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医疗影像行业分析范文1
全球最大NB-IoT试商用网络
众所周知，NB-IoT作为实现万物互联的契机，具有4个核心能力。首先，低功耗。能够满足众多终端的续航要求。其次，覆盖好，即使在手机信号极差、无法拨通电话的区域，依靠NB-IoT手机物联网设备可以照常工作。再次，稳定性强。最后，能够增大小区连接数单小区并发承载量大，可以同时支撑大量设备接入。
中国联通早已瞄好物联网优势，把其作为六大创新战略之一，并率先在多个城市启动NB-IoT规模试点。去年6月，中国联通在上海建成全球首个基于pre NB-IoT的智能停车、智能抄表外场试点，促进了标准的发展，直接影响了3GPP组织加快NB-IoT标准讨论。
在本次工博会上，上海联通为了更好的地让公众了解联通物联网部署和成果，通过多种平台，以丰富多样的互动方式展示包括“工业物联网”、“农业物联网”、“消防物联网”、“车联网”、“物联网智慧生活”等众多依托联通物联网平台的应用范例，让包括政府机构、企业、行业和个人在内的方方面面的群体体会到物联网时代的魅力。上海联通通过构建各类真实的应用场景，将其物联网行业应用成果向广大参观者进行了展示，其中包括基于NB-IoT技术的智能停车系统、燃气表、水表等。
上海联通以软件化智能通信网络和云技术为基础，以功能强大的大数据为重要手段，重新定义“互联网+”时代的“云、管、端”商业架构。在本次工博会上展示了“沃云”各类平台的能力和大数据各类应用展示。在智慧园区展区展示智慧沃商、沃创空间等平台，为合作伙伴持续注入商业活力，在创业创新的道路上走得更稳更远。
上海联通相关负责人接受《通信产业报》（网）记者采访表示，业界期盼已久的新一代窄带物联网技术NB-IoT已创纪录的速度完成了标准化过程，进入了商用阶段。联通将于2016年年底在上海建设一张全球最大规模的NB-IoT试商用网络，覆盖外环线以内大部分中心城区，2017年中实现全市覆盖，承载更多物联网应用连接。今年8月，在“2016中国智能终端技术大会暨中国智能硬件开发者大会”上，中国联通网络技术研究院物联网研发中心总监胡云也曾表示，今年是联通NB-IoT试点年，明年是商用元年。
此外，上海联通还非常重视产业链的合作，积极培育NB-IoT产业生态圈，通过与设备商、模组商、终端商、平台商的深入合作，推动NB-IoT技术在智慧停车、智能抄表、消防物联网等领域的应用推广，有力支撑上海打造万物互联的智慧城市、培育基于物联网的“四新”经济。
随着国内移动互联网和“互联网+”领域的快速发展，中国已逐渐成为全球最大规模的物联网市场，分析表明蜂窝物联网市场将在2017年逐步成熟和走向爆发，上海联通在窄带物联网NB-IoT领域已经走在了世界的前列，中国联通的物联网创新战略必将稳步有效落地，在传统通信市场之外再建一个更加广阔的新市场。
大数据应用创新
大数据是当前最为炙手可热的话题，是运营商在移动互联网时代的核心战略资产。上海联通很早就开展了大数据领域的探索工作。在上海联通看来，目前业界存在的许多困惑可以通过大数据解答，运营商通过大数据平台的搭建、经营和大数据业务模式的创新，重新拥有了整合、主导价值链的能力。在转型方面，运营商以往所售卖的业务和产品都是围绕自身网络能力，而大数据提供了用户需求的准确洞悉和感知，从而实现真正意义上的以网络能力开展营销转向以用户感知开展营销。同时与大多数大企业一样，运营商内部部门众多、流程复杂，通过大数据可以将不同的部门与工作整合为一体，譬如在业务经营和网络建设的贯通上提供流程优化的依据。
上海联通积极推进大数据产品的商业化，主要体现在针对行业客户提供大数据服务。据上海联通相关负责人介绍，大数据每个产品对接不同的行业。比如数字轨迹产品主要应用方向就是智慧城市建设、户外广告屏评估以及店铺选址，所以它的目标客户就是政府机关、咨询公司以及商贸行业类客户。大数据征信产品可以为得到用户授权的金融机构提供数据验真、信用评估、金融欺诈防范的服务，其目标客户主要是银行、贷款公司、保险公司以及支付公司等金融机构。上海联通的大数据产品能够在保护用户隐私的前提下为多个行业提供高效、便捷的大数据解决方案。
除了推出大数据产品之外，今年上海联通在大数据创新方面进行了积极的尝试。运营商作为网络服务的接入者和网络内容的承载者，通过对用户海量信息的收集和存储，能熟悉和了解用户的网络应用行为和用户关注的内容。结合第三方的大数据分析和数据挖掘能力，能够真正将运营商海量数据淘沙成金。
今年3月至7月，上海联通在国内运营商中率先进行开放数据应用大赛的尝试，邀请社会大众进行应用创新。上海联通也是首家与创投机构合作为初创企业提供联合孵化服务的公司。上海联通更是在运营商中第一批建立开放数据实验室，邀请有数据分析、挖掘能力的软件服务提供商、高校以及创业公司通过大数据实验室进行对联通的数据资源进行产品以及应用方面的创新。
在进行数字化转型的过程中，上海联通也面临着巨大挑战，据上海联通相关负责人介绍，运营商做数字化转型面临网络、运营、业务多个重构，无论是思维还是现网，都有非常大的挑战，确实遇到了很多的困难。比如现网资产，包括网络架构和IT架构都是重资产，没有经过数字化改造的，原来几十年沉淀下来的网络架构、组织架构、人员的知识结构都是非数字化。这些非数字化天生的基因使得运营商在进行数字化转型过程中非常痛苦。
所以上海联通提出的解决方案，核心围绕的就是解构，把能力与业务、产品脱钩。原来运营商所有的业务和产品都是从上到下垂直拉到某一个网络能力，这个产品一定是跟具体的某一个网络能力挂钩或者某一个业务挂钩，每一个产品都是定制化，为特定的产品用特定的网络资源和能力，所以这个产品链条就非常长。现在上海联通把业务产品和能力，包括IT能力和网络能力脱钩，让底层的东西全部屏蔽掉，上层的人员不需要关心这些能力，只需要关注在平台上有哪些模块，利用这些模块搭产品。解构的前提是把能力具像化，上海联通现在采取的方法是双向对标，从底层人员与业务人员两条路径进行对标，最后达成共识的能力优先建设。
