ai医疗解决方案

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ai医疗解决方案范文第1篇

深度学习领衔多层级布局 打造差异化ai服务

根据Tractica的报告，作为世界三大尖端技术之一的人工智能到2025年将有368亿美元的全球市场规模。为此，目前阿里云、腾讯云、金山云都开始纷纷涉足并相关人工智能计划和产品。但从AI过去几十年的发展历程可知，人工智能的发展一直受到关健技术――深度学习能力的制约。

金山云选择在基于算法和数据的基础上，重点打造深度学习能力，并由此形成自身在人工智能领域的核心竞争力。侯震宇表示：“目前，金山云KDL（金山云深度学习平台）已是国内云计算企业中首个实现商用的人工智能云PaaS平台，并且已经应用在WPS office 、mail和金山词霸中，为客户提供开发、评估、训练、预测等支持，全面帮助WPS快速接入AI。”与此同时，为了增强KDL的能力， 保持行业领先性，金山云也在底层IaaS 服务能力不断发力。比如，金山云提供异构超算平台KHSP，帮助企业获得大规模分布式的高性能计算能力和深度学习研发的强劲动力等。

云计算为深度学习提供了平台，而深度学习则是云计算和大数据日趋成熟的背景下取得的实质性进展。因此，在深度学习方面能力的突破将使云计算企业在人工智能领域获得更多话语权。不过，要全面进军人工智能并分食这块大蛋糕，金山云还有更全面的布局。

一方面，金山云将瞄准人工智能的SaaS应用层。侯震宇指出，金山云将在人工智能应用层面发挥自身优势资源，通过与小米及其生态链的各企业合作获得人工智能所需的图像识别、语音识别、自然语义理解等方面的能力，小米的丰富场景和金山云的人工智能结合将能实现双赢。

另一方面，对于更上层的行业解决方案，侯震宇表示：“在传统行业经济疲软的背景下，人工智能与传统行业的结合必将成为新经济的代表，并将为人工智能市场带来更大的想象空间。因此，金山云将发挥在政务、医疗、物联网、金融、交通等行业的技术能力和经验，让AI获得更多实际行业的解决能力，从而推进各行业的全面产品升级。

全栈云服务构建AI基石

事实上，不管是语音识别、图像识别还是自然语义理解，大数据是人工智能研究前进了一大步的关健原因，同时支撑大数据分析平台的云计算也成为提高深度学习神经网络的重要保障。侯震宇在会上表示：“金山云KAP人工智能云，有包括云计算、大数据和云存储的强大的全栈云服务能力做支撑。”

ai医疗解决方案范文第2篇

2.13【阿里云】阿里云扩建香港数据中心，海外业务规模增速超300%。点评：激流勇进

3.10【阿里】阿里云正式成为MariaDB基金会白金会员，为全球唯一入选云计算公司，后者为全球知名开源软件组织，是关系型数据库管理系统MySQL分支。点评：水电煤

3.29【阿里云】阿里云·云栖大会深圳峰会ET医疗大脑和ET工业大脑，及机器学习平台PAI2.0，并宣布今年将增70万辆YunOS互联网汽车。点评：水电煤

3.30【阿里云】阿里云整合优酷CDN和视频云业务，CDN业务降价35%，流量单价最低0.17元/GB。点评：加速度

4.14【阿里云】阿里云与Meraas集团在迪拜设立的云计算合资公司Yvolv将参与沙特数字化变革计划，通过提供云计算大数据服务，输出中国自主研发飞天技术，预计投资额达75亿美元。点评：出海记

4.26【阿里云】阿里云将与江苏省政府合作，推出130300计划，以云计算、大数据扶植30家外包服务企业，再由受扶植企业助300家制造业企业互联网升级。点评：

5.17【阿里云】阿里云联合联通沃云推混合云解决方案，打造共赢云生态，在杭州、上海、深圳试点。点评：序幕

5.27【趣拍云&阿里云】趣拍云已被阿里云收购，其业务并入阿里视频云产品线。点评：阿里范儿

6.10【阿里云】①阿里云天池平合厦门航空启动“智慧航空AI大赛”，解决恶劣天气航班快速恢复问题。②阿里云推出“闪电立方”，一次可传100T数据，24小时可完成PB级数据迁移。③阿里云将新增印度和印尼数据中心，加速全球化布局。点评：发力季

