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ai醫療解決方案范文第1篇

深度學習領銜多層級布局 打造差異化ai服務

根據Tractica的報告，作為世界三大尖端技術之一的人工智能到2025年將有368億美元的全球市場規模。為此，目前阿里云、騰訊云、金山云都開始紛紛涉足并相關人工智能計劃和產品。但從AI過去幾十年的發展歷程可知，人工智能的發展一直受到關健技術――深度學習能力的制約。

金山云選擇在基于算法和數據的基礎上，重點打造深度學習能力，并由此形成自身在人工智能領域的核心競爭力。侯震宇表示：“目前，金山云KDL（金山云深度學習平臺）已是國內云計算企業中首個實現商用的人工智能云PaaS平臺，并且已經應用在WPS office 、mail和金山詞霸中，為客戶提供開發、評估、訓練、預測等支持，全面幫助WPS快速接入AI?！迸c此同時，為了增強KDL的能力， 保持行業領先性，金山云也在底層IaaS 服務能力不斷發力。比如，金山云提供異構超算平臺KHSP，幫助企業獲得大規模分布式的高性能計算能力和深度學習研發的強勁動力等。

云計算為深度學習提供了平臺，而深度學習則是云計算和大數據日趨成熟的背景下取得的實質性進展。因此，在深度學習方面能力的突破將使云計算企業在人工智能領域獲得更多話語權。不過，要全面進軍人工智能并分食這塊大蛋糕，金山云還有更全面的布局。

一方面，金山云將瞄準人工智能的SaaS應用層。侯震宇指出，金山云將在人工智能應用層面發揮自身優勢資源，通過與小米及其生態鏈的各企業合作獲得人工智能所需的圖像識別、語音識別、自然語義理解等方面的能力，小米的豐富場景和金山云的人工智能結合將能實現雙贏。

另一方面，對于更上層的行業解決方案，侯震宇表示：“在傳統行業經濟疲軟的背景下，人工智能與傳統行業的結合必將成為新經濟的代表，并將為人工智能市場帶來更大的想象空間。因此，金山云將發揮在政務、醫療、物聯網、金融、交通等行業的技術能力和經驗，讓AI獲得更多實際行業的解決能力，從而推進各行業的全面產品升級。

全棧云服務構建AI基石

事實上，不管是語音識別、圖像識別還是自然語義理解，大數據是人工智能研究前進了一大步的關健原因，同時支撐大數據分析平臺的云計算也成為提高深度學習神經網絡的重要保障。侯震宇在會上表示：“金山云KAP人工智能云，有包括云計算、大數據和云存儲的強大的全棧云服務能力做支撐。”

ai醫療解決方案范文第2篇

2.13【阿里云】阿里云擴建香港數據中心，海外業務規模增速超300%。點評：激流勇進

3.10【阿里】阿里云正式成為MariaDB基金會白金會員，為全球唯一入選云計算公司，后者為全球知名開源軟件組織，是關系型數據庫管理系統MySQL分支。點評：水電煤

3.29【阿里云】阿里云·云棲大會深圳峰會ET醫療大腦和ET工業大腦，及機器學習平臺PAI2.0，并宣布今年將增70萬輛YunOS互聯網汽車。點評：水電煤

3.30【阿里云】阿里云整合優酷CDN和視頻云業務，CDN業務降價35%，流量單價最低0.17元/GB。點評：加速度

4.14【阿里云】阿里云與Meraas集團在迪拜設立的云計算合資公司Yvolv將參與沙特數字化變革計劃，通過提供云計算大數據服務，輸出中國自主研發飛天技術，預計投資額達75億美元。點評：出海記

4.26【阿里云】阿里云將與江蘇省政府合作，推出130300計劃，以云計算、大數據扶植30家外包服務企業，再由受扶植企業助300家制造業企業互聯網升級。點評：

5.17【阿里云】阿里云聯合聯通沃云推混合云解決方案，打造共贏云生態，在杭州、上海、深圳試點。點評：序幕

5.27【趣拍云&阿里云】趣拍云已被阿里云收購，其業務并入阿里視頻云產品線。點評：阿里范兒

6.10【阿里云】①阿里云天池平合廈門航空啟動“智慧航空AI大賽”，解決惡劣天氣航班快速恢復問題。②阿里云推出“閃電立方”，一次可傳100T數據，24小時可完成PB級數據遷移。③阿里云將新增印度和印尼數據中心，加速全球化布局。點評：發力季

6.11【阿里云】阿里云聯合近200家IoT產業鏈企業設首個IoT聯盟。涵蓋芯片、及智能家居等各種類型IoT產業鏈伙伴，包括蘇寧、海爾、高通、美的等IoT知名產業鏈企業。點評：加速度

