為什么要推廣ai醫療？作用有哪些？

ai醫療的作用

1、輔助檢查，緩解人才緊張壓力

隨著AI技術的不斷突破，AI在醫療領域的應用場景也越來越廣泛。目前，以CT影像、皮膚影像等醫療影像應用以及CDSS最為成熟，目前，我國醫療影像數據年增長率高達30%，而影像科的醫生年增速卻只有4%，考慮到醫生培養周期較長，發展ai影像醫療可以緩解人才緊張的壓力。

2、智慧病案系統，提升診斷效率

智慧病案有助于解決口老齡化及醫療資源分布不均衡的帶來的諸多問題，《中國的醫療衛生事業》白皮書數據顯示，當前我國正處于老齡化不斷加劇的階段，慢性病患者確診患者越來越多，2019年已達2.6億人，每年因慢性病導致死亡的病例占總死亡的85%，ai醫療的出現，剛好能緩解這一現狀，以ai技術為基礎的智慧病案管理體系能讓醫院間通過HIS共享病案庫，醫生可從病例庫中尋找相關疾病案例，不僅能提高疾病發現率也在一定程度上彌補了城鎮、鄉村醫生經驗方面的缺失。

3、影響臨床醫學決策

臨床輔助決策系統CDSS能夠將醫學觀察所見和現有的醫學知識聯系起來，影響醫生的診療決策，一套完整的 CDSS 需要包括三個部分：知識庫，推理模型，交互界面(接口)。

4、助力藥物研發

醫藥研發是醫療產業中相當重要的一環，當前新藥研制周期長、投入大、成功率低，據Deep Knowledge Analytics統計，藥物研發的投資回報率從2010年的10.1%穩步下降至2018年的1.9%。此外，面對某些復雜疾病領域，光靠研究人員可能半個世紀都不一定能有新的突破，最為典型的就是肌萎縮性側索硬化癥，幾十年間，不同的研發人員已做過超過50項臨床試驗，但都未能顯示出積極療效。

隨著人工智能在醫療行業的滲透，其算法與算力的優勢讓其在新藥研發的多個環節中扮演著重要角色。憑借優秀的語言、圖像識別處理能力，人工智能可以快速發現某些不易被研究人員發現的藥物、疾病與基因方面的連接關系，此外，還可通過對數據進行深度挖掘與分析，構建藥物、疾病和基因之間的深層關系。

另外，ai強大的算力在對候選化合物篩選時，可以通過虛擬篩選快速篩選出活性更高的化合物，相關研究顯示，以ai參與的化合物篩選平均能節約一般左右的時間，年均節約260億化合物篩選成本。

來源：《【精選】2021年中國醫療整體能力與AI醫療商業化分析報告(25頁).pdf 》

《36氪：AI醫療行業研究報告(43頁).pdf 》