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2018中国的医疗人工智能企业

作者: 来源:admin 关注: 时间:2018-11-12 05:24

人工智能技术的发展,给越来越多的垂直行业带来了革命性的变革。医疗行业就是深受人工智能影响的行业之一。

2018年10月,在首届全国医院物联网大会上,阿里健康宣布启动面向医疗AI行业的第三方人工智能开放平台,12家医疗AI公司成为首批入驻平台的合作伙伴。目前看来,有人工智能技术实力的公司纷纷开放自由技术,搭建技术平台构建自己的人工智能医疗生态。很多自己没有人工智能技术研发能力的企业,也可以依靠这些大平台转型为医疗人工智能企业。

一副生机勃勃的人工智能医疗产业图景正在被描绘出来。

人工智能与机器人结合带来医疗行业新机会

人工智能本质上是一种软件技术,其核心技术在于算法。但人工智能可以与机器人技术结合在一起成为一种通用型人工智能,这种通用型人工智能将给医疗行业带来新的气象。

医疗行业所用到的人工智能机器人又分为很多不同的种类,其中一种是导诊机器人。比如很多医院用的导诊机器人就是基于人脸识别与语音识别等技术的人机交互设备。这些机器人可以回答就医人员提出的比如“在哪里挂号”、“皮肤科的专家有哪些”等就医流程中经常出现的问题。

近日,电子科技大学机器人研究中心研发出第四代外骨骼机器人,这种人工智能机器人可以帮助脊髓损伤的截瘫患者像正常人一样站立行走。借助人工智能算法,这种机器人可以让机械外骨骼能自动识别穿戴者意图,通过智能鞋及其他传感器,自动规划步态,这可以帮助患者完成上下楼梯,使患者行走更快、更流畅。因此,这种机器人将对肢体残障人士提供很多帮助,极大地提高他们的生活质量。

医学影像领域的人工智能

除了与机器人结合,人工智能还可以在医学影像中找到它的应用。目前中国的医学影像正在从传统的胶片向电子胶片过渡。电子胶片的广泛使用使得医学影像数据大幅度增长,美国的数据年增长率达到了63.1%,在中国也达到了30%。

如何根据核磁共振图、CT图与X光片等医学影像数据确诊病症,成为摆在医生与病患之间的一个重要问题。利用人工智能技术,可以很快地确诊病症,减少误诊率。

比如腾讯医疗人工智能实验室推出了一项帕金森病AI辅助诊断新技术——帕金森病运动功能智能评估系统。用户无需穿戴任何传感器,仅需透过摄像头拍摄,便可实现帕金森病的运动功能日常评估,诊断速度可提升10倍。

在医院放射科传统的阅片流程中,一个有经验的放射科医生从获取胸部影像到出具诊断报告,大致需要十分钟左右时间。在中国,影像科医生每年的增长率大约为4.1%,但医学影像的年增长速度是30%,所以影像科医生增长率远远跟不上影像数据的增长。而如果增加人工智能辅助诊断,医生只需要点击鼠标就会即时呈现所有预测结果,这极大地提高了工作效率。医生只需去除少量假阳性病例,大大减少了劳动强度。

中国有哪些医疗人工智能企业?

除了前文介绍过的那些医疗人工智能企业,整个人工智能医疗企业大致可以分为9个领域:虚拟助理、医疗大数据、医学影像、智能语音、健身生物技术、健康生活方式管理、医疗搜索、癌症早筛、人工智能芯片。

在这些领域,《互联网周刊》整理了有代表性的中国医疗人工智能企业排行榜。

医疗.jpg

目前看来,医疗人工智能已经落地。但因为这里面涉及到的各种产品五花八门,实际效果应该由患者与医生的应用效果来证明。

那么,总体上来说,如何才能打造一款真正有价值的人工智能产品呢?

检验人工智能医疗产品的标准一般可以分为三方面——鲁棒性、易用性、安全性。

鲁棒性是指这个产品能否在各医院面对不同病人、不同成像设备、不同扫描参数都有稳定且良好的准确率。因为很多医学影像依赖于医疗仪器,同一个病人,不同的医疗仪器拍出来的片子在图像上有差别,人工智能会不会产生误判?这是检验该人工智能产品是不是具有鲁棒性的一个重要标准。

其次是人工智能医疗产品的易用性,产品一定要非常便捷地融入医生与患者的工作就医流程中。如果一个人工智能产品非常复杂,连医生也不会用,患者也不会用,那么这样的人工智能医疗产品就不具有易用性,也就不可能在市场上得到推广。

最后,人工智能医疗产品必须是安全的,因为医疗是与人的生命息息相关的行业。在这个行业里,生命高于一切,所以人工智能产品必须是无条件的安全,而不应该产生危害生命健康的行为。

所以,只有满足以上三方面性质的医疗人工智能产品,才能真正打开市场,赢得消费者的信任。

人工智能在医疗行业的未来

除了上面所涉及的各个领域,人工智能在医疗行业其实还有一个特别重要的应用——它更多地代表了人工智能在医疗行业的未来。

这个领域就是新药研发。看过电影《我不是药神》的读者肯定知道,新药研发是一个很艰难很漫长的高成本过程。在人工智能的帮助下,未来的新药研发周期将大大缩短,其成本也将有所降低。

人工智能在新药研发行业的应用其实代表着人工智能在医疗行业的未来发展方向。人工智能深度学习算法能够帮助科研人员快速、准确地挖掘和筛选合适的化合物,缩短新药研发的周期。

从整个医疗行业来看,人工智能已经在多个领域找到了实际应用,这一产业全面落地之后必将造福人类。



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