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《人工智能医疗白皮书》发布 AI医学影像成最成熟领域

人工智能与医疗领域的结合,会不会将更多疾病预防在前,或者让普通人看病更容易?1月9日,上海交通大学人工智能研究院联合上海市卫生和健康发展研究中心、上海交通大学医学院在沪发布的《人工智能医疗白皮书》显示,全国19个省市已发布人工智能规划,AI医学影像成中国人工智能医疗最成熟领域。 

这是上海交大人工智能研究院自2018年1月成立以来发布的首份人工智能医疗白皮书报告。白皮书的收录的内容和数据截至2018年底,汇编了世界主要国家的人工智能战略,并分析了各国在医疗领域的布局,还汇编了中国在国家层面、省级层面、市级层面的人工智能医疗领域相关政策,深度分析了中国从上至下在人工智能医疗领域的布局。 

白皮书包含人工智能医疗发展历史、政策分析、行业现状、面临的挑战及趋势分析四大部分,对截至2018年底国内人工智能医疗领域进行了回顾与总结,并立足于全球人工智能医疗发展历史和政策,全面分析了世界主要国家人工智能医疗研究的热门领域、面临的主要挑战和未来发展趋势。 

人工智能上升至国家战略,全国19个省市已发布人工智能规划 

《人工智能医疗白皮书》项目负责人、上海交通大学人工智能研究院教授金耀辉表示,通过对世界各国人工智能相关政策的分析,白皮书发现,以AlphaGo战胜李世石事件为时间节点,自2016年下半年以来,人工智能引起世界各国和社会各层的重视。世界主要国家纷纷开始对人工智能进行国家战略层面的布局,并且非常重视人工智能在医疗领域的发展。 

白皮书显示,美国作为世界第一大经济强国,对人工智能的反应尤为迅速,连续出台多个国家人工智能政策,利用人工智能对并发症进行预测及预防、发展电子化病历、对医疗大数据进行分析挖掘等,并利用AI系统自动执行决策和医疗诊断。中国作为世界第二大经济体,于2017年7月发布《新一代人工智能发展规划》,提出发展智能治疗模式、智能医疗体系、智能医疗机器人、智能可穿戴设备、智能诊断、智能多学科会诊、智能基因识别、智能医药监管、智能疾病预测等。日本基于本国严重的“人口老龄化”现象,将医疗健康和护理作为人工智能的突破口。英国则强调辅助诊断、早期预防控制流行病并追踪其发病率、图像诊断方向,并进一步提出了要保证公众数据的安全性和隐私性。印度则将癌症筛查和治疗作为人工智能大规模靶向治疗的领域方向。 

在省级层面,数据显示,截至2018年12月底,全国31省市中已有19个省市发布了人工智能规划,其中有16个制定了具体的产业规模发展目标,并且16个省市2020年的核心产业规模目标达到近4000亿元(人民币,下同),远远超过国家层面制定的目标1500亿元。产业规模目标排名前五的省市分别为上海市、北京市、浙江省、广州省和四川省。 

AI医学影像成中国人工智能医疗最成熟领域 

项目组通过对人工智能在医疗领域应用情况的分析,提出包括医学影像、辅助诊断、药物研发、健康管理、疾病预测在内的五大应用领域。其中,国外以AI药物研发为主,中国则借助医疗影像大数据及图像识别技术的发展优势,以AI医学影像为主。 

目前AI医学影像成为中国人工智能与医疗行业应用结合最成熟的领域,市场规模大、收入和融资情况表现亮眼。 

据第三方统计,从100家与人工智能相关的非上市企业2018年预计营收来看,100强**有10家AI医疗公司,这10家AI医疗公司里有6家属于AI医学影像领域。而在融资方面,AI医学影像是获得融资最多的医疗领域,数据显示,2018年截至第三季度,国内AI医学影像行业公布的融资事件近20起,融资总额超过26亿元。从中国AI医学影像行业的落地情况来看,目前AI医学影像产品主要应用在疾病筛查方面,以肿瘤和慢病领域为主。通过对2018年营收突出的AI医学影像公司的应用场景和数据资源进行分析,报告发现大部分公司都与医院展开广泛合作,并且在肺结节、眼底、乳腺癌、宫颈癌方面已有较为成熟的产品。 

中国AI医疗应聚焦五大趋势 

白皮书还全面分析了人工智能在医学影像、辅助诊断、药物研发、健康管理、疾病预测这五大医疗主要应用领域的痛点、发展优势、应用场景、行业现状、商业模式,并提出,AI医疗产业落地越来越成熟,商业模式愈发清晰。 

需要注意到的是,尽管AI在一定程度上能够减轻医生的工作量,还能提高医生的诊断准确率,但对于医疗机构来说,这并不是刚需,具体的付费主体、应用场景等问题仍需多方探索。 

项目组分析了中国AI医疗领域目前应该聚焦的五大趋势: 

政府出台多项政策,为保护和发展AI人才提供保障。由于工资高薪和研究环境的原因,国内人工智能人才存在一定流失。为了应对这种情况,建议政府和产业借鉴美国波士顿等国际先进AI发展地区的政策,在人工智能人才的出入境及落户、住房、继续教育、医疗等方面进行配套补助,应对人才缺口。 

健康医疗数据归属、安全、开放等多项问题持续严峻。目前中国健康医疗数据具有数据归属不明确、数据安全要求高、数据开放程度有限、健康医疗数据不统一、数据伦理问题待解决、数据成本压力大等特点,这些问题虽然已得到全社会层面的关注与重视,但依旧形势严峻。 

AI医疗器械审批标准逐步建立,有待进一步实现。目前国内为中检院负责AI医疗器械的审批工作。AI医疗器械是医疗器械的一个新生种类,其审批的流程、方法、专家组都与常规的医疗器械不同,且随着AI技术的快速发展,AI器械的技术和服务范畴也在逐渐扩大,因此审批标准从建立到完善需要一个过程,需要相关部门和学者持续的跟进和关注。 

人工智能理论“黑盒”依旧存在未知风险。尽管人工智能的应用范围十分广泛,但多数结论经由经验而来、缺乏理论支撑和解释,面临着“黑盒子”问题,有可能会导致严重的问题。 

AI医疗产业落地越来越成熟,商业模式愈发清晰。需要注意到的是,尽管AI在一定程度上能够减轻医生的工作量,还能提高医生的诊断准确率,但对于医疗机构来说,这并不是刚需,具体的付费主体、应用场景等问题仍需多方探索。 

 

以上信息由经济带网长江经济带www.iic21.com/21cjjj/)小编整理,如需了解更多,请立即前往!

 

 


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