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鼓勵試點，總結經驗，制定規則，是政府落地醫學人工智能的政策導向

1、機遇與挑戰并存，以政策為抓手應對“六大”機遇與挑戰

四大“變化”因素引發居民的醫療期望上升、政府支付負擔上升、老年人醫療需求增加、城鎮醫療機構負擔加劇、高致死率疾病剛性需求增加、醫生缺口及負擔明顯加劇等六大現象。面對機遇與挑戰，我們認為：以政策驅動“新技術”落地解決廣西醫療領域供需矛盾。

2、區域參照：結合貴州發展情況，看廣西醫學人工智能落地路徑

以政策驅動“新技術”的方式，在全國多地已經開始進行。以區域參照的方式，我們研究人工智能技術產業化較早的貴州，整體來說，貴州的人工智能全產業鏈應用可以分為四個階段：

第一階段：建立了健全完善的四大醫療衛生基礎數據庫；

第二階段：構建高效共享、互聯互通的全省醫療衛生信息交換服務網絡；

第三階段：實施智能醫療健康產業化示范項目；

第四階段：發展智能藥物挖掘，支持醫藥企業智能化轉型；

結合我們對多地人工智能政策的整理，我們認為，在政策的驅動下，廣西落地醫學人工智能的政策導向應當遵循：1．鼓勵試點；2．總結經驗；3．制定規則。

聚焦四大人工智能應用場景

以政策驅動“新技術”，結合當前廣西的醫療產業現狀，我們認為，應當聚焦四大人工智能應用場景：

1．人工智能＋醫學影像；

2．人工智能＋醫院管理；

3．人工智能＋疾病診斷和預測；

4．人工智能＋醫學研究；

應用場景一：人工智能＋醫學影像

1、人工智能＋醫學影像，重點落地心血管及腫瘤影像

人工智能在醫學影像領域目前的應用方向主要有三類，即疾病篩查、病灶勾畫、臟器三維成像，涉及腦、眼睛、乳腺、食管、肺、心臟等多個人體部位。

結合目前循環系統疾病的特點，預防意義重于治療，人工智能心血管影像能夠有效提高廣西居民的循環系統疾病早篩及預防情況，其中優先落地：心電圖的自動分析及診斷及心血管疾病AI影像技術（心電CTMRI心電彩超等）。

結合目前癌癥診斷和治療的發展狀況，人工智能腫瘤影像能夠有效提高廣西居民腫瘤類疾病治療情況，其中落地人工智能腫瘤影像的優先順序為：肺癌、肝癌、胃癌、結直腸癌及乳腺癌等高發癌種。

我們可以看到大多數人工智能企業選擇了在醫學影像推出產品，肺結節篩查、糖網篩查兩大熱門方向遙遙領先，但同時有相當多的企業將目光投向了心血管類疾病方面，同時，針對更多疾病的產品正在不斷涌現，人工智能企業產品呈現出分散趨勢。所以，醫療機構在人工智能醫學影像產品的選擇上，有著非常廣泛的可選擇性。

肺部疾病檢測引擎：可以自動、快速、準確的從病人的胸部CT掃描序列中發現疑似病灶位置，降低肺癌早期篩查的成本，提高檢測速度和檢測的準確率，緩解醫療資源的緊張，挽救更多患者的生命。

阿里巴巴達摩院AI中心醫療健康實驗室的肺部疾病檢測引擎具有檢測準確度高、核心技術原創及經過實際場景驗證這三大特點：

心血管疾病診斷引擎：為了進一步降低醫生交互的工作量，人工智能心血管疾病診斷可以進行心臟冠脈的提取及重建，自動化的提取冠脈樹并命名精細到半徑小于1mm的分支，同時利用三維重建技術生成VR、CPR和SPR輔助醫生診斷病灶，實現斑塊類別識別、易損斑塊預警及狹窄程度預測等多項功能。

智能骨科引擎：利用定位、分割和測量核心技術，輔助評估致病因素并確定診療方案，覆蓋膝關節、脊椎和膝關節，覆蓋多病種。經過醫院實景場景驗證，阿里巴巴達摩院AI中心醫療健康實驗室的數據顯示，其骨科AI產品的精準度超過70％的骨科醫生并且單次耗時低于200ms。