6.11【阿里云】阿里云联合近200家IoT产业链企业设首个IoT联盟。涵盖芯片、及智能家居等各种类型IoT产业链伙伴，包括苏宁、海尔、高通、美的等IoT知名产业链企业。点评：加速度

6.19【阿里云】阿里云大数据计算产品“MaxCompute”将于年内在欧洲市场开服，涵盖处理分析、机器学习等数据智能服务。点评：一城一局

8.1【阿里云】阿里云与无锡市高新区战略合作，将共同打造物联网特色小镇。点评：标准化

8.4【阿里&澳门政府】阿里与澳门政府签署协议，将通过阿里云计算和人工智能等技术推动澳门云计算中心建设、新型智慧旅游城市建设、城市智能交通网络建设、云计算人工智能人才培养。点评：阿里式

8.10【阿里云】阿里云云服务器ECS企业级产品家族，已推出面向173种企业应用场景的19款实例。点评：

10.9【阿里云&荣之联】阿里云联合荣之联以1619万元中标云南国际现代物流云综合信息服务平台项目。华为、数梦工场、腾讯云等未中标。点评：阿里式

10.30【阿里云】阿里云开放马来西亚大区服务，为当地提供本地化产品技术和市场服务，系继新加坡后阿里云在东南亚第二个开放服务大区。点评：东进运动

11.8【阿里云&联通】阿里云与联通合作平台“沃云Powered by Alibaba cloud”上线，由阿里云提供技术和解决方案，浙江联通提供服务，为企业提供上云咨询。点评：阿里式

11.22【阿里云】阿里云在广东成立研发中心，拟招募1000名云计算和AI工程师。点评：最强大脑

12.18【阿里云】阿里江苏云计算数据中心落户南通，总投资180亿元，占地450亩，将建设30万台服务器。点评：喊麦

12.20【唯医网&阿里云】骨科平台唯医网与阿里云合作，双方在云计算、大数据、骨科AI等领域进行产品与技术、解决方案与服务等的合作。点评：步步为营

12.23【阿里云&新华书店】阿里云与新华书店旗下新华互联达成战略合作，将联动新华书店打造云上文化消费电子商务平台(新华书店网上商城)。点评：一城一局

ai医疗解决方案范文第3篇

作为一种通用技术，人工智能（AI）和机器学习（ML）在几乎每个行业都有潜在的用例，并能够重塑人们生活和经营方式。 近十年来深度学习的突破，使得人工智能在日常生活中的应用越来越广泛，为该领域的进一步发展铺平了道路。VC 在垂直行业的投资呈现持续增长的趋势，比 2008 年的水平高出 12 倍。2017 年，在AI / ML 领域的 643 个 VC 投资事件中投资总额达 60 亿美元。 同与此同时，在经过多年缺少退出企业之后，过去两年的流动性大幅上升，转而进入 AI / ML 退出环境的新阶段。目前，几乎所有商业上成功的 ML 应用都使用监督式学习，其中包括大量的应用，但仅限拥有清晰标记数据的领域。创业公司将面临来自科技巨头通过云提供的低成本产品服务的激烈竞争， 但他们可以专注于更多的细分领域或细分数据集。

在过去的十年中，AI / ML领域吸引了业界极大的兴趣，相关应用和商业整合快速发展。如今人们普遍认识到的人工智能的概念。然而，这个领域内已经出现了几次停滞。所谓的“人工智能冬天”往往是由于技术，基础设施或方法的局限性而产生的。 AI / ML 的最新突破始于 2006 年左右，随着深度学习的发展，受人脑生物学的启发，ML 的一个子集以分层神经网络（NNs）为基础出现。深度学习技术是 AI / ML（如图像识别，搜索引擎，药物发现，深度强化学习）几乎所有当前前沿研究和成功应用的背后的技术。 ML 问题的新研究方法，计算能力的巨大进步，数据数字化和可用性的急剧增长，使这一进展成为可能。

人工智能（AI）属于计算机科学领域，专注于创建一个能够感知其环境并做出决策的智能机器，以最大限度地实现其目标。 机器学习（ML）是人工智能和数据分析的一个子领域，它使计算机能够反复学习，改进预测模型，并从数据中发现洞察力，而不需要人类编程。 作为个人，我们已经每天与语音助理对话，使用面部识别技术，接收电影或餐厅推荐以及许多其他实例，已经与 AI / ML 应用进行交互。 ML 可以根据训练算法的方法分成三个子类别：

