医学论文人工智能产品

人工智能在医学上的应用如下：

目前，人工智能在医疗领域的应用将主要集中在这几方面。诊断疾病、个体化用药、药物开发、临床试验、放射治疗和放射学、电子健康记录。

1、诊断疾病：医学面临的最大挑战是疾病的正确诊断和识别，这也是机器学习发展的重中之重。2015年的一份报告显示，针对超800种癌症的治疗方案正在临床试验中。而利用机器学习可使癌症识别更加精确。

2、个体化用药：关于使用机器学习和预测分析来定制针对个人的特异性治疗潜能，目前正处于研究中。如果成功，这一策略可以优化诊断和治疗方案。

目前，研究的重点是有监督的学习，医生可以利用遗传信息和症状缩小诊断范围，或对患者的风险做出有根据的推测。这可以促进更好的预防措施。

3、药物开发：机器学习在早期药物发现（如新药开发）和研发技术（如下一代测序）中发挥着许多作用。这一领域的第一项是精确医学，它使复杂疾病的识别和可能的治疗方式更有效。MIT临床机器学习小组是使用机器学习促成精密医学的主要参与者之一，侧重于算法开发。

4、临床试验：临床试验研究是一个漫长而艰巨的过程。机器学习可以在各种方面帮助缩短这一过程。一种策略是通过对广泛的数据使用高级预测分析，从而更快地确定目标人群的临床试验候选人。

麦肯锡( McKinsey )的分析师描述了其他机器学习应用程序，这些应用程序可以通过简化计算理想样本大小、方便患者招募以及使用病历将数据错误降至最低等任务来提高临床试验的效率。

人工智能医疗行业主要公司：乐普医疗(300003)、鹰瞳科技()、心玮医疗()、美因基因(IPO中)、推想医疗科技(IPO中)等

本文核心数据：医学影像分类,人工智能医疗投融资情况,AI医学影像落地产品项目

1、医学影像分类

医学影像以成像原理划分包括X线成像、CT成像、PET-CT成像、超声成像、核磁共振成像以及显微镜成像。医学影像数据占全部临床数据的80%以上，是临床诊断、疾病治疗及健康管理的基石。但医学影像的分析繁琐复杂，对医生的经验及能力要求很高，影像诊断整体效率很低，服务模式亟待创新。

故借助AI技术，达到对医学影像病灶的智能识别和勾画，辅助医生进行相关疾病的临床诊断和早期筛查的AI医学影像技术未来应用前景广阔，也是人工智能赛道商业化落地最有前景的细分赛道之一。

2、中国AI医学影像产业发展情况

2020年中国AI医疗总融资金额达到亿元，其中AI辅助检查是仅次于AI新药研发的第二大赛道，投融资金额规模达到亿元，占总投融资金额规模的。

国内目前已批准上市的AI医学影像产品超过15款，多以心脏病、眼科、神经系统、骨骼为业务方向。其中包括数坤科技的CT造影图像血管狭窄辅助分诊软件，科亚医疗的冠脉血流储备分数计算软件，鹰瞳科技的糖网眼底图像辅助诊断软件，推想科技的肺结节CT影像辅助检测软件等。

现阶段AI医疗影像领域中较为成熟的两个方向是CT影像识别和视网膜影像识别。CT影像识别通过冠状动脉、胸部、四肢关节、骨骼等部位的智能CT影像识别，能够完成病例筛查、智能分析诊断、辅助临床诊疗决策等工作。AI+CT影像的主要产品形态包括:影像分析与诊断软件、CT影像三维重建系统、靶区自动勾画及自适应放疗系统。

AI视网膜影像识别技术与传统视网膜影像方法相比，具有高诊断效率和高诊断准确性的优势，同时还能为普通客户提供多元化的风险评估及管理需求。

3、AI医学影像产业商业模式分析

AI医学影像落地方式，一是作为医疗器械销售给医院，二是进行医疗服务费分成。若是只作为提升效率的工具，则以医疗器械方式进院;如果能在诊断功能和水平层面得以提升，成为医学影像诊断服务提供者，则有望与医疗机构进行服务费分成，而服务费分成需要AI医学影像产品实现大规模普及，并且能够下沉基层医疗市场。

4、中国AI医学影像市场发展趋势

AI医学影像主要用于医疗健康市场和大健康场景中，在医疗健康市场中主要用于协助医生进行疾病监测及诊断，大健康场景中主要用于健康风险评估。根据两个场景预计，中国AI医学影像市场规模将从2021年的亿元增长至2027年的近230亿元。随着国家医疗系统对医学影像的需求不断增长，中国影像医生短缺的问题也愈发显现，人工智能的应用能够大大改善医学影像分析效率低下的问题。

以上数据参考前瞻产业研究院《中国医疗人工智能行业市场前景预测与投资战略规划分析报告》。