推动医疗云
云计算加快了医疗信息资源的建设，实现了信息资源共享，提高了整个医疗机构服务水平。通过推动医疗卫生服务和管理机构之间的标准建设，数据共享，信息整合，有效规划信息系统建设和整合，提高医疗卫生机构的医疗质量和服务能力、运营管理效率，实现以患者为中心的医疗信息化系统建设。云计算推动医疗卫生行业在战略与发展、运营和流程、信息技术应用不同层面的发展。
上海联通凭借强大的以云计算、大数据、物联网和移动互联网技术为核心能力的“互联网+”领先优势，积极参与“健康中国”的信息化服务建设，在互联网及移动互联网环境下，让医院、医生、患者、影像设备等之间无缝连接，让医技科室完成影像的诊断、影像协同（分诊/定向协作/远程会诊）；并通过影像引导下微创介入手术与临床开放和植入手术的深度参与，为临床的重大疾病诊治提供精准、定量的、个性化的影像服务，构建医疗最核心的互联网化应用。
本次工博会上海联通展区医疗云业务展区，通过网络，显示在终端的网络全新影像应用方式，具有可大并发、3D高级全新处理模式、窄带及瘦型客户端的特点，对客户的硬件和带宽的要求很低，可以使客户在任何时间、任何地点观看到清晰的影像图像。通过亲自动手的这种可操作的新鲜的演示形式，引起了热烈的反馈。
医疗机构通过部署在上海联通机房的医疗云专区集群，接入云端影像流程应用，提供影像云存储、云计算、云共享、云协作服务，实现影像全流程、全协作化的互联网应用服务，通过互联网+影像方式，形成统一的“医技工作平台、临床诊治平台、医生协作平台、远程医疗平台”。联通医疗云平台可以直接接入各类普放设备、CT、MR、胃肠造影、乳腺钼靶、心血管及神经造影机（DSA）、超声、核医学、眼科、内镜（腔镜）、眼科、口腔X光机及口腔CT，甚至放疗计划系统（TPS）等，让任何一台设备不孤岛、任何一位医生不孤岛、任何一间手术室不孤岛，任何一次治疗不孤岛，任何一家医院不孤岛；让每一次诊治可协同，让每一次诊治更精准。
医疗影像行业分析范文2
海纳医信成立于2008年，位于北京市中关村清华科技园，是由数位毕业于清华、北大，留美学习、工作多年的医学影像领域的专家，归国创立的国家级高新技术企业，致力于为各级医疗机构提供国际领先的医学影像信息系统及相关服务。公司核心创始人及CEO崔彤哲，具有在国外知名公司多年开发国际一流医学影像系统的辉煌经历。就是这样一位专家型的领导者，带领着海纳医信走上了一条以技术创新为发展核心，建立品牌型企业的发展之路。
凭技术实力赢得第一桶金
公司的三位创始人崔彤哲、孙毅、胡晖曾于2002年归国共同创立海纳维盛公司，研发了当时国际领先的网络化三维医学影像后处理系统。产品于2003年6月在美国加州大学圣地亚哥医学院成功上线运行，并引起业界的广泛关注。包括GE、西门子等国际大企业都来评估过海纳维盛的产品，并作为并购的对象。海纳维盛最终于2004年2月被一家专业做三维影像工作站系统的美国上市企业Vital Images以1800万美金并购。这次并购帮助几名创业者淘到了人生的第一桶金，但是也有些许的遗憾。“我们遗憾没能把海纳维盛做成一个在国际市场占有一席之地的民族品牌，打破欧美企业在高端医学影像系统的垄断地位。当时受制于美国经济的影响卖掉海纳维盛也许是我们当时最好的选择……”崔彤哲怅惘的谈到。而对于Vital Images来讲， 并购海纳维盛后，产品线得到极大的增强，销售业绩经历了连续12个季度的高增长，市值也从1.8亿美金持续上升到5.8亿美金，创造了自身发展的一个。
海纳维盛被并购后，崔彤哲出任VitalImages全球研发总监，负责整合海纳维盛和Vital Images公司的产品线，并于2004年~2008年间帮助Vital Images在美国了三代新产品。2008年崔彤哲离开公司前的最后一代产品Vitrea Enterprise Suite被美国放射学权威网站AuntMinnie评为2009年度最佳放射新软件。
创业者的成功来源于扎实的技术、先进的理念，以及对医疗影像行业深刻的理解和思考。三人于2008年二次创业成立海纳医信时，仍然将技术创新作为公司的根基。崔彤哲说：“海纳医信拥有专业的精英团队，既有海外归国的专家级、科学家级人才，也有在国内多年培养积累起来的国际级研发团队。我们在深入调研中国医疗信息现状与需求的基础上，研发了国际领先的综合性医疗影像信息平台HINA MIIS。这一系统为综合性的一体化平台，涵盖全院级PACS、RIS、远程诊断会诊，以及高端的三维医学影像分析处理等主流医学影像功能，以满足从基层到大三甲医院以及区域医疗的全面影像应用需求。”
中国市场的两大机遇
基于多年国际化的技术开发和实践，崔彤哲对全球的PACS技术发展有着深刻的思考，面对当今中国PACS市场的现状，他同样有着自己的看法：“目前，PACS在中国的发展现状和市场表现，在美国也曾经经历过。现在的市场很‘热’，但也不可避免的呈现出了杂乱无序的状况。在医改的大潮下，各省市、地区，以及医疗机构都在纷纷上马大小不一的PACS项目，价格也从几万到上百万，甚至上千万不等。用户应用这些软件后，感受肯定会有很大的区别，进而影响到他们的第二次选择。这就是一个行业的洗牌过程，技术领先的企业会在大浪淘沙中走到最后。我们现在所做的一切努力都是为了在技术上保持领先，在行业的整合、洗牌中取得最终的胜利。”
在这种市场现状下，崔彤哲看到了公司优势与行业发展趋势的融合点，并将此作为重要的市场机遇。崔彤哲说：“机遇是留给做好准备的人的，在看准这样一个市场机遇后，我们就开始了PACS系统的研发，很快就有了第一个客户。”
北京安贞医院作为国内顶级的心血管专科医院之一，对PACS系统的选择一直是非常的谨慎，曾经进行过两次PACS招标，但是最后都因没有找到一个令医院满意的系统而决定暂缓。2009年7月，由于医院320排CT的上线，产生的数据量激增，院方不得不考虑上线一套高性能PACS系统，以缓解大数据量存储的压力。经过多方调研论证，决定选用海纳医信的HINA MIIS作为其PACS存储系统，北京安贞医院也成为海纳医信PACS存储系统的第一个客户。
