元。其(qi)中,醫療行業將(jiang)占市(shi)場規模的五分(fen)之一。中國(guo)正處于醫療人(ren)工智能的風口:2016年中國(guo)人(ren)工智能+醫療市(shi)場規模達(da)到96.61億元,增(zeng)(zeng)長(chang)(chang)37.9%;2017年將(jiang)超130億元,增(zeng)(zeng)長(chang)(chang)40.7%;2018年有望達(da)到200億元。
HC3i中國(guo)數(shu)字醫療網副總(zong)編孫楊介紹(shao),為打開(kai)醫療人(ren)工(gong)智能潘多(duo)拉魔盒,他們通過調(diao)查問卷(juan)等形式進行了深入調(diao)研。本次調(diao)查問卷(juan)回收樣(yang)本數(shu)量達(da)到5693份(fen),有(you)效(xiao)樣(yang)本5465份(fen),有(you)效(xiao)率達(da)95.9%。樣(yang)本對象包含了61.34%的醫院用(yong)戶,33.1%從事與人(ren)工(gong)智能+醫療領域相關的企業用(yong)戶,以及5.56%的資本方用(yong)戶。
問卷調查數據顯(xian)示,在(zai)醫(yi)療行業(ye)(ye)中,已成熟應(ying)(ying)用(yong)以及(ji)正在(zai)嘗試(shi)、計劃應(ying)(ying)用(yong)人工智能技術的(de)占比78.5%。同時,有76.39%的(de)人認為(wei)人工智能技術將會在(zai)醫(yi)療行業(ye)(ye)廣泛(fan)應(ying)(ying)用(yong)。
報告顯示(shi),人工(gong)智能在醫療健(jian)康領(ling)域中的應用已非(fei)常廣泛,包(bao)括語音(yin)識別、醫學(xue)影像(xiang)、藥(yao)物挖掘、營養學(xue)、生物技術、急(ji)救(jiu)室管(guan)理(li)、醫院(yuan)管(guan)理(li)、健(jian)康管(guan)理(li)、精(jing)神健(jian)康、可(ke)穿戴設備、風險(xian)管(guan)理(li)和病理(li)學(xue)共12個領(ling)域。
報告認為(wei),中國發(fa)展(zhan)醫療(liao)人(ren)(ren)工(gong)智能(neng)具有三個利(li)(li)好(hao):第一,中國人(ren)(ren)口基數(shu)大,醫療(liao)資源分(fen)布不足(zu),讓人(ren)(ren)工(gong)智能(neng)醫療(liao)落地(di)應用成為(wei)一種剛需;第二,人(ren)(ren)工(gong)智能(neng)在各領域(yu)的技(ji)術積累達到了一個爆(bao)破點,可以(yi)為(wei)醫療(liao)人(ren)(ren)工(gong)智能(neng)落地(di)起到巨大的推動(dong)作用;第三,國家政策紅(hong)利(li)(li)。從2013年起,國務院、發(fa)改委等連續發(fa)文,多次(ci)提及智能(neng)醫療(liao)領域(yu)發(fa)展(zhan)問題。
報告(gao)分析,人工(gong)智能+醫療近期將(jiang)形成可穿戴設備(bei)、語(yu)音(yin)識別(bie)、影像識別(bie)“三大應(ying)用”。
作為健康(kang)數據(ju)的(de)采(cai)集(ji)基礎,可穿戴設備可以說(shuo)是作為人(ren)(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)的(de)先(xian)鋒(feng)來到(dao)大眾視野。但是由(you)于(yu)數據(ju)的(de)準(zhun)確性(xing)、標準(zhun)化等諸(zhu)多因素(su)成(cheng)為了“雞肋(lei)”產(chan)品(pin)。而隨著人(ren)(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)技術的(de)快速發展,以及對(dui)醫療(liao)數據(ju)的(de)采(cai)集(ji)及應用(yong)情況的(de)完善,伴隨著物聯(lian)網大環境的(de)促進下,可穿戴設備也(ye)將再次發力,為人(ren)(ren)們(men)的(de)健康(kang)保駕護航。
語音識別(bie)可有(you)效(xiao)緩解醫(yi)(yi)(yi)院(yuan)三(san)大痛點:效(xiao)率、安全、數(shu)據。因為病(bing)歷書(shu)寫(xie)工作量大,很多醫(yi)(yi)(yi)生(sheng)寫(xie)病(bing)例的(de)(de)(de)時候就(jiu)選擇復制(zhi)粘貼的(de)(de)(de)方(fang)式(shi),夸張的(de)(de)(de)有(you)些把左(zuo)右腿(tui)都搞混,這樣的(de)(de)(de)結(jie)果就(jiu)造成了醫(yi)(yi)(yi)院(yuan)誤診(zhen)率提(ti)(ti)高,甚至出現醫(yi)(yi)(yi)療(liao)事故,安全問題不容忽視。語音識別(bie)能夠很好的(de)(de)(de)與(yu)現有(you)電子(zi)病(bing)歷系(xi)統(tong)相結(jie)合,在記錄每(mei)個病(bing)人病(bing)情時,通過語音錄入(ru)的(de)(de)(de)方(fang)式(shi)極大的(de)(de)(de)提(ti)(ti)高了效(xiao)率,將醫(yi)(yi)(yi)生(sheng)從機(ji)械的(de)(de)(de)文案錄入(ru)工作中解放(fang)出來(lai),提(ti)(ti)升就(jiu)診(zhen)效(xiao)率和患者體(ti)驗度。
在醫學影(ying)像方面(mian),人工智能除了可(ke)以對(dui)圖像進(jin)行識別,還可(ke)以通過對(dui)大量(liang)影(ying)像數據(ju)和診斷(duan)數據(ju)深度學習訓(xun)練,掌握(wo)診斷(duan)能力。以肺(fei)結(jie)節為(wei)例,人工智能可(ke)以降低漏(lou)報率,并識別多種(zhong)肺(fei)部結(jie)節,比如(ru)磨(mo)玻璃結(jie)節、血管旁小(xiao)(xiao)結(jie)節、微小(xiao)(xiao)結(jie)節、多發小(xiao)(xiao)結(jie)節等比較難判(pan)定(ding)的結(jie)節。
報告同時指出,人工智(zhi)能+醫療行業還存在監(jian)管、觀念、技術(shu)、安全、割裂(lie)五大難(nan)題(ti)。孫楊介紹,目前市場中的(de)(de)應用技術(shu)尚不成熟,產品(pin)呈現雞肋狀態(tai),缺(que)乏獨(du)立研發(fa)的(de)(de)動(dong)力;缺(que)少標準的(de)(de)安全評估體系;各家獨(du)自(zi)研究,缺(que)乏交流(liu)和適(shi)當的(de)(de)思想碰撞。這些問題(ti)亟待解決。
(科技日報北(bei)京(jing)6月28日電)
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