人工智能辅助医疗诊断

前言：想要写出一篇令人眼前一亮的文章吗？我们特意为您整理了5篇人工智能辅助医疗诊断范文，相信会为您的写作带来帮助，发现更多的写作思路和灵感。

人工智能辅助医疗诊断范文第1篇

临床诊断时的误诊，是国内紧张的医患矛盾的一个触发因素。如何让全科医生、刚毕业入职的新医生，在面对患者时，给出更科学准确的判断、更合理与个性化的诊疗方案，成为降低临床误诊率、缓解医患矛盾的关键。

在国内传统的看病流程中，患者往往在千方百计挂号、焦虑地来到主治医生面前之后，通过简单描述，或者附加医学检查，然后等待医生的“宣判”。医患之间，并没有足够的沟通时间，导致信息不对称，况且医生水平、经验参差不齐，再加上部分疾病的复杂性等，种种因素叠加，误诊自然发生。

关于临床误诊率的统计，尚没有相关部门权威数据，但国内医疗行业的共识是30%左右，其中，鼻咽癌、白血病、胰腺癌、结肠癌等恶性肿瘤的平均误诊率在40%以上;肝结核、胃结核、肠系膜淋巴结核等肺外结核的平均误诊率也在40%以上。

四川华西医科大学的一个研究团队，从上世纪60年代开始，几乎每个年代都选取几千个样本做调查研究，结果发现，即便诊断技术在快速发展，临床误诊率依然在30%上下。

事实上，100%的诊断正确率基本不存在，即便是发达国家的医生，也有一定的误诊率。如何提高临床诊断的正确率？

在人的学习与认知能力有限的前提下，人工智能技术被寄予厚望。2016年12月21日，海虹控股（000503，SZ）在海南省海口市预了其第一款智能医疗产品――“海虹智能医疗项目”，这是基于人工智能与大数据技术，形成的一套综合性智能辅助医疗系统。

“智能医疗可以让基层医生减少一些低级错误。”海虹控股大健康事业部副总经理张运江对《财经》记者分析。

按他对海虹智能医疗系统的分析，这套系统可以毫秒间为医生推荐针对性的治疗方案，如果其所在医院是签约医院，还可以给出所在医院的最优治疗方案。

一个名医，需要倾其所学，用积累了几十年、成千上万的病例经验，才能对疑难杂症短时间内作出判断、给出诊断，智能医疗系统如何在毫秒间达到名医的决策水平？

当医生在系统中输入患者个人信息后，人工智能能在瞬间给出最佳的诊疗方案，得益于系统背后庞大的数据库，该数据库包括病案、教科书、文献、专家共识等六大数据、知识与经验。

可见，足够数据量的病案是关键。“全科医生与刚毕业的医生，在临床诊断时最需要的并不是那些顶级三甲医院的治疗方案，反而是一些疾病的诊疗标准。”深圳市第二人民医院急诊外科主治医师姚彬接受《财经》记者采访时说，他曾经试图构建一个辅助诊疗系统，但受限于数据量与技术，未能成功。

海虹通过为国内众多城市进行的医保智能审核服务，积累了对病案审核、判断和分析的宝贵经验，通过人工智能系统的发酵，衍生出大量基于循证医学的诊断、治疗信息。

现实中，三级甲等医院往往可以接触到美国最新的治疗方案与技术，甚至可以同步获得新药;然而，二级以下的医院却往往滞后一大截，不仅如此，对这些医院的医生有指导意义的教科书与疾病诊疗指南，也常常滞后于最新的技术与诊疗方案。

将大数据、深度学习、云计算、人工智能等相关的技术，应用于疾病诊断与治疗，国外的科技公司早已布局。

微软开发了一个能够“消化”每年发表的所有论文的机器学习项目Hanover。Hanover正在俄勒冈卫生科学大学Knight癌症研究所被投入使用，在自动分析研究论文中的数据以及临床试验、影像学诊断报告、电子医疗记录的基础上，寻求能够有效治疗急性骨髓性白血病的药物、预测药物的有效性，并为病患制定个性化治疗方案。

今年8月，IBM宣布经由纪念斯隆・ 凯特琳癌症中心训练的Watson Oncology系统（Watson肿瘤解决方案）进入中国，在国内已有21家医院计划使用。

人工智能辅助医疗诊断范文第2篇

――找到甲状腺结节，标注位置和尺寸，并提示良性或恶性的可能性。

浙医一院的医生接待了一家来自兄弟单位的医疗人工智能创业团队――德尚韵兴的专家们。

这个团队的背景很牛，首席科学家孔德兴是知名数学家，浙大求是特聘教授。10多年前，当国际上刚开始把数理模型和高性能数学算法应用到医学图像领域时，这个团队也极为敏锐地进入这个新兴领域探索。他们开发的“DE三维可视化系统”，用于精准外科手g的术前规划、术中导航和术后定量评估，是北京301医院的必备软件之一。

最近几年，他们将深度学习技术应用于超声声像，开发了甲状腺结节智能诊断系统DE-超声机器人（以下简称超声机器人）。在此过程中，他们对原本“均码”的算法和神经网络，针对疾病特点进行“量体裁衣”。相关技术文章发表后，谷歌深度学习团队DeepMind也关注并引用了文章。

“副主任医师水平”

德尚韵兴团队此行就是带着“超声机器人”来跟浙医一院的超声医生“PK”的。医生只要坐在B超机前，用探头给病人检查后，将采集的图像保存发送给超声机器人，超声机器人就能实时生成检查结果――找到甲状腺结节，标注位置和尺寸，并提示良性或恶性的可能性。

不过，面对这个“超声机器人”，浙医一院的医生心中充满疑问――这个系统怎么能像他们一样做判断？结果准吗？出于礼貌，他并未当场提出。

当德尚韵兴专家离开后，这位主任医生准备了202个病例（恶性结节有病理对照，良性结节有三年以上随访期）发送给超声机器人，并认真记录机器人的诊断结果， 结果显示机器人的诊断准确率为85.7%。一段时间后，当他再次见到德尚韵兴的专家时，主动告诉他们：“我判断，超声机器人达到了医院副主任医师的水平，确实挺好。”