回顾这一案例时崔彤哲说：“安贞医院放射科张兆琪主任在我们创立海纳维盛时就有过合作，对于我们在美国研发业界领先产品的过程非常了解，所以海纳医信才有机会被邀请参与产品的评估。可以讲我们当时是给安贞医院解了燃眉之急。”
2010年6月，海纳医信的全院级PACS、RIS系统正式上线首钢医院。2010年，北京大学吴阶平泌尿医学专科中心大楼在首钢医院正式启动，又要有大批的高端影像设备要进入医院。也正是由于该中心的启动，使首钢医院需要选择一个更高效、稳定的PACS系统，这样才能支撑新大楼的正式使用。海纳医信经过多次演示，最终获得首钢医院的认可。“当时为了获得医院的认可，我们甚至许诺，上线所需要的所有硬件设备我们可以垫款购买，如果上线达不到医院的要求，我们硬件都送给首钢医院！”正是崔彤哲拥有的这种壮士断腕的气概和信心，打动了首钢医院，最终选择了海纳医信。
前期的几个案例坚定了海纳医信在技术上不断突破的信心和方向。“也许未来几年中国会出现PACS更新换代的，在这之后，市场也逐步会趋于理性，中国PACS市场将会有全新的格局出现。” 崔彤哲深有感触的谈到。
谈到中国市场的第二大机遇，崔彤哲介绍说：“这个机遇的发现，是源于微软和卫生部合作的一个关于农村医疗信息化合作备忘录的国家级试点项目。该项目是市县乡村信息化及远程诊断会诊平台建设的典型案例，我有幸作为信息化专家顾问的身份受邀参与该项目。在这个项目中我发现，远程诊断及会诊将成为区域医疗发展的重要方向之一。所以海纳医信成立初始，就毫不犹豫的开始了远程诊断会诊平台相关技术的研发和积累，产品推出后，获得了微软试点项目组技术专家的一致认可，顺利承担了这个国家级试点项目中组建市县乡三级远程医疗平台部分的技术支撑工作。”
通过这一项目的参与，结合中国医疗卫生行业发展的现状和趋势，以及我国的国情，崔彤哲预测：未来乡镇卫生院的医疗影像诊断服务将由县级医院提供。也就是说，乡镇卫生院在国家政策的倾斜下，逐步完善了医院硬件建设，但是在面临医疗服务人员匮乏的问题上又没有快速解决的良策，在这种情况下，通过远程诊断的方式，可以快速、有效的解决这些面临的问题。
2009年底，全军医学专科中心影像远程服务网正式上线。该服务网定位于整合全军专家资源，支援千家县级医院，为基层医院的疑难病症提供远程诊断和会诊服务。崔彤哲回忆到：“当时他们主动打电话说要来我们公司看看产品，结果当天看完后，第二天又带来几个专家，又对系统进行了观摩，而且当场就决定选用我们的系统。”该远程服务网自2009年底上线至今，已成功连接120家市县级医院，为众多的基层患者进行远程诊断会诊服务，并提供相关治疗方案。切实地缓解了基层患者“看病难、看病贵”的问题，使得全军的专家资源有效服务于地方。
与此同时，海纳医信在北京大学人民医院医疗服务共同体的案例也同样充分体现了他们用技术解决医疗卫生行业难题的能力。2011年7月15日~16日在卫生部的组织领导和统筹协调下，北京大学人民医院与青海省卫生厅在青海省西宁市、海南州及贵德县隆重启动了北大人民医院支援青海“医疗卫生服务共同体”项目。海纳医信承担了北大人民医院“医疗卫生服务共同体”医学影像远程诊断与会诊平台的建设任务。在项目的启动仪式上，依托海纳医信的系统，北大人民医院的神经内科专家为贵德县的一例脑神经疑难病例进行了现场会诊支援，为患者提出了具体的诊断及治疗意见。青海省人民医院、海南州人民医院以及贵德县人民医院的专家及医生通过互联网，在各自的医院参与了这次会诊。
崔彤哲对这一案例十分自豪，与北大人民医院的合作，也是一个偶然的机会在项目最终要确定合作厂商前夕促成的。而促成的原因就是崔彤哲到北大人民医院的一次系统演示。崔彤哲说：“北大人民医院一直是医疗信息化建设排在前列的大型三甲医院，我们当时是慕名到医院进行产品介绍的，事先并不知道他们即将选择一个远程影像诊断会诊平台。 结果我们当天一介绍完，院方很认可，接下来又连续邀请我们去医院给不同科室的相关人员进行了进一步介绍，并且很快就决定选用海纳医信的远程诊断会诊系统！”依托这一平台，北大人民医院不仅成功连接了多家“医疗卫生服务共同体”中的基层医院，将医学影像诊断会诊服务带给更多的边远地区，同时在北大人民医院内部建立了医学影像共享交互及平台，以支持院内各科室的临床医生对患者影像进行更便捷的交互会诊。
崔彤哲谈到：“作为一家高新技术企业，我们有责任为中国的医改做更多的事情。技术优势是我们在发展中一直引以为豪的，如何更好地将我们几个核心创始人多年来在国外积累的先进经验、掌握的技术运用到中国的医疗卫生事业发展当中去，为更多的中国老百姓服务，是公司必须完成的历史使命。”
合作高端保持先进性
2011年4月8日，美国哥伦比亚大学与海纳医信签订合作研发备忘录，决定采用海纳医信HINA MIIS作为其科研PACS系统（Research PACS），同时双方建立研究合作关系。Schwartz教授及其研究团队决定与海纳医信合作，不仅是因为其产品的领先性，更重要的是因为海纳医信团队的自主研发能力。
目前，海纳医信HINA MIIS已作为哥伦比亚大学科研PACS系统正式上线并投入使用。依托海纳医信的的PACS系统，一方面对哥伦比亚大学及数家合作医院的科研影像数据进行高效管理，让来自不同研究机构的专家可以随时随地对科研数据进行调阅和分析，并可以高效开展多方的病例讨论和研究。同时，双方依托该系统平台进行深度合作，共同研发医疗影像信息在临床药理验证领域的应用及进行相应的高级三维图像和计算机辅助诊断分析算法研究。
崔彤哲介绍说：“海纳医信与哥伦比亚大学的合作开创了中国自主研发PACS进入美国知名医学院的先河。这一成功案例表明，海纳医信业自主研发的PACS系统在同类产品中已达到、甚至超过国际领先水平，提升了国产PACS系统与国际一流厂商的竞争能力。特别要强调的是，这样的合作也为海纳医信在全世界树立自己的品牌提供了保障。”
