有没有研究碳云智能的论文

人工智能的兴起给传统的各个产业都带来了冲击和变革，尤其是在医疗行业，人工智能的加持，创造了全新的医疗模式，激发了无限的发展机遇。一、全球医疗人工智能产业概况在人工智能的各大产业中，医疗加人工智能方向已然成为瞩目焦点、备受关注。人工智能和医疗的结合具有非凡的发展潜力和想象空间，也是未来 5-10 年的投资热点之一。根据CB insights的跟踪显示，2011年，全球拿到投资的医疗健康人工智能初创公司只有八家。到了2015年，这一数字已经达到了60家，医疗领域正在成为人工智能投资的热点。据统计，2016年中国人工智能+医疗市场规模达到96.61亿元，增长率为37.9％，中国人工智能+医疗市场规模在持续增长，2017年将超130亿元，增长40.7％，有望在2018年市场规模达到200亿元。自2013年到2017年，中国医疗人工智能行业共获得241笔融资。其中，2017年国内医疗人工智能行业公布的融资事件近30起，融资总额超过18亿元。到了2018年，资本对于医疗人工智能市场的热情依旧不减，仅上半年就有18家公司获投，总金额超过31亿元。从全球创业公司实践的情况来看，智能医疗的具体应用包括洞察与风险管理、医学研究、医学影像与诊断、生活方式管理与监督、精神健康、护理、急救室与医院管理、药物挖掘、虚拟助理、可穿戴设备以及其他。总结来看，人工智能技术在医疗领域的应用主要集中于以下五个领域。人工智能技术在医疗领域的应用领域从大的产业链层面来看整个行业的业态，我们可以看到，整个产业链可以分为三个层次：基础层、技术层与应用层。由于基础算法和计算平台、海量的数据来源还有机器学习、图像识别的基础技术的壁垒较高，往往需要较长期的高投入才能有高回报，因此科技巨头往往偏向于布局底层，而创业公司则往往选择在变现能力强、容易进入的辅助诊断、健康管理和药物研发等应用层扎堆。医疗人工智能产业链总结发现，目前人工智能在医疗领域的巨大作用主要体现在三方面：第一，提高医疗机构和医生的工作效率，减少不必要的人力成本；第二，提早预测疾病风险，发现重大疾病，提前预防，以减少后续不必要的更大医疗支出；第三，方便医生管理看护患者，也方便患者自我健康和疾病的管理，让自查自诊等成为可能，将医疗延伸到院外，前置到院前，同样缓解医疗资源的紧张，降低医疗成本。二、医疗人工智能产业发展痛点不过，随着医疗人工智能产业的发展，其所面临的问题也日渐凸显出来：1、人才缺口大数据显示，目前我国人工智能行业的从业人员不足5万人，每年通过高校培养出来的技术人员也不足2000人，而在人工智能行业从业者中，美国拥有10年以上工作经验的人才占比接近50%，我国只有不到25%。人工智能从实验室走到临床、更好为临床服务，最重要的是能够找到医疗中的痛点和急需解决的问题，当前很多医疗人工智能团队都是算法工程师在主导，既懂医学、又懂计算机的复合型人才在中国相对紧缺。2、技术有待突破目前我国人工智能医疗仍面临技术难题。据了解，海量大数据和计算能力是人工智能发展的必备要素，特别是在医疗数据共享方面，目前我国亟须补足短板。“数据孤岛”现象与数据标准不统一，使得医疗数据难以实现共享。人工智能的准确性需要学习大量的数据，专家认为，我们国家在医院病例数方面有很大优势，但由于医疗数据没有共享，存在“孤岛”现象，不利于人工智能技术发展。3、可持续的商业模式亟待建立从监管层面来看，人工智能刚刚应用于医疗健康领域，一些监管政策还有待明确，人才积累仍显不足，而可持续的商业模式也亟待建立。准入政策不明朗。药品和器械在国家的监管层面有很详细的规定，但是医疗人工智能产品是新产品，详细的标准还在制定中。目前已经有九项医学人工智能产品向国家药品监督管理局申报三类器械，但没有一个被批准，用什么样的标准和规范也仍在讨论当中。三、我国人工智能医疗相关政策医学人工智能是解决医疗生产力的根本之道。在我国，人口老龄化、慢病高速增长、医疗资源供需严重失衡以及地域分配不均等问题，造就了对医疗人工智能的巨大需求。近年来，国家发布的80多条全国性政策以及多条医疗人工智能专项政策，都表明医疗人工智能的发展迎来政策利好。四、全球智能医疗企业布局情况近年来，人工智能技术与医疗健康领域的融合不断加深，以人工智能医疗发展最为迅速的美国为例，科技巨头和资本巨头都在积极布局智能医疗产业，大批专注细分领域的初创公司也蓄势待发。>>>>科技巨头IBM、谷歌、微软等科技巨头近年来都在布局人工智能医疗。