好的开始是成功的一半――这也开启了浙医一院和德尚韵兴后续的合作。

实际上，人工智能在医学领域的发展，在国内外都是刚刚起步。

“不能说是完全空白，但这个方向有很多值得我们研究的东西。”德尚韵兴总经理胡海蓉说。

德尚韵兴扮演着领域的“拓荒者”。胡海蓉向《IT经理世界》坦言，在这几年人工智能的落地实践中，她认为，组建跨学科团队，选择合适的切入点，收集和规范数据，开发让医生得心应手的产品是较为关键的环节。

跨学科明星队

人工智能+医学的落地实践，需要跨学科明星队。

“这里的关键体现在‘交叉’上。”胡海蓉说，“在医学重大需求上，数学家、计算机科学家或医学专家，任何单一力量是无法实现的。”

在这类团队中，数学专家负责提出高性能数学模型，“好的模型就像具有高IQ的大脑。”医学专家提供临床知识和经验，让机器能学到“真知灼见”，计算机软件专家要把数学家的语言转化成高效的计算机语言。

“可是，数学家、医学家和计算机专家都有各自的语言，怎么把他们串起来呢？”胡海蓉继续分析说，“我们就需要找到一个具有生物医学工程背景的人来做产品经理。他来负责产品的市场调研和规划，管理整个团队，充当‘多种部队’之间的翻译和桥梁。”

切入甲状腺超声诊断

选择切入点也很有讲究。这个切入点不能太过复杂――它要让团队能小步快跑，保障后续项目的进一步深入拓展；也不能太容易――它要能对医疗痛点有质的帮助，才有推广的价值，容易被市场接受。

“甲状腺结节诊断”最终跳入德尚韵兴团队的视线。

甲状腺癌在中国女性癌症发病率排名第五，在德尚韵兴所在的杭州，甚至排在第一位。但由于个体化差异，目前三甲医院甲状腺结节的诊断准确率平均只有60%～70%。用人工智能提升诊断准确率能造福老百姓。

相对肺、肝脏等器官，甲状腺是一个浅表器官，器官结构相对简单，没有复杂的血管。根据超声声像，就能对甲状腺结节的良恶性作出诊断。

但同时，甲状腺超声诊断也有一定复杂度――不像CT和核磁，超声因每位医生的扫描手法不同，得到的数据千变万化，因此对影像识别算法有很高要求。从这样一个诊断既有其简便性，又有其复杂度的疾病做起，可以在过程中积累足够经验，为开发难度更高的疾病，如乳腺肿块、肝脏肿块、肺结节的良恶性诊断打下基础。

数据！数据！

对于医疗人工智能团队来说，数据的收集、规范和标注是行业性难题。

“数据收集不能全靠医院。”胡海蓉总结说。深度学习靠的是“吃透”大量样本。但目前大部分医疗机构并不愿公开数据。德尚韵兴尝试通过多个渠道，有社区检查，有付费志愿者，也有试点医院。

“我们已收集了两三万张超声图像，这是不多的。”胡海蓉客观地说，“如果样本量能提高一倍，我们的诊断准确率还有较高的提升空间。”现在德尚韵兴的甲状腺超声机器人诊断准确率已达85%以上。

除了数据收集，数据的规范和标注是另一项需要大量调研和沟通协作的活。

以甲状腺结节超声诊断为例，数据规范要从“医生的扫描手法”开始。团队走访了多家医院，听取多位医生建议，规范扫描手法，形成最终文档。

拿到超声影像后，还要找到结节进行勾画。现实中，医生和算法工程师对结节的勾画有不同标准，哪一种勾画对计算机算法更有利？团队要综合考虑，制定出适合的标准。

在数据规范化过程中，对那些疑难病例的判断和标注，特别需要医学专家的指导。“但高水平医生的工作是最繁忙的，他们往往没有时间和兴趣参与标注。”德尚韵兴要想办法争取医学专家的支持。

线上线下的商业探索

目前，国内业界对医疗人工智能的定位有一个共识――定位在辅助诊断上。人工智能系统可取代医生重复性、机械性的工作，让医生能够看更多的病人，做更多有价值的医学探索。

德尚韵兴的超声机器人也是这样定位的。它可以先选出有问题的声像图给医生，及时提醒恶性风险，让医生能更仔细的查看把关。

经过一段时间的试点后，德尚韵兴的超声机器人将首先向基层医院推广，这将提高基层医院患者首诊的诊断水平，让更多患者不出远门就能获得“专家级”服务，再根据诊断结果到不同级别医院治疗。

超声机器人可部署在云端，这特别适合新疆、等基层医院分散的地域。通过英特尔联合创新实验室的牵线，在新疆人民医院联合130多家医院建立的远程会诊体系中，超声机器人将成为关键服务之一。同时，与远程医疗平台汇医在线的合作，超声机器人也为平台上签约的全国基层医院服务。

超声机器人也有单机版，部署在医院和体检中心。其中，与从事体检中心业务的北京世纪经纶的合作，超声机器人将推广到几个省。

人工智能辅助医疗诊断范文第3篇

关键词： 计算机技术 眼科疾病 人工智能 眼健康系统

现代科学技术的快速发展，使用计算机技术辅助医疗卫生诊断已成为现代临床医学的重要手段之一[1]，计算机应用程序也给医学研究带来了革命性发展。目前学术研究上已经提出将计算机辅助诊断作为现代医学的重要研究方向，近年来，随着计算机软硬件质量的不断提升，新的学术研究的快速发展，例如人工智能，特别是机器学习和人工神经网络等前沿技术的不断推广，疾病诊疗系统已成为十分热门的研究领域[2]。

1.中医眼健康

中医中对人体健康分布研究，例如通过眼睛的健康程度衡量一个人的整体健康，其原文翻译成白话文解释就是“人的目光要炯炯有神，给人没有在发呆的感觉，这样说明了这个人的精力充沛，活力十足，而且五脏六腑健康，功能良好”。另外《黄帝内经》[3]也说：“五脏六腑之精气，皆上注于目而为之精。”意思是人的眼睛为脏腑精气的汇聚之所。《黄帝内经》还有“精之窠为眼，骨之精为瞳子，筋之精为黑眼，血之精为络，其窠气之精为白眼，肌肉之精为约束”[4]一说。这充分说明了古人对人的眼睛研究十分深入，在几千年以前就能发现眼健康对人体健康机理的表现，他们将眼睛的不同部位分为人体的五脏，眼窝是整个人的精气表现，肾的表现则体现在瞳孔上，肝的表现则体现在黑眼球的形态上，最后眼球的血络分布则体现的是人体心脏的功能是否良好。由此可见，眼睛的健康状态跟五脏六腑的精气息息相关。现代科技的发展为医学诊断和治疗带来了全新革命，1991年，陈氏等首次将人工神经网络应用于中医学诊断[5]，提出了人工神经网络用于医学诊断的具体方法，并以中医病历为实验数据进行了专题研究，开辟了人工智能应用于中医诊断的先例。施氏等将人工神经网络应用于基于舌诊的八纲辨证诊断[6]。

