2017年人工智能在健康医疗领域迎来了一波大爆发，部分应用场景实现了落地与突破，但要真正成熟起来，遍地开花，还需要克服一系列的“成长烦恼”，要在谨慎中前行，从基础、应用、管理均需突破。本文对2017年人工智能和健康医疗领域进行梳理，并对2018年该细分领域的发展趋势进行预测。
风口浪尖上的智能医疗
近年来借助互联网+，患者的就医效率和体验得到了极大提升，但医疗最大痛点资源不均衡的矛盾并没有得到根本性地解决，与此同时人口老龄化进程加快、慢性病发病率走高等需求端的压力将进一步激化资源不均衡的矛盾。而2017年人工智能在智能导诊、语音电子病历、影像辅助诊断等环节所表现出的降本增效能力，可以将医生从繁重的重复性劳动中解决出来，专注于更有价值的事情，为解决资源不均衡提供的新思路。
资本市场对智能医疗领域也是青睐有加。根据亿欧智库的统计显示，截止至2017年8月15日，国内医疗人工智能公司累积融资额已超过180亿人民币，融资公司共104家；但从融资轮次上看，大部分的融资事件都发生在种子轮、天使轮以及A轮这样的早期风险投资阶段，这表明行业内的公司大多还处在初创阶段，整个行业呈现出年轻化、集中度低的态势，尚未出现明显的独角兽或者垄断。从融资额度上看，更是可以看出非常明显的增长趋势，仅国内来说，千万级和亿级的融资事件占到了65%以上。
从应用的细分领域看，根据火石创造的报告显示，治疗前阶段主要涵盖了辅助诊断、医学影像诊断、虚拟助手等领域，目前这部分是人工智能发展比较成熟的部分，特别影像辅助诊断在某些领域，准确率可以高达98%以上，大大缓解影像科医生的工作强度。这一领域的公司是目前资本最活跃的部分的，市场规模预计可以达到万亿。
治疗阶段主要以药物研发、智能医疗机器人等应用形式出现。从全球的情况来看，人工智能辅助药物研发的公司比例相对较高，在研发周期长、投入大、失败率高等为特点的药物研发现状影响下，产业发展的需求量大，可达到千亿级的市场。
在智能医疗机器人方面，目前医疗机器人全球做的最好的是达芬奇机器人，国内也有部分初创公司在做这部分工作。人工智能结合医疗机器人的市场前景其实被广泛看好，在未来将是高速增长的一部分。治疗后及康复阶段，人工智能在这一阶段的应用有着覆盖范围广、应用场景多等特点，涉及健康管理、可穿戴设备、风险预测、信息化和数据管理等，有很大一部分都是消费级的产品，在未来可能会是增长规模最大的部分。
未来需要这样的智能医疗
经过2017的初步探索，2018智能医疗将迎来又一波巨大发展。根据埃森哲的预测，人工智能+健康医疗的市场规模将从2014年的6亿美元增加到2021年的66亿美元，年复合增长率达到40%。
医疗是一个数据密集型、脑力劳动密集型、知识密集型的行业，需要依赖强大的知识储备和处理分析能力进行判断、诊疗。医疗行业特征高度契合人工智能的技术优势，充分发挥人工智能+健康医疗高效率、低成本的核心价值，将人工智能技术赋能医疗行业的价值将是不可估量的。
埃森哲预测了2026人工智能在医疗领域最有价值的10个人工智能项目，总价值大约是1500亿美元。排名第一的项目机器人辅助手术，特别适用于骨科手术，它可以将手术前医疗记录中的信息与实时操作指标结合起来，以指导和提高医生的仪器精度。排在第二的项目是虚拟护理助理，可以节省护士在非必要情况下探视病人的频次，也可以防止病人在不必要的时候跑到医院。第三个项目是协助行政工作的应用程序，它可以节省医生和护士宝贵的时间，减少非病人护理任务譬如撰写处方等行政工作。
医疗机器人——达芬奇
未来人工智能在医疗领域大场景的应用，应该在以基层为核心的分级诊疗服务，和以医院为核心的疑难重症诊疗服务场景上率先实现突破，充分发挥其优势，对医疗服务产生深远影响。
在以基层为核心的分级诊疗服务的场景中，未来居民在社区卫生服务中心进行定期常规检查，智能影像可以帮助基层医生判断某一用户可能存在一定风险，并利用智能辅助诊疗应用给出最佳的诊断和治疗方案建议，同时通过智能语音电子病历记录用户情况。
若用户需要转诊，医生可利用智能导诊系统协助其完成一系列转诊预约工作，同样用户从上级医院转回时，可以和医生完成衔接。待用户回到家中，可以利用虚拟医生将针对用户情况持续进行健康教育，并关注用户健康数据对其进行健康风险预测，必要时及时通知家庭医生。
同时，家庭医生在碎片时间也可以通过智能远程教育平台，通过虚拟病人等手段不断提升自己的服务水平。在这个场景中，涉及到服务人员服务能力及效率的提升、多服务主体资源配置与协同、服务对象依从性管理等多个方面，通过人工智能为基层医疗赋能，持续的把先进技术的红利输送给基层，形成完整的人工智能+分级诊疗场景，为提升基层医生诊疗水平，实现中国的普惠医疗发挥更大作用。
在以医院为核心的疑难重症诊疗服务场景中，未来一个病情复杂的癌症病人来到医院，医生在智能辅助诊疗系统的帮助下进行针对性的检查，实现快速确诊。
该病人第一阶段需要手术治疗，医生在智能手术机器人的帮助下完成了单纯依靠人工难以实现的精准手术，在完成治疗的同时最大限度减少创伤。之后病人开始“放疗+药物”的治疗，智能影像为其勾画了精准放疗方案。
同时通过大数据和人工智能加速了药物研发过程，让治疗可选择的药物更多，针对这一病人在智能辅助诊疗系统的帮助下，为其定制个性化的药物方案。
同时其服用的药物带有微型人工智能芯片，可监控药物疗效并传回必要的体征数据，通过对数据分析可以及时调整用药情况，进而达到最好的治疗效果。
针对该病患的疑难重症诊疗涉及到诊断、治疗、药物匹配与药效监控等多个层面，在人工智能的辅助下，将人类医生的核心智慧进行放大，两者相结合创造出来的新技术和新方法将大大提高诊疗质量，将为健康医疗带来突破性发展，攻克目前我们仅依靠人类医生无法解决的医学难题。
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