近年來(lái),人工智能技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域取得了驚人的進(jìn)步和成果。它可以利用大數(shù)據(jù)分析、深度學(xué)習(xí)模型、圖像識(shí)別算法等手段來(lái)輔助醫(yī)生進(jìn)行各種復(fù)雜和精細(xì)的診斷任務(wù),比如病癥、糖尿病等常見(jiàn)慢性疾病。而阿爾茨海默癥也不例外,人工智能技術(shù)已經(jīng)在這一領(lǐng)域取得了重大突破,為早
人工智能(AI)技術(shù)一直是當(dāng)前科技領(lǐng)域的熱門(mén)話(huà)題。在醫(yī)療行業(yè)中,利用AI技術(shù)進(jìn)行疾病診斷和醫(yī)療治療已經(jīng)成為一種趨勢(shì)。目前,許多大型科技公司和醫(yī)療機(jī)構(gòu)都已經(jīng)投入了大量資金和人力資源,推動(dòng)AI技術(shù)在醫(yī)療行業(yè)中的發(fā)展。近年來(lái),人工智能技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域取得了驚人的進(jìn)步和成果。它可以利用大數(shù)據(jù)分析、深度學(xué)習(xí)模型、圖像識(shí)別算法等手段來(lái)輔助醫(yī)生進(jìn)行各種復(fù)雜和精細(xì)的診斷任務(wù),比如病癥、糖尿病等常見(jiàn)慢性疾病。而阿爾茨海默癥也不例外,人工智能技術(shù)已經(jīng)在這一領(lǐng)域取得了重大突破,為早期診斷和治療提供了新的可能。
最近,有多項(xiàng)研究表明,人工智能可以通過(guò)分析腦部影像、認(rèn)知測(cè)試、基因數(shù)據(jù)等多種信息,來(lái)預(yù)測(cè)和診斷阿爾茨海默癥。其中,一項(xiàng)由馬薩諸塞州綜合醫(yī)院的研究人員發(fā)表在《PLOS ONE》雜志上的研究引起了廣泛關(guān)注。
這項(xiàng)研究使用了數(shù)萬(wàn)張人腦掃描圖像來(lái)訓(xùn)練一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型,部分圖像是患有阿爾茨海默氏癥的患者大腦,部分沒(méi)有。然后,他們將這個(gè)模型與真實(shí)臨床診斷數(shù)據(jù)進(jìn)行了對(duì)比。結(jié)果顯示,經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型識(shí)別阿爾茨海默氏癥的準(zhǔn)確率達(dá)到90.2%,相比之下,沒(méi)有接受過(guò)變量訓(xùn)練的、更簡(jiǎn)單的人工智能模型的診斷準(zhǔn)確率也有85.3%。
“90%以上的準(zhǔn)確率意味著什么?意味著我們可以在阿爾茨海默癥發(fā)展到無(wú)法逆轉(zhuǎn)之前及時(shí)發(fā)現(xiàn)并采取措施;意味著我們可以避免誤診或漏診給患者和家屬帶來(lái)的痛苦和困擾;意味著我們可以為阿爾茨海默癥的治療和預(yù)防提供更多的數(shù)據(jù)和依據(jù)。這是一項(xiàng)對(duì)人類(lèi)健康和福祉有著巨大貢獻(xiàn)的技術(shù),也是人工智能在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的又一次突破。
AI診斷是一種利用計(jì)算機(jī)輔助診斷的新技術(shù),實(shí)現(xiàn)了診斷的智能化和自動(dòng)化。AI診斷依靠收集全球海量的健康或疾病的信息、臨床研究數(shù)據(jù)和病例等醫(yī)療大數(shù)據(jù),針對(duì)每個(gè)患者進(jìn)行各項(xiàng)評(píng)估,為醫(yī)生提供以證據(jù)為基礎(chǔ)的疾病診斷和治療建議。
AI診斷效果與人工接近,而時(shí)間大幅縮短。根據(jù)同濟(jì)大學(xué)附屬同濟(jì)醫(yī)院做的一項(xiàng)研究顯示,在良惡性病變鑒別方面,AI模型的靈敏度為100%,優(yōu)于病理醫(yī)師的99.65%,但特異度和準(zhǔn)確度分別為97.7%和99.1%,低于病理醫(yī)師的99.3%和99.5%。在惡性病變圖像方面,AI模型的重疊面積與病理醫(yī)師相比差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,但重疊率低于病理醫(yī)師。在診斷時(shí)間方面,AI模型的單視野圖像診斷用時(shí)明顯短于病理醫(yī)師。
