AI引爆醫(yī)療領(lǐng)域 十張圖帶你了解人工智能醫(yī)療前景有多大
人口老齡化+慢病高漲+醫(yī)療資源分配不均,醫(yī)療人工智能需求巨大

醫(yī)學(xué)人工智能是解決醫(yī)療生產(chǎn)力的根本之道。在我國(guó),人口老齡化、慢病高速增長(zhǎng)、醫(yī)療資源供需嚴(yán)重失衡以及地域分配不均等問題,造就了對(duì)醫(yī)療人工智能的巨大需求;同時(shí),我國(guó)人口基數(shù)大、產(chǎn)業(yè)組合豐富、人才儲(chǔ)備充分等特點(diǎn),又給人工智能的發(fā)展提供了很好的基礎(chǔ)。
圖表1:2010-2017年國(guó)內(nèi)人口以及60歲以上的人口統(tǒng)計(jì)(單位:萬人,%)

資料來源:前瞻產(chǎn)業(yè)研究院整理,前瞻經(jīng)濟(jì)學(xué)人APP
另一方面,近年來國(guó)家發(fā)布的80多條全國(guó)性政策以及多條醫(yī)療人工智能專項(xiàng)政策,都表明醫(yī)療人工智能的發(fā)展迎來政策利好。因此,中國(guó)已經(jīng)成為了全球領(lǐng)先的AI研發(fā)中心,醫(yī)學(xué)人工智能在中國(guó)的發(fā)展面臨著非常好的機(jī)遇。
圖表2: 截至2017年醫(yī)療人工智能的相關(guān)政策

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優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源匱乏,人工智能+醫(yī)療健康改變未來
醫(yī)療領(lǐng)域最突出的問題就是優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源不足,同時(shí),醫(yī)生對(duì)疾病的診斷準(zhǔn)確度和效率還有非常大的提升空間。長(zhǎng)期以來,大多數(shù)國(guó)家和地區(qū),特別是進(jìn)入老齡化社會(huì)之后,對(duì)醫(yī)生的需求量有增無減。解決醫(yī)生資源不足的問題,除了增加供給量,別無他法。但是醫(yī)生培養(yǎng)需要周期,而且供給量也不能無限增加。于是,人們開始寄希望于機(jī)器。因?yàn)橐坏┠軌驅(qū)崿F(xiàn)機(jī)器看病,供給量將會(huì)無限增加。所以,人工智能+ 醫(yī)療健康的結(jié)合,是人工智能諸多應(yīng)用場(chǎng)景中最重要一個(gè)。
圖表3: 醫(yī)療人工智能的發(fā)展歷程(人工網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)為例)

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算力算法齊備,人工智能+醫(yī)療等待醫(yī)療大數(shù)據(jù)引爆
算法、算力和數(shù)據(jù),是人工智能快速發(fā)展的三個(gè)要素。算力是人工智能的基礎(chǔ)設(shè)施之一,目前每GFLOPS的算力成本已降至8 美分。算法是人工智能發(fā)展的基礎(chǔ),算法框架中諸如Caffe、TensorFlow、Torch 等大多數(shù)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了開源,成為大多數(shù)工程師的選擇,對(duì)行業(yè)的加速發(fā)展和人才的培養(yǎng)起到了非常大的作用。數(shù)據(jù)方面,人工智能系統(tǒng)必須通過大量的數(shù)據(jù)來“訓(xùn)練”自己,才能不斷提升輸出結(jié)果的質(zhì)量。目前醫(yī)療數(shù)據(jù)還具有公開性不高,難以獲得、清洗的特點(diǎn)。
圖表4: 醫(yī)療人工智能的三大要素

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在過去的十年里,隨著電子病歷的實(shí)施,數(shù)字化的實(shí)驗(yàn)室幻燈片,高分辨率的放射圖像、視頻,醫(yī)療保健數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng),整個(gè)醫(yī)療行業(yè)的數(shù)據(jù)量令人難以置信。再加上制藥企業(yè)和學(xué)術(shù)研究機(jī)構(gòu)檔案,以及數(shù)萬億的數(shù)據(jù)流從可穿戴式設(shè)備的傳感器中得到。EMC和IDC發(fā)布的報(bào)告顯示,2013年全球醫(yī)療保健數(shù)據(jù)量為153EB,預(yù)計(jì)年增長(zhǎng)率為48%。這意味著到2020年,這個(gè)數(shù)字將達(dá)到2314EB。
圖表5: 2013-2020年全球醫(yī)療大數(shù)據(jù)數(shù)量及預(yù)測(cè)(單位:EB)
