北京看白癜风需要多少钱 http://m.39.net/pf/bdfyy/随着社会信息化水平的不断提升和科技的不断发展，传统医疗方式正在面临深刻的转型升级。21世纪以来，随着数据、算法、算力层面的突破，深度学习在医学领域的深度应用成为可能。由于人工智能技术有望解决医疗行业存在的效率问题，先后成为全球各国*策引导发展的重点。全球强医疗行业企业早在年开始就对人工智能应用进行布局，涵盖院内诊疗、药物供应链、院外场景三大应用领域。人工智能在医疗领域的应用，不仅能够解决医疗资源短缺、成本支出增加的困境，而且带来了医疗能力、医疗体验上的提升。
作者
付海天、田辰
一、全球医疗医疗行业市场规模及发展概述
随着经济增长、老龄化的加剧以及民众健康意识的不断提升，医疗健康产业迎来了较为快速的发展时期。Deloitte预计，年全球健康支出总额约7万亿美元，到年，全球健康支出总额将达8.7万亿美元，CAGR约为4.3%。根据经济合作与发展组织（OECD）数据，年美国医疗健康产业支出占GDP比重为16.8%，而中国医疗健康产业支出占GDP比重为5.4%，中国相对美国还有较大增长空间。
全球医疗行业支出总额及预测（来源：Deloitte）
二、全球强医疗行业热门人工智能技术
医疗人在医疗行业中，应用比较广泛的人工智能技术包括计算机视觉、自然语言处理、数据挖掘和机器人等，人工智能技术在多个医疗细分场景中均有所应用，涉及医药物流、慢病管理、院内诊疗、医疗保险等诸多场景。其中，计算机视觉、机器人技术是在医疗中最广泛、最成熟的应用技术之一。
计算机视觉：医疗过程离不开图像处理，医学影像图像处理、手术机器人视觉系统、医院面部识别、单据识别等，都能够应用到计算机视觉。数据挖掘：医疗诊疗过程中会产生大量的数据，如化验数据、支付数据等，医院管理、医保支付等过程中有较多应用。自然语言处理：在医疗场景中，电子病历所包含的文本信息最为丰富，自然语言处理技术在此具备较大应用价值。机器人：可以显著提升医疗环节的自动化程度，药店客户服务、医院导诊、药房自动化、医疗手术等都存在医疗机器人的应用。深度学习：由于医学影像具备数据标准化、特征高维度等特性，深度学习在医学影像智能诊断产品中的应用尤为广泛。
三、全球强医疗行业人工智能应用场景概述
院内诊疗：院内诊疗主要包括与患者密切相关的疾病诊断与治疗场景。随着机器学习、人工智能、机器人等技术在院内场景中的应用，医疗过程中产生的海量数据价值被挖掘出来，使得诊疗过程变得更加高效。
药物供应链：药物的研发与销售是人工智能应用的重要环节。在药物研发中，海量化合物及研发数据通过人工智能技术，能够实现化合物的高效筛选。在药品流通中，机器学习等技术能够实现药物物流过程精准预测，提高药物流通效率。
院外场景：除了院内场景，人工智能相关技术在院外也有广泛应用。慢性病及亚健康人群通过佩戴可穿戴设备，对生理指标能够实现实时监测并上传到云端进行数据分析，及时发现异常情况并加以干预。医疗保险中的智能核保也是人工智能的重要应用场景。
其它场景：由于医疗行业的应用领域与场景极为复杂，本报告仅基于所选全球强案例有局限性的进行了场景划分，故并不包含药物生产、医院管理等热门应用领域。
四、全球强医疗行业人工智能应用分布图谱
点击图片