1、监督学习

监督学习是方法，通过机器学习算法，在一组标记的数据上进行训练（例如用标记的图像训练图像识别系统以识别狗的图像）。

2、无监督学习

在无监督学习中，算法用未标记的数据进行训练，并且必须确定数据集的基本结构以及如何对其进行分组（例如通过将手写数字分为 10 组来进行识别）。

3、强化学习

强化学习从没有训练数据开始，这意味着机器必须通过经验和迭代试错来学习执行任务，同时最大化长期奖励。

在近期内，我们认为 AI-ML 中的监督学习应用将继续在面向消费者的方法中发展和完善，专注于任务自动化，几乎到了无处不在的地步。 在接下来的一年里，这些公司将生产出最具商业可行性的 AI / ML 产品，并将发生许多垂直行业的收购。 然而，我们认为最大的 AI / ML 市场前景将来自潜在的扩张到大量的企业应用和新行业。

无监督和强化学习的机会在垂直领域出现。虽然这些技术的扩散仍有相当多的障碍，但是这些技术的可能性可以解决越来越多的问题提供解决方案。强化学习最重要的早期成就之一是来自Google 的 DeepMind 的 AlphaZero。这个算法纯粹模拟下围棋。进一步的潜在强化学习用例可以改善传统的解决方案，包括资源分配问题，大量的个性化用户界面（医疗保健，标题，广告等内容），以及在机器人和自动驾驶汽车中的应用。虽然将这些技术应用于商业产品方面存在障碍，但 AI / ML 最新的概念证明可以吸引大量投资。这已经通过流入自动驾驶车辆领域的资金量得到证明。以风险投资支持的企业和投资人最能适应以人工智能为中心的世界。

也就是说，由于问题的复杂性和所需的计算能力，许多应用将需要更多的时间来实现。 针对这些问题，硬件：量子/高性能计算和混合计算（GPU / CPU / FPGA / TPU）以及分解技术将复杂问题分解为可管理的部分正在取得进展。

VC 趋势

AI / ML 领域的风险投资清楚地表明了过去十年来在垂直领域的发展和不断增长的热度。 在 AI / ML 的 643 次 VC 投资中，2017 年已经公布 60亿 美元的投资。

美国 AI / ML 领域投资事件数量和金额变化情况

与当代的技术突破并驾齐驱，投资数量以几乎呈指数级增长，比 2008 年的水平高出 12 倍。所有轮次的投资都在增加，但绝大多数的增长都是来自天使和种子的早期阶段。尽管最近主流媒体对 AI / ML 的曝光率已经大幅上升，但很明显，垂直领域仍处于早期阶段。即使在市场上仍然存在细分市场。一些较大的公司已经在执行商业产品，例如在线贷款商 Avant 和旧商品交易市场，而其他许多公司正在努力改进工具，扩大其应用和产品供应。理论和实践研究已经提供了基础，但是许多企业还处于确定可行性和用例的初始阶段。此外，由于每个数据集的独特性，AI 和 ML 技术在企业中的执行通常需要高度的定制化，这阻碍了早期的广泛采用。

美国不同投资阶段 AI / ML 投资事件

人工智能企业的估值增长速度与风险投资市场相似。 不同之处在于后期阶段。 造成这种异常的一个原因是 2013 年和 2014 年有大批 AI / ML 公司获得投资，其中包括 Palantir 多个轮次的融资，并且还有大量的后续轮次的跟进。 此外，垂直市场仍然受到早期阶段公司的支配。

不同阶段美国 AI / ML 公司的估值中位数

退出

经过多年稀少的退出事件，过去两年代表了 AI / ML 退出环境的新时期。 直到最近，AI / ML的退出才成为典型的风险投资周期的一部分，因为风险投资通常会在开始增长的时候流入垂直市场，随后企业需要花费数年的时间才能获得战略收购方。 这是关键的，因为 AI / ML 退出目前几乎完全是通过战略收购来实现退出的。我们预计这一趋势将持续下去，因为目前的科技巨头正在努力支持他们内部人工智能产品。随着在软件/互联网领域以外的公司意识到将 AI 整合到其业务中的潜力，将进一步推动收购事件。

美国 AI/ML 市场退出事件

2016 年和 2017 年的最大的退出事件都发生在自动驾驶领域，通用汽车以 10 亿美元的价格收购了 Cruise Automation，Aptiv 收购了 NuTonomy。 同样重要的是要指出，Cruise 被收购占到了 2016 年 AI / ML 退出金额的近 40％。

