免费久久国产&夜夜毛片&亚洲最大无码中文字幕&国产成人无码免费视频之奶水&吴家丽查理三级做爰&国产日本亚欧在线观看

Part．3 AI+醫療之電子病歷

電子病歷是醫療信息化的基礎，電子化的病歷信息數據可以方便的在跨科室、跨部門甚至跨醫院的交換與傳遞。電子病歷還能為醫療大數據和疾病模型提供更方便的樣本數據。目前電子病歷的市場規模也處于快速增長階段，2017年產值達9．96億，2018年預計達到12億以上。

同時國家衛健委對醫院信息化和電子病歷也有明確規劃。衛健委要求到2019年所有三級醫院要達到信息化分級評價3級以上，即實現醫院內不同部門間數據交換。到2020年，所有三級醫院要達到分級評價4級以上，即醫院內實現全院信息共享，并具備醫療決策支持功能，二級醫院要達到分級評價3級以上。

到2018年第1季度，全國86．8％的二級及以上公立醫院建立了規范化的電子病歷（1級或以上）；全國共8265家醫療機構注冊并參與數據填報，在已填報的醫療機構中，43．27％的醫療機構能夠實現不同部門（2級或以下），甚至不同醫療機構之間的數據共享。

然而，已經實施電子病歷系統的醫院中，60％的醫院停留在部門內初步數據采集和數據交換的信息化初級階段。可以看到，我國電子病歷系統應用水平仍非常低，電子病歷升級所帶來的醫院信息化市場潛力巨大，市場需求旺盛。

Part．4 AI醫療之智慧導診和虛擬助理

智慧導診的目的是減輕醫院運營壓力，及時響應高峰期患者需求。依賴專業的醫學知識圖譜和本地醫院信息系統，利用傳感器和人機交互獲取患者體溫、心率等人體參數，表情、舌苔等患者特征以及病情特點，對患者情況進行判斷并完成導診建議。當前部分產品的準確率為90％左右。同時機器人響應及時，節省患者時間。盡管導診機器人已經落地全國多家醫院，但是否對運營有效率提升還未可知，主要還是受限于醫學知識圖譜的豐富度和專業度。

患者在醫院就診時，醫生需要通過歷史病歷了解患者基本信息，此環節需要占用醫生大量時間，且由于時間關系，對歷史病歷的檢查和病情總結也欠缺系統性。人工智能技術即可沉淀患者大量詳實的歷史病歷信息，又可結合疾病大數據和疾病模型給醫生提供診斷幫助，從而提高了醫生效率。

Part．5 AI醫療之醫學影像

2018 年國內醫學影像存量市場規模約 2000 億元，且主要在二級以上醫院市場，基層相對空白。2000億元算法：2018 年國內醫療機構總收入將達 4．4 萬億元。按檢查費占比 10％，其中影像檢查占比 1／3 到 1／2 的比例測算，2018 年國內影像存量市場規模 1，500－2，200 億元。2017 年，全國醫療衛生機構總診療人次達 81．8 億，居民平均就診 5．9 次，高于美國人均就診次數。但影像檢查轉化率 20％，相比美國 50％ 的轉化率，還有較大提升空間；同時隨著藥占比壓縮，醫院影像收入有望繼續增長，理論上長期潛在市場規模高達 3000－5000 億元。

當前，大型三甲醫院影像科處于超負荷運轉狀態；普通三級醫院、以及二級醫院醫學影像需求與供給較為匹配；而基層影像科整體服務能力不足。

AI醫學影像與傳統人工識別影像相比有較明顯優勢：

在肺結核、眼底病變、乳腺癌、宮頸癌、肺部、心臟的疾病或臟器上已有多項可行且高效的AI技術落地，提高了早期發現疾病病灶的可能性、更明確的界定疾病階段，為醫生確定治療方案提供了準確度高的建議。

Part．6 AI落地的商業模式

針對具體場景的的AI算法能夠高效完成任務。AI醫療服務提供商的主要成本包括生產成本和運營成本，生產成本是占比高，又可細分為算力成本、數據成本、人力成本。其中數據成本就是各類脫敏的醫學病歷和醫學圖像，經過細致標注的醫學數據價格不菲。于是AI輔助診斷多與醫院等數據生產方建立緊密合作關系，以獲得脫敏的病歷數據，用于AI算法的訓練和迭代。當AI算法效果穩定后，再向醫院收費方收取一定的使用費。

Part．7 小豹展望

醫療是民生產業，合理分配、高效利用有限的醫療資源，提升基層醫院的診療實力，加速醫生的經驗積累與學習，更快速的響應患者訴求和準確診斷，對于醫療系統運營效率和國家醫保財政等有重要作用。而隨著AI 技術的發展與落地，AI算法可以更準確的識別復雜模式，構建多參數模型，發現處于早期階段的病灶特征，從而提早發現疾病，增加可治療的時間。

同時，AI結合醫生診斷或醫院運營的大數據，提速醫療信息化，打通了數據在醫療產業各個環節的流通。除了BAT等巨頭，在AI賦能醫療上，科大訊飛、依圖科技、森億智能、云知聲等一大批人工智能企業都在不斷探索可落地的應用場景和發展AI技術，在不斷產品迭代優化中，賦予了醫療產業嶄新的面貌。