医疗是人工智能落地的重要场景之一
医疗是人工智能落地的重要场景之一。过去一年，我们既看到，随着语音识别、计算机视觉等技术的不断进步，越来越多的公司开始加码AI+医疗业务;但同样也发现，医疗数据获取相对困难，对AI+医疗的发展造成暂时性拖累。鉴于人工智能为医疗行业带来的实质性效率提升，我们仍然看好AI+医疗的长期发展。
IBM Watson医疗发展低于预期
IBM Watson是全球AI医疗行业的领导者。Watson系统2015年开始商用，提供包括乳腺癌、肺癌、直肠癌、宫颈癌、卵巢癌和胃癌在内六种癌症的辅助诊疗服务。但是，2017年2月，休斯敦安德森癌症研究中心(MD Anderson Cancer Center)取消与IBM Watson的合作，称其辅助诊疗效果始终不达预期。2018年5月，IBM对其医疗业务进行部分裁员。
数据是发展的主要瓶颈，中国有弯道超车机会
影像诊断需要大量经过专业医师标注的数据进行模型训练。并且每种疾病所需要的数据不同，数据碎片化问题严重。此外，北美对医疗数据还有严格的隐私保护。这些因素导致了数据获得的成本高昂，成为影像诊断行业发展的瓶颈。在我国，数据归医疗机构和患者共同所有，三家医疗大数据公司在政策支持下积极建设医疗数据库，这都可能为AI影像诊断在中国发展提供有利条件。
语音电子病历专业性要求高，是语音识别技术很好的落地场景
和一般的语音识别相比，语音电子病历对专业性及准确性要求更高，更能凸显科大讯飞，Nuance等语音识别算法公司技术上的优势，实现变现。未来语音电子病历与知识图谱，医疗影像诊断相结合，更能催生新业务。
新应用：层出不穷，有望在未来继续带来亮点
由平安健康推广的“平安好医生”医疗咨询APP正尝试AI技术赋能。智能问诊系统可为患者提供初步诊断，缓解了医院的分诊压力。除此之外，AI也有望对药品研发进行模拟，充分利用早期药物开发的经验和仿真技术能够极大的减少试错成本、缩短研发周期。脑机接口应用仍处于研发阶段，AI有望在未来将神经信号进行解读，进而帮助患者进行康复训练。
文章来源
本报告摘自：2018年9月5日已经发布的《AI+医疗: 发展低于预期，数据是主要瓶颈》
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