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前言

醫(yī)療關系到國計民生醫(yī)療智能問答，但是長久以來醫(yī)療產(chǎn)業(yè)面臨諸多痛點，比如醫(yī)生數(shù)量短缺、醫(yī)藥研發(fā)速度緩慢、醫(yī)療效率低、醫(yī)療支出高等。而把人工智能應用于醫(yī)療行業(yè)，將對醫(yī)療行業(yè)起到顛覆性的作用，對于解決這些痛點至關重要。人工智能已經(jīng)滲透到藥物研發(fā)、傳統(tǒng)醫(yī)院，以及醫(yī)生診療方式等多個領域，顛覆了傳統(tǒng)模式，并將在未來發(fā)揮更大作用。本期FABIE為您解讀人工智能與醫(yī)療產(chǎn)業(yè)轉型及融合。

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人工智能對醫(yī)療產(chǎn)業(yè)的顛覆與重塑

長期以來，醫(yī)療產(chǎn)業(yè)存在優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源配置不均衡、醫(yī)生培養(yǎng)周期長、醫(yī)生水平參差不齊、誤診漏診率高等問題，這些問題與人類身心健康緊密相連，而要真正解決這些問題，依靠科技的發(fā)展至關重要。隨著機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡、深度學習等技術迅速發(fā)展，人工智能逐漸滲透到現(xiàn)實應用的各個領域，并賦能傳統(tǒng)醫(yī)療服務業(yè)。人工智能在醫(yī)療方面的應用范圍正越來越廣泛，逐步改變著傳統(tǒng)醫(yī)療服務業(yè)的運作方式，甚至起著顛覆性的作用。

1.對藥物研發(fā)的顛覆

藥物研發(fā)需要經(jīng)過多個階段，從篩選靶點、挖掘藥物到臨床試驗、藥物優(yōu)化等，傳統(tǒng)藥企研發(fā)藥物需要大量模擬測試，研發(fā)周期長、成本高、成功率低，不僅過程緩慢，而且耗費人力。據(jù)德勤報告，新藥平均研發(fā)成本高達15.4億美元，平均研發(fā)周期達到14年。而人工智能在多個領域的應用正在逐步改變傳統(tǒng)藥企研發(fā)藥物的過程，高盛2016年發(fā)布的報告《人工智能、機器學習和數(shù)據(jù)將推動未來生產(chǎn)力的發(fā)展》中指出，通過在藥物研發(fā)中整合使用人工智能和機器學習，可以有效降低研發(fā)過程中的風險、節(jié)約成本，每年能節(jié)約的成本大于280億美元。

人工智能在藥物研發(fā)方面的應用場景

資料來源：上海交通大學發(fā)布的2019《中國人工智能醫(yī)療白皮書》，F(xiàn)ABIE產(chǎn)業(yè)研究中心整理編輯

2.對傳統(tǒng)醫(yī)院的顛覆

很多國家都面臨醫(yī)療資源缺乏、分布不均衡的問題，尤其是中國這樣的人口大國，醫(yī)院很難像其他企業(yè)一樣準確、快速滿足消費者的就醫(yī)需求醫(yī)療智能問答，“看病難、看病貴”“排隊三小時，看病三分鐘”等問題屢見不鮮，掛號時間長、病床供應不足、找不到專業(yè)醫(yī)生等給很多人帶來不便。隨著大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)、人工智能技術的發(fā)展，傳統(tǒng)醫(yī)院也正逐步走向“智慧醫(yī)院”邁進，表現(xiàn)在醫(yī)院的管理運營、掛號診斷等多個方面。其中的人工智能技術，不僅能夠把傳統(tǒng)醫(yī)院的職能延伸到就診之前的疾病預防與健康管理等方面，還能幫助醫(yī)院智能運行，幫助患者及時就診。

3.對醫(yī)生診療方式的顛覆

隨著醫(yī)用機器人、臨床決策支持系統(tǒng)等科技產(chǎn)品在醫(yī)療領域的推廣和使用，醫(yī)生診療方式發(fā)生變革。

醫(yī)用機器人技術是醫(yī)學、機器人、人工智能、生物力學、材料學、計算機圖形圖像等學科集合一體的產(chǎn)物。在輔助診斷醫(yī)療方面，膠囊機器人、影像機器人的應用對于減少患者痛苦、協(xié)助醫(yī)生高效診斷具有重要作用。在手術治療方面，醫(yī)生可以通過計算機無線操作控制手術機器人的手術刀對病灶進行處理，這種操作方式比醫(yī)生直接手術的傳統(tǒng)方式更為靈活，消除手部顫動、縮小動作幅度。

臨床決策支持系統(tǒng)是幫助臨床醫(yī)生做出決策的軟件系統(tǒng)，利用人工智能技術和計算機的邏輯運算推理模擬醫(yī)生診療的思維方式，從而有效做出決策。其中，最著名的是IBM 系統(tǒng)，它可以通過上傳的病例、醫(yī)學教科書、醫(yī)學文獻等大量資料實現(xiàn)系統(tǒng)培訓，成為診斷腫瘤、癌癥等疾病的專家。

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人工智能對醫(yī)療產(chǎn)業(yè)的整體影響

1.對醫(yī)療產(chǎn)業(yè)鏈的影響

人工智能與醫(yī)療服務業(yè)相融合促使醫(yī)療產(chǎn)業(yè)鏈重構。依據(jù)技術層級，可以將人工智能醫(yī)療產(chǎn)業(yè)鏈分為基礎支撐層、軟件算法層和行業(yè)應用層三個層級。其中，基礎支撐層包括醫(yī)療數(shù)據(jù)和計算能力，軟件算法層包括框架、算法和通用技術，行業(yè)用戶層包括具體的醫(yī)療行業(yè)應用平臺和解決方案。

人工智能醫(yī)療產(chǎn)業(yè)鏈