6.19【阿里云】阿里云大數據計算產品“MaxCompute”將于年內在歐洲市場開服，涵蓋處理分析、機器學習等數據智能服務。點評：一城一局

8.1【阿里云】阿里云與無錫市高新區戰略合作，將共同打造物聯網特色小鎮。點評：標準化

8.4【阿里&澳門政府】阿里與澳門政府簽署協議，將通過阿里云計算和人工智能等技術推動澳門云計算中心建設、新型智慧旅游城市建設、城市智能交通網絡建設、云計算人工智能人才培養。點評：阿里式

8.10【阿里云】阿里云云服務器ECS企業級產品家族，已推出面向173種企業應用場景的19款實例。點評：

10.9【阿里云&榮之聯】阿里云聯合榮之聯以1619萬元中標云南國際現代物流云綜合信息服務平臺項目。華為、數夢工場、騰訊云等未中標。點評：阿里式

10.30【阿里云】阿里云開放馬來西亞大區服務，為當地提供本地化產品技術和市場服務，系繼新加坡后阿里云在東南亞第二個開放服務大區。點評：東進運動

11.8【阿里云&聯通】阿里云與聯通合作平臺“沃云Powered by Alibaba cloud”上線，由阿里云提供技術和解決方案，浙江聯通提供服務，為企業提供上云咨詢。點評：阿里式

11.22【阿里云】阿里云在廣東成立研發中心，擬招募1000名云計算和AI工程師。點評：最強大腦

12.18【阿里云】阿里江蘇云計算數據中心落戶南通，總投資180億元，占地450畝，將建設30萬臺服務器。點評：喊麥

12.20【唯醫網&阿里云】骨科平臺唯醫網與阿里云合作，雙方在云計算、大數據、骨科AI等領域進行產品與技術、解決方案與服務等的合作。點評：步步為營

12.23【阿里云&新華書店】阿里云與新華書店旗下新華互聯達成戰略合作，將聯動新華書店打造云上文化消費電子商務平臺(新華書店網上商城)。點評：一城一局

ai醫療解決方案范文第3篇

作為一種通用技術，人工智能（AI）和機器學習（ML）在幾乎每個行業都有潛在的用例，并能夠重塑人們生活和經營方式。 近十年來深度學習的突破，使得人工智能在日常生活中的應用越來越廣泛，為該領域的進一步發展鋪平了道路。VC 在垂直行業的投資呈現持續增長的趨勢，比 2008 年的水平高出 12 倍。2017 年，在AI / ML 領域的 643 個 VC 投資事件中投資總額達 60 億美元。 同與此同時，在經過多年缺少退出企業之后，過去兩年的流動性大幅上升，轉而進入 AI / ML 退出環境的新階段。目前，幾乎所有商業上成功的 ML 應用都使用監督式學習，其中包括大量的應用，但僅限擁有清晰標記數據的領域。創業公司將面臨來自科技巨頭通過云提供的低成本產品服務的激烈競爭， 但他們可以專注于更多的細分領域或細分數據集。

在過去的十年中，AI / ML領域吸引了業界極大的興趣，相關應用和商業整合快速發展。如今人們普遍認識到的人工智能的概念。然而，這個領域內已經出現了幾次停滯。所謂的“人工智能冬天”往往是由于技術，基礎設施或方法的局限性而產生的。 AI / ML 的最新突破始于 2006 年左右，隨著深度學習的發展，受人腦生物學的啟發，ML 的一個子集以分層神經網絡（NNs）為基礎出現。深度學習技術是 AI / ML（如圖像識別，搜索引擎，藥物發現，深度強化學習）幾乎所有當前前沿研究和成功應用的背后的技術。 ML 問題的新研究方法，計算能力的巨大進步，數據數字化和可用性的急劇增長，使這一進展成為可能。

人工智能（AI）屬于計算機科學領域，專注于創建一個能夠感知其環境并做出決策的智能機器，以最大限度地實現其目標。 機器學習（ML）是人工智能和數據分析的一個子領域，它使計算機能夠反復學習，改進預測模型，并從數據中發現洞察力，而不需要人類編程。 作為個人，我們已經每天與語音助理對話，使用面部識別技術，接收電影或餐廳推薦以及許多其他實例，已經與 AI / ML 應用進行交互。 ML 可以根據訓練算法的方法分成三個子類別：