2.国民眼健康形式

据2011年与2014年《全国学生体质健康调研[7]》数据显示，全国中小学生近视率最高达85%。据有关部门调查，2012年我国5岁以上总人口中屈光不正（不含老视）的患病人数为4.8亿至5.31亿，且超过90%以上的屈光不正是近视。我国近视的总患病人数在4.37亿至4.87亿之间，患有高度近视的总人口高达2900万至3040万。2012年我国40岁以上人口中未矫正的老视患病人数约为3.71亿人，占全国总人口的比例为27.83%。据某机构预测，中国政府如果没有有效的干预国民视觉健康政策，预计到2025年，我国近视发病率将面临超低领化，5岁以上人口的近视发病率将增长到50.86%～51.36%，患有视觉健康疾病的人数接近7.04～7.11亿。其中高度遗传性近视的总人口将达到4000万人，届时我国的近视人口将是美国总人口的两倍。

3.眼健康系统的发展趋势

随着计算机软、硬件技术的飞速发展，功能的提升，各领域学者都在开发研究医学专家系统[8]，医学专家系统的产生在广度和深度上都使得现代医学诊疗手段将达到新高度。本文所述的眼健康系统属于医学专家系统的一个医学领域服务分支，眼部健康系统可借鉴数据库关于信息存贮、共享、并发控制和故障恢复技术，为数据库的管理、设计及大型数据库建设、共享数据库和散列式数据库提供帮助。为了改善眼健康专家系统的特性，增强眼健康系统的服务性能，扩大规模的将多媒体技术应用于眼健康系统，可集中多种知识的表达形式为一体（例如文字、图像、声音及视频）；为了能够充分发挥健康系统的高速处理综合问题的特点，提高系统识别能力，全面优化系统功能，有效地模拟眼科医生在临床诊断中用的直觉和模拟诊断功能；开发有友好的用户界面，模拟系统将会以类似人类眼科专家的方式传递信息，与用户深入沟通，用户可以向系统寻求常见的病症解释、咨询病情，必要时还能对患者进行心理谈话；系统利用多媒体技术获取模块，采用图像接收设备，可直接将采集的图像进行图像分析产生数字化信息，也可由人类用户自主提出问题，从而使系统收集病症信息。将网络技术用于眼健康系统，一是可采用散列式的数据库架构，将标准的比对基数据按其特点分为相关数据库，这样可以提高数据安全性，方便系统比对用户体征健康数据；二是可采用分布式推理方式，改善系统环境的运行承受能力，优化系统智能化的计算速度和其灵活性；三是大力发展远程服务能力，为眼健康系统的应用提供了一个广阔的场所，为系统更好地服务于人类、造福社会提供了更优越的条件。眼部健康系统不会像人类医生一样会受疲劳、紧张和外部压力等主客观因素的对患者诊断结果产生影响，它的优点不但可以综合众多专家的知识和经验，提高智能化的解决问题的能力，而且可以批量生产，使得其造福人类。我们相信：未来的智能专家系统在某些方面可以超越人类专家的能力[9]，他将成为医生的最得力助手，是现代医学对疾病的预防、诊断和治疗的创新性革命。

4.结语

当代科学技术全面发展，人类文明走上了新高度。我国是世界人口大国，国民经济发展迅速，但我们即将面临的是人口质量下降，国民健康中视觉健康往往得不到应有关注，因视觉问题造成的各类社会问题面临巨大挑战[10]。眼部健康的保护不能只停留在治疗这一层面，我们常说扼至住命运的咽喉，是的，只有在疾病未发生前发现它解除安全隐患，才能从根本上解决问题。全面关注国民眼健康刻不容缓，为提高人口素质，我们急需利用人工智能等先进的计算机技术开发新型医疗服务系统服务社会，造福社会。

参考文献：

[1]尹荣章.计算机技术在现代医学中的应用与发展[J].国际医药卫生导报，1996（Z1）：34.

[2]张长丽.新型锌离子荧光探针的细胞和组织造影研究[D].南京大学，2007.

[3]南京中医学院医U教研M.黄帝内经素问译释[M].上海科学技术出版社，1981.

[4]闫瑞丽.泛用清肝明目治眼疾之谬误[J].中华现代中医学杂志，2007.

[5]宋红.用于医学辅助诊断的神经网络方法的应用研究[J].生物医学工程学杂志，1996（2）：141-144.

[6]谢铮桂.基于改进的BP神经网络的中医舌诊诊断研究[J].现代计算机：专业版，2008（4）：26-27.

[7]胡佩瑾.全国学生体质健康调研[J].中华预防医学杂志，2005（6）：391.

[8]李潜.专家系统在医学领域的应用[J].天津中医药大学学报，2004，23（2）：101.