美国收购 AI/ML 公司最多的企业

局限性

在垂直领域，主导的情绪是积极的; 但是，有一些限制可能会减缓 AI / ML 在所有行业的进一步发展。 AI / ML 对我们生活的影响往往伴随着宏伟论调，即过度地强调短期影响力，暗示着失败是不可能的。 这种思维方式可能是危险的，因为现实的预期时间和有效的失败管理应该成为实施企业 AI / ML 技术的一个组成部分。 例如，涉及自动驾驶车辆的事故或其他算法错误可能会损害公众对该技术的认知并导致一系列其他问题，包括延迟执行。

AI / ML 的另一个常见问题是人类不知道机器在想什么，例如我们无法解释深度学习网络做出任何一个驾驶决策的原因，即使是设计它的工程师也不能。假如有一天，自动行驶中的汽车突然撞向一棵树，或者在绿灯亮起时犹豫不决，不肯前进，那我们连找出原因，进行解释的手段都没有。 这被称为“黑匣子”问题的情况，这掩盖了审计和机器行为的责任。

AI/ML 能够减轻人类处理艰巨任务的负担，但是广泛采用这种做法可能会带来更广泛的社会影响。其中之一就是人工智能将抢走人类工作。虽然这可能最终发生在一些职业上，但人工智能的进步很可能会改变工作的性质，而不是消除工作。就像在互联网应用泛滥之前没有人拥有“社交媒体经理”或“主播”这样的职位，AI / ML 的出现将会产生以前不为人知的行业和职业。

展望未来

作为一种通用技术，AI / ML 几乎在每个行业都有潜在的使用案例，并有能力重塑人们的生活和经营方式。 因此，人工智

ai医疗解决方案范文第4篇

人工智能在医疗领域的广泛应用价值

目前，人工智能在医疗领域的研究成果频出，人工智能应用医疗领域已是大势所趋。各个科技巨头都相继布局人工智能医疗行业。对人工智能在医疗的应用主要基于多方面的客观现实：比如优质医疗资源供给不足，成本高，医生培养周期长，误诊率高，疾病谱变化快，技术日新月异；此外，随着人口老龄化加剧和慢性疾病发病率的增长，人们对健康重视程度普遍提高，医疗服务需求也在持续增加。

人工智能结合医学应用有非常多的益处，可以让患者、医师和医疗体系均受益。比如对于患者来说，可以更快速地健康z查，获得更为精准的诊断结果和更好的个性化治疗方案建议；对于医师来讲，则可以消减诊断时间，降低误诊的概率并对可能的治疗方案的副作用提前知晓；对于医疗体系来说，人工智能则可以提高各种准确率，同时系统性降低医疗成本。

据悉，人工智能在智能诊疗、智能影像识别、智能药物研发和智能健康管理等方面都有广泛的应用价值。

比如在智能诊疗方面，就是让计算机“学习”专家医生的医疗知识，模拟医生的思维和诊断推理，从而给出可靠诊断和治疗方案。智能诊疗场景是人工智能在医疗领域最重要、也最核心的应用场景。谷歌宣布已尝试将其面向消费者的机器学习能力应用到医疗保健领域中。今年谷歌的人工智能算法在乳腺癌诊断上也表现出了很高准确度；苹果公司最近收购了Lattice，该公司在开发医疗诊断应用的算法方面具有很强能力。

在智能影像识别方面，人工智能的应用主要分为两部分：一是图像识别，应用于感知环节，其主要目的是将影像进行分析，获取一些有意义的信息；二是深度学习，应用于学习和分析环节，通过大量的影像数据和诊断数据，不断对神经元网络进行深度学习训练，促使其掌握诊断能力。作为医生，从一个大的图像如CT、核磁共振图像判断一个非常小的阴影，是肿瘤是炎症还是其他原因，需要很多经验。如果通过大数据，通过智能医疗，就能够迅速得出比较准确的判断。

在智能药物研发方面，则是将人工智能中的深度学习技术应用于药物研究，通过大数据分析等技术手段快速、准确地挖掘和筛选出合适的化合物或生物，达到缩短新药研发周期、降低新药研发成本、提高新药研发成功率的目的。人工智能通过计算机模拟，可以对药物活性、安全性和副作用进行预测。目前借助深度学习，人工智能已在心血管药、抗肿瘤药和常见传染病治疗药等多领域取得了新突破，在抗击埃博拉病毒中智能药物研发也发挥了重要的作用。