根據(jù)供需關(guān)系,AI新藥研發(fā)產(chǎn)業(yè)鏈大致可分為:上游主要為數(shù)據(jù)資源、數(shù)據(jù)科學(xué)處理工具和AI技術(shù)開(kāi)發(fā)基礎(chǔ)工具等的供應(yīng)商;中游主要包括基于分析、預(yù)測(cè)、篩選等功能的大數(shù)據(jù)和人工智能軟件,醫(yī)藥科研輔助平臺(tái),自動(dòng)化實(shí)驗(yàn)室以及AI智能制藥精控系統(tǒng);下游主要是CRO服務(wù)企業(yè)、制藥和生物技術(shù)企業(yè)和藥物研發(fā)科研院校等。
病理診斷是一種基于圖像信息的診斷方式,被譽(yù)為疾病診斷的“金標(biāo)準(zhǔn)”,卻由于自動(dòng)化程度較低,病理醫(yī)生缺乏等原因,發(fā)展相對(duì)落后。根據(jù)國(guó)家衛(wèi)健委的統(tǒng)計(jì)報(bào)告,在中國(guó)市場(chǎng)我們只有1.6萬(wàn)名注冊(cè)的病理醫(yī)生,但是根據(jù)中國(guó)的14億人口相關(guān)的治療需求,我們至少需要10萬(wàn)以上的病理醫(yī)生。近年來(lái),伴隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)尤其是人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展,使得計(jì)算機(jī)輔助智能閱片成為可能,它能夠顯著提高閱片速度,提高工作效率,有效解決細(xì)胞病理醫(yī)生嚴(yán)重不足的問(wèn)題,對(duì)病理行業(yè)的賦能有望突破行業(yè)瓶頸。
根據(jù)中研普華研究院撰寫(xiě)的《2023-2028年中國(guó)AI診斷行業(yè)市場(chǎng)深度調(diào)研及投資策略預(yù)測(cè)報(bào)告》顯示:
目前中國(guó)病理AI診斷領(lǐng)域百花齊放,各家公司爭(zhēng)相布局病理AI。人工智能醫(yī)學(xué)影像產(chǎn)品正陸續(xù)取得醫(yī)療器械三類(lèi)證,獲得在三甲醫(yī)院等醫(yī)療機(jī)構(gòu)使用和銷(xiāo)售的資格。2020年8家拿證,2021年6家拿證。在肺部、心血管、眼底骨骼、頭頸各細(xì)分賽道下各有2-3個(gè)產(chǎn)品拿證,競(jìng)爭(zhēng)格局初現(xiàn)。
醫(yī)院作為AI醫(yī)學(xué)影像產(chǎn)品的主要采購(gòu)方,由于預(yù)算值以及運(yùn)營(yíng)壓力等因素,當(dāng)前階段仍以免費(fèi)試用、聯(lián)合開(kāi)發(fā)作為主要采購(gòu)方式。當(dāng)前階段,AI醫(yī)學(xué)影像產(chǎn)品進(jìn)入醫(yī)保的可能性較小,可考慮商業(yè)保險(xiǎn)等市場(chǎng)化的支付方式。
未來(lái),AI+醫(yī)學(xué)影像的商業(yè)化進(jìn)程依托于人才、數(shù)據(jù)開(kāi)放、產(chǎn)品精進(jìn)、商業(yè)模式探索、市場(chǎng)教育等方面,缺一不可。
AI醫(yī)療產(chǎn)業(yè)主要包括上游基礎(chǔ)層,中游技術(shù)層,下游應(yīng)用層。行業(yè)巨頭偏向基礎(chǔ)層,在算力等領(lǐng)域已呈寡頭局面,技術(shù)壁壘較高,具有高投入高收益特點(diǎn),市場(chǎng)格局較為穩(wěn)固;在技術(shù)層中,基于深度學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)發(fā)展快,目前各大科技企業(yè)與物聯(lián)網(wǎng)巨頭已基本完成布局;應(yīng)用層可觸達(dá)全醫(yī)療服務(wù)場(chǎng)景,為當(dāng)前大量互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療與傳統(tǒng)醫(yī)療公司涌入的賽道。
在中國(guó),阿里巴巴旗下的阿里健康公司推出了一款A(yù)I醫(yī)生。這款A(yù)I醫(yī)生可以根據(jù)病人的病史和癥狀,進(jìn)行疾病診斷,并為病人提供個(gè)性化的治療方案。雖然這款A(yù)I醫(yī)生目前只是在試運(yùn)行階段,但已經(jīng)獲得了許多人的歡迎和投資。