人工智能辅助医疗诊断范文第4篇

抱怨的背后正体现出中国人工智能厚积薄发，取得了一定成就，尤其是在应用层的发展达到了与美国相近的水平。如在移动支付方面，目前中国的移动支付普及率为77%，位居全球第一，在大量应用的背后，从刷脸支付到算法优化，人工智能扮演着关键作用。美国人免不了喝上一壶老陈醋。

事实真的如此吗？

我们在做《中美两国人工智能产业发展全面解读》报告时发现：中国人工智能企业数量、人才数量都仅为美国的一半；美国布局全面，而中国无论是企业还是人才，在产业基础层、技术层、应用层，分布不均，仅应用层略有积累。

施密特之抱怨，终究无法掩盖中美两国巨大的产业落差。

与其关注谁威胁谁，不如把心思放在技术创新上。这才是每一个AI企业都应该时时刻刻思考的问题，也是一个科技企业的本分。

不过，现在产业界也不够冷静。甚至于出现了一些让人担忧的迹象。回顾2017人工智能领域已经出现了三大突破，算法、政策、资金，均创里程碑，业界欢呼鼓舞，这种情形像极了1999年底网络泡沫泛滥的情形。

展望2018，偌大一个人工智能，优秀项目不够、顶尖人才不足、场景落地缺失，三大难题横亘眼前，又将如何破解？

2017年的三大突破

1、算法的突破

要说在2017年把人工智能引入舆论的，就不得不提围棋人机大战。来自谷歌旗下的AlphaGo以3：0击败了世界排名第一的柯洁，随后AlphaGo Zero又取得超过AlphaGo的实力，赢得了100场比赛的全胜，并在40天内超过了所有旧版本。

AlphaGo的前几代版本，主要采用深度学习算法，一开始用上千盘人类棋谱进行训练。

AlphaGo Zero则跳过了这个步骤，自我对弈学习下棋，完全从乱下开始，采用的是强化学习。该系统从一个对围棋一无所知的神经网络开始，将该神经网络和一个强力搜索算法结合，自我对弈。在对弈过程中，神经网络不断调整、升级，预测每一步落子和最终的胜利者。

强化学习其实也是机器学习的一个分支，强化学习是一种标记延迟的监督学习。它讲究在一系列的情景之下，通过多步恰当的决策来达到一个目标，是一种序列多步决策的问题。

AlphaGo Zero的成果提示，AI并非只有深度学习，强化学习也很值得研究。

在过去的三十年，深度学习运动一度被认为是学术界的一个异类，Geoff Hinton和他同事的努力，使得深度学习成为主流，应用于语音识别、图像标签以及其他无数在线工具的用户体验。

有趣的是，临近年底，深度学习之父Hinton新论文Capsule，断然宣称要放弃反向传播和深度学习理论，欲自废三十年功力再练一套新AI“功夫”。圈里圈外顿时蒙圈。

自我颠覆或酝酿着AI的另一次飞跃。李飞飞对此大为赞赏，发推特称：没有工具是永恒的，即使是反向传播和深度学习。重要的是基础研究继续推进。

2、政策的突破

2017顶层设计已经明确昭示产业发展方向，可以预期，2018年后各地将掀起新一轮的发展。

为抢抓人工智能发展的重大战略机遇，构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家和世界科技强国，2017年7月，国务院印发的《新一代人工智能发展规划》，提出三步走计划，到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平。

《规划》旨在大力发展五大人工智能2.0技术(包括深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放和自主操控)，用以解决技术、产业、社会和国防四大领域的问题。值得一提的是，规划中还提到了让中小学开设人工智能和编程课程，人工智能教育从娃娃抓起，一时间风头无两，盖过规划。

继《规划》后，11月15日，科技部在北京召开新一代人工智能发展规划暨重大科技项目启动会，宣布依托百度、阿里、腾讯和科大讯飞四家公司，成立人工智能四大平台，标志着新一代人工智能发展规划和重大科技项目进入全面启动实施阶段。

作为创业者和企业家，2018年发展什么样的人工智能技术和产品、怎样发展人工智能技术和产品？翻开《规划》，尤其是关于“培育高端高效的智能经济”的内容，一定可以找到一些思路：“大力发展人工智能新兴产业，将技术转换成应用，实现在智能软硬件、智能机器人、智能运载工具(车、船、飞机、火箭等)、VR/AR、智能终端和物联网基础器件的创新；加快推进产业智能化升级，促进传统企业的改造，让制造、农业、物流、金融、商务和家居等各领域都实现人工智能规模化应用；大力发展智能企业，推动企业智能升级，推广应用智能工场；打造人工智能创新高地，鼓励打造建设以人才、企业、生产要素为中心的产业群、产业园。”

3、AI投融资突破

一改前两年的低调，2017年的资本，高调的聚集到屈指可数的较成规模的AI创业项目中。

7月11日，4.1亿美元！商汤科技刷新AI领域单轮融资纪录！

10月31日，4.6亿美元！旷视科技获4.6亿美元C轮融资，再次刷新了融资记录！

2017年，一系列眼花缭乱的融资事件陆续爆发。

2017年中国AI领域投融资创出历史新高，一年内总投融资达582亿元。

在投资热门领域方面，VC对计算机视觉与图像、自然语言处理和智能机器人的关注持续全年，其趋势基本符合腾讯研究院8月的《中美两国人工智能产业发展全面解读》和《中美人工智能创投趋势报告》的预测。

值得一提的是，国产AI芯片独角兽出现。长期以来，中国信息产业受制于人，在产业核心芯片方面的落后不仅仅是技术、资金的匮乏，更重要的还有产业生态意识的淡薄。AI芯片投资周期长，金额大，产出小的特点，使得很多投资商及企业对它望而却步。而此次一亿美元的融资，将用于发展国产AI芯片的产品化和市场化，有助于推动产业走向自主发展的道路。

粥多僧少，泡沫也在酝酿。由于创业公司成立数量较前两年有所回落，2017年资金明显偏向中后期、大多数是一些较为成熟的项目，金额相当巨大。

2018年，投资人会不会对AI初创项目表示更多热情？

许多AI初创项目，属于“三缺一”项目，缺少独创技术、缺少应用场景、缺少成熟度，只有一个概念，徘徊在实验室里，难以推开市场的大门，看起来有点悬。

2018年的三大难题

1、资金很多，项目不够用了

当前的AI产业发展面临泡沫化的风险，主要体现在投资供应数量大而项目供给数量少，市场对创业项目寄予很高的期望，而实际的产品体验欠佳。

泡沫即将出现。在腾讯研究院的《中美两国人工智能产业发展全面解读》报告中，分析了引发行业泡沫的两个信号：

一是资金多而项目缺。

综合过往数据和2017年前半年的情况，今年美国新增企业数量将跌到谷底，在2017之际，美国新增企业数量范围在25-30家之间徘徊。同时，美国的累计融资量持续快速增长，最后将稳定在1380-1500亿元的区间。

2018年后，中美两国AI企业数量增长都将有所恢复，但依然平缓。在这段时期内，创投圈将会发现，找到一个新的有潜力的项目越来越难，由于新增企业数量稀少，经常只能跟投一些项目。