例如IBM Watson能够快速筛选癌症患者记录，为医生提供可供选择的循证治疗方案；谷歌在糖尿病、神经性疾病诊疗和医疗器械的研究方面发力，谷歌deepmind与英国国家健康体系（NHS）合作共同开发新技术；微软发布了面向个人的健康管理平台，整合不同的健康及健身设备搜集的数据，苹果、脸谱等公司也通过设立医疗健康部门、开发医疗健康类应用、收购医疗健康类初创企业等方式，逐步踏入医疗健康行业。国内的科技巨头中，百度和阿里都推出了自己的人工智能+ 医疗解决方案，而腾讯主要以投资创业公司的形式在人工智能+ 医疗领域布局，最近也推出了具体的人工智能医疗产品。>>>>初创公司除了科技巨头纷纷进场，初创公司也大批出现，专注智能医疗细分领域。国内有83 家企业将人工智能应用于医疗领域，主要布局在医学影像、病历/ 文献分析和虚拟助手三个应用场景，而其中涉足医学影像类的企业数量达到40 家，远高于其他应用场景的企业数量。国外有109 家企业将人工智能应用于医疗领域，它们在健康管理、医学影像、新药发现、病历/ 文献分析等应用场景都有比较均衡的布局。（1）虚拟助理虚拟助理是指通过语音识别、自然语言处理等技术，将患者的病症描述与标准的医学指南对比，为用户提供医疗咨询、自诊、导诊等服务的信息系统。在用户端，人工智能虚拟助手能够帮助普通用户完成健康咨询、导诊等服务。2017年，康夫子、大数医达等公司研发的智能预问诊系统得到了再多加医院的落地应用。此外，语音识别技术为医生书写病历，为普通用户在医院导诊提供了极大的便利。当放射科医生、外科医生、口腔科医生工作时双手无法空闲出来去书写病历，智能语音录入可以解放医生的双手，帮助医生通过语音输入完成查阅资料、检查史、病史、检查指标、检查结果等形成结构化的电子病历，大幅提升了医生的工作效率。例如科大讯飞的智能语音产品“云医声”为了应对医院科室嘈杂的环境，达到更好的语音处理效果，开发了医生专用麦克风，可以过滤噪音及干扰信息，将医生口述内容转化为文字，目前，讯飞医疗的语音转录准确率超过97%，并已在北大口腔、瑞金医院等20多个医院落地实施。（2）医学影像现代医学是建立在实验基础上的循证医学，医生的诊疗结论必须建立在相应的诊断数据上，影像是重要的诊断依据，医疗行业80%~90% 的数据都来源于医学影像。所以临床医生有极强的影像需求，他们需要对医学影像进行各种各样的定量分析、历史图像的比较，从而能够完成一次诊断。（3）病历/文献分析人工智能的切入主要是利用机器学习和自然语言处理技术自动抓取病历中的临床变量，智能化融汇多源异构的医疗数据，结构化病历、文献生成标准化的数据库将积压的病历自动批量转化为结构化数据库。目前大数医达、惠每医疗、森亿智能等企业正是基于自己构建的知识图谱，形成了供医生使用的临床决策支持产品，为医生的诊断提供辅助，包括病情评估、诊疗建议、药物禁忌等。（4）健康生活管理健康生活管理是依据人工智能和大数据将人们的生活习惯以数字化显示出来，进而根据显示的数字化，干预用户的生活方式，从而提高用户的生活水平。悦糖3.0是基于机器学习去主动了解用户情况，分析用户行为和习惯，预测健康风险，并给出以用户为中心的解决方案的健康管理新模式。同时，方案会照顾用户喜好，提高用户依从度，增加用户黏性。必拓狮的产品糖析是利用APP分析饮料的含糖量，来改变用户的习惯，医随访用人工智能来管理糖尿病。（5）健康生物技术在这个领域，做的最好应属碳云智能，我们以它为例讲讲人工智能在生物健康技术上的应用。2016年4月份，碳云智能在完成A轮近10亿人民币融资的时候，当时创始人王俊就表示碳云智能会在精准美容、精准营养、精准健康、精准医疗四个方面发力，在基因、免疫、蛋白、代谢、微生物、临床体检、运动、饮食、环境等等多层次生命数据的基础上，构建生命健康领域的大数据生态系统，进而最终运用人工智能技术，帮助人们做精准的健康管理。（6）医疗大数据医疗大数据是因健康活动而产生的数据，是有出生、免疫、体检、门诊、住院和其他活动所产生的数据。健康医疗大数据是一种高附加值的信息资产，关乎国计民生，具有重大的战略性意义。目前，国家已陆续出台关于扶持医疗大数据发展的相关政策，初步做好顶层设计并构建出医疗大数据发展的宏伟蓝图。素材来源：经济参考报、中国数字医疗网、前瞻产业技术研究院及网络

基础数学，基础物理，基础化学，基础生物，基础医学，全部都得去美英日德新，其他国家搞这一行的都是钱的，连最基本的研发土壤都没有。

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