AI技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域中的應(yīng)用也面臨著一些問(wèn)題和挑戰(zhàn)。比如說(shuō),現(xiàn)有的AI技術(shù)并不能完全代替醫(yī)生進(jìn)行診斷和治療,因?yàn)樗鼈兛赡軙?huì)出現(xiàn)一些錯(cuò)誤或者漏診。此外,由于AI技術(shù)的復(fù)雜性和安全性問(wèn)題,醫(yī)療機(jī)構(gòu)需要投入大量的人工成本,或者選擇外包醫(yī)療服務(wù),這些都會(huì)增加醫(yī)療服務(wù)的成本。
AI賦能醫(yī)療提升服務(wù)效率,涉及院前、院中、院后全流程。“AI+醫(yī)療”是指在協(xié)助人或解放人的狀態(tài)下,以人工智能為核心干預(yù)技術(shù)手段介入傳統(tǒng)的院內(nèi)外醫(yī)療環(huán)節(jié),以提升院內(nèi)外醫(yī)療服務(wù)效率效果為目的,從而產(chǎn)生相應(yīng)軟硬件產(chǎn)品的新型醫(yī)療應(yīng)用技術(shù)。業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為,AI大模型的應(yīng)用有望顯著緩解醫(yī)療行業(yè)痛點(diǎn),隨著應(yīng)用場(chǎng)景的進(jìn)一步深化,醫(yī)療行業(yè)智能化時(shí)代有望正式開(kāi)啟,行業(yè)長(zhǎng)期機(jī)遇巨大。
AI診斷行業(yè)報(bào)告對(duì)中國(guó)AI診斷行業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀、競(jìng)爭(zhēng)格局及市場(chǎng)供需形勢(shì)進(jìn)行了具體分析,并從行業(yè)的政策環(huán)境、經(jīng)濟(jì)環(huán)境、社會(huì)環(huán)境及技術(shù)環(huán)境等方面分析行業(yè)面臨的機(jī)遇及挑戰(zhàn)。還重點(diǎn)分析了重點(diǎn)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)現(xiàn)狀及發(fā)展格局,并對(duì)未來(lái)幾年行業(yè)的發(fā)展趨向進(jìn)行了專(zhuān)業(yè)的預(yù)判。
本報(bào)告同時(shí)揭示了AI診斷市場(chǎng)潛在需求與潛在機(jī)會(huì),為戰(zhàn)略投資者選擇恰當(dāng)?shù)耐顿Y時(shí)機(jī)和公司領(lǐng)導(dǎo)層做戰(zhàn)略規(guī)劃提供準(zhǔn)確的市場(chǎng)情報(bào)信息及科學(xué)的決策依據(jù),同時(shí)對(duì)政府部門(mén)也具有極大的參考價(jià)值。如果企業(yè)想抓住機(jī)遇,并在合適的時(shí)間和地點(diǎn)發(fā)揮最佳作用,那么我們推薦您閱讀我們的報(bào)告。我們的報(bào)告包含大量的數(shù)據(jù)、深入分析、專(zhuān)業(yè)方法和價(jià)值洞察,可以幫助您更好地了解行業(yè)的趨勢(shì)、風(fēng)險(xiǎn)和機(jī)遇。在未來(lái)的競(jìng)爭(zhēng)中擁有正確的洞察力,就有可能在適當(dāng)?shù)臅r(shí)間和地點(diǎn)獲得領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)。
未來(lái),AI診斷行業(yè)發(fā)展前景如何?想了解關(guān)于更多行業(yè)專(zhuān)業(yè)分析,請(qǐng)點(diǎn)擊《2023-2028年中國(guó)AI診斷行業(yè)市場(chǎng)深度調(diào)研及投資策略預(yù)測(cè)報(bào)告》。
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2023-2028年中國(guó)AI診斷行業(yè)市場(chǎng)深度調(diào)研及投資策略預(yù)測(cè)報(bào)告
AI診斷是一種利用計(jì)算機(jī)輔助診斷的新技術(shù),實(shí)現(xiàn)了診斷的智能化和自動(dòng)化。AI診斷依靠收集全球海量的健康或疾病的信息、臨床研究數(shù)據(jù)和病例等醫(yī)療大數(shù)據(jù),針對(duì)每個(gè)患者進(jìn)行各項(xiàng)評(píng)估,為醫(yī)生提供以...
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