到2020年，美国累计AI公司数量将会超过1200家，累计融资将达到惊人的2000亿人民币。中国AI企业增势不明朗。根据行业发展周期来计算，中国人工智能产业将会在2018年回暖，新增公司数量会上扬到30以上，预期融资累计量将会达到900-1000亿元。

二是周期长而营收难。

通俗的说，人工智能期望值被大大高估了。引领本轮AI热潮的深度学习，起源于上世纪八九十年代的神经网络研究。在很多情况下，前沿研究是由对已有方法的微小改动和改进组成，而这些方法在几十年前就已经被设计出来了。

2006年，深度学习算法获得了突破后，引起市场热炒，但相关的AI技术和产品的成熟度仍然有限，甚至被讥笑为“人工智障”。许多项目和技术，要想获得消费者欢迎，还需要相当长的时间。

从投融资趋势来看，涌入人工智能领域的资金依然还会增加。

一个依据是，据不完全统计，2017年中国人工智能领域的投融资事件约353起，比2016年稍有回落。但投资金额激增，总融资金额近600亿人民币，在政府的鼓励和行业并购中，2018年中国AI的投资将会持续大幅增加。

另一个依据是，行业并购开始加剧。根据CB Insights提供的数据显示，自2011年以来，已有近140家人工智能初创公司被收购，而2017年的第一季度，海外就有34家人工智能初创公司被收购，为去年同期的两倍。2018年，仍将延续这一趋势。在资金增长的同时，中国AI企业数量却不能同幅增长。根据行业发展周期来计算，中国人工智能产业将会在2018年呈现回暖，预期融资累计量将会达到900-1000亿人民币，而新增公司数量仅仅上扬到30家左右。

资金多而项目缺，周期长而营收难，项目却一天比一天更加昂贵，这种情形与1999年的第一次互联网泡沫何其相似。

2、事情很多，人不够用了

算法大神YoshuaBengio曾表示：“深度学习现在炙手可热，目前的困境是缺乏专家，一个博士生大概需要五年的时间培养，但是五年前还没有博士生开始从事深度学习，这意味着现在该领域的专家特别少，可以说弥足珍贵、极度稀缺。”这是三年前AI面临的困境，至今依然未得到改善，甚至变得更加严峻。

人工智能竞争以顶级人才为根本。据说世界上深度学习领域的顶尖人才不超过50人，Andrew Ng表示深度学习领域人才匮乏的主要原因首先是数据，对于解决某些领域的问题，获取数据并非易事；其次是计算基础架构工具，包括计算机硬件和软件；最后是这个领域的工程师培养时间非常长。所以科技巨头们等纷纷通过收购初创公司来招揽人才。

作为国家未来的发展方向，AI技术对于经济发展、产业转型和科技进步起着至关重要的作用。而AI技术的研发，落地与推广离不开各领域顶级人才的通力协作。在推动AI产业从兴起进入快速发展的历程中，AI顶级人才的领军作用尤为重要，他们是推动人工智能发展的关键因素。

然而，中国人工智能领域人才发展极为欠缺。

据腾讯研究院的《2017全球人工智能人才白皮书》显示，目前我国约有20所大学的研究实验室专注于人工智能，高校教师以及在读硕博生约7000人；产业界现存人员人数约为39000人。远不能满足我国市场百万级的人才需求量。

从产业发展来看，我国人工智能领域人才分布严重失衡。

人工智能产业由基础层(芯片/处理器、传感器等)，技术层(自然语言处理，计算机视觉与图像，机器学习/深度学习，智能机器人等)和应用层(语音识别，人脸识别)等组成，目前我国在产业层次人才上面临两个问题如下：

问题一，产业分布不均。中国AI产业的主要从业人员集中在应用层，基础层和技术层人才储备薄弱，尤其是处理器/芯片和AI技术平台上，严重削弱中国在国际上竞争力。

问题二，供求严重失衡，人才缺口很难在短期内得到有效填补。过去三年中，我国期望在AI领域工作的求职者正以每年翻倍的速度迅猛增长，特别是偏基础层面的AI职位，如算法工程师，供应增幅达到150%以上。尽管增长如此高速，仍然很难满足市场需求。但是，由于合格AI人才培养所需时间和成本远高于一般IT人才，人才缺口很难在短期内得到有效填补。

人才不足，是制约中国AI产业发展的关键因素。

近几年来，Google不断的收购AI领域的公司最主要的目的是“抢购”一批世界上最一流的专家，在一个迅速成长的人工智能领域里面，这些专家无一不是佼佼者。其他科技巨头也相机而动。

可以推想，人才流动，还将加剧。人才引进，还需持续。2018年，无法缓解人才饥渴症。

3、场景很多，路不好走了

如果梳理一下2017全年的AI产业大事件，人工智能技术与行业结合，九大热门领域遍地开花。

其中，医疗、金融、无人驾驶这三大热点中的悬疑，更是大大的吊足了公众的胃口。

悬疑一，AI医疗的变革的信号在哪里？

作为民生领域，医疗年年改，却次次令人无奈。风险投资也对AI+医疗有持续不断的支持。2017年，每个月都有VC流入AI+医疗领域，国内所有医疗人工智能公司累计融资额已超过180亿人民币。

科技企业智能医疗的布局与应用已有雏形，IBM Waston已应用于临床诊断和治疗，在2016年就进入中国在多家医院推广；阿里健康重点打造医学影像智能诊断平台；腾讯在17年8月推出腾讯觅影，可辅助医生对食管癌进行筛查。图玛深维11月获投2亿元，正在把深度学习引入到计算机辅助诊断系统中，晶泰科技(XtalPi)近期也融资1500万美元，用于新一代的智能药物研发技术，以解决药物临床前研究中的效率与成功率问题。

遗憾的是，尽管政府亮了绿灯，企业投了人力财力，但人工智能却并没有在医疗领域出现爆发。原因何在？在于人工智能需要大量共享数据，而医院和患者的数据如同孤岛。如何打破各方壁垒，保障健康的同时又保障数据安全性？这将是推动智能医疗快速发展的一个重要信号。