1、監督學習

監督學習是方法，通過機器學習算法，在一組標記的數據上進行訓練（例如用標記的圖像訓練圖像識別系統以識別狗的圖像）。

2、無監督學習

在無監督學習中，算法用未標記的數據進行訓練，并且必須確定數據集的基本結構以及如何對其進行分組（例如通過將手寫數字分為 10 組來進行識別）。

3、強化學習

強化學習從沒有訓練數據開始，這意味著機器必須通過經驗和迭代試錯來學習執行任務，同時最大化長期獎勵。

在近期內，我們認為 AI-ML 中的監督學習應用將繼續在面向消費者的方法中發展和完善，專注于任務自動化，幾乎到了無處不在的地步。 在接下來的一年里，這些公司將生產出最具商業可行性的 AI / ML 產品，并將發生許多垂直行業的收購。 然而，我們認為最大的 AI / ML 市場前景將來自潛在的擴張到大量的企業應用和新行業。

無監督和強化學習的機會在垂直領域出現。雖然這些技術的擴散仍有相當多的障礙，但是這些技術的可能性可以解決越來越多的問題提供解決方案。強化學習最重要的早期成就之一是來自Google 的 DeepMind 的 AlphaZero。這個算法純粹模擬下圍棋。進一步的潛在強化學習用例可以改善傳統的解決方案，包括資源分配問題，大量的個性化用戶界面（醫療保健，標題，廣告等內容），以及在機器人和自動駕駛汽車中的應用。雖然將這些技術應用于商業產品方面存在障礙，但 AI / ML 最新的概念證明可以吸引大量投資。這已經通過流入自動駕駛車輛領域的資金量得到證明。以風險投資支持的企業和投資人最能適應以人工智能為中心的世界。

也就是說，由于問題的復雜性和所需的計算能力，許多應用將需要更多的時間來實現。 針對這些問題，硬件：量子/高性能計算和混合計算（GPU / CPU / FPGA / TPU）以及分解技術將復雜問題分解為可管理的部分正在取得進展。

VC 趨勢

AI / ML 領域的風險投資清楚地表明了過去十年來在垂直領域的發展和不斷增長的熱度。 在 AI / ML 的 643 次 VC 投資中，2017 年已經公布 60億 美元的投資。

美國 AI / ML 領域投資事件數量和金額變化情況

與當代的技術突破并駕齊驅，投資數量以幾乎呈指數級增長，比 2008 年的水平高出 12 倍。所有輪次的投資都在增加，但絕大多數的增長都是來自天使和種子的早期階段。盡管最近主流媒體對 AI / ML 的曝光率已經大幅上升，但很明顯，垂直領域仍處于早期階段。即使在市場上仍然存在細分市場。一些較大的公司已經在執行商業產品，例如在線貸款商 Avant 和舊商品交易市場，而其他許多公司正在努力改進工具，擴大其應用和產品供應。理論和實踐研究已經提供了基礎，但是許多企業還處于確定可行性和用例的初始階段。此外，由于每個數據集的獨特性，AI 和 ML 技術在企業中的執行通常需要高度的定制化，這阻礙了早期的廣泛采用。

美國不同投資階段 AI / ML 投資事件

人工智能企業的估值增長速度與風險投資市場相似。 不同之處在于后期階段。 造成這種異常的一個原因是 2013 年和 2014 年有大批 AI / ML 公司獲得投資，其中包括 Palantir 多個輪次的融資，并且還有大量的后續輪次的跟進。 此外，垂直市場仍然受到早期階段公司的支配。

不同階段美國 AI / ML 公司的估值中位數

退出

經過多年稀少的退出事件，過去兩年代表了 AI / ML 退出環境的新時期。 直到最近，AI / ML的退出才成為典型的風險投資周期的一部分，因為風險投資通常會在開始增長的時候流入垂直市場，隨后企業需要花費數年的時間才能獲得戰略收購方。 這是關鍵的，因為 AI / ML 退出目前幾乎完全是通過戰略收購來實現退出的。我們預計這一趨勢將持續下去，因為目前的科技巨頭正在努力支持他們內部人工智能產品。隨著在軟件/互聯網領域以外的公司意識到將 AI 整合到其業務中的潛力，將進一步推動收購事件。

美國 AI/ML 市場退出事件

2016 年和 2017 年的最大的退出事件都發生在自動駕駛領域，通用汽車以 10 億美元的價格收購了 Cruise Automation，Aptiv 收購了 NuTonomy。 同樣重要的是要指出，Cruise 被收購占到了 2016 年 AI / ML 退出金額的近 40％。

美國收購 AI/ML 公司最多的企業

局限性

在垂直領域，主導的情緒是積極的; 但是，有一些限制可能會減緩 AI / ML 在所有行業的進一步發展。 AI / ML 對我們生活的影響往往伴隨著宏偉論調，即過度地強調短期影響力，暗示著失敗是不可能的。 這種思維方式可能是危險的，因為現實的預期時間和有效的失敗管理應該成為實施企業 AI / ML 技術的一個組成部分。 例如，涉及自動駕駛車輛的事故或其他算法錯誤可能會損害公眾對該技術的認知并導致一系列其他問題，包括延遲執行。