红杉资本注资海纳医信
2011年12月18日，海纳医信宣布，经过几个月的交流沟通，红杉资本（Sequoia Capital）3000万人民币注资已经正式完成。对于此次投资，崔彤哲首先介绍了红杉资本合伙人周逵的看法，他说：“周逵对此曾经表示，投资海纳医信，是因为红杉关注到了中国医改的需求，关注信息技术在中国医疗服务领域的应用。红杉资本希望找到一批拥有核心技术和市场竞争力，能在推进中国医疗信息化产业发展过程中起重要作用的公司进行注资和长期支持。我们海纳医信恰好是个技术领先、专注产品、具备国际视野和国内客户服务经验的公司，在成立的三年多时间里已经取得了不俗的成绩。红杉很看好我们核心管理团队。红杉也希望在他们的支持下，我们能快速的成长为中国医疗影像行业的领头羊企业。”
红杉资本是美国知名风险投资机构，于1972年创立于美国硅谷。做为早期投资者，曾成功投资了苹果电脑、思科、甲骨文、谷歌、雅虎等一批国际知名的美国硅谷高科技企业。崔彤哲对于红杉资本的投资非常重视，在谈到它的重大意义时，他说：“红杉资本是世界知名的风险投资机构，他们在高新科技以及软件企业方面投资的历史非常辉煌，能够被他们投资也从另一个侧面肯定了海纳医信在发展中的成功。从企业的发展角度将，要获得跨越式的发展，必须在资金方面有更大的保障，红杉的投资让我们在未来有了更多的可能性。特别重要的是，我们可以与借红杉投资的一些企业建立上下游的关系，将整体实力展现在客户的面前，带给他们更加整合的优势和体验。同时红杉资本的进入，也带给海纳医信一个品牌上的快速提升，我认为这一点尤其重要和关键。”
1999年，崔彤哲在美国留学期间，决定辍学加入当时在硅谷刚刚成立而日后逐渐成为业界顶级PACS公司的Stentor。他作为核心开发人员，从无到有，全程参与开发了Stentor三代PACS产品iSite。凭借在美国市场的出色表现，iSite产品于2003年、2004年连续两年被评为KLAS排名PACS类产品第一名，并于2005年被飞利浦以2.8亿美金并购。
医疗影像行业分析范文3
在海量数据时代环境下，以往的主流软件工具已经无法满足大规模数据的存储和计算要求，对于医疗行业来讲同样面临着大数据的挑战。云计算和大数据是相辅相成的，云计算技术为海量的、复杂的、多样化的大数据的存储和计算提供了有效平台，该平台下的数据挖掘技术可以在不受其他因素影响的条件下快捷地收集到可靠真实的医疗信息，而且云环境下的数据集存储具有较强的稳定性，进一步优化了数据挖掘模式。
2大数据与云计算
随着医疗信息化的发展，医疗数据规模迅速扩大，数据的种类和数量的变化令人难以置信，不论是病理分析图还是医疗影像都产生了大量的医疗数据。区域医疗数据虽然是医疗大数据的组成各个部分，但其数据来自百家医疗机构和百万人口的区域，一个患者的信息资料要保留50年以上，而且数据量呈不断增长趋势。医疗数据中每个患者的数据不仅包括临床诊断以及用药建议、医疗影像以及分析决策、（非）结构化文档，还包括患者大量的在线实时数据，仅仅一个社区医院就可以生成多个TB级甚至PB级的（非）结构化数据，所以说海量医疗数据名副其实。云计算技术是被称为是21世纪的技术和商业革命，如今已成为IT行业主流技术。云计算技术是在大数据环境下数据存储、数据计算以及数据动态分析要求越来越高的背景下产生的一种基础构架和商业模式，该模式可以为用于提供便捷的、快速的、可用的、足量的计算资源，并且用户按照用量付费，只需要进行少量的管理工作以及与云计算供应商进行必要的互动。云计算技术是在大数据背景下产生的，对于云计算来讲，大数据是一种重要应用环境，而对于大数据来讲，云计算则是其IT基础和驱动力，两者之间是相辅相成的。随着大数据规应用的广泛推广，云计算技术的重要性也越来越突出。在医疗数据规模以几何级形式增长的情况下，数据挖掘平台是医疗数据中病历数据、诊断检验数据、影像数据等内在数据得到有效应用的关键所在，所以基于云计算的医疗数据挖掘平台是医疗信息化的一个重要研究方向。
3云计算在医疗数据挖掘平台中的应用分析
数据挖掘技术的概念可定义为“从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的过程,能够发现隐含在大规模数据中的知识,从而指导决策，主要涉及特征化、区分、关联或相关分析、分类、聚类、演变分析等。”数据挖掘在金融、交通、军事、电子商务、医疗等等领域中得到广泛应用。相同其他领域，医疗领域中数据挖掘技术的应用有很大不同，因为医疗数据包括患者诊疗过程中的所有相关信息资料，例如诊断记录、影像资料、治疗决策、用药方案等等，这些数据除了包括结构化数据之外还包括大量的非结构化数据，因此医疗数据挖掘的应用效益和收获最大。基于医疗数据的复杂性，医疗数据挖掘也存在极大难度，这主要体现在两个方面，一是诊断记录、治疗决策、护理过程等复杂的医疗程序导致了医疗数据的海量性特点；二是医疗数据类型多样化，不仅包括数值型数据，还包括图像、语音、视频等等类型数据。总之，医疗数据的海量性和异构性为医疗数据挖掘带来极大难度，需要具有强大数据处理能力的技术提高数据挖掘的效率和准确性，这就是云计算。
3.1基于云计算的医疗数据挖掘平台架构
云计算是一种基于大数据的商业模式，其强大的数据存储、数据处理以及数据管理能力让大数据丰富的信息积淀不再是镜花水月，云计算在改变计算机运行模式的同时也正在改变这个世界。云计算以及其分布式结构是实现云构架的重要途径，云计算的应用实现了网格计算并行计算、分布式计算等概念，通过互连的计算机来完成计算任务，并根据应用需要获取各种资源和服务。中国电子学会将云计算技术定义为“云计算是一种基于互联网的、大众参与的计算模式,其计算资源(包括计算能力、存储能力、交互能力等)是动态、可伸缩、被虚拟化的,并以服务的方式提供”。云计算环境下的医疗数据挖掘平台的设计结构主要包括云计算环境、数据采集、数据清洗以及并行分析4关键个部分。海量数据挖掘技术对云计算的应用主要是其低成本分布式并行计算环境，云计算的应用不仅极大减少了应用成本，同时也为海量数据挖掘提供更多的解决方案和途径。
