随着人工智能的发展，逐渐成熟的AI技术正在逐步转化为“AI+”的行业应用。
虽然与“AI+金融”、“AI+零售”的蓬勃发展相比，“AI+医疗”仍处于相对早期阶段，但毫无疑问，智慧医疗是人工智能领域最有前景的领域之一。
智力。
IDC在其《全球半年度认知/人工智能支出指南》中将诊断和治疗系统列为2017年吸引最多投资的领域之一，并表示包括药物研究和发现以及诊断和治疗系统在内的用例将在未来五年内获得最大的发展。
IDC预测医疗保健人工智能投资将以69.3%的复合年增长率增长。
同样，CB Insights 将医疗保健列为人工智能最热门领域和年度初创项目。
从目前发展来看，“AI+医疗”目前可分为以下三个层次： 智能会诊 精准医疗药品开发 智能会诊 “AI+医疗”有如此大的应用前景，主要是因为其市场需求巨大。
在传统医疗行业，医生培训周期长、误诊率高、医院资源有限、效率低下一直是难以解决的问题。
随着技术创新，智慧医疗为解决这一问题带来了希望。
目前最成熟的案例之一是IBM Watson。
IBM Watson 可以在 17 秒内读完这本医学专着、00 篇论文、69 种治疗方案、0 条试验数据和 00 份临床报告。
通过将信息检索、自然语言处理、机器学习等技术与海量数据相结合，IBM Watson能够独立理解、推理和学习，在短时间内快速成为肿瘤学专家。
这组数据让我们看到了智慧医疗的无限可能。
一方面，它的出现和发展将大大提高人类医生的工作效率，降低时间成本。
另一方面，通过辅助医生做出相应的判断，也很大程度上减少了误诊的机会。
精准医疗 21世纪初，人类基因组计划完成后，提出了个体化治疗的概念，旨在利用测序获得的基因标记来判断患者对药物是否有反应，从而实现个体化治疗。
病人。
然而，疾病往往具有多种原因、多种基因控制，很难从简单的角度进行判断。
为此，近年来个性化治疗逐渐走向精准治疗。
精准医疗强调在治疗时考虑个人基因、环境和生活习惯的差异。
基于患者遗传信息的诊断测试结合其他分子或细胞的分析结果来选择合适的疗法。
重点不在于“治疗”，而在于“精准”。
但是，如果仅仅依靠传统医疗行业的方法来实现精准治疗，这对数据和医生经验的要求极高，所得到的结果也无法得到满足。
难以量化，难以令人信服。
智慧医疗的价值由此凸显。
当今人工智能的两大核心技术：神经网络和深度学习，让计算机系统能够独立学习经验数据来分析疾病状况并做出判断。
计算机强大的计算能力弥补了一些人类医生因经验不足，或者信息匮乏、对罕见疾病思考不善而造成的误判。
计算机还可以发现人眼难以察觉的细节，用数据说话，找出一些意想不到的模式，从而不断完善医生和计算机系统的知识体系，推动精准医疗的发展。
目前，精准医疗的主要进展集中在癌症治疗领域。
癌症是一种威胁全世界人类健康的疾病。
根据美国癌症协会公布的最新数据，预计2018年美国将新增20例癌症病例和20例癌症死亡病例。
这意味着每天都会有新增癌症患者和20例死亡病例。
癌症患者。
尽管患者的生存率与过去十年相比有了显着提高，但这仍然是一个难以想象的数字。
贝斯以色列女执事医疗中心（BIDMC）和哈佛医学院联合开发的人工智能系统可以识别乳腺癌病理图片中的癌细胞，准确率高达92%，特别是当该技术与病理学家的分析相结合时。
配合使用，其诊断准确率可高达99.5%。
国内，3月29日，阿里云刚刚在云栖大会深圳峰会上发布了ET医疗大脑，宣布正式进军“AI+医疗”领域。
ET医学大脑从20000张甲状腺片源中学习，成功帮助人类将确定甲状腺结节的准确率从60-70%提高到85%。
经过一年多的研究和训练，ET医疗大脑已经能够在医学数字影像、精准医疗等领域发挥医生助手的作用。
这让我们看到了精准医疗的必要性。
随着计算能力的日益强大和人工智能技术的稳步发展，人类的医疗水平必将进入一个新时代。
通过精准医疗的研究和计算机能力的应用，我们有理由相信，数以万计的生命将得到拯救。
药物研发医疗领域最重要的痛点之一仍然是药物发现和开发的时间成本。
根据塔夫茨药物开发研究中心的数据，一款新药从药物发现到FDA批准平均需要大约96.8个月的时间。
虽然持续关注专业知识可以缩短时间范围，但开发新药的成本却在持续增加。
德勤的数据显示，自2018年以来，12家主要制药公司开发批准药物的成本增加了33%，达到每年约16亿美元。
如何降低新药研发成本，提高研发成功概率？答案只有一个，那就是依靠大数据和人工智能的力量。
以硅谷公司 Atomwise 为例。
Atomwise 使用 IBM 超级计算机在分子结构数据库中筛选治疗方法并评估 10,000 种候选化合物。
研发成本仅数千美元，研究周期仅需几天。
2017年，Atomwise利用AI技术，在不到一天的时间里对多种现有药物进行了分析和测试，成功找到了两种可以控制埃博拉病毒的候选药物。
据该公司称，如果使用传统方法，这种分析需要数月甚至数年才能完成。
AI+医疗面临的挑战 尽管智慧医疗有望解决传统医疗行业的诸多问题，但我们也不得不承认，AI+医疗仍然面临着诸多障碍。
虽然智慧医疗可以有效降低医疗研发成本和医生工作时间成本，但我们也不得不承认，实施人工智能和机器学习算法本身的成本可能非常昂贵。
医疗健康是一个容错率极低的领域。
要保证数据真实合法、算法准确有效、计算机有足够的计算能力，需要花费大量的资金。
另一方面，AI+医疗若要取得突破和发展，聚集相关领域的顶尖人才也非常重要。
2009年，谷歌斥资3亿多美元收购了DeepMind Technologies，当时他们的团队只有十几个人。
因此，人才培养的成本以及聚集人才所付出的代价是进入智慧医疗行业的企业必须考虑的问题。
此外，智慧医疗行业的信息获取也存在一定的隐患。
医疗行业的大部分数据都包含患者的隐私信息。
将这些数据用于科学研究甚至实际应用是否人道、合法，也是必须考虑和解决的问题。
但尽管“AI+医疗”面临诸多障碍，但我仍然相信它的发展是必然的。
人工智能将成为医生最好的助手，帮助他们更便捷地获取信息，做出更正确的判断。
只有将人类的情感沟通能力与计算机的分析计算能力相结合，才能实现智慧医疗的最大价值。
真正将技术应用于实践，实现人工智能领域研究的最终意义。