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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)護人員

更加高效和準確地

進行診斷、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)化供需不平衡的問題，這兩個問題應(yīng)該說現(xiàn)在已經(jīng)進入了非常嚴峻的地步。據(jù)統(tǒng)計，中國到2030年60歲以上的老人占比會到1/4，也就是說到那個時候我們每4個中國人中就會有一個60歲以上的老人，今天中國已經(jīng)進入了老年化的時代，這將帶來很多的風(fēng)險，特別是老年人慢性疾病風(fēng)險對于國家對于人民來說都是非常大的挑戰(zhàn)。

當(dāng)前我國公衛(wèi)信息化領(lǐng)域具有監(jiān)測突發(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。通過各地區(qū)信息互聯(lián)、各級機構(gòu)數(shù)據(jù)填報、網(wǎng)絡(luò)抓取監(jiān)測等渠道監(jiān)測重大傳染病情況，并成立專家組定期進行數(shù)據(jù)分析，研判疫情趨勢，給予風(fēng)險評估，提出建議。

醫(yī)療AI平臺整體框架：

1、醫(yī)療人工智能平臺包括數(shù)據(jù)資源層、人工智能平臺和醫(yī)療應(yīng)用層。開源框架和算法占有重要地位，如選擇工程化能力較強的TensorFlow或在圖像方面表現(xiàn)良好的Caffe等開源框架，選擇在圖像識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開啟多模態(tài)通用AI大模型時代，NLP、CV、科學(xué)計算多模態(tài)大模型AI通用時代來臨?！　?/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

AI大模型+插件模式推進AI應(yīng)用領(lǐng)域進入全新發(fā)展階段。OpenAI大模型推出插件可以對接下游應(yīng)用程序，為開發(fā)者提供接入平臺，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對接企業(yè)，提供toB服務(wù)，推動了AI應(yīng)用端發(fā)展浪潮?！?/span>

3、我國積極推動信息技術(shù)在醫(yī)療行業(yè)應(yīng)用，我國積極推動發(fā)揮信息技術(shù)對于醫(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，加快推進互聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、云計算、大數(shù)據(jù)等在醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域中的應(yīng)用，加強健康醫(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)則需要長期的投入與研發(fā)來攻克，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)用層可觸達全醫(yī)療服務(wù)場景，如院內(nèi)臨床決策系統(tǒng)、手術(shù)機器人、智慧病案系統(tǒng)、醫(yī)療影像、藥企新藥研發(fā)與基因檢測，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)療未來趨勢

1、AI 助力醫(yī)學(xué)知識圖譜不斷進步，賦能臨床決策等多應(yīng)用場景

醫(yī)學(xué)知識圖譜為醫(yī)療信息系統(tǒng)中海量、異構(gòu)、動態(tài)的醫(yī)療大數(shù)據(jù)的表達、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知思維。醫(yī)學(xué)知識圖譜的構(gòu)建流程大致分為四個步驟，即醫(yī)學(xué)知識表示、醫(yī)學(xué)知識抽取、醫(yī)學(xué)知識融合、醫(yī)學(xué)知識推理，受益于人工智能的不斷進步，這四個步驟都取得了較大的進步。

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所趨，未來 AI+醫(yī)療在技術(shù)上的突破將包括算法擬合度進一步的優(yōu)化、算法泛用性的增強、對隱私信息的保護、對 AI+醫(yī)療產(chǎn)生的結(jié)果可解釋性的加強，以及通過增加可靠驗證而不斷降低 AI+醫(yī)療可能發(fā)生不良醫(yī)療事件的風(fēng)險。從AI+醫(yī)療行業(yè)的發(fā)展趨勢來看，隨著人工智能、移動互聯(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環(huán)節(jié)將會越來越智能化，精準醫(yī)療將會越來越個性化、個體化。

未來，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)平臺的各個服務(wù)端口的數(shù)據(jù)壁壘逐漸打通，實現(xiàn)在各個核心應(yīng)用場景的完美落地，最終提升國內(nèi)整體醫(yī)療水平。