3.2云计算环境下的医疗数据挖掘的应用
医疗大数据挖掘技术应用主要表现正在临床决策支持系统、医学图像挖掘、生物信息学研究以及促进公众健康等方面。1）数据挖掘技术在临床决策支持系统的应用：云环境下的数据分析、处理技术得到大幅度提升，这使医疗数据中非结构化数据的分析和处理分析是难题（例如图像分析和识别技术），对临床决策支持系统功能的进一步优化提高系统智能性。可以为医生对患者的诊疗提出有效建议，同时也可以将诊疗医生的大部分工作内容和时间流向护理人员，让医生摆脱繁琐咨询，有利于规范医疗工作流程，提高诊疗效率。2）医学图像挖掘：医学图像时医疗数据的重要组成部分，如今医学图像在医疗领域中的应用价值越来越高，例如CT、MRI、PET等等影像学资料为人体各种疾病或者损伤的诊断和治疗提供了有效手段。3）生物信息学-DNA分析：生物学研究领域开展的基因组计划产生了大量的基因组信息，基因信息的识别以及鉴定是基于工程的重要研究内容，将高效的数据挖掘技术应用于基因工程有利于进行基因信息分析，可挖掘潜在的更高价值的信息，为基因工程的研究提供决策支持。4）促进公众健康：利用医疗大数据分析技术可以对传染疾病进行快速检测，对疫情的发展态势进行实时监测、评估，并在此基础上提出有效应对策略。另外，利用大数据挖掘技术建立可以覆盖全国的患者电子病历数据库并及时准确地提供公众健康咨询，提高健康风险意识，这将有利于改善公众健康监控，降低传染病感染率，创造了极大的社会效益。
4结论
医疗影像行业分析范文4
根据咨询机构Venture Scanner的数据显示，2016年全球人工智能公司的融资总额已高达89亿美元。在众人眼中，人工智能被认为是堪比工业革命的新一代技术革命。
但在2017年中国绿公司年会的“创变者专场”上，阿里巴巴人工智能研究机构资深总监华先胜开始就对依图科技创始人兼CEO朱珑抛出了炸弹问题：如何证明这次兴起的人工智能不再是虚假的春天？
前者曾获选国际电气与电子工程协会院士（IEEE Fellow），是视觉识别和搜索领域的国际级权威学者。后者则在UCLA博士就读期间师从霍金的弟子Alan Yuille教授，并在麻省理工学院人工智能实验室担任博士后研究员，于2012年回国创立了依图科技。二者对话称得上是国内人工智能界的顶尖交锋。
依图科技专门从事人脸识别的技术研发，服务国内数十个省公安厅、海关、边检和金融机构。去年下半年，依图携人工智能技术进军医疗行业，提供基于医疗影像和病历数据的疾病辅助筛查技术。在国内，这样的AI+医疗初创企业有50多家，它们分布于虚拟助理、医疗大数据、医学影像等多领域。种种迹象表明，医疗有望成为安防之后人工智能的下一个爆发点。
不过，华先胜的存疑不无道理。半个世纪以来，人工智能数次引发业界狂欢，人们以为人工智能将要改变世界，但最终都被证明还只停留在概念阶段。究竟人工智能可否切实改变人类的生活点滴，实际的看病就医过程会有多大改善，这一切真的准备好了吗？
人工智能进入医疗行业的首要困难来自行业本身的高专业门槛。比如对肺结节CT影像的智能判读设计算法，就涉及病灶位置、解刨分布、结节良恶性等的具体分析。“好比是一堵墙，要3-9个月的时间才能摸到边，AI行业里有决心学习医疗专业知识的不多。”朱珑告诉《21CBR》记者。
在商业化落地的过程中，人工智能本质上是一门技术，而非一款产品或是其他载体。高度垂直、需求各异的医疗行业给了创业公司机会，也形成了公司之间的巨大差异。针对不同的医院、科室和病类，产品线就千差万别，没有相似的对标，也没有可参考路径，大家都摸着石头往前走。
依图将目光首先对准了医院的放射科室，与浙江省人民医院放射科联合组成科研团队，搭建医疗影像智能平台，实际使用5个月下来，计算机对肺结节的识别准确率已经达到95%，这一实现，大大解放了放射科医生的工作负荷。在此之前，浙江省人民医院放射科平均一天要接待200例肺结节筛查患者，每个患者做CT检查产生200张连续断层图像，也就是说，放射科的医生平均每天要看40000张图像。
高强度的工作负荷往往令诊断精准性超出了人类的把控范围，而机器学习对医疗行业的价值就此凸显出来：算无遗漏。华先胜表示，而当大量的医生诊断数据通过人工智能模型算法不断强化，并输出经验反哺回医生，“你可以想象带来的革新会多大”。
但是，对于人工智能科学家们，其自身的专业领域仍面临着诸多十字路口。一方面，学界不了解产业界最新的商业化进展，往往基于公开但过时的资料进行评论，从而造成偏差。另一方面，即使是当今最好的人工智能实验室或公司之间、甚至机构内部的不同部门，也变得难以评价对方的工作。“今天的人工智能是一个技术难辨和没有权威的时代。”朱珑在演讲中称。
医疗影像行业分析范文5
关键词：云计算；医疗；大数据；数据挖掘
中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2015）30-0003-02
1 前言
在海量数据时代环境下，以往的主流软件工具已经无法满足大规模数据的存储和计算要求，对于医疗行业来讲同样面临着大数据的挑战。云计算和大数据是相辅相成的，云计算技术为海量的、复杂的、多样化的大数据的存储和计算提供了有效平台，该平台下的数据挖掘技术可以在不受其他因素影响的条件下快捷地收集到可靠真实的医疗信息，而且云环境下的数据集存储具有较强的稳定性，进一步优化了数据挖掘模式。
2 大数据与云计算
