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[導(dǎo)讀] 一、全球醫(yī)療醫(yī)療行業(yè)市場規(guī)模及發(fā)展概述 隨著經(jīng)濟增長、老齡化的加劇以及民眾健康意識的不斷提升,醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)迎來了較為快速的發(fā)展時期。Deloitte預(yù)計,2015年全球健康支出總額約7萬

一、全球醫(yī)療醫(yī)療行業(yè)市場規(guī)模及發(fā)展概述

隨著經(jīng)濟增長、老齡化的加劇以及民眾健康意識的不斷提升,醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)迎來了較為快速的發(fā)展時期。Deloitte預(yù)計,2015年全球健康支出總額約7萬億美元,到2020年,全球健康支出總額將達8.7萬億美元,CAGR約為4.3%。根據(jù)經(jīng)濟合作與發(fā)展組織(OECD)數(shù)據(jù),2015年美國醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)支出占GDP比重為16.8%,而中國醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)支出占GDP比重為5.4%,中國相對美國還有較大增長空間。

二、全球500強醫(yī)療行業(yè)熱門人工智能技術(shù)

醫(yī)療人在醫(yī)療行業(yè)中,應(yīng)用比較廣泛的人工智能技術(shù)包括計算機視覺、自然語言處理、數(shù)據(jù)挖掘和機器人等,人工智能技術(shù)在多個醫(yī)療細分場景中均有所應(yīng)用,涉及醫(yī)藥物流、慢病管理、院內(nèi)診療、醫(yī)療保險等諸多場景。其中,計算機視覺、機器人技術(shù)是在醫(yī)療中最廣泛、最成熟的應(yīng)用技術(shù)之一。

計算機視覺:醫(yī)療過程離不開圖像處理,醫(yī)學(xué)影像圖像處理、手術(shù)機器人視覺系統(tǒng)、藥店及醫(yī)院面部識別、單據(jù)識別等,都能夠應(yīng)用到計算機視覺。

數(shù)據(jù)挖掘:醫(yī)療診療過程中會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù),如化驗數(shù)據(jù)、支付數(shù)據(jù)等,數(shù)據(jù)挖掘在醫(yī)院管理、醫(yī)保支付等過程中有較多應(yīng)用。

自然語言處理:在醫(yī)療場景中,電子病歷所包含的文本信息最為豐富,自然語言處理技術(shù)在此具備較大應(yīng)用價值。

機器人:可以顯著提升醫(yī)療環(huán)節(jié)的自動化程度,藥店客戶服務(wù)、醫(yī)院導(dǎo)診、藥房自動化、醫(yī)療手術(shù)等都存在醫(yī)療機器人的應(yīng)用。

深度學(xué)習(xí):由于醫(yī)學(xué)影像具備數(shù)據(jù)標準化、特征高維度等特性,深度學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)影像智能診斷產(chǎn)品中的應(yīng)用尤為廣泛。

三、全球500強醫(yī)療行業(yè)人工智能應(yīng)用場景概述

院內(nèi)診療:院內(nèi)診療主要包括與患者密切相關(guān)的疾病診斷與治療場景。隨著機器學(xué)習(xí)、人工智能、機器人等技術(shù)在院內(nèi)場景中的應(yīng)用,醫(yī)療過程中產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)價值被挖掘出來,使得診療過程變得更加高效。

藥物供應(yīng)鏈:藥物的研發(fā)與銷售是人工智能應(yīng)用的重要環(huán)節(jié)。在藥物研發(fā)中,海量化合物及研發(fā)數(shù)據(jù)通過人工智能技術(shù),能夠?qū)崿F(xiàn)化合物的高效篩選。在藥品流通中,機器學(xué)習(xí)等技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)藥物物流過程精準預(yù)測,提高藥物流通效率。

院外場景:除了院內(nèi)場景,人工智能相關(guān)技術(shù)在院外也有廣泛應(yīng)用。慢性病及亞健康人群通過佩戴可穿戴設(shè)備,對生理指標能夠?qū)崿F(xiàn)實時監(jiān)測并上傳到云端進行數(shù)據(jù)分析,及時發(fā)現(xiàn)異常情況并加以干預(yù)。醫(yī)療保險中的智能核保也是人工智能的重要應(yīng)用場景。

其它場景:由于醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用領(lǐng)域與場景極為復(fù)雜,本報告僅基于所選全球500強案例有局限性的進行了場景劃分,故并不包含藥物生產(chǎn)、醫(yī)院管理等熱門應(yīng)用領(lǐng)域。

四、全球500強醫(yī)療行業(yè)人工智能應(yīng)用案例

HCA Healthcare敗血癥檢測算法SPOT:HCA Healthcare開發(fā)了SPOT算法用于敗血癥檢測,通過機器學(xué)習(xí)技術(shù),醫(yī)院計算機攝取數(shù)百萬患者的數(shù)據(jù)點進行訓(xùn)練。該算法每15分鐘監(jiān)測所有住院患者的化驗結(jié)果和生理指標,分析住院患者的體溫、脈搏、呼吸頻率、白細胞計數(shù)、乳酸水平、血液、抗生素使用等信息以監(jiān)測敗血癥可能性。SPOT以100%的敏感度運作,即包含所有敗血癥陽性病例,允許護理人員專注于那些需要密集監(jiān)測和支持的患者。

雅培(Abbott Laboratories)Maya虛擬助手:2018年初,雅培成為印度第一家為其團隊部署AI虛擬助手的制藥公司。雅培制藥事業(yè)部啟動了一項試點,讓約3000名銷售員工開始與Maya進行日常咨詢。Maya使用語音或聊天界面以簡單的自然語言與員工溝通,并為他們提供所需的幫助及管理任務(wù),回答常見問題解答、完成日常操作、接收報告或訓(xùn)練,幫助員工操作企業(yè)知識庫(如SalesForce或Tableau)。

諾華(Novartis)病理學(xué)診斷研究平臺:諾華公司的病理學(xué)家和數(shù)據(jù)科學(xué)家與科技創(chuàng)業(yè)公司PathAI合作,訓(xùn)練由PathAI開發(fā)的人工智能系統(tǒng),以嘗試像病理學(xué)家一樣診斷,并試圖發(fā)現(xiàn)病理學(xué)家難以發(fā)現(xiàn)的隱藏信息。PathAI為算法提供由病理學(xué)家標記的病理影像用于訓(xùn)練算法以區(qū)分細胞類型。PathAI將訓(xùn)練載玻片切成約10000個較小的圖像,并且病理學(xué)家在每個切片中標記細胞類型。經(jīng)過訓(xùn)練,不同的細胞類型以不同色彩區(qū)別,確定為癌癥的區(qū)域在綠色周圍組織的區(qū)域中發(fā)出亮紅色。

美敦力(Medtronic)Guardian Connect動態(tài)血糖監(jiān)測系統(tǒng):Guardian Connect系統(tǒng)使用微型傳感器測量皮膚下方的液體中的葡萄糖水平,全天候監(jiān)測讀取并通過小型無線發(fā)射器將它們發(fā)送到手機。使用Guardian Connect移動應(yīng)用程序,可以查看最新的血糖數(shù)據(jù)、血糖歷史趨勢,跟蹤可能影響血糖水平的日常事件,在血糖超出或低于目標范圍時還能收到警報。

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