在智能健康管理方面，则可以将人工智能技术应用到健康管理的很多场景中。目前主要集中在风险识别、虚拟护士、精神健康、在线问诊、健康干预以及基于精准医学的健康管理。比如通过获取信息并运用人工智能技术进行分析，识别疾病发生的风险及提供降低风险的措施。计算机还能收集病人的饮食习惯、锻炼周期、服药习惯等个人生活习惯信息，运用人工智能技术进行数据分析并评估病人整体状态，协助规划日常生活。在精神健康领域，计算机可运用人工智能技术从语言、表情、声音等数据进行情感识别。在健康干预层面，计算机则可以运用AI对用户体征数据进行分析，定制健康管理计划。

从IBM Watson的发展看医学人工智能的未来

目前国内外已经有很多高科技企业将认知计算和深度学习等先进AI技术用于医疗领域，并出现了很多产品，其中以IBM的“沃森医生”（IBM Watson）最有代表性。IBM Watson作为该领域中的翘楚，随着人工智能技术的逐渐成熟，在2016年开始放开手脚，以肿瘤诊断为重心，开始在慢病管理、精准医疗、体外检测等九大医疗领域中实现突破，逐步实现人工智能作为一种新型工具在医疗领域的独特价值。

沃森是2007年由IBM公司开发的，IBM Watson具备了自然语言处理、信息检索、知识表示、自动推理、机器学习等能力，能够快速搜索分析非结构化的数据，获取想要的结果。2015年，日本东京大学医学院研究所最初的诊断结果，确诊一位60岁的日本女性患了急髓白血病，但在经历各种疗法后，效果都不明显。无奈之下，研究所只好求助IBM Watson，而IBM Watson则通过对比2000万份癌症研究论文，分析了数千个基因突变，最终确诊这位60岁的日本女性患有一种罕见的白血病，并提供了适当的治疗方案。整个过程IBM Watson只用了短短10分钟。

自2012年罗睿兰接手IBM开始，IBM公司发展方向与业务架构就一直在进行根本性调整。传统硬件与系统软件业务地位不断退后，而云计算、网络安全、数据分析与人工智能成为了公司现金流的核心投放领域。现在的IBM正在转型为一家认知计算和云平台的公司。其中在医学人工智能的优势也越来越明显。

IBM Watson首先进入的领域是复杂的癌症诊断和治疗领域，这也是目前全世界医学界聚焦的重点。Watson的第一步商业化运作就是通过和纪念斯隆・凯特琳癌症中心进行合作，共同训练IBM Watson肿瘤解决方案（Watson for Oncology）。癌症专家在Watson上输入了纪念斯隆・凯特琳癌症中心的大量病历研究信息进行训练。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训练成了一位杰出的“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。

相继攻克肺癌、乳腺癌、结肠癌、直肠癌后，2015年7月IBM Watson for Oncology成为IBM Watson health的首批商用项目之一，正式将上述四个癌种的肿瘤解决方案进入商用。2016年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。此外沃森还在2016年11月训练完上线了宫颈癌的服务。

目前IBM Watson肿瘤解决方案已经进入中国。2016年12月，浙江省中医院联合思创医惠、杭州认知三方共同宣布成立沃森联合会诊中心，三方将合作开展IBM Watson for Oncology服务内容的长期合作，这是自IBM Watson for Oncology引入中国以来，首家正式宣布对外提供服务的Watson联合会诊中心，意味着中国医疗行业将开启一个新型人工智能辅助诊疗时代。目前Watson可以为肺癌、乳腺癌、直肠癌、结肠癌、胃癌和宫颈癌6种癌症提供咨询服务，2017年将会扩展到8-12个癌种。在医生完成癌症类型、病人年龄、性别、体重、疾病特征和治疗情况等信息输入后，沃森能够在几秒钟内反馈多条治疗建议。

此外，IBM Watson还与辉瑞达成了一项新协议，会将前者的超级计算能力用于癌症药物研发。辉瑞将用上Watson for Drug Discovery的机器学习、自然语言处理及其它认知推理能力，用于免疫肿瘤学（Immuno-oncology）中的新药物识别，联合疗法和患者选择策略。由于免疫肿瘤学的未来在于针对独特肿瘤特征的组合，这会改变癌症治疗方式。而在药物研发中利用Watson的认知能力，可以更快地为患者带来可能的新免疫肿瘤治疗。