悬疑二，AI如何深层次的撬动金融？

与智能医疗面临相同数据问题的还有金融领域，大量的可信度较高的数据握在各大银行手中，AI怎么能够撬出来这些数据以推动金融科技的创新，是创业者们绞尽脑汁思考的课题。

当前，人脸识别、指纹识别技术作为验证客户身份、远程开户、刷脸支付，解决金融安全隐患的方案，已经发展成熟正在逐步推广。

如何利用知识图谱挖掘潜在客户、进一步深挖客户潜在需求的技术也已较为成熟，而数据源的问题亟待解决。

美国的科技公司FutureAdvisor最早研制出“机器人理财顾问”。随后，此类机器人理财顾问迅速风靡全球。

2017年智能投顾更是火烧火燎，被视为是下一个风口。但是，机器人炒股，结果赔了。

悬疑三，智能汽车究竟何时上市？

无人驾驶汽车被称为“四轮机器人”，但其发展何时会像智能手机一般，人手一台，彻底颠覆传统手机进而推动整个产业变革？这答案仍然是个悬疑。

2017年，汽车行业内智能造车势力动作不断，其中一部分已陆续交出答卷，让产品接受市场的检验，而一部分仍在温室中培养，等待结果。之所以称之为“温室”，是因为各行各界都对其予以厚望，尤其是在投融资上，虽然投资事件数不多，但金额达234亿人民币。

百度宣布开放阿波罗平台。阿里巴巴与上汽集团等传统车企展开合作。腾讯于年初成功入股特斯拉成为第五大股东，领投蔚来汽车首款纯电动产品，已正式上市。

时间正在跟我们赛跑。2017年，无人驾驶车辆走上北京五环被交警调查，12月20日，一支百度Apollo无人车车队，在雄安新区测试开跑。2018年初，北京顺义区无人驾驶试运营基地正式启动，成为北京出台国内首部自动驾驶新规以来，全市首个开展无人驾驶试运营的区域。2018年，谁会上路？行业和消费者都拭目以待。

回顾2000年互联网泡沫的幻灭，很多人依然觉得不可思议。那时候的产业发展日新月异，软件应用、网络服务ISP，网络内容ICP爆发，常有一日不见如隔三秋的感叹。

2000年4月，纳斯达克指数一路狂飙突进到历史顶点，5400多点。但不幸泡沫破裂，资本市场崩盘。纳斯达克指数迅速滑落。中间经历了9.11恐怖袭击事件，还有安然事件。寒冬持续了3年时间，才慢慢走出低谷。

如今的AI产业正蓬勃发展，与互联网初期阶段何其相似。

产业带着耀眼的光环，肩负国家战略的重任，高度依赖资本市场渠道，舆论高度爆炒，从业者无不都是三高社会精英。

人工智能辅助医疗诊断范文第5篇

2016年，中国精准医疗发展也进入加速期，3月5日，国家发改委公布“十三五”规划纲要，其中涉及100个项目，而“加速推动基因组学等生物技术大规模应用”位列其中，预示着“基因组学”被列入国家战略。

早在2015年3月，科技部召开国家首次精准医学战略专家会议，提出了中国精准医疗计划，并计划在2030年前投入600亿元。一年之后，科技部 “精准医学研究”重点专项2016年项目指南正式公布，实施周期为2016年～2020年。这一指南的被医疗界内解读为，行业期待已久的精准医疗国家战略部署终于揭晓。

在资本市场上，2015年以来精准医疗行业内的公司一直是风险投资机构眼中的“香饽饽”，越来越多的天使和VC投资争相加入大健康投资行列。尽管在经历“资本寒冬”，但基因产业上的创业公司融资力度依然不减。据资料显示，2016年中国精准医疗的市场规模已达400亿人民币。

且中国作为人口大国，恶性肿瘤、心脑血管疾病等慢性病占据中国居民疾病死亡率前几位，人口老龄化、重大疾病是造成国家人力资源损失和经济损失的重要因素。此外，精准医疗在生育健康领域、重大疾病治疗领域的应用需求在中国也有庞大的基础。不管是政府的重视与投入，资本市场的火热追捧，还是大众对精准医疗的迫切需求，仿佛都预示着精准医疗的大规模爆发即将到来。但理想和现实之间的距离究竟有多远？在从理想到现实的具体实现路径上又有着哪些障碍？

精准医疗还有多远

美国国立卫生研究院对精准医疗的定义是：建立在了解个体基因、环境以及生活方式的基础上的新兴疾病治疗和预防方法。2016年美国在精准医疗计划上投资2.15亿美元，从逾百万美国志愿者那里收集数据、找寻科学证据，将精准医疗从概念推进到临床应用。

法国政府也宣布投资6.7亿欧元启动基因组和个体化医疗项目，将其命名为：法国基因组医疗2025（France Genomic Medicine 2025）。该项目以提高国家医疗诊断和疾病预防能力为整体目标，预计在全国范围内建立12个基因测序平台，2个国家数据中心。

在世界范围内，还有英国10万人基因组计划、韩国万人基因M计划、澳大利亚零儿童癌症计划等精准医疗计划已获得重大推进。 数据显示，目前，精准医疗全球市场规模已突破600亿美元，其中精准诊断领域约为100亿美元，精准治疗领域500亿美元左右。今后5年，全球精准医疗市场规模，还将以每年15%的速率增长，国内增速将超过20%。

在全球性的精准医疗热下，精准医疗仿佛呼之欲出，但其实精准医疗的真正落地还要面临很多困难。

首先，对于现行的医疗制度来说，精准医疗还需要很多规则或者习惯的改变。在医疗信息记录上，要按照高水平科学研究所使用的样本规范来收集记录。除了病人基本信息外，还需要家族病史、饮食、运动习惯等。

其次，在目前的医疗IT架构内对精准医疗的支撑也存在问题。在2017年的政协会议上，全国政协委员、福建省立医院主任医师侯建明就表示，精准医学是近年来医学研究热点，但是目前我国数据共享方面还存在很大问题，临床样本和健康人群的信息收集、临床资料的分析、个体化医疗的实施等方面，我国数据共享机制仍不健全。建议由卫生行业权威机构牵头，联合相关部门及各医疗机构、大学等共同实施数据整合共享计划，以此夯实精准医疗的数据资源基础，实现医疗资源集约化管理与利用。