AI / ML 的另一個常見問題是人類不知道機器在想什么，例如我們無法解釋深度學習網絡做出任何一個駕駛決策的原因，即使是設計它的工程師也不能。假如有一天，自動行駛中的汽車突然撞向一棵樹，或者在綠燈亮起時猶豫不決，不肯前進，那我們連找出原因，進行解釋的手段都沒有。 這被稱為“黑匣子”問題的情況，這掩蓋了審計和機器行為的責任。

AI/ML 能夠減輕人類處理艱巨任務的負擔，但是廣泛采用這種做法可能會帶來更廣泛的社會影響。其中之一就是人工智能將搶走人類工作。雖然這可能最終發生在一些職業上，但人工智能的進步很可能會改變工作的性質，而不是消除工作。就像在互聯網應用泛濫之前沒有人擁有“社交媒體經理”或“主播”這樣的職位，AI / ML 的出現將會產生以前不為人知的行業和職業。

展望未來

作為一種通用技術，AI / ML 幾乎在每個行業都有潛在的使用案例，并有能力重塑人們的生活和經營方式。 因此，人工智

ai醫療解決方案范文第4篇

人工智能在醫療領域的廣泛應用價值

目前，人工智能在醫療領域的研究成果頻出，人工智能應用醫療領域已是大勢所趨。各個科技巨頭都相繼布局人工智能醫療行業。對人工智能在醫療的應用主要基于多方面的客觀現實：比如優質醫療資源供給不足，成本高，醫生培養周期長，誤診率高，疾病譜變化快，技術日新月異；此外，隨著人口老齡化加劇和慢性疾病發病率的增長，人們對健康重視程度普遍提高，醫療服務需求也在持續增加。

人工智能結合醫學應用有非常多的益處，可以讓患者、醫師和醫療體系均受益。比如對于患者來說，可以更快速地健康z查，獲得更為精準的診斷結果和更好的個性化治療方案建議；對于醫師來講，則可以消減診斷時間，降低誤診的概率并對可能的治療方案的副作用提前知曉；對于醫療體系來說，人工智能則可以提高各種準確率，同時系統性降低醫療成本。

據悉，人工智能在智能診療、智能影像識別、智能藥物研發和智能健康管理等方面都有廣泛的應用價值。

比如在智能診療方面，就是讓計算機“學習”專家醫生的醫療知識，模擬醫生的思維和診斷推理，從而給出可靠診斷和治療方案。智能診療場景是人工智能在醫療領域最重要、也最核心的應用場景。谷歌宣布已嘗試將其面向消費者的機器學習能力應用到醫療保健領域中。今年谷歌的人工智能算法在乳腺癌診斷上也表現出了很高準確度；蘋果公司最近收購了Lattice，該公司在開發醫療診斷應用的算法方面具有很強能力。

在智能影像識別方面，人工智能的應用主要分為兩部分：一是圖像識別，應用于感知環節，其主要目的是將影像進行分析，獲取一些有意義的信息；二是深度學習，應用于學習和分析環節，通過大量的影像數據和診斷數據，不斷對神經元網絡進行深度學習訓練，促使其掌握診斷能力。作為醫生，從一個大的圖像如CT、核磁共振圖像判斷一個非常小的陰影，是腫瘤是炎癥還是其他原因，需要很多經驗。如果通過大數據，通過智能醫療，就能夠迅速得出比較準確的判斷。

在智能藥物研發方面，則是將人工智能中的深度學習技術應用于藥物研究，通過大數據分析等技術手段快速、準確地挖掘和篩選出合適的化合物或生物，達到縮短新藥研發周期、降低新藥研發成本、提高新藥研發成功率的目的。人工智能通過計算機模擬，可以對藥物活性、安全性和副作用進行預測。目前借助深度學習，人工智能已在心血管藥、抗腫瘤藥和常見傳染病治療藥等多領域取得了新突破，在抗擊埃博拉病毒中智能藥物研發也發揮了重要的作用。

在智能健康管理方面，則可以將人工智能技術應用到健康管理的很多場景中。目前主要集中在風險識別、虛擬護士、精神健康、在線問診、健康干預以及基于精準醫學的健康管理。比如通過獲取信息并運用人工智能技術進行分析，識別疾病發生的風險及提供降低風險的措施。計算機還能收集病人的飲食習慣、鍛煉周期、服藥習慣等個人生活習慣信息，運用人工智能技術進行數據分析并評估病人整體狀態，協助規劃日常生活。在精神健康領域，計算機可運用人工智能技術從語言、表情、聲音等數據進行情感識別。在健康干預層面，計算機則可以運用AI對用戶體征數據進行分析，定制健康管理計劃。

