白癜风如何控制 http://pf.39.net/bdfyy/bdfzj/180124/6020116.html

作者：Dr.2来源：虎嗅网

时下如果要问医疗圈最火热的领域是什么，十个人会有八个人告诉你，人工智能，就是AI！数以百计的创业团队涌入这个领域，从各个细分领域开拓，同时大公司们也在第一时间就集体出现了！

对于BAT这种体量的公司来说，只要决定进入一个行业，或自建或合作或投资，就会用技术+资本快速攻城略地。

以阿里为例，纵观其在医疗的布局，发现他们就是要打造一个覆盖药品、医院、医生、第三方检验机构、医疗保险、健康管理和患者的完整生态。其互联网医疗布局以支付宝、天猫医药为框架，阿里健康为重要载体，阿里系基金（包括云峰基金）为开路先锋，合纵连横。以移动支付和流程再造为核心，在医院端重医院。在健康管理和智能设备领域大刀阔斧与多家上市医疗医药公司合作。

医药O2O领域以天猫医药馆、阿里健康APP为核心，结合慢病管理和医患沟通，希望打造完整闭环。继几大健康板块有所突破之后，阿里再次向医疗健康行业进军。这一次，它选择的是医疗人工智能。

而我认为医疗AI的突破性应用，可能首先来自大公司，大批的中小创业公司很可能需要在大平台成熟后，才会迎来更大的机会。其原因是综合性的，我们先看下阿里医疗AI的进展。

其实这两年人工智能在各领域都发展得热火朝天，而今年3月，阿里云在云栖大会·深圳峰会发布了ET医疗大脑，宣布正式进入医疗AI领域。经过一年多的研究训练，他们认为其自主开发的人工智能ET，“可在患者虚拟助理、医学影像、精准医疗、药效挖掘、新药研发、健康管理等领域承担医生助手的角色”。

根据现场发布的信息，ET医疗大脑的研发大量采用深度学习技术，通过海量的数据作为示例来训练机器完成特定任务，比如通过学习病例数据，分析对比循证资料，提升医术。由于可以24小时不睡觉，同时处理成千上万项任务，ET的学习进步速度大大超过人类。

如果人工智能只是可以提高医生部分工作效率的话，那还是初级阶段，当深度学习的算法配合图像识别，就可以大大提高结果的准确度，甚至超过人类医生。医院就利用ET实现了甲状腺B超的快速分析。借助计算机视觉技术，这套算法可以对甲状腺B超快速扫描分析，圈出结节区域，并给出良性与恶性的判断，大大节省了医生的诊断时间。一般来说，人类医生的准确率为60%-70%，而目前算法的准确率已经达到85%。

同样在肺癌筛查领域，准确发现结节也是诊断的第一步。据介绍，一位经过严格训练，有着多年临床经验的医生，诊断一个病例平均需要查看张以上的CT扫描图片，诊断时间在20分钟以上。而计算机结节检测系统通过学习大量有经验医师标注的样本，就能在短时间内快速提升诊断能力，辅助基层医疗机构的医生减少误诊。

那么，这样的人工智能真实的效果如何，在今年7月1日，国际权威肺结节检测大赛LUNA16上，阿里云的ET医疗大脑充分展示了其优秀成果，获得冠军并创造了记录。大赛要求对份肺部CT样本进行分析，寻找其中的肺结节。样本共包含个肺结节，75%以上为小于10mm的小结节。最终，ET在7个不同误报率下发现的肺结节平均召回率达到89.7%，超出第二名0.2%。

基因测序时间和测序成本一直在基因检测领域两大