除了数据共享外，如何借助IT系统最终实现将医疗大数据提取出知识并最终应用到对患者的治疗上，也是对现有医院信息中心负责人们提出的重大挑战。

夯实数据基础

“我们做了相关调查，发现在实现目标的路径上还有很多工作要做。”阜外医院信息中心主任、中国心胸血管麻醉学会医疗信息技术专业委员会（CHITA）主任委员赵说。

依托国家卫生计生委课题的支持，CHITA在全国开展了针对心血管领域大数据应用的调查。调查覆盖了全国31个省市自治区，包括100家3级医院，210家2级医院。调查结果显示，经过多年的信息化建设，我国医疗信息化整体水平已经达到了相当的高度，各级医疗机构都积累了规模可观的医疗数据，但与大数据的发展预期相比，还存在着巨大的提升空间。在病历结构化能力、数据质量管理、信息集成能力、数据安全意识与管理等方面与先进水平还存在着相当的差距，支撑临床科研大数据分析的能力不足，会影响精准医疗数据分析的准确度。

赵表示，除了数据本身的问题外，许多人对于大数据理念和精准医疗的概念认知较为混乱。在系统的设计上依然遵从传统思路，仅重视医院内部的数据采集、流程管理，不考虑如何实现数据资源的二次利用，如何发挥数据应有的价值。这些问题都是当前实现精准医疗的瓶颈。

若要突破这些瓶颈，就要从根本上解决以下三个问题：

1.缺乏适合临床应用的数据标准和术语集的问题。目前我国已经颁布了医疗数据标准，但这些标准基本是针对通用病历的，难以满足临床中相关描述的要求，以应用最广泛的诊断、手术编码为例，来源于病理术语，开发的初衷是规范病案的编目，目前在一些系统中将这一标准直接用于临床，造成了部分内容描述信息的缺失。欧美等国家在这方面的标准已经形成了体系，数据的标准化程度很高，经过自然语义识别和结构化处理后可以直接进行分析。而目前国内的病历数据很难做到这一点。目前自然语义处理等技术在国内应用的热度很高，医院期望通过这一技术弥补数据结构化采集内容的不足，但由于缺乏有效的术语集支撑，导致采集数据质量无法达到预期的要求，这些环节后续需要花大量时间和精力进行整理。

2.专科病历结构化、集成程度低的问题。现有系统无法支持有针对性的数据临床分析要求，以电子病历系统为例，许多系统在设计、实施时仅考虑满足基本的病历书写、病案质控要求，对于病历内容缺乏基本的控制，导致关键信息遗漏。

与传统医疗手段不同，在精准医疗环境下，首先人们会被告知未来可能患有某些疾病，需要更好地进行预防；其次，一旦患有了某种疾病，其诊断将会非常容易；诊断后的用药，将针对个体对药物的敏感性而制定，每个病人都将得到最合适的药，并在最佳剂量和最小副作用，以及最精准用药时间的前提下用药；对疾病的护理和预后的效果也将得到准确的评估和指导。

对人们来说，将基因应用到治疗中好像还很遥远，但有一个领域可以让我们近距离感受到基因测序。

对于孕妇来说，唐氏筛查是孕期的必要检查，当唐氏筛查数据显示异常时，需要做羊水穿刺进行确诊。羊水穿刺不仅属于有创伤的微型手术，而且有0.5%-1%的流产率和感染率。在基因组学迅速发展的今天，人们现在有了新的选择，无创DNA产前检测。

无创DNA产前检测技术是利用新一代DNA测序技术对母体外周血浆中的游离DN段（包括胎儿游离DNA）进行测序，检测时只需抽取10毫升静脉血，进行基因测序后得到胎儿的遗传信息。根据统计，无创技术筛查的准确率高达99.5%。这意味着，做了无创产前基因检测后，孩子出生患有唐氏综合征的几率降低到了十万分之一。

在癌症治疗领域，基因医疗技术同样有着广阔的应用前景。随着基因检测、基因编辑等技术已进入成熟期，并开始逐渐应用于疾病筛查、癌症治疗、慢性病治疗等领域。预计到2030年，相关市场规模有望突破万亿元大关。

布局基因大数据

精准医疗早已成为全球范围内的火爆话题。而有消息称，今年年内我国将正式启动国家基因库二期工程建设，预计5年内基因数据总量超过美欧日三大基因库总和。同时，我国将加速建立从基因检测到个体化精准免疫的基因技术体系和基础设施。此外，我国将出台相关政策，对经确定为创新医疗器械的基因检测产品等，按照创新医疗器械审批程序优先审查，加快创新医疗服务项目进入医疗体系，促进新技术进入临床使用。

在其中，众多科技公司的进入让精准医疗更加火爆。科技公司通过人工智能AI、大数据和云计算等科技手段来优化精准医疗的数据处理流程、提高数据化程度，正在引发越来越多的关注。

2 0 1 3 年谷歌推出了一项名为 “G o o g l e Genomics”的云端服务，旨在帮助大学实验室和医院将患者或科研对象的生物基因储存到云端上，服务的目标是“探讨遗传变异交互”，意味着科研专家能够访问数百万的生物基因，并能轻松简单地进行对比分析。

谷歌还先后投资了Foundation medicine 和 DNAnexus 两家公司，Foundation medicine是一家提供癌症全基因组测序及分析的公司，谷歌与DNAnexus 则计划一起打造一个巨大的开放式 DNA 数据库，并将共同接管美国联邦政府的国家生物技术信息中心的数据。这些数据将合并进入DNANexus的DNA信息历史文档，并储存于谷歌的云计算服务器，这是谷歌的云计算服务器中最大的第三方数据资料，免费向医学研究者提供接入服务。

另一家国际巨头IBM也早已开始了其在精准医疗领域的布局。多年前，IBM Watson初出茅庐时以机器学习及自然语言识别能力打败人类选手而名声大噪，随后IBM宣布进入了以认知计算为主的又一次转型，如今，IBM Watson已经在医疗健康、商业、教育、市场、供应链、金融服务等领域展开了应用。

其中又以医疗健康领域的进展最为引人注目。2016年1月IBM和美敦力合作推出了一款糖尿病监测APP；3月，IBMWatson人工智能带入苹果手表睡眠健康应用；5月，IBM联手苹果为博士伦开发白内障手术APP；7月，IBM宣布已成立IBM Watson Health医学影像协作计划；8月，IBM宣布已经完成了对胃癌辅助治疗的训练，并正式推出使用；12月，IBM“沃森联合会诊中心”在浙江省中医院落地。

