人工智能为医疗创新带来重大突破

导读

从2014年互联网医疗崛起至今，医疗产业技术经历了一个完整的渗透周期，享受过牛市的甜蜜期，也体会过商业模式迟迟未能兑现所带来的阵痛。看当下，以春雨医生、微医为代表的互联网医疗平台，继续在政策的夹缝中艰难摸索商业模式；传统的医疗 IT 厂商们仍然埋头做着医院、政府的项目。当颠覆医疗的口号慢慢平息，医疗健康产业似乎重新归于平静之时，新一轮人工智能的风暴开始向医疗产业袭来，我们观察到医疗这个号称最难被颠覆的产业，正在出现新的变化。

从互联网医疗升级到医疗AI

医疗 AI 从根本上解决医疗服务资源的供给瓶颈，彻底改善看病难的问题，是对医疗产业从表层到实质、从边缘到中心的全面升级。数据成为了新的要素，人工智能技术创造了全新的医疗服务供给。

临界点已至，医疗人工智能站上风口

1）技术：医疗人工智能在多个应用场景已突破临界点，正在加速商业化；

2）资本：资本持续看好医疗人工智能赛道。巨头和创业公司齐头并进，各个体量公司皆有机会；

3）产业环境：国内医疗服务供需严重不平衡，医疗人工智能技术引入存在刚需。消费者将

成为现阶段智能医疗服务重要的买单方；

4）政策：医疗人工智能需“持证”上岗，收费政策尚未明晰；

5）商业前景：未来医疗 AI 商业化落地的模式可以分为 1.0 的技术赋能（联合医院共同输服务 C 端）以及 2.0 的直接切入医疗服务（基于医疗牌照+科技直接展业）。

医疗影像：人工智能在医疗领域应用的第一站。

人工智能在医疗影像领域的应用场景可以分为两类：机器看片和机器阅片。前者的重点是提升医生看病效率；后者强调对影像内容的精准分析，提升医生看病的准确率。在 4000亿的影像市场中，无论是上游医疗影像成像硬件设备还是下游医疗影像诊断服务，人工智能均有极大的发挥空间，前景广阔。

智能辅助诊断：现代医学皇冠上的明珠。

智能辅助诊断就是让计算机模拟医生的思维和诊断推理，给出可靠的诊断。医疗数据规模和数据结构化能力是智能辅助诊断技术竞争的核心壁垒。

精准医疗：AI+基因组解读生命大数据。

基因组解读分析能力是现阶段基因检测产业临床应用的瓶颈。人工智能对基因组和疾病组进行建模有望发现更多基因组—疾病组之间的规律，突破基因组解读分析能力瓶颈。

投资建议：医疗行业坐拥天然的数据富矿，结合人工智能技术有望释放出巨大的商业价值。

AI+医疗影像、AI+辅助诊断、AI+基因组学将是三个最为主要的应用场景。除了切入这些应用场景的公司之外，还有三类公司受益：

1）计算层：建设生物云、影像云等垂直行业云的公司；

2）数据层：具备数据资源获取能力以及数据挖掘能力的医疗信息化公司、医疗影像器械提供商、基因测序设备商；

3）技术层：掌握核心算法技术，具备复制到医疗行业能力的公司。

人类正在通过人工智能来延伸自己，而人工智能也进入了助推信息加速迭代的新时代。作为国内基于中文认知计算的大数据应用专业服务机构，中润普达公司应用自主研发的中文大数据认知矩阵(信源矩阵、分词矩阵、规则矩阵)计算技术，配合丰富的业务场景模型和中文大数据动态平衡模型，从理解、推理、学习、计算、互动、可视等特质训练入手，让系统（机器）或者与人类直接交互接受训练，或者深入到各类非结构化数据自我训练，迅速成为一个合格的专家助手,为客户提供更智能、更高效的人工智能新体验。