從IBM Watson的發展看醫學人工智能的未來

目前國內外已經有很多高科技企業將認知計算和深度學習等先進AI技術用于醫療領域，并出現了很多產品，其中以IBM的“沃森醫生”（IBM Watson）最有代表性。IBM Watson作為該領域中的翹楚，隨著人工智能技術的逐漸成熟，在2016年開始放開手腳，以腫瘤診斷為重心，開始在慢病管理、精準醫療、體外檢測等九大醫療領域中實現突破，逐步實現人工智能作為一種新型工具在醫療領域的獨特價值。

沃森是2007年由IBM公司開發的，IBM Watson具備了自然語言處理、信息檢索、知識表示、自動推理、機器學習等能力，能夠快速搜索分析非結構化的數據，獲取想要的結果。2015年，日本東京大學醫學院研究所最初的診斷結果，確診一位60歲的日本女性患了急髓白血病，但在經歷各種療法后，效果都不明顯。無奈之下，研究所只好求助IBM Watson，而IBM Watson則通過對比2000萬份癌癥研究論文，分析了數千個基因突變，最終確診這位60歲的日本女性患有一種罕見的白血病，并提供了適當的治療方案。整個過程IBM Watson只用了短短10分鐘。

自2012年羅睿蘭接手IBM開始，IBM公司發展方向與業務架構就一直在進行根本性調整。傳統硬件與系統軟件業務地位不斷退后，而云計算、網絡安全、數據分析與人工智能成為了公司現金流的核心投放領域?，F在的IBM正在轉型為一家認知計算和云平臺的公司。其中在醫學人工智能的優勢也越來越明顯。

IBM Watson首先進入的領域是復雜的癌癥診斷和治療領域，這也是目前全世界醫學界聚焦的重點。Watson的第一步商業化運作就是通過和紀念斯隆?凱特琳癌癥中心進行合作，共同訓練IBM Watson腫瘤解決方案（Watson for Oncology）。癌癥專家在Watson上輸入了紀念斯隆?凱特琳癌癥中心的大量病歷研究信息進行訓練。在此期間，該系統的登入時間共計1.5萬小時，一支由醫生和研究人員組成的團隊一起上傳了數千份病人的病歷，近500份醫學期刊和教科書，1500萬頁的醫學文獻，把Watson訓練成了一位杰出的“腫瘤醫學專家”。隨后該系統被Watson Health部署到了許多頂尖的醫療機構，如克利夫蘭診所和MD安德森癌癥中心，提供基于證據的醫療決策系統。

相繼攻克肺癌、乳腺癌、結腸癌、直腸癌后，2015年7月IBM Watson for Oncology成為IBM Watson health的首批商用項目之一，正式將上述四個癌種的腫瘤解決方案進入商用。2016年8月IBM宣布已經完成了對胃癌輔助治療的訓練，并正式推出使用。此外沃森還在2016年11月訓練完上線了宮頸癌的服務。

目前IBM Watson腫瘤解決方案已經進入中國。2016年12月，浙江省中醫院聯合思創醫惠、杭州認知三方共同宣布成立沃森聯合會診中心，三方將合作開展IBM Watson for Oncology服務內容的長期合作，這是自IBM Watson for Oncology引入中國以來，首家正式宣布對外提供服務的Watson聯合會診中心，意味著中國醫療行業將開啟一個新型人工智能輔助診療時代。目前Watson可以為肺癌、乳腺癌、直腸癌、結腸癌、胃癌和宮頸癌6種癌癥提供咨詢服務，2017年將會擴展到8-12個癌種。在醫生完成癌癥類型、病人年齡、性別、體重、疾病特征和治療情況等信息輸入后，沃森能夠在幾秒鐘內反饋多條治療建議。

此外，IBM Watson還與輝瑞達成了一項新協議，會將前者的超級計算能力用于癌癥藥物研發。輝瑞將用上Watson for Drug Discovery的機器學習、自然語言處理及其它認知推理能力，用于免疫腫瘤學（Immuno-oncology）中的新藥物識別，聯合療法和患者選擇策略。由于免疫腫瘤學的未來在于針對獨特腫瘤特征的組合，這會改變癌癥治療方式。而在藥物研發中利用Watson的認知能力，可以更快地為患者帶來可能的新免疫腫瘤治療。

毫無疑問，人工智能將會成為未來IBM的成長引擎。沃森目前已經不僅僅滿足于涉及糖尿病等慢病、大健康、醫療影像、體外檢測、精準醫療、機器人、疾病研究治療這幾個領域，未來，沃森的觸角還會伸到醫療的其他行業，為整個醫療行業服務。