而Watson的第一步商业化运作是通过和纪念斯隆？凯特琳癌症中心进行合作，共同训练IBM Watson肿瘤解决方案。在此期间，该系统的登入时间共计1.5万小时，一支由医生和研究人员组成的团队一起上传了数千份病人的病历，近500份医学期刊和教科书，1500万页的医学文献，把Watson训练成了一位的“肿瘤医学专家”。随后该系统被Watson Health部署到了许多顶尖的医疗机构，如克利夫兰诊所和MD安德森癌症中心，提供基于证据的医疗决策系统。

Intel也宣布了开展基因组信息整合计划，该计划致力于在未来五年内整合现有私人、公众以及云平台上的基因组数据以加速生命科学领域研究。

而在2006年就推向市场的亚马逊云服务上可以免费访问两个世界上最大的癌症基因组数据集，即癌症基因组地图集（TCGA）和国际肿瘤基因组协作组 （ICGC）。

百度打造云上大脑

在2016年年底国务院印发的《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》中，生物医药行业成为重点鼓励发展的行业。规划提出，到2020年，生物产业规模达到8万亿～10万亿元。在医药领域，以基因技术快速发展为契机，推动医疗向精准医疗和个性化医疗发展。明确指出要开发新型抗体和疫苗、基因治疗、细胞治疗等生物制品和制剂，发展肿瘤免疫治疗技术。

在政策和市场利好下，科技企业和互联网企业们也不甘寂寞，百度云为华大基因部署了BGI BRCA Online平台，为乳腺癌、卵巢癌的科研与应用提供基因测序数据分析服务。

2016年10月，百度医疗大脑在北京，“百度医疗大脑”是通过海量医疗数据、专业文献的采集与分析进行人工智能化的产品设计。百度医疗大脑模拟医生问诊流程，与用户多轮交流，依据用户的症状，提出可能出现的问题，反复验证，给出最终建议。在过程中可以收集、汇总、分类、整理病人的症状描述，提醒医生更多的可能性，辅助基层医生完成问诊。

在2016年11月的乌镇互联网大会上，百度公司董事长兼CEO李彦宏进一步解释了人工智能对医疗的变革。他指出，人工智能和大数据在医疗上的发展分为四个层次：医疗O2O智能分诊，人工智能参与的智能问诊，基因分析和精准医疗，基于大数据的新药研发。他认为，从分诊到新药研发，人工智能健康大数据奇点已经临近。

就拿人们最先感受到的无创产前基因检测来说，这个作为基因产业最先商业化的技术已经被政府认可。2016年10月27日，卫计委了国卫办妇幼发[2016]45号文件――《国家卫生计生委办公厅关于规范有序开展孕妇外周血胎儿游离DNA产前筛查与诊断工作的通知》），指出此前产前筛查与诊断专业试点机构的有关规定同时废止，放松了对开展产前筛查和诊断的机构要求，取消108家临床试点单位，所有具有产前检测资质的医院原则上都可以开展无创DNA产前筛查与诊断；取消7家医学检验所的临床试点，具有产前检测资质的所有医学检验所原则上都可以开展无创DNA产前筛查与诊断。

精准医疗离我们越来越近，这得益于人工智能、云计算、大数据技术的逐步成熟。精准医疗要想实现精准一定是建立在数据之上的，而对于很多疾病，尤其是罕见病来说，找到基因上微小的变化就很可能找到了解决问题的钥匙，但这同样也意味着巨大的计算量。在没有深度学习之前，这几乎是不可想象的，随着深度学习的出现，机器人能够不断地通过已有数据进行训练，从中得出规则，并完成一些罕见病的早发现、早诊断。这也给了科技企业和互联网企业们杀入医疗这个“蓝海”的机会。

在阿法狗战胜李世石后，人类对人工智能的恐惧开始进一步被放大。在精准医疗领域也不乏有人担心人工智能会取代医生，但要知道在任何一个国家医疗资源都是稀缺资源，对于政府来说如何提高医生的平均诊疗水平，尤其是基层医生的诊疗水平更为重要。人工智能作为增强智能，如果成为医生诊疗系统里的辅助工具，会大大提高普通医生的诊断水平和诊断效率，降低误诊率。这也正是精准医疗的最大意义所在。

世界各国基因组计划

英国十万人基因组计划

2012年12月，英国政府宣布启动针对癌症和罕见病患者的英国10万人基因组计划。通过该计划，英国政府预期到2017年年底实现以下四个目标：

推进基因组医疗整合至英国国家医疗服务体系，并使英国在该领域引领全球。

加速对癌症和罕见病的了解，从而提升有助于患者的诊断和精准治疗。

促进基因组领域的私人投资和商业活动。

提升公众对基因组医疗的知识和支持。

2015年年底，英政府宣布将在未来再追加经费用于该计划。2016年6月，英国政府宣布已经完成了9892个基因组测序工作。

美国精准医疗

美国总统奥巴马于2015年1月20日在白宫的国情咨询中宣布启动精准医疗计划。根据该计划，美国将搜集100万人的个人健康信息以及测得他们的基因组序列，以实现短期目标：

鉴定新的癌症亚型。

与药厂等私人部门合作测试精准疗法的临床效果。

拓展对癌症疗法的认识（抗药性、肿瘤复发等）。

韩国万人基因组计划

2015年11月韩国政府宣布以韩国蔚山国家科学技术研究为依托，启动万人基因组计划。韩国万人基因组计划的主要目标是：

绘制韩国人基因组图谱。

建立韩国标准化的基因数据库。

发现罕见遗传疾病的突变位点。

为韩国快速增长的基因组产业提供全面的基因组信息。

同时，该计划是对2013年韩国政府宣布的未来8年投资人类、农业和医药基因组计划的一个补充。

法国基因组医疗2025

近日，法国政府宣布投资6.7亿欧元启动基因组和个体化医疗项目，并将其命名为：法国基因组医疗2025 。

在未来10年，法国政府希望达到以下三个目标：

将法国打造成世界基因组医疗领先国家。

将基因组医疗整合至患者常规检测流程。