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2008 年，IBM 首次提出了“智能醫療”的概念，設想把物聯網和人工智能技術充分應用到醫療領域，實現醫療信息互聯、共享協作、臨床創新、診斷科學以及公共衛生預防等。

五年后，穿戴類智能終端市場開始爆發，“醫療終端＋遠程監測”的商業模式開始顯現，智能醫療終于迎來了第一個引爆點。在此之后，阿里、騰訊等大企業紛紛加入，主推智能醫療的創業公司也不斷涌現，但真正的高商業度產品和醫療模式都少得可憐。智能醫療這個領域“看似火熱，實則溫吞”，醫療資源不均、診斷效率低等“頑疾”仍舊存在。

如今，2018年已經過去了一半，智能醫療卻奇跡般地迎來了它的第二次爆發。奇跡的前提是政策的開閘——今年四月，國務院發布了《關于促進“互聯網＋醫療健康”發展意見》，明確提出要基于人工智能研發臨床診療決策支持系統，開展智能醫學影像識別、病理分型和多學科會診以及多種醫療健康場景下的智能語音技術應用，無疑給行業吃了一顆定心丸。

兩個月后，首都醫科大學附屬北京世紀壇醫院正式成立了以人工智能為輔助的MDT（multiple disciplinary team，多學科診療模式）綜合門診，旨在通過人工智能技術的支持，聚焦以肺結節為主的綜合診斷與治療，以提升早期肺癌篩查的準確率。

世紀壇醫院MDT專家團隊正在對患者聯合問診

毫無疑問，頂層設計和落地模式的革新讓智能醫療再次崛起了。而崛起之后，智能醫療將會呈現出什么樣的發展趨勢，在未來又要何去何從呢？

智能醫療二次爆發，發展呈現兩大趨勢

目前，物聯網、算法、深度學習等技術方興未艾。隨著智能醫療的二次崛起，這些技術也都將得到進一步的應用，而智能醫療行業的趨勢也愈加明朗化。

1． 智能醫療與傳統醫療的融合將日益緊密

MDT的出現給了行業一個方向。

以肺結節診斷為例，2017年可以命名為肺結節年，在這一年里，肺結節診斷這個領域幾乎處于野蠻生長的境地，許多智能影像企業都以其作為切入點，企圖獲得更多的資料，快速入局智能醫療，但病情的診斷不能僅僅依靠病例的某一個特征就下結論，尤其是到細胞學、組織學之后，需要整合的信息非常多。

多學科聯合門診的意義就是要整合信息。通過MDT影像的一系列檢查，人工智能系統將基于影像資料的全面分析，輸出AI輔助診斷報告，并由影像科專家對報告進行審核、復診，從而得出最終的影像科診斷報告。

簡單來說，MDT診療模式就是以病人為中心，將多學科的診治優勢強強聯合，以期達到臨床治療的最大獲益。

不得不說，智能醫療一直試圖與傳統醫療結合得更加緊密，不管是智能影像產品，還是導診機器人，其都是在為實體的醫療機構服務，比如騰訊宣布開放AI輔診引擎，PereDoc的人工智能輔助診斷平臺PereDoc Imaging也與世紀壇醫院專家組成了專業團隊，聚焦以肺結節為主的綜合診斷與治療。

PereDoc旗下智能醫療影像設備——Perebox

與互聯網醫療一直在摸索從線上到線下的路徑不同，智能醫療憑著其大數據和算法優勢，已經在線上和線下同時開始了鋪排，比起互聯網醫療先走營銷再轉到醫療核心服務的“戰略”，智能醫療的“雙管齊下”還是具有一定的先天優勢。

在以后，智能醫療必定會更加緊密的結合實體，第三方企業依托實體做產品營銷，而傳統醫療機構又能利用智能手段，提升服務能力、服務質量和管理水平。