专业化医疗人工智能平台行业报告：医疗AI（24页）

在医疗服务数字化转型的背景下，大数据技术和人工智能技术的应用成为提高医疗资源供给和提 升诊疗水平的关键，为疾病预防和治疗提供了新的生产力《关于促进和规范健康医疗大数据应用发 展的指导意见》。根据《IDC FutureScape：全球医疗行业 2018 预测》，到2021年，通过采用认知 技术和人工智能技术， 20%的医疗机构和40%的生命科学组织将获得15%到20%的生产力增长。  人工智能系统应用后，医护工作者的工作效率得到提高，诊断和治疗的专业水平得到提升。 中国的医院在采用人工智能技术方面正在加快步伐，虚拟医生、辅助诊断和辅助治疗等人工智能系 统都在快速发展，IBM Watson 已经在数十家医院使用，而医学影像人工智能领域则呈现出雨后春 笋般的爆发式发展态势。目前，医疗人工智能的应用大多处于实验的阶段，一些医院使用人工智能 技术做诊断和治疗的辅助工作。目前，就各类医疗人工智能系统在诊疗工作中的作用而言，医学影 像人工智能系统在辅助诊断方面所发挥的作用最大，也是未来一些年中最有发展潜力的系统。

根 据 I D C 的 调 查 访 谈，放 射 科 医 生 对 于 医 疗 影 像 人工智能系统在疾病辅助诊断中的作用感受尤 为深刻，基于医学影像做出疾病诊断和辅助治疗 越来越成为诊疗工作中的必要手段 。影像的数量 越来越大，阅读影像做出诊断的工作量也快速增 加，而 相 应 的 影 像 医 生 难 以 同 步 增 加，不 仅 造 成 很多医院的放射医生工作负担过重，而且也在一 定 程 度 上 影 响 诊 断 准 确 性 。医 学 影 像 人 工 智 能 系统在实践应用中，可以帮助医生做疾病筛查工 作，例 如 最 常 见 的 做 肺 结 节 筛 查 、乳 腺 钼 靶 筛 查 等，通 过 筛 查 可 以 大 大 降 低 放 射 医 生 的 工 作 量， 使其有精力对于筛出来的疑似病历进行仔细检 查，从 而 提 高 了 整 体 诊 断 的 精 确 度 。在 安 装 有 影 像 人 工 智 能 辅 助 系 统 的 医 院 中，放 射 医 生 医 生 普遍反映系统提高了工作效率，提高了诊断准确 性，进而使该医院在特定疾病治疗中的治疗水平 得到提升。 医学影像人工智能辅助诊断之所以能够快速发 展并在医院落地使用是由于多层神经网络技术 的发展在医学影像辅助诊断方面实现了突破，同 时庞大的影像数据量为深度学习系统提供了数 长 期 据基础，医疗影像系统普遍遵从医学数字成像和通 信DICOM3标准，数据质量较好，非常适合于人工智 能系统的开发和推广应用 。人工智能系统初步具备 了针对医学影像进行诊断的能力，而且在医院的实 际应用中，确实能够代替医生完成影像诊断的初步 筛 查 工 作，显 著 降 低 了 医 生 的 工 作 量，在 一 些 复 杂 病 例 中，能 够 给 予 诊 断 更 有 效 的 辅 助 支 持，所 以 获 得了快速发展 。一些医院也针对电子病历做了大数 据 开 发，构 建 了 疾 病 诊 断 和 治 疗 的 知 识 图 谱，建 立 了辅助诊疗的认知系统，这些系统的使用显著地提 升了疾病的诊断和治疗的效率。