随着医疗信息化的发展，医疗数据规模迅速扩大，数据的种类和数量的变化令人难以置信，不论是病理分析图还是医疗影像都产生了大量的医疗数据。区域医疗数据虽然是医疗大数据的组成各个部分，但其数据来自百家医疗机构和百万人口的区域，一个患者的信息资料要保留50年以上，而且数据量呈不断增长趋势。医疗数据中每个患者的数据不仅包括临床诊断以及用药建议、医疗影像以及分析决策、（非）结构化文档，还包括患者大量的在线实时数据，仅仅一个社区医院就可以生成多个TB级甚至PB级的（非）结构化数据，所以说海量医疗数据名副其实。云计算技术是被称为是21世纪的技术和商业革命，如今已成为IT行业主流技术。云计算技术是在大数据环境下数据存储、数据计算以及数据动态分析要求越来越高的背景下产生的一种基础构架和商业模式，该模式可以为用于提供便捷的、快速的、可用的、足量的计算资源，并且用户按照用量付费，只需要进行少量的管理工作以及与云计算供应商进行必要的互动。
云计算技术是在大数据背景下产生的，对于云计算来讲，大数据是一种重要应用环境，而对于大数据来讲，云计算则是其IT基础和驱动力，两者之间是相辅相成的。随着大数据规应用的广泛推广，云计算技术的重要性也越来越突出。在医疗数据规模以几何级形式增长的情况下，数据挖掘平台是医疗数据中病历数据、诊断检验数据、影像数据等内在数据得到有效应用的关键所在，所以基于云计算的医疗数据挖掘平台是医疗信息化的一个重要研究方向。
3 云计算在医疗数据挖掘平台中的应用分析
数据挖掘技术的概念可定义为“从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的过程，能够发现隐含在大规模数据中的知识，从而指导决策，主要涉及特征化、区分、关联或相关分析、分类、聚类、演变分析等。”数据挖掘在金融、交通、军事、电子商务、医疗等等领域中得到广泛应用。相同其他领域，医疗领域中数据挖掘技术的应用有很大不同，因为医疗数据包括患者诊疗过程中的所有相关信息资料，例如诊断记录、影像资料、治疗决策、用药方案等等，这些数据除了包括结构化数据之外还包括大量的非结构化数据，因此医疗数据挖掘的应用效益和收获最大。基于医疗数据的复杂性，医疗数据挖掘也存在极大难度，这主要体现在两个方面，一是诊断记录、治疗决策、护理过程等复杂的医疗程序导致了医疗数据的海量性特点；二是医疗数据类型多样化，不仅包括数值型数据，还包括图像、语音、视频等等类型数据。总之，医疗数据的海量性和异构性为医疗数据挖掘带来极大难度，需要具有强大数据处理能力的技术提高数据挖掘的效率和准确性，这就是云计算。
3.1 基于云计算的医疗数据挖掘平台架构
云计算是一种基于大数据的商业模式，其强大的数据存储、数据处理以及数据管理能力让大数据丰富的信息积淀不再是镜花水月，云计算在改变计算机运行模式的同时也正在改变这个世界。云计算以及其分布式结构是实现云构架的重要途径，云计算的应用实现了网格计算并行计算、分布式计算等概念，通过互连的计算机来完成计算任务，并根据应用需要获取各种资源和服务。中国电子学会将云计算技术定义为“云计算是一种基于互联网的、大众参与的计算模式，其计算资源（包括计算能力、存储能力、交互能力等）是动态、可伸缩、被虚拟化的，并以服务的方式提供”。云计算环境下的医疗数据挖掘平台的设计结构主要包括云计算环境、数据采集、数据清洗以及并行分析4关键个部分，如下图1所示。海量数据挖掘技术对云计算的应用主要是其低成本分布式并行计算环境，云计算的应用不仅极大减少了应用成本，同时也为海量数据挖掘提供更多的解决方案和途径。
图1 云计算环境下的医疗数据挖掘平台架构
3.2 云计算环境下的医疗数据挖掘的应用
医疗大数据挖掘技术应用主要表现正在临床决策支持系统、医学图像挖掘、生物信息学研究以及促进公众健康等方面。1）数据挖掘技术在临床决策支持系统的应用：云环境下的数据分析、处理技术得到大幅度提升，这使医疗数据中非结构化数据的分析和处理分析是难题（例如图像分析和识别技术），对临床决策支持系统功能的进一步优化提高系统智能性。可以为医生对患者的诊疗提出有效建议，同时也可以将诊疗医生的大部分工作内容和时间流向护理人员，让医生摆脱繁琐咨询，有利于规范医疗工作流程，提高诊疗效率。2）医学图像挖掘：医学图像时医疗数据的重要组成部分，如今医学图像在医疗领域中的应用价值越来越高，例如CT、MRI、PET等等影像学资料为人体各种疾病或者损伤的诊断和治疗提供了有效手段。3）生物信息学-DNA分析：生物学研究领域开展的基因组计划产生了大量的基因组信息，基因信息的识别以及鉴定是基于工程的重要研究内容，将高效的数据挖掘技术应用于基因工程有利于进行基因信息分析，可挖掘潜在的更高价值的信息，为基因工程的研究提供决策支持。4）促进公众健康：利用医疗大数据分析技术可以对传染疾病进行快速检测，对疫情的发展态势进行实时监测、评估，并在此基础上提出有效应对策略。另外，利用大数据挖掘技术建立可以覆盖全国的患者电子病历数据库并及时准确地提供公众健康咨询，提高健康风险意识，这将有利于改善公众健康监控，降低传染病感染率，创造了极大的社会效益。
4 结论
云计算在医疗行业的应用是大数据时代医疗信息化的必然趋势，云计算作为一个新型资源共享平台为医疗信息应用提供了低成本、高质量的资源和服务，而云计算环境下的医疗信息服务也将新的建设平台。随着数据挖掘技术的不断发展，大数据时代环境下的医疗大数据挖掘技术数据处理能力将会进一步提高，以便更好地服务于人类。
参考文献：
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医疗影像行业分析范文6
人工智能在医疗领域的广泛应用价值
目前，人工智能在医疗领域的研究成果频出，人工智能应用医疗领域已是大势所趋。各个科技巨头都相继布局人工智能医疗行业。对人工智能在医疗的应用主要基于多方面的客观现实：比如优质医疗资源供给不足，成本高，医生培养周期长，误诊率高，疾病谱变化快，技术日新月异；此外，随着人口老龄化加剧和慢性疾病发病率的增长，人们对健康重视程度普遍提高，医疗服务需求也在持续增加。
人工智能结合医学应用有非常多的益处，可以让患者、医师和医疗体系均受益。比如对于患者来说，可以更快速地健康z查，获得更为精准的诊断结果和更好的个性化治疗方案建议；对于医师来讲，则可以消减诊断时间，降低误诊的概率并对可能的治疗方案的副作用提前知晓；对于医疗体系来说，人工智能则可以提高各种准确率，同时系统性降低医疗成本。
