未來5年內，AI將徹底改變醫療行業現狀 最值得關注的三大領域

在醫療領域中，AI技術並不是最近才興起的。上世紀70年代，斯坦福大學專家們就發明了世界上第一個醫用AI專家系統（MYCIN），由於受到當時網路通訊和電子病歷系統的制約，MYCIN並未普及應用。隨著AI技術的日益成熟，全球醫療行業正在醞釀一場新的變革。

AI對於醫療行業影響

隨著人工智慧的發展，逐步成熟的AI技術漸漸向「AI＋」的工業應用轉變。雖然相比於「AI＋金融」、「AI＋零售」的蓬勃發展，「AI＋醫療」還處在比較早期的階段，但毫無疑問，智能醫療是人工智慧領域最具有發展前景的領域之一。

DC預測醫療健康人工智慧投資的年複合增長率為69.3％。同樣，CB Insights將醫療健康列為人工智慧中最熱的領域，並將其作為今年的創業項目。從目前的發展來看，「AI+醫療」目前可以分為以下三個層次：

• 智能問診

• 精準醫療

• 藥物研發

智能問診

以IBM Watson為例，Watson 可以在 17 秒內閱讀 3469 本醫學專著，248000 篇論文，69 種治療方案，61540 次試驗數據，106000 份臨床報告。通過融合信息檢索、自然語言處理、機器學習等技術和海量數據，IBM atson能自主進行理解、推理和學習，在短時間內迅速成為腫瘤專家。

精準醫療

雖然相比於過去十年，病人的存活率已經得到了顯著提升，但這仍然是我們難以想象的一個數字。貝斯以色列女執事醫學中心（BIDMC）與哈佛醫學院合作研發的人工智慧系統，對乳腺癌病理圖片中癌細胞的識別準確率能達到 92%，尤其是當這套技術與病理學家的分析結合在一起時，它的診斷準確率可以高達 99.5%。

藥物研發

2015年，Atomwise利用AI技術，在不到一天的時間內對現有的7000多種藥物進行了分析測試，成功地尋找出能控制埃博拉病毒的兩種候選藥物。根據該公司的統計，如果利用傳統方法，這項分析需要花費數月甚至數年才能完成。

從目前發展來看，"AI+醫療「正處於並將經過以下四個發展階段：

第一階段：替代率10%

現在我們就處在這個階段，可以用技術來代替 10% 的人類醫生，把他們從部分繁重重複性的工作中解放出來。

第二階段：替代率30%

據調查顯示，國內有 60% 的影像醫生每天工作時間在 8 小時以上，25%的醫生每天平均工作時間超過 10 個小時。而且幾乎在每個醫院影像科都是 24 小時輪班制。除此之外，影像醫生還要長期在封閉的環境中遭受輻射或者潛在的傷害。如果有了輔助診斷機器，至少能有 30% 的醫生從繁重的重複性勞動中解放出來，去做一些更有創造性的事情。

第三階段：替代率60%

當第一階段與第二階段發展較為成熟后，第三階段有望進行。基於人工智慧的製藥技術。美國有公司已經提出了使用人工智慧技術可以使傳統製藥技術的時間和投入縮小四分之三。以前研製一個新葯可能要十年，現在一兩年就可以完成。第二，基因技術，這對未來會有很大的改變。第三，手術機器人和影像技術如何結合，也是未來發展方向。

第四階段：替代率90%

有沒有可能達到下一個階段，90% 的人類醫生能夠被代替，或者我們能代替醫生 90% 的繁瑣工作？這些都是需要在未來進行研究的內容。

對醫療行業而言，AI人才至關重要

未來，人工智慧技術與智慧醫療產業融合力度不斷加大，並催生出一批提供智能硬體、診斷工具、醫聯平台等於一體的智能雲平台企業。

用戶可通過語音識別技術與智能醫療助手進行實時溝通，獲取信息，並從智能醫療助手整合的資料中獲得整體解決方案。將促使醫療行業出現更加專業化、精細化的分工，將出現線上人工、線下人工、線上機器和線上機器等四種類型。

人工智慧為智慧醫療產業帶來足夠的驚喜，讓醫療產業鏈得以進一步優化，並讓醫療行業走向更高效率與更高層次，未來更加值得期待。

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有方 學術顧問

• 大學部畢業於清華大學 完成姚期智計算機實驗班所有機器學習課程

• 碩士畢業於卡內基梅隆大學 (CMU)，全美計算機排名第一

• 曾在估值數千萬美金矽谷公司MailTime創始團隊擔任技術骨幹

• 治慧健康-基因健康大數據公司創始人兼CTO

• 專精於人工智慧與數據挖掘，尤其是醫療健康領域的應用