AI醫療打開新藍海|「深度學習」技術驅動醫療變革，百億賽道孕育而生！

原創

前言：

目前，各行各業都在探索和實施從大數據到機器人技術的人工智能（AI）項目，以實現業務流程自動化，改善客戶體驗和創新產品開發。尤其是在醫療領域，在優質醫療服務資源有限、分配不均等問題日益凸顯的大背景之下，隨著數據可用性的擴展、硬件的改進以及創新的算法，深度學習人工智能正不斷推動了人工智能在醫療健康行業的融合，正孕育出一個百億級的黃金賽道。

人工智能定義及深度學習人工智能的關係

人工智能（Artificialintelligence）簡稱AI。人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的本質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式作出反應的智能機器，是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用係統的一門新的技術科學。

實際上，人工智能是一個很老的概念，機器學習是人工智能的一個子集，深度學習又是機器學習的一個子集。

一、基於規則的人工智能：

基礎規則的人工智能就是人工智能早期的一種形式，它能夠根據一些應用靜態規則（包括專家提供的數據），根據簡單的、清晰的、可復寫的邏輯思維及傳統算法（如：決策樹、聚類等），得出可預測的決策或答案。

通過這個過程，可以把一個輸入轉化為一個想要的輸出，據此解決一個實際問題，那麽這個問題就是可計算的。

二、傳統機器學習的人工智能：

傳統機器學習的人工智能是基於規則的人工智能進階版，是人工智能的一個分支。在這個係統中具備簡單的判斷能力。傳統的機器學習算法在指紋識别、人臉檢測、特徵物體檢測等領域的應用基本達到了商業化的要求或特定場景的商業化水平。

三、深度學習的人工智能：

深度學習的人工智能，是一種現代先進的機器學習技術，其採用了一種更為復雜的神經網絡形式，由多層計算節點或神經網絡共同處理數據並給出最終結果。

最初的深度學習是利用深度神經網絡來解決特徵表達的一種學習過程。深度神經網絡本身並不是一個全新的概念，可大致理解為包含多個隱含層的神經網絡結構。

為了提高深層神經網絡的訓練效果，人們對神經元的連接方法和激活函數等方面做出相應的調整。其動機在於建立、模擬人腦進行分析學習的神經網絡，它模仿人腦的機制來解釋數據，主要應用在互聯網、安防、金融、智能硬件、醫療、教育等行業，在人臉技術、圖像識别、智能監控、文字識别等領域。

深度學習驅動醫療變革，中國AI醫療百億賽道孕育而生

在過去的數十年中，由於數據可用性的擴展、硬件的改進以及創新的算法，深度學習人工智能推動了人工智能在醫療健康行業的融合，同時促進醫療服務更便捷、更高效且更有效。

具體而言，深度學習人工智能的發展，使人們更容易獲得高質量的醫療資源、增強了資源共享，也提高了診斷和治療的效率。另外，在缺乏先進儀器和設備的情況下，提高醫生初步診斷和治療的能力，有助於緩解優質醫療資深匮乏地區醫療需求等問題。此外，深度學習人工智能通過大量的影像數據，形成了一套檢測標準，幫助指導醫生和其他醫療服務者，在診斷過程中更快做出治療決策，提升其臨床工作的效率，同時提高準確度並優化治療結果。

更為重要一點是，經過近些年臨床試驗，AI醫療在癌症、感染性疾病、腦血管疾病、心血管疾病、創傷及其他疾病領域，提供的篩查、診斷、治療、臨床決策、健康及康復管理方面取得不錯臨床表現及市場口碑，臨床價值日益凸顯。

近五年來，我國也陸續出台了大量醫療產業的相關政策，強調了信息化和新一代信息技術對醫療產業的重要支撐作用，同時大力推廣應用人工智能治療新模式，建立智能醫療體係。建設智慧醫院，開發人機協同的手術機器人、智能診療助手，研發柔性可穿戴、生物兼容的生理監測係統等等。

例如，2017年7月，國務院發佈的《關於印發新一代人工智能發展規劃的通知》中，明確指出要推廣應用人工智能治療新模式，建立智能醫療體係；2018年7月，衛健委發佈《關於深入開展「互聯網+醫療健康」便民惠民活動的通知》中提出，要加快推進智能醫學影像識别、病理分型和多學科會診以及多種醫療健康場景下的智能語音技術應用，提高醫療服務效率；2018年8月1日，發佈的新版《醫療器械分類目錄》中，AI醫療首次進入中國醫療器械的監管分類中。

到了今年3月，將智慧醫療作為重點領域寫入「十四五」規劃和2035年遠景目標綱要中；2021年6月，國務院發佈《關於推動公立醫院高質量發展的意見》中提出，推動雲計算、大數據、物聯網、區塊鏈、第五代移動通信（5G）等新一代信息技術與醫療服務深度融合。推進電子病歷、智慧服務、智慧管理「三位一體」的智慧醫院建設和醫院信息標準化建設。大力發展遠程醫療和互聯網診療。推動手術機器人等智能醫療設備和智能輔助診療係統的研發與應用；2021年7月，國藥局發佈《人工智能醫用軟件產品分類界定指導原則》中，對人工智能醫用軟件產品的範圍、管理屬性界定、管理類别界定等作出規定，並指出用於輔助決策的，得按照第三類醫療器械管理。

在AI醫療相關的智慧醫療政策密集出台的同時，隨著AI醫療產品獲得三類器械認證，AI醫療迎來了商業化窗口期。

2020年1月，國内第一張「人工智能」器械註冊證花落科亞醫療的冠脈血流儲備分數計算軟件（CT-FFR）。2020年共獲批9張AI產品註冊證，2021年至今已累計批準6張，並有近10個產品進入綠色通道，審批進程明顯加速。

隨著AI醫療政策的密集出台、AI產品獲批增加及對AI醫療服務需求增加等因素驅動，中國深度學習的AI醫療器械的市場將迎來高速發展，市場規模將超700億人民幣。

據灼識咨詢報告顯示，中國深度學習的AI醫療器械市場規模預計將從2021年4.89億元增至2030年的720億元，復合年增長率高達74%。

在深度學習的人工智能技術助推下，AI醫療賽道已經處於一個黃金時代。而提前在該領域佈局的AI醫療器械企業將迎來前所未有的發展新契機。在這百億級的黃金賽道中，誰將是受益者，財華社將會在下一篇文章中介紹，敬請期待。

文：花榮