据悉，人工智能在智能诊疗、智能影像识别、智能药物研发和智能健康管理等方面都有广泛的应用价值。
比如在智能诊疗方面，就是让计算机“学习”专家医生的医疗知识，模拟医生的思维和诊断推理，从而给出可靠诊断和治疗方案。智能诊疗场景是人工智能在医疗领域最重要、也最核心的应用场景。谷歌宣布已尝试将其面向消费者的机器学习能力应用到医疗保健领域中。今年谷歌的人工智能算法在乳腺癌诊断上也表现出了很高准确度；苹果公司最近收购了Lattice，该公司在开发医疗诊断应用的算法方面具有很强能力。
在智能影像识别方面，人工智能的应用主要分为两部分：一是图像识别，应用于感知环节，其主要目的是将影像进行分析，获取一些有意义的信息；二是深度学习，应用于学习和分析环节，通过大量的影像数据和诊断数据，不断对神经元网络进行深度学习训练，促使其掌握诊断能力。作为医生，从一个大的图像如CT、核磁共振图像判断一个非常小的阴影，是肿瘤是炎症还是其他原因，需要很多经验。如果通过大数据，通过智能医疗，就能够迅速得出比较准确的判断。
在智能药物研发方面，则是将人工智能中的深度学习技术应用于药物研究，通过大数据分析等技术手段快速、准确地挖掘和筛选出合适的化合物或生物，达到缩短新药研发周期、降低新药研发成本、提高新药研发成功率的目的。人工智能通过计算机模拟，可以对药物活性、安全性和副作用进行预测。目前借助深度学习，人工智能已在心血管药、抗肿瘤药和常见传染病治疗药等多领域取得了新突破，在抗击埃博拉病毒中智能药物研发也发挥了重要的作用。
在智能健康管理方面，则可以将人工智能技术应用到健康管理的很多场景中。目前主要集中在风险识别、虚拟护士、精神健康、在线问诊、健康干预以及基于精准医学的健康管理。比如通过获取信息并运用人工智能技术进行分析，识别疾病发生的风险及提供降低风险的措施。计算机还能收集病人的饮食习惯、锻炼周期、服药习惯等个人生活习惯信息，运用人工智能技术进行数据分析并评估病人整体状态，协助规划日常生活。在精神健康领域，计算机可运用人工智能技术从语言、表情、声音等数据进行情感识别。在健康干预层面，计算机则可以运用AI对用户体征数据进行分析，定制健康管理计划。
从IBM Watson的发展看医学人工智能的未来
目前国内外已经有很多高科技企业将认知计算和深度学习等先进AI技术用于医疗领域，并出现了很多产品，其中以IBM的“沃森医生”（IBM Watson）最有代表性。IBM Watson作为该领域中的翘楚，随着人工智能技术的逐渐成熟，在2016年开始放开手脚，以肿瘤诊断为重心，开始在慢病管理、精准医疗、体外检测等九大医疗领域中实现突破，逐步实现人工智能作为一种新型工具在医疗领域的独特价值。
沃森是2007年由IBM公司开发的，IBM Watson具备了自然语言处理、信息检索、知识表示、自动推理、机器学习等能力，能够快速搜索分析非结构化的数据，获取想要的结果。2015年，日本东京大学医学院研究所最初的诊断结果，确诊一位60岁的日本女性患了急髓白血病，但在经历各种疗法后，效果都不明显。无奈之下，研究所只好求助IBM Watson，而IBM Watson则通过对比2000万份癌症研究论文，分析了数千个基因突变，最终确诊这位60岁的日本女性患有一种罕见的白血病，并提供了适当的治疗方案。整个过程IBM Watson只用了短短10分钟。
自2012年罗睿兰接手IBM开始，IBM公司发展方向与业务架构就一直在进行根本性调整。传统硬件与系统软件业务地位不断退后，而云计算、网络安全、数据分析与人工智能成为了公司现金流的核心投放领域。现在的IBM正在转型为一家认知计算和云平台的公司。其中在医学人工智能的优势也越来越明显。
IBM Watson首先进入的领域是复杂的癌症诊断和治疗领域，这也是目前全世界医学界聚焦的重点。Watson的第一步商业化运作就是通过和纪念斯隆・凯特琳癌症中心进行合作，共同训练IBM Watson肿瘤解决方案（Watson for Oncology）。癌症专家在Watson上输入了纪念斯隆・凯特琳癌症中心的大量病历研究信息进行训练。在此期间，该系统的登入时间共计1.5万小时，一支由医生和研究人员组成的团队一起上传了数千份病人的病历，近500份医学期刊和教科书，1500万页的医学文献，把Watson训练成了一位杰出的“肿瘤医学专家”。随后该系统被Watson Health部署到了许多顶尖的医疗机构，如克利夫兰诊所和MD安德森癌症中心，提供基于证据的医疗决策系统。
相继攻克肺癌、乳腺癌、结肠癌、直肠癌后，2015年7月IBM Watson for Oncology成为IBM Watson health的首批商用项目之一，正式将上述四个癌种的肿瘤解决方案进入商用。2016年8月IBM宣布已经完成了对胃癌辅助治疗的训练，并正式推出使用。此外沃森还在2016年11月训练完上线了宫颈癌的服务。
目前IBM Watson肿瘤解决方案已经进入中国。2016年12月，浙江省中医院联合思创医惠、杭州认知三方共同宣布成立沃森联合会诊中心，三方将合作开展IBM Watson for Oncology服务内容的长期合作，这是自IBM Watson for Oncology引入中国以来，首家正式宣布对外提供服务的Watson联合会诊中心，意味着中国医疗行业将开启一个新型人工智能辅助诊疗时代。目前Watson可以为肺癌、乳腺癌、直肠癌、结肠癌、胃癌和宫颈癌6种癌症提供咨询服务，2017年将会扩展到8-12个癌种。在医生完成癌症类型、病人年龄、性别、体重、疾病特征和治疗情况等信息输入后，沃森能够在几秒钟内反馈多条治疗建议。
