医疗与人工智能结合的关键在于“算法+有效数据”
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有效健康数据是人工智能应用的基础。医疗数据的一个特点是其“有限性”，由于病人数量有限，单病种病历数是有限的。同时，医疗数据分布在不同的医疗机构，获取成本也较高。我们认为，医疗数据的有效性，包括三个方面：1>电子化程度；2>标准化程度；3>共享机制。电子化程度强调数据和病历的供给量；标准化程度强调数据之间的可比性和通用型；共享机制强调数据获取渠道的便利性和合法性。只有满足上述三个方面的条件，健康数据才能得到有效搜集和应用，进而为人工智能打下基础。
先进算法提升数据使用效率。随着先进算法的不断开发，人工智能从计算智能迈向感知智能，未来将会向认知智能迈进。先进算法能够提升从信息到“知识”的转化效率，提升智能化程度。
人工智能当前尚处于感知阶段，正向认知发展和突破
按照算法先进性和数据有效性，“人工智能+医疗”应用分为三个阶段：
第一阶段为数据整合阶段。目前已存在深度学习等先进算法，但由于医疗数据标准化低，共享机制弱，导致人工智能在医疗行业的应用领域和效果受限，在共享机制尚未成熟前，拥有医疗大数据的公司具备竞争优势与议价能力；
第二阶段是“数据共享+感知智能”阶段。当医疗数据融合到一定程度后，将会在辅助诊疗、图像识别等各领域出现辅助性的商用产品，如IBMWatsonOncology，辅助肿瘤医生诊断和治疗。在这个阶段，数据和算法优势都成为重要壁垒，有效数据将促进算法的实施得到进一步优化。
第三阶段是“认知智能+健康大数据”阶段。在此阶段，一方面人工智能整体上从感知智能向认知智能发展，另一方面，健康大数据的获取成本降低且共享机制更为成熟，基因数据与行为数据进一步融合，人类将步入个性化医疗时代。该阶段将出现替代人类医生的人工智能应用，
我国目前处于第一阶段和第二阶段之间，而美国更接近第二阶段。
人工智能+医疗应用的三个阶段
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