毫无疑问，人工智能将会成为未来IBM的成长引擎。沃森目前已经不仅仅满足于涉及糖尿病等慢病、大健康、医疗影像、体外检测、精准医疗、机器人、疾病研究治疗这几个领域，未来，沃森的触角还会伸到医疗的其他行业，为整个医疗行业服务。

中国版小小“沃森”不断面世

与IBM Watson十年的发展轨迹不同，中国在医学人工智能领域的发展属于追赶者。由于中国没有统一的医疗数据格式以及数据孤岛的隔离，中国在医学人工智能I域投放的资源相对要少很多。不过这并不妨碍国人对其发展的热情。在智能影像识别和诊断方面，中国已经出现了若干版本的小小“沃森”，他们的功能虽然没有IBM Watson那么强大，但也在各个领域显示出独特的应用价值。

浙江德尚韵兴图像科技有限公司是由浙江大学知名专家和珠海和佳医疗设备股份有限公司共同投资成立一家高科技公司。浙江德尚韵兴利用深度学习处理超声影像，同时加入旋转不变性等现代数学的概念，形成了“DE-超声机器人”。该机器人算法借助计算机视觉技术，可以对甲状腺B超快速扫描分析，圈出结节区域，并给出良性与恶性的判断，大大节省了医生的诊断时间。一般来说，人类医生的准确率为60%-70%，而当下算法的准确率已经达到85%。

据悉，人体甲状腺结节已成常见病，如果不加重视，甲状腺结节可能会发生恶变，进而发展成癌症，危及生命。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也只有60%，如果不做活检，不同医生对同一张片子可能会做出不同判断。而超声机器人的出现，不仅能辅助医生做出精准判断，还能缩短病人就医时间，提升医疗效率。目前“DE-超声机器人”已经在浙江大学第一附属医院、中国电子科技集团公司第五十五所职工医院和杭州下城区社区医院临床应用，一年病例达到8万多，准确率达86%以上。

2017年2月，中山大学中山眼科中心刘奕志教授领衔中山大学联合西安电子科技大学的研究团队，利用深度学习算法，建立了“CC-Cruiser先天性白内障人工智能平台”。该人工智能程序模拟人脑，对大量的先天性白内障图片进行分析和深度学习，不断反馈提高诊断的准确性。将该程序嵌入云平台后，通过云平台上传图片，即可获得先天性白内障的诊断、风险评估和治疗方案。

据悉，先天性白内障是一种严重威胁儿童视力的疑难罕见病。中山眼科中心有全球最大的先天性白内障队列（队列人数近2000名），基于该队列开展了一系列严谨的研究，积累了大量高质量的先天性白内障临床数据。中山大学眼科中心于2017年4月设立“人工智能应用门诊”，由人工智能云平台辅助临床医师进行诊疗。在人工智能门诊就诊的患者，除接受常规诊疗外，其检查数据即时同步到CC-Cruiser云平台，同时享受由人工智能机器人提供的“专家级”诊疗。目前CC-Cruiser已在3家协作医院完成临床试点应用，并取得理想效果。此外，中山眼科中心已经连接了、新疆、云南、青海等边远省区上百家基层医院，每天有大量眼科检查数据上传云平台请求专家协助诊断。在医学人工智能应用场景下，病例以及图像数据将首先通过人工智能程序进行初审，再由专家复核，效率将提升70%以上，极大提高了专家协诊效率。

2017年5月，丁香园、中南大学湘雅二医院和大拿科技共同宣布就皮肤病人工智能辅助诊断达成独家战略合作，并了国内首个“皮肤病人工智能辅助诊断系统”。资料显示，系统性红斑狼疮是一种慢性自身免疫性疾病，属于风湿性疾病中的弥漫性结缔组织病，可引起全身多个脏器受累，包括皮肤、关节、肾脏、血液等。如何精准诊断系统性红斑狼疮，一直是困扰各国科学家的世界医学难题。

目前三方合作研发出的是红斑狼疮人工智能辅助诊断模型，该模型对红斑狼疮各种亚型及其鉴别诊断疾病能进行有效区分，识别准确率超过85%。据悉，该系统一方面是面向皮肤科医生，医生通过APP，把图像传到系统以后，系统提示最有可能的皮肤病类型，然后建立皮肤病电子百科全书，通过百科全书再去学习，辅助临床诊断；另一方面是面向患者，系统提供图片鉴别和导诊意见。据悉，该系统第一期主要实现以红斑狼疮为代表的皮肤病人工智能辅助诊断，下一步将“渗透”到其他医疗机构，并将开放患者端服务。