此外，IBM Watson还与辉瑞达成了一项新协议，会将前者的超级计算能力用于癌症药物研发。辉瑞将用上Watson for Drug Discovery的机器学习、自然语言处理及其它认知推理能力，用于免疫肿瘤学（Immuno-oncology）中的新药物识别，联合疗法和患者选择策略。由于免疫肿瘤学的未来在于针对独特肿瘤特征的组合，这会改变癌症治疗方式。而在药物研发中利用Watson的认知能力，可以更快地为患者带来可能的新免疫肿瘤治疗。
毫无疑问，人工智能将会成为未来IBM的成长引擎。沃森目前已经不仅仅满足于涉及糖尿病等慢病、大健康、医疗影像、体外检测、精准医疗、机器人、疾病研究治疗这几个领域，未来，沃森的触角还会伸到医疗的其他行业，为整个医疗行业服务。
中国版小小“沃森”不断面世
与IBM Watson十年的发展轨迹不同，中国在医学人工智能领域的发展属于追赶者。由于中国没有统一的医疗数据格式以及数据孤岛的隔离，中国在医学人工智能I域投放的资源相对要少很多。不过这并不妨碍国人对其发展的热情。在智能影像识别和诊断方面，中国已经出现了若干版本的小小“沃森”，他们的功能虽然没有IBM Watson那么强大，但也在各个领域显示出独特的应用价值。
浙江德尚韵兴图像科技有限公司是由浙江大学知名专家和珠海和佳医疗设备股份有限公司共同投资成立一家高科技公司。浙江德尚韵兴利用深度学习处理超声影像，同时加入旋转不变性等现代数学的概念，形成了“DE-超声机器人”。该机器人算法借助计算机视觉技术，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%，而当下算法的准确率已经达到85%。
据悉，人体甲状腺结节已成常见病，如果不加重视，甲状腺结节可能会发生恶变，进而发展成癌症，危及生命。但由于个体化差异，目前三甲医院甲状腺结节的诊断准确率平均也只有60%，如果不做活检，不同医生对同一张片子可能会做出不同判断。而超声机器人的出现，不仅能辅助医生做出精准判断，还能缩短病人就医时间，提升医疗效率。目前“DE-超声机器人”已经在浙江大学第一附属医院、中国电子科技集团公司第五十五所职工医院和杭州下城区社区医院临床应用，一年病例达到8万多，准确率达86%以上。
2017年2月，中山大学中山眼科中心刘奕志教授领衔中山大学联合西安电子科技大学的研究团队，利用深度学习算法，建立了“CC-Cruiser先天性白内障人工智能平台”。该人工智能程序模拟人脑，对大量的先天性白内障图片进行分析和深度学习，不断反馈提高诊断的准确性。将该程序嵌入云平台后，通过云平台上传图片，即可获得先天性白内障的诊断、风险评估和治疗方案。
据悉，先天性白内障是一种严重威胁儿童视力的疑难罕见病。中山眼科中心有全球最大的先天性白内障队列（队列人数近2000名），基于该队列开展了一系列严谨的研究，积累了大量高质量的先天性白内障临床数据。中山大学眼科中心于2017年4月设立“人工智能应用门诊”，由人工智能云平台辅助临床医师进行诊疗。在人工智能门诊就诊的患者，除接受常规诊疗外，其检查数据即时同步到CC-Cruiser云平台，同时享受由人工智能机器人提供的“专家级”诊疗。目前CC-Cruiser已在3家协作医院完成临床试点应用，并取得理想效果。此外，中山眼科中心已经连接了、新疆、云南、青海等边远省区上百家基层医院，每天有大量眼科检查数据上传云平台请求专家协助诊断。在医学人工智能应用场景下，病例以及图像数据将首先通过人工智能程序进行初审，再由专家复核，效率将提升70%以上，极大提高了专家协诊效率。
2017年5月，丁香园、中南大学湘雅二医院和大拿科技共同宣布就皮肤病人工智能辅助诊断达成独家战略合作，并了国内首个“皮肤病人工智能辅助诊断系统”。资料显示，系统性红斑狼疮是一种慢性自身免疫性疾病，属于风湿性疾病中的弥漫性结缔组织病，可引起全身多个脏器受累，包括皮肤、关节、肾脏、血液等。如何精准诊断系统性红斑狼疮，一直是困扰各国科学家的世界医学难题。
目前三方合作研发出的是红斑狼疮人工智能辅助诊断模型，该模型对红斑狼疮各种亚型及其鉴别诊断疾病能进行有效区分，识别准确率超过85%。据悉，该系统一方面是面向皮肤科医生，医生通过APP，把图像传到系统以后，系统提示最有可能的皮肤病类型，然后建立皮肤病电子百科全书，通过百科全书再去学习，辅助临床诊断；另一方面是面向患者，系统提供图片鉴别和导诊意见。据悉，该系统第一期主要实现以红斑狼疮为代表的皮肤病人工智能辅助诊断，下一步将“渗透”到其他医疗机构，并将开放患者端服务。
医学人工智能真正落地
需要全产业链配合
专家指出，要真正实现医疗产业的人工智能化，仅靠单方面的力量难以实现，这需要依托全产业链包括医疗主管部门、医疗机构的参与和信息化服务商等各个环节的共同努力。
比如像前文所述的甲状腺结节、红斑狼疮、先天性白内障的诊断，都要依靠形态学的图像数据，这些在皮肤病和病理科特别常见，所以人工智能的优势在此可以得到充分体现。训练一个好的皮肤科医生可能要十年，把人工智能引进后，可以大大缩短时间。但是医学人工智能研发成本高、数据获取难、尚未深入诊疗核心等成为阻碍其真正落地的因素。
人工智能技术形成产品，最重要是要有大量高质量的数据。深度学习靠的是“吃透”大量样本。但目前大部分医疗机构并不愿公开数据。比如前文介绍的德尚韵兴，为了收集数据，尝试通过多个渠道，有社区检查，有付费志愿者，也有试点医院。最后该公司收集了两三万张超声图像，不嗟厥淙胂低持胁疟Vち苏锒献既仿试85%以上。该公司负责人也评价到，如果样本量能提高一倍，诊断准确率还有较大的提升空间。
在获取高质量的医疗数据方面，国内医院在过去信息化程度不高，数据虽然多，但相对杂乱，使用难度大。如何找到合适的切入点，并快速获取数据会是一个很高的门槛。同时，医院信息孤岛现象长期存在，各个医疗机构的数据尚未实现互联互通。这一局面则逐步从政策层面迎来破冰。去年6月，国务院公布了《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》，明确指出健康医疗大数据是国家重要的基础性战略资源，需要规范和推动健康医疗大数据融合共享、开放应用。但该政策的真正落地依然需要时间。
