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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