医学人工智能真正落地

需要全产业链配合

专家指出，要真正实现医疗产业的人工智能化，仅靠单方面的力量难以实现，这需要依托全产业链包括医疗主管部门、医疗机构的参与和信息化服务商等各个环节的共同努力。

比如像前文所述的甲状腺结节、红斑狼疮、先天性白内障的诊断，都要依靠形态学的图像数据，这些在皮肤病和病理科特别常见，所以人工智能的优势在此可以得到充分体现。训练一个好的皮肤科医生可能要十年，把人工智能引进后，可以大大缩短时间。但是医学人工智能研发成本高、数据获取难、尚未深入诊疗核心等成为阻碍其真正落地的因素。

人工智能技术形成产品，最重要是要有大量高质量的数据。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。比如前文介绍的德尚韵兴，为了收集数据，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。最后该公司收集了两三万张超声图像，不嗟厥淙胂低持胁疟Vち苏锒献既仿试85%以上。该公司负责人也评价到，如果样本量能提高一倍，诊断准确率还有较大的提升空间。

在获取高质量的医疗数据方面，国内医院在过去信息化程度不高，数据虽然多，但相对杂乱，使用难度大。如何找到合适的切入点，并快速获取数据会是一个很高的门槛。同时，医院信息孤岛现象长期存在，各个医疗机构的数据尚未实现互联互通。这一局面则逐步从政策层面迎来破冰。去年6月，国务院公布了《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》，明确指出健康医疗大数据是国家重要的基础性战略资源，需要规范和推动健康医疗大数据融合共享、开放应用。但该政策的真正落地依然需要时间。

ai医疗解决方案范文第5篇

阿里巴巴的大健康战略

巨头布局移动医疗，我们首先要提到阿里巴巴的大健康战略三大板块：阿里健康、未来医院、天猫医药馆。

依托于移动支付业务优势，阿里的布局重打造在线医疗平台和医药电商平台生态圈，从医药电商切入市场。早在2011年，阿里就先后投资了寻医问药网、华康全景网等医疗平台。2015年4月，继新浪爱问医生、华康全景后，寻医问药网将入驻阿里健康平台。

去年年初，在阿里收购中信21世纪，更名为阿里健康（ALIHEALTH）并推出支付宝“未来医院”计划。作为原本以提供电讯及信息增值服务、产品识别、鉴定、追踪系统、系统集成及软件开发为主业的公司，中信21世纪掌握着中国仅有的药品监管码体系，旗下有第三方网上药品交易平台95095网站，这意味着整个流通过程的全部数据都掌握在中信21世纪手中。

2015年1月，阿里健康与医疗卫生行业信息化解决方案提供商卫宁软件签署战略合作协议，根据协议，双方将共同打造以医生多点执业和医院有效联动为代表的云医院建设；拓展在医疗支付服务方面、在药品流通和监管方面、在基础环境建设方面，阿里健康、阿里云等业务的地位和市场角色。这意味着阿里健康的布局将是三医（药品、医疗、医保）联动，立体（政府、消费终端、医疗机构）发力。

2015年1月，阿里健康推动的总医院电子处方（社会化供应）已经悄悄上线，这是国内首家医院实现电子处方社会化。在阿里健康APP已经实现了该医院的电子处方同步购买，医疗服务与医药电商将深度结合。用户利用阿里健康App，可以通过扫描电子监管码来快速查询每一盒药品的“身份”，其中包括使用方法、从出厂到流通各环节的流转情况。根据CFDA的要求，药品生产经营企业在2015年底前实现全部药品制剂品种、全部生产和流通过程的电子监管。而全国所有药品电子监管码的数据信息，都集中在阿里健康手中。药品安全识别功能将成为其在移动医疗领域发力的一大利器。

2015年2月，阿里健康云医院平台启动，实现医疗服务全流程线上管理。现阶段，阿里健康的HIS系统和云医院平台主要为中小型医疗服务机构使用，通过互联网面向全国服务，实现互联网可实现的所有诊疗环节（挂号、问诊、解读数据、开处方等）。不过，大型公立三甲医院尚在拓展当中。

