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正文

医疗大数据与人工智能报告发布,首次绘制产业技术成熟度曲线

近年来,人工智能技术得到长足进步,逐步成为一项可应用和可普及的基础技术。在医疗健康领域,人工智能在疾病筛查、辅助诊疗、药物研发等领域取得了不俗的成绩。

作为国内最早涉足医疗人工智能报道的媒体,动脉网从2014年开始关注这个产业,已采访业内人士超1000人,原创发布超过550篇关于人工智能和医疗大数据的文章。

2017 年7 月20 日,国务院发布了《新一代人工智能发展规划》,这是在国家层面首次对一项技术内容进行全盘布局。借此契机,我们决定对人工智能与医疗大数据在医疗健康领域的应用进行全面梳理,输出我们浸淫行业多年所得认知,希冀实现我们为行业鼓与呼的理想。

对象界定:

本报告的研究对象为全球范围内医疗健康领域的人工智能企业,判断企业是否属于人工智能企业的标准为企业业务流程中是否使用到一种或多种人工智能算法。

数据来源:本报告信息基于于行业人士访谈、动脉网数据库、Crunchbase、学术文献以及相关产业报告。动脉网蛋壳研究院未对现有或提供给动脉网研究院的此信息做独立验证,且不就此类信息的准确性或完整性作任何明示或默示的陈述和保证。本报告中包含的分析和结论均基于上述信息。

研究方法:

本次研究采用案头研究与田野调查同步进行的方法,以人工智能技术发展及实现形式为主线,探讨技术发展的外延产业发展,试图描绘当人工智能这一关键技术逐渐演进,经济运行模式发生改变,行业重新域定的过程。

主要研究成果:

人工智能已经经历两次低谷,正在走上第三波浪潮

算力算法齐备,人工智能+医疗等待医疗大数据引爆

医疗数据获得途径多样,有待国家出台法规规范数据使用

中国人工智能学术研究全球领先

人工智能人才供需严重不平衡

单个细分领域聚集效应明显

人工智能+医疗创业门槛升至百万

巨头插足,多领域协同发展趋势渐成

绘制人工智能+医疗技术成熟度曲线

2017年人工智能+医疗技术成熟度曲线

注:我们认为医疗影像在技术成熟度曲线上的位置应该在刚越过顶峰期的位置。而其他类型的人工智能+医疗企业,都还大部分处于技术萌芽之后的快速上升期。排名最后的疾病筛查和预测,因为难度最大,算法最复杂、需要数据最多,暂时还在学术机构的研究阶段。

以下是《2017医疗大数据与人工智能产业报告》精简版,包含报告的所有结构,在全文10万字的基础上进行缩减。

一、人工智能发展历程

人工智能已经历两次低谷

第一次人工智能浪潮,出现在1956~1974 年。其间,算法和方法论有了新的进展,特别是算法方面出现了很多世界级发明,其中包括一种称作增强学习的雏形(贝尔曼公式)。

第一次人工智能的冬天,出现在1974~1980 年。人们发现逻辑证明器、感知器和增强学习等,只能做很简单,领域很窄的任务,稍微超出范围就无法应对。

第二次人工智能的寒冬,系由1987 ~ 1993 年个人电(PC)出现“促成”的。计算机由此走入家庭,特别是费用远远低于专家系统所使用的Symbolics和Lisp等机器。于是,在美国,由于政府支持的经费数额开始下降,故又一次寒冬来临。虽然研究还在继续,但是人工智能已经很少被提及了。

21 世纪初,随着计算机周边的互联能力、大数据、计算性能、存储能力和传感器技术的大幅度进步,以及人工智能相关的图像识别、深度学习和神经网络算法等关键技术的突破,人工智能终于有了革命性发展。人工智能从过去的基于专家和人为设定规则中走出,开始从海量数据中自动寻找规则。

解放人类脑力的第四次工业革命

以人工智能为代表的智能互联技术被誉为是第四次工业革命的推动力。前三次革命主要解放了人类的体力,而这次革命,将要解放的是人类的脑力。

社会的生态构成,是以底层技术、在此基础上所形成的社会关系、协调社会运行的规则机制和法度组成的。而域,就是一个时期技术、方法、实践的总和。当域里的关键技术逐渐演进最终发生根本性改变的时候,旧域会跃迁到新域,经济运行模式会在此基础上达到新的稳定,这个过程被称为重新域定。

人工智能产业链一般来说划分为三个层次:

底层的基础层

中间的技术层

上层的应用层

但是,数据是人工智能产业链中非常重要的一环。它原本属于基础层,因为其重要性,我们把它提出来,和基础层并列。

人工智能在各行各业中的能力:

一是高效率地辅助决策,

二是对项目运营进行优化。