医疗资源配置难题如何解决,这20家AI+医疗代表公司带来了答案

医疗信息化人工智能
亿欧
李基祥
2017-11-01 14:45
[ 亿欧导读 ] 如今,医疗体系明显存在着供需矛盾、资源分配不平衡的问题。而对于如何解决这一问题,不少人工智能技术公司都给出了自己的答案。
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根据中国卫计委发布的数据,目前中国的三级医院只占医院总数的7.7%,然而在这里就医的人数比例则超过了48.7%。这一数据造成的直观现象,就是人们得了大病就想要往一线、二线城市跑,而这些城市的三甲医院门口则长年排起长龙。

北京某三甲医院门口的排队情况

(北京某三甲医院门口的排队挂号情况)

造成这种现象的原因是医生资源的分布不平均,而每个人都希望获得更快速、更准确的诊疗结果。尽管国家已经在基层医疗体系的构建上做出了许多努力,但在缺少医生资源的情况下,这种供需结构的不平衡导致了公众对一级、二级医院医生水平的不信任。

在这种情况下,如何提高医院和医生的诊疗效率,解决人们就医难的问题呢?AI给出了答案。亿欧认为,在AI技术驱动之下一些新型机器辅助诊疗技术,能够将水平比较一般的医生诊断能力拉到一个新台阶,从而解决这一问题。

为此,在12月14日,亿欧将在北京举办的2017AI产业应用峰会,届时,AI+医疗领域的创业公司负责人及行业专家也将被邀请到现场,与大家分享相关的行业应用案例。

在今年10月25日,AI医学影像公司汇医慧影刚刚宣布完成数亿元的B轮融资;而就在前不久的9月28日,人工智能医疗公司体素科技则宣布获得了来自腾讯和红杉资本的1亿元A+轮融资。可以看到,在政策、资本、行业等多方面支持下,AI+医疗方向的创业公司正在快速发展。亿欧也选择了20家相关初创公司,看看人工智能如何赋能医疗产业。

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通过以上这20家企业,可以看到医疗领域领域的AI技术应用,主要集中在辅助诊疗、医学影像处理、疾病预测等方面。而这些领域,无一不是医疗行业内对于提高效率、降低成本有着迫切需求的领域。因此, 这一次的AI浪潮已经为传统医疗行业带来了积极的改变。

辅助诊疗领域

如何提高医院和医生的诊疗效率,是目前医疗领域的重要问题之一,人工智能在这方面也提供了一些答案。在AI辅助诊疗领域,目前可以分为语音病例、医疗大数据挖掘、治疗方案建议等几个方面。

全球最大的语音识别公司Nuance,其最大部分的营收也来自医疗业务部,几乎占到其总营收的一半。这样的数据,也使得像科大讯飞、中科汇能、云知声这样的语音技术公司,纷纷投身医疗领域。而由于技术设备成本较低,且受医疗信息化政策影响,语音病例是目前辅助诊疗领域推广最快的应用方式之一。

由于传统医院的体系相对封闭,导致了医生之间以及医生与科研机构之间信息难以共享;同时大部分信息还以文字形式保存,难以进行结构化并且加以利用。对于这种现状,像连心医疗、森亿智能、医渡云、思派等公司就希望通过收集碎片化的信息,利用文字识别、NLP技术及大数据技术,帮助医疗数据进行结构化处理和挖掘。

医学影像领域

其实从严格意义上来讲,医学影像的智能化处理也应该属于辅助诊疗领域,但由于理论支持、供需关系、技术完成度等方面因素的影响,医学影像处理是目前最热门的人工智能+医疗应用领域,因此放在一边单论。

在医学影像领域,医生与患者的供需关系不平衡问题表现的尤为严重。由于近两年技术上的快速发展,医学影像已经成为重要的诊断方法,但由于相关人才还在补充阶段,因此影像科或病理科具有丰富临床经验的医生非常短缺。

在加上目前医学影像获得的信息以图片为主,难以量化,因此诊断结果基本凭医生经验;而医生在确诊时需要浏览的CT片数量庞大,效率并不高。因此利用人工智能技术提高精确率和效率,正是医学影像领域的刚需。

这也导致了医学影像的智能处理是目前人工智能在医疗领域最热门的应用场景之一。根据亿欧智库此前的统计,目前国内共有43家公司提供“医学影像”服务。占统计中全国131家“医疗+人工智能”企业的三分之一。

在上述20家公司中,包括汇医慧影、推想科技、体素科技、DeepCare、图玛深维、雅森科技在内的6家企业都是以医学影像处理作为主要业务方向。同时,连心医疗和思路迪以肿瘤诊疗作为关注重点,同样需要人工智能+医学影像技术的支持。此外,国内一线的图像识别技术厂商依图科技和人工智能领军企业科大讯飞,也均有涉足人工智能+医学影像处理。

此外,利用基因检测技术与人工智能技术相结合,从而对人类疾病风险进行检测,也是未来医疗领域的趋势之一,这也是以碳云智能为代表的面向消费者的基因检测公司频频获得资本青睐的原因。

总而言之,人工智能在医疗领域的落地应用,已经成为了未来医疗产业发展的趋势之一,同时我们也已经看到了相关案例,切实推动了医疗行业的效率提升。

亿欧也正是看到了这一趋势,在12月14日北京举办的AI产业应用峰会上,亿欧将邀请人工智能+医疗领域的领军企业,带来先进的观点分享与案例解析,进一步推动AI在医疗领域的产业创新变革。


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亿欧黑科技频道作者,关注AI与智能制造领域,微信号ligi_avd 

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