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為了能讓讀者們能快速的了解人工智能醫(yī)療這個行業(yè)，對人工智能醫(yī)療有個概念。所以在文章開篇我整理了一份AI在醫(yī)療領域的全景地圖，全景地圖內(nèi)容包含了應用場景、應用價值、相關企業(yè)、政策解析、技術現(xiàn)狀相等等。
當前AI在醫(yī)療領域的應用大部分都是在醫(yī)學影像行業(yè)，而它所帶來的最直觀的價值就是效率以及精準度十倍甚至是百倍的提升。
就以肺結節(jié)醫(yī)學影像為例，起最大的價值就是當醫(yī)生的工作量大的時候，對于3毫米以下的肺結節(jié)是比較難發(fā)現(xiàn)的，有了AI輔助之后，至少可以節(jié)約80%的重復性勞動，原來醫(yī)生進行篩查可能要花費大量的時間，現(xiàn)在只需要醫(yī)生在做一次把關即可，并且可以有效的降低誤診率。
AI醫(yī)療之所以在人工智能行業(yè)將占市場規(guī)模的五分之一，很大一部分是因為醫(yī)療具有廣泛的市場需求和多元業(yè)務趨向，擁有多元化的業(yè)務空間。
首先，對于數(shù)據(jù)來源比較全面，因為對接的是醫(yī)院脫敏數(shù)據(jù)，而且用戶群體相對比較清晰。像一般的影像醫(yī)生都可以快速入手，但是對于影像分析來說一般只是提供專家型的輔助作用，并不會直接給予醫(yī)學結果，最后的決策動作還是需要醫(yī)生來操作。
在醫(yī)療行業(yè)還有特別大的價值，就是它的數(shù)據(jù)有很強的擴展性，基本上能夠把深度學習做好，就可以擴展到其他的應用場景了，其實這樣就可以巧妙的解決初創(chuàng)企業(yè)后期的業(yè)務見頂問題。
人工智能從本質(zhì)上來說，就是運用技術來解決醫(yī)療問題。將有效的臨床醫(yī)學數(shù)據(jù)進行結構化，然后進行深度學習，在相同的醫(yī)學案例中找到對應的方案模型并給出標準，這種應用的成功案例也是非常多的。
其實在我們?nèi)粘Ｉ钪芯陀泻芏郃I醫(yī)療的場景了，比如醫(yī)院導診的機器人，它可以根據(jù)你的疼痛部位進行導診分診，再比如搜索引擎中的疾病解析以及解決路徑的匹配、搜索、問答、客服這些都是人工智能應用層面的實例。
沒有是人工智能解決不了的數(shù)據(jù)化流程，只不過人工智能是在用高成本上去體現(xiàn)醫(yī)學價值。
關于AI醫(yī)療我們從技術的攻克談到應用場景，然后再從應用場景到用戶價值，再到現(xiàn)在的落地與商業(yè)化，剛開始兩年大家可能比較迷茫，但現(xiàn)在來看大部分企業(yè)都已經(jīng)比較清楚客戶的需求，包括整個行業(yè)的邏輯和大方向，接下來的問題是如何加速商業(yè)化的腳步。
造血對于人工智能，一直以來都是不小的難題。
其實，無論是知識圖譜、影像識別等實現(xiàn)了從以往的人工輔助向更為嚴謹?shù)闹悄馨l(fā)展，人工智能在醫(yī)療領域基本已經(jīng)在市場上成型。
以人工智能+醫(yī)院管理（CDSS）為例，CDSS是醫(yī)生在給患者看病時，運用AI技術將多張化驗單和檢查報告進行知識對比與聯(lián)系，最后給予醫(yī)生一個診療建議，這實質(zhì)上是一個多變量分析過程。
其實騰訊、阿里都做了不少的功夫在里面，也落地了不少三甲醫(yī)院。但從目前醫(yī)院市場表現(xiàn)和評價來看，CDSS確實存在著一些問題。
不難發(fā)現(xiàn)，從醫(yī)學影像到醫(yī)院管理，再到醫(yī)藥研究。拋開“口碑”不看，它們共同體現(xiàn)出的“時間成本”問題更值得關注。
AI醫(yī)療其實一直以來都遇到了“時間成本”問題，即培養(yǎng)跨界協(xié)作認知的時間成本。其實最大的成本來自于人的認知時間，包括客戶和企業(yè)之間的認知、開發(fā)人員和醫(yī)療專家之間的認知，資本與市場之間的認知，之間的共通還需要一大段時間磨合。
目前最大的矛盾點就是資本已經(jīng)對AI醫(yī)療失去了耐心，如何解決這個問題成為了行業(yè)發(fā)展的關鍵。
我們都知道在這幾年時間從某種程度上來說是醫(yī)療技術的一個前進，但是單純用學術先進的是沒有辦法建立產(chǎn)品或者商業(yè)模式的。資本要求的商業(yè)化核心是場景的落地問題，為了能夠讓AI醫(yī)療“軟著陸”的同時又能向資本交代清楚落地節(jié)奏，分段式發(fā)展是最好的方法。
正是因為人工智能的是通過不斷優(yōu)化算法以及擴大場景來維系整個行業(yè)的發(fā)展，隨著人工智能的“燒錢”標簽越來越明顯，并且還未成熟適應市場，對于資本輸血的AI醫(yī)療來說，接下來的AI醫(yī)療創(chuàng)業(yè)者將背負更多壓力。
畢竟，目前的技術成熟度還未足夠，對接下來的人工只能所能帶來的拉動醫(yī)療行業(yè)作用會減弱。尤其是，在2B模式下。
事實上，如果AI醫(yī)療的企業(yè)們以及接下來的要進入到AI醫(yī)療的創(chuàng)業(yè)者們能夠盡快適應并做好分段式落地的模式，對于資本來說，這種分段式落地會變得有盼頭，所能實現(xiàn)的發(fā)展前景是極為可觀的。
將研發(fā)的過程中的，中間結果拿來商業(yè)化，做場景的擴展進行“軟著陸”，假大空的目標并不是長久之計。
短期內(nèi)只要把醫(yī)療客戶服務好，比如真正做好幫助醫(yī)院實現(xiàn)就診流程自動化、極大地提高醫(yī)院管理效率這件事，比如說幫民營醫(yī)院精細化運營，或者將現(xiàn)有的技術接口開放，讓更多的企業(yè)或者機構來反哺技術的有效性，這就是AI醫(yī)療分段式發(fā)展要做到的事情。
并不是做了一個醫(yī)學影像，就把所有的疾病提前篩查都做了，就是成功的。
對于2B商業(yè)化而言，步驟分為四步，技術驗證、單業(yè)務樣板實驗、單業(yè)務市場驗證、復制模式，才是最穩(wěn)妥的做法。
客觀來看，無論是商業(yè)化或可復制作為重點或亮點，都是無可厚非的操作。但如果落地之后的市場表現(xiàn)較為平平，用戶的評價或許會直接轉(zhuǎn)移到技術不成熟身上，則會對口碑形成消耗。快速落地這其實可以看作是對AI醫(yī)療口碑的一種消耗。
所以，對于接下來AI醫(yī)療如何商業(yè)化來說，如何在加速推動分段式發(fā)展的同時盡可能加快建立有效的數(shù)據(jù)閉環(huán)成為了最大的關鍵所在。同樣，把控好業(yè)務的邊界以及時間節(jié)奏，場景位置，也是人工智能能夠商業(yè)化的核心。
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