當醫療遇上人工智慧的無線想象

還記得去年cctv1《機智過人》節目中，人工智慧閱片機械人「啄醫生」嗎？它單挑15名經驗豐富的主任醫師。結果，這些來自全國三甲醫院、平均閱齡20年、閱片量超過20萬張的頂級醫生，都被一一挑落馬下。「啄醫生」對30套肺片精準檢測完勝。智慧型醫療

ai被稱為「第四次工業革命」，全球頂尖的技術公司都在搶占攤頭，國內企業也熱火朝天，擼起袖子埋頭幹。2023年是人工智慧元年，融資井噴。2023年是人工智慧產業化元年，在政策、資本、創業者的狂熱助推下，人工智慧不斷在金融、醫療、零售、教育、安防等領域多點開疆破土，最終迎來了史無前例的爆發式增長。

人工智慧+醫療，擁有無限的想象空間。

主要有五個發展方向：

第二，智慧型藥械研發，將人工智慧中的深度學習技術應用於藥物研究，通過大資料分析等技術手段快速、準確篩選出合適的化合物或生物，縮短新藥研發週期、降低新藥研發成本、提高新藥研發成功率。零氪科技在這個領域有完整的解決方案。

第三，智慧型診療，即人工智慧技術的輔助診療應用，讓計算機「學習」專家醫生的醫療知識，模擬醫生的思維和診斷推理，從而給出可靠診斷和**方案。這是百洋智慧型科技的沃森醫生所擅長的。

第四，智慧型影像識別，即人工智慧技術在醫學影像診斷上的應用。80%的醫療資料是非結構化的，藏在海量的病史和影像裡。清洗資料，提高可讀性，提高讀片準確率，提高影像科醫生工作效率，都是迫不及待並且容易達到的。零氪科技、健培科技、推想科技都在這一塊發力。

整個產業鏈可以分為三個層次：基礎層、技術層與應用層。從以上梳理大致可以看出，我國醫療ai的創業公司則往往選擇在應用層扎堆，如輔助診斷、健康管理和藥物研發等。因為這些領域轉化周期短、變現能力強、門檻相對低、對成長有利。

而基礎演算法和計算平台、海量的資料**還有機器學習、影象識別的基礎技術等屬於行業頭部，壁壘較高，往往需要較長期的高投入才能有高回報，不是一般公司能玩的起的，所以科技巨頭才偏愛底層布局。