中國版小小“沃森”不斷面世

與IBM Watson十年的發展軌跡不同，中國在醫學人工智能領域的發展屬于追趕者。由于中國沒有統一的醫療數據格式以及數據孤島的隔離，中國在醫學人工智能I域投放的資源相對要少很多。不過這并不妨礙國人對其發展的熱情。在智能影像識別和診斷方面，中國已經出現了若干版本的小小“沃森”，他們的功能雖然沒有IBM Watson那么強大，但也在各個領域顯示出獨特的應用價值。

浙江德尚韻興圖像科技有限公司是由浙江大學知名專家和珠海和佳醫療設備股份有限公司共同投資成立一家高科技公司。浙江德尚韻興利用深度學習處理超聲影像，同時加入旋轉不變性等現代數學的概念，形成了“DE-超聲機器人”。該機器人算法借助計算機視覺技術，可以對甲狀腺B超快速掃描分析，圈出結節區域，并給出良性與惡性的判斷，大大節省了醫生的診斷時間。一般來說，人類醫生的準確率為60%-70%，而當下算法的準確率已經達到85%。

據悉，人體甲狀腺結節已成常見病，如果不加重視，甲狀腺結節可能會發生惡變，進而發展成癌癥，危及生命。但由于個體化差異，目前三甲醫院甲狀腺結節的診斷準確率平均也只有60%，如果不做活檢，不同醫生對同一張片子可能會做出不同判斷。而超聲機器人的出現，不僅能輔助醫生做出精準判斷，還能縮短病人就醫時間，提升醫療效率。目前“DE-超聲機器人”已經在浙江大學第一附屬醫院、中國電子科技集團公司第五十五所職工醫院和杭州下城區社區醫院臨床應用，一年病例達到8萬多，準確率達86%以上。

2017年2月，中山大學中山眼科中心劉奕志教授領銜中山大學聯合西安電子科技大學的研究團隊，利用深度學習算法，建立了“CC-Cruiser先天性白內障人工智能平臺”。該人工智能程序模擬人腦，對大量的先天性白內障圖片進行分析和深度學習，不斷反饋提高診斷的準確性。將該程序嵌入云平臺后，通過云平臺上傳圖片，即可獲得先天性白內障的診斷、風險評估和治療方案。

據悉，先天性白內障是一種嚴重威脅兒童視力的疑難罕見病。中山眼科中心有全球最大的先天性白內障隊列（隊列人數近2000名），基于該隊列開展了一系列嚴謹的研究，積累了大量高質量的先天性白內障臨床數據。中山大學眼科中心于2017年4月設立“人工智能應用門診”，由人工智能云平臺輔助臨床醫師進行診療。在人工智能門診就診的患者，除接受常規診療外，其檢查數據即時同步到CC-Cruiser云平臺，同時享受由人工智能機器人提供的“專家級”診療。目前CC-Cruiser已在3家協作醫院完成臨床試點應用，并取得理想效果。此外，中山眼科中心已經連接了、新疆、云南、青海等邊遠省區上百家基層醫院，每天有大量眼科檢查數據上傳云平臺請求專家協助診斷。在醫學人工智能應用場景下，病例以及圖像數據將首先通過人工智能程序進行初審，再由專家復核，效率將提升70%以上，極大提高了專家協診效率。

2017年5月，丁香園、中南大學湘雅二醫院和大拿科技共同宣布就皮膚病人工智能輔助診斷達成獨家戰略合作，并了國內首個“皮膚病人工智能輔助診斷系統”。資料顯示，系統性紅斑狼瘡是一種慢性自身免疫性疾病，屬于風濕性疾病中的彌漫性結締組織病，可引起全身多個臟器受累，包括皮膚、關節、腎臟、血液等。如何精準診斷系統性紅斑狼瘡，一直是困擾各國科學家的世界醫學難題。

目前三方合作研發出的是紅斑狼瘡人工智能輔助診斷模型，該模型對紅斑狼瘡各種亞型及其鑒別診斷疾病能進行有效區分，識別準確率超過85%。據悉，該系統一方面是面向皮膚科醫生，醫生通過APP，把圖像傳到系統以后，系統提示最有可能的皮膚病類型，然后建立皮膚病電子百科全書，通過百科全書再去學習，輔助臨床診斷；另一方面是面向患者，系統提供圖片鑒別和導診意見。據悉，該系統第一期主要實現以紅斑狼瘡為代表的皮膚病人工智能輔助診斷，下一步將“滲透”到其他醫療機構，并將開放患者端服務。

