人工智能在健康医疗行业的发展分析

信泽金-金融实务培训

人工智能、医疗大健康、环保、新能源的新经济产业股权投资与产业基金专题实务培 训 （8月25-26日，上海【G648】） 课程大纲

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2000年前后，由于机器学习技术的进步，机器能够在海量的数据中自动归纳物体特点，进行识别。

2006年至今，随着神经网络、深度学习网络等算法的推广和应用，机器可以通过训练学习自主建立识别逻辑，进一步提升了图像识别的准确率。

2016年，国务院为“十三五”明确提出重点研制医学影像设备、超导磁共振成像系统等高性能医疗器械，为人工智能在医疗领域的发展提供了坚实的硬件设备基础。

2017年7月，国务院发布 《新一代人工智能发展规划》 明确提出到2025年，人工智能将在智能医疗领域得到广泛应用。这将大力促进人工智能在医疗领域的发展和落地应用。

随着图像识别、神经网络学习等能力的提升，加上医疗大数据不断累积得到的分析结果，行业发展进入了一个新阶段。大量资本投入医疗行业，各人工智能公司和老牌医疗企业也积极研发更高水平的人工智能， 预计今后几年会一直保持增长的趋势。

（1）辅助诊疗

就诊患者的数量庞大和医生资源的不足，导致每位医生的平均每日就诊量巨大难免有误判、漏判的现象存在。凭借现有的技术和大数据储备量，人工智能已经进行特定病种的诊断能力。

目前较为火热的医疗影像智能分析领域便是运用 人工智能和图像识别技术 ， 帮助医生 确定病种和分析病情 ，辅助医生做出合理诊断。 例如，人工智能在乳腺癌病理切片图像分析方面，错误率仅为0.5%，而病理学家的判断错误率达3.5%， 人工智能能有效地降低了误判、漏判的概率，给予患者最大的帮助。

（2）独立完成手术

医生对于患者的病情把握主要通过 检验报告 、 医学影像 等手段，而这些抽象的诊断依据，需要医生多年累积起来的独立诊断经验和所受的教育，但由于我国经济发展不均衡，在贫困地区难以培养或留住有经验的医师，使得中西部地区的医疗水平总体弱于东部地区。对于医疗资源不平衡的中国，人工智能的标准化服务能够在一定程度上帮助解决该问题。随着技术的不断更新， “虚拟医生”将能通过立体成像、大数据学习等能力，独立完成手术， 更好地让患者康复。

（3）疾病风险预测和管理

过去可能等到症状非常明显、强烈，病患才会前往医院进行就医诊断，因此很多重大疾病的最佳治疗时间都错失了。而有些病患在术后或治疗期内不方便前往医院进行复诊，无法得知自己的病情最新发展情况，也就无法及时调整自己的药物用量和获得最佳的治愈方案。

穿戴设备的普及和人工智能的发展 提供了高效的远程医疗的可能性。疾病风险预测、健康管理将从 被动 的疾病治疗发展为 主动 的 自主健康监测 。同时，医院也能够实现所有医疗数据、 影像资料的云端化， 积累更多的可供分析的大数据，为日后更精准的人工智能判断、 诊疗搭建坚实的基础。