在支付方面，2014年5月，支付宝钱包正式推出“未来医院”计划，将阿里最基础的支付能力、账户体系能力、数据能力、云计算能力输出到医疗行业。这意味着用户在医院就医，从门诊挂号、缴费、查取报告，到住院金清单查询、缴费全流程都可以用支付宝钱包完成。截止到2015年初，支付宝未来医院已在北京、上海、杭州、广州、南昌、郑州、长沙、昆明、武汉等25个省市落地，覆盖37家医院，累计为超过30万个患者提供服务，随后接入医保结算。虽然大部分地方医保仍对“未来医院”持谨慎态度，医保和支付宝的合作仍比较艰难，但是在全民医保时代，医保的接入已经成为“未来医院”存活的关键。

今年4月，阿里健康宣布与迪安诊断达成战略合作框架协议，引入第三方检查/检验中心；而2012年获得阿里系注资、主打周边药店服务O2O应用的U医U药（此前叫找你呀）已经于2014年8月转型做血糖管理医疗健康服务，打造了U糖医生、U药箱等产品，专注糖尿病患者院外诊后跟踪应用；2012年上线、并已取得《互联网药品信息服务资格证》的天猫医药馆，则汇集了OTC药品、医疗器械、计生用品、隐形眼镜、品牌保健品、传统滋补品等网购服务项目。

正如在阿里健康云医院对自己的定位“整合医疗全体系、全链条资源，提供全方位医疗服务的网络平台”一样，阿里正在一步步实现它一与诊所签约，多点执业医生入驻；二与零售药房打通，丰富药品支持；三引入第三方检查/检验中心；四引入医疗机构；五探索医保、商保报销领域的大健康规划。

百度致力医疗数据

和阿里比较清晰的医疗布局不同，百度的医疗布局一直扑朔迷离。特别是今年2月份入股健康之路后，有人猜测百度开始尝试走从线下到线上的O2O之路。

阿里依托于支付业务，百度自然也侧重于通过获得数据来为人工智能AI的大数据计算提供弹药。理想来看，当医疗数据积累足够大之后，这些数据的应用场景就极具想象力，包括疫情监测、疾病防控、临床研究、医疗诊断决策、医疗资源调度、家庭远程医疗等方方面面，百度“大脑”将获得包括个人生理情况在内的更全面信息。百度医疗大脑将结合百度在大数据领域的经验和技术手段，支持从个人健康管理到大医疗、大数据研究，直至公共卫生政策管理等不同层级的健康决策。

百度在医疗产业的投入相对保守，大部分动作集中在其自身的云健康平台以及云健康硬件等方面。2013年百度健康上线，2014年百度开放其大数据引擎，开始接入各行各业的信息系统，利用大数据工厂和百度大脑进行数据加工整理，如接入北京市的卫生信息系统；与此同时，通过推出移动医疗健康平台、打造智能人体便携设备品牌dulife，通过在智能手环、智能秤等设备中嵌入百度SDK，接入百度云，平台汇总个人拥有的智能设备的数据，通过对数据的分析处理，提供健康解决方案。

2014年7月，由北京市相关部门倡导，百度牵头，整合了上游智能健康设备厂商和下游个人健康服务机构的平台北京市“祥云工程”重点项目――“北京健康云”，作为落地的智能健康管理项目，百度健康云成为“北京健康云”计划的一部分。

2015年百度在医疗上的动作开始变凶猛。为更好地形成线上线下闭环，百度于年初与301医院达成战略合作，双方将共同建立医疗领域的O2O服务模式，百度百度可以借助301医院的医生、医学技术资源和良好的口碑，而301医院则可以利用百度在大数据方面的处理能力以及百度的平台入口优势。据了解，与301医院的合作初期只是共建网上医疗服务平台，实际是以打造未来网络医院为目标。

随后，百度上线百度医生App，全面进军移动医疗O2O。百度医生移动端为用户提供了找医生、约医生、评医生的服务闭环。目前，百度医生APP已经实现了人工智能系统根据患者输入的需求，完成患者的识别计算，推送最合适的医生以供选择，这一闭环服务模式将为百度积累大量用户。与301合作是对服务的补充，上线百度医生是对入口的补充。百度医生App将借助百度在移动应用分发领域的实力进入移动端市场。

今年2月，百度数千万美元战略投资面向社会大众提供专业就诊服务的门户网站医护网。通过此次战略投资，百度将为医护网提供图像语音识别、技术交互、大数据和人工智能等技术支持，共同探索医疗领域O2O的服务模式及创新运营模式，同时，百度也将借此打通线上与线下的医疗服务。