醫學人工智能真正落地

需要全產業鏈配合

專家指出，要真正實現醫療產業的人工智能化，僅靠單方面的力量難以實現，這需要依托全產業鏈包括醫療主管部門、醫療機構的參與和信息化服務商等各個環節的共同努力。

比如像前文所述的甲狀腺結節、紅斑狼瘡、先天性白內障的診斷，都要依靠形態學的圖像數據，這些在皮膚病和病理科特別常見，所以人工智能的優勢在此可以得到充分體現。訓練一個好的皮膚科醫生可能要十年，把人工智能引進后，可以大大縮短時間。但是醫學人工智能研發成本高、數據獲取難、尚未深入診療核心等成為阻礙其真正落地的因素。

人工智能技術形成產品，最重要是要有大量高質量的數據。深度學習靠的是“吃透”大量樣本。但目前大部分醫療機構并不愿公開數據。比如前文介紹的德尚韻興，為了收集數據，嘗試通過多個渠道，有社區檢查，有付費志愿者，也有試點醫院。最后該公司收集了兩三萬張超聲圖像，不嗟厥淙胂低持脅瘧Vち蘇鋃獻既仿試85%以上。該公司負責人也評價到，如果樣本量能提高一倍，診斷準確率還有較大的提升空間。

在獲取高質量的醫療數據方面，國內醫院在過去信息化程度不高，數據雖然多，但相對雜亂，使用難度大。如何找到合適的切入點，并快速獲取數據會是一個很高的門檻。同時，醫院信息孤島現象長期存在，各個醫療機構的數據尚未實現互聯互通。這一局面則逐步從政策層面迎來破冰。去年6月，國務院公布了《關于促進和規范健康醫療大數據應用發展的指導意見》，明確指出健康醫療大數據是國家重要的基礎性戰略資源，需要規范和推動健康醫療大數據融合共享、開放應用。但該政策的真正落地依然需要時間。

ai醫療解決方案范文第5篇

阿里巴巴的大健康戰略

巨頭布局移動醫療，我們首先要提到阿里巴巴的大健康戰略三大板塊：阿里健康、未來醫院、天貓醫藥館。

依托于移動支付業務優勢，阿里的布局重打造在線醫療平臺和醫藥電商平臺生態圈，從醫藥電商切入市場。早在2011年，阿里就先后投資了尋醫問藥網、華康全景網等醫療平臺。2015年4月，繼新浪愛問醫生、華康全景后，尋醫問藥網將入駐阿里健康平臺。

去年年初，在阿里收購中信21世紀，更名為阿里健康（ALIHEALTH）并推出支付寶“未來醫院”計劃。作為原本以提供電訊及信息增值服務、產品識別、鑒定、追蹤系統、系統集成及軟件開發為主業的公司，中信21世紀掌握著中國僅有的藥品監管碼體系，旗下有第三方網上藥品交易平臺95095網站，這意味著整個流通過程的全部數據都掌握在中信21世紀手中。

2015年1月，阿里健康與醫療衛生行業信息化解決方案提供商衛寧軟件簽署戰略合作協議，根據協議，雙方將共同打造以醫生多點執業和醫院有效聯動為代表的云醫院建設；拓展在醫療支付服務方面、在藥品流通和監管方面、在基礎環境建設方面，阿里健康、阿里云等業務的地位和市場角色。這意味著阿里健康的布局將是三醫（藥品、醫療、醫保）聯動，立體（政府、消費終端、醫療機構）發力。

2015年1月，阿里健康推動的總醫院電子處方（社會化供應）已經悄悄上線，這是國內首家醫院實現電子處方社會化。在阿里健康APP已經實現了該醫院的電子處方同步購買，醫療服務與醫藥電商將深度結合。用戶利用阿里健康App，可以通過掃描電子監管碼來快速查詢每一盒藥品的“身份”，其中包括使用方法、從出廠到流通各環節的流轉情況。根據CFDA的要求，藥品生產經營企業在2015年底前實現全部藥品制劑品種、全部生產和流通過程的電子監管。而全國所有藥品電子監管碼的數據信息，都集中在阿里健康手中。藥品安全識別功能將成為其在移動醫療領域發力的一大利器。

2015年2月，阿里健康云醫院平臺啟動，實現醫療服務全流程線上管理?，F階段，阿里健康的HIS系統和云醫院平臺主要為中小型醫療服務機構使用，通過互聯網面向全國服務，實現互聯網可實現的所有診療環節（掛號、問診、解讀數據、開處方等）。不過，大型公立三甲醫院尚在拓展當中。

在支付方面，2014年5月，支付寶錢包正式推出“未來醫院”計劃，將阿里最基礎的支付能力、賬戶體系能力、數據能力、云計算能力輸出到醫療行業。這意味著用戶在醫院就醫，從門診掛號、繳費、查取報告，到住院金清單查詢、繳費全流程都可以用支付寶錢包完成。截止到2015年初，支付寶未來醫院已在北京、上海、杭州、廣州、南昌、鄭州、長沙、昆明、武漢等25個省市落地，覆蓋37家醫院，累計為超過30萬個患者提供服務，隨后接入醫保結算。雖然大部分地方醫保仍對“未來醫院”持謹慎態度，醫保和支付寶的合作仍比較艱難，但是在全民醫保時代，醫保的接入已經成為“未來醫院”存活的關鍵。

今年4月，阿里健康宣布與迪安診斷達成戰略合作框架協議，引入第三方檢查/檢驗中心；而2012年獲得阿里系注資、主打周邊藥店服務O2O應用的U醫U藥（此前叫找你呀）已經于2014年8月轉型做血糖管理醫療健康服務，打造了U糖醫生、U藥箱等產品，專注糖尿病患者院外診后跟蹤應用；2012年上線、并已取得《互聯網藥品信息服務資格證》的天貓醫藥館，則匯集了OTC藥品、醫療器械、計生用品、隱形眼鏡、品牌保健品、傳統滋補品等網購服務項目。

正如在阿里健康云醫院對自己的定位“整合醫療全體系、全鏈條資源，提供全方位醫療服務的網絡平臺”一樣，阿里正在一步步實現它一與診所簽約，多點執業醫生入駐；二與零售藥房打通，豐富藥品支持；三引入第三方檢查/檢驗中心；四引入醫療機構；五探索醫保、商保報銷領域的大健康規劃。

百度致力醫療數據

和阿里比較清晰的醫療布局不同，百度的醫療布局一直撲朔迷離。特別是今年2月份入股健康之路后，有人猜測百度開始嘗試走從線下到線上的O2O之路。

阿里依托于支付業務，百度自然也側重于通過獲得數據來為人工智能AI的大數據計算提供彈藥。理想來看，當醫療數據積累足夠大之后，這些數據的應用場景就極具想象力，包括疫情監測、疾病防控、臨床研究、醫療診斷決策、醫療資源調度、家庭遠程醫療等方方面面，百度“大腦”將獲得包括個人生理情況在內的更全面信息。百度醫療大腦將結合百度在大數據領域的經驗和技術手段，支持從個人健康管理到大醫療、大數據研究，直至公共衛生政策管理等不同層級的健康決策。

百度在醫療產業的投入相對保守，大部分動作集中在其自身的云健康平臺以及云健康硬件等方面。2013年百度健康上線，2014年百度開放其大數據引擎，開始接入各行各業的信息系統，利用大數據工廠和百度大腦進行數據加工整理，如接入北京市的衛生信息系統；與此同時，通過推出移動醫療健康平臺、打造智能人體便攜設備品牌dulife，通過在智能手環、智能秤等設備中嵌入百度SDK，接入百度云，平臺匯總個人擁有的智能設備的數據，通過對數據的分析處理，提供健康解決方案。

2014年7月，由北京市相關部門倡導，百度牽頭，整合了上游智能健康設備廠商和下游個人健康服務機構的平臺北京市“祥云工程”重點項目――“北京健康云”，作為落地的智能健康管理項目，百度健康云成為“北京健康云”計劃的一部分。

2015年百度在醫療上的動作開始變兇猛。為更好地形成線上線下閉環，百度于年初與301醫院達成戰略合作，雙方將共同建立醫療領域的O2O服務模式，百度百度可以借助301醫院的醫生、醫學技術資源和良好的口碑，而301醫院則可以利用百度在大數據方面的處理能力以及百度的平臺入口優勢。據了解，與301醫院的合作初期只是共建網上醫療服務平臺，實際是以打造未來網絡醫院為目標。

隨后，百度上線百度醫生App，全面進軍移動醫療O2O。百度醫生移動端為用戶提供了找醫生、約醫生、評醫生的服務閉環。目前，百度醫生APP已經實現了人工智能系統根據患者輸入的需求，完成患者的識別計算，推送最合適的醫生以供選擇，這一閉環服務模式將為百度積累大量用戶。與301合作是對服務的補充，上線百度醫生是對入口的補充。百度醫生App將借助百度在移動應用分發領域的實力進入移動端市場。

今年2月，百度數千萬美元戰略投資面向社會大眾提供專業就診服務的門戶網站醫護網。通過此次戰略投資，百度將為醫護網提供圖像語音識別、技術交互、大數據和人工智能等技術支持，共同探索醫療領域O2O的服務模式及創新運營模式，同時，百度也將借此打通線上與線下的醫療服務。