文章主题：AI医疗, 人工智能, 大数据, 医疗行业
此篇是AI医疗行业基础知识之一，帮助小白快速了解这个新型行业，逐步了解其中的奥秘，因作者目前能力不足，先介绍以下方面，后面有时间继续更新，敬请关注！
目录
1.AI医疗行业是什么？
2.AI医疗行业具体有哪些分类？
3.AI医疗现在面对哪些困难？
4.AI医疗领域有哪些优秀企业？
1.AI医疗行业是什么？
AI医疗，即借助互联网平台，通过构建相应的基础设施并搜集数据，将尖端的人工智能技术和庞大的大数据服务运用到医疗领域，旨在优化医疗诊断的速度和质量，从而更有效地应对我国医疗资源匮乏和人口老龄化的挑战。
根据权威网站的定义，可以简化为“人工智能+医疗”是人工智能技术对于医疗相关领域应用场景的赋能现象。
人工智能（AI）在医疗领域具有广泛的应用前景，尤其在医学影像诊断、慢性病管理、生活方式指导、疾病排查和病理研究以及药物开发等方面表现出显著的优势。此外，AI还能在精准医学领域发挥关键作用，帮助解决基因型与表现型之间的差异问题。
2.AI医疗行业具体有哪些分类？
从目前我国人工智能医疗领域创业公司和产品的分布来看，“人工智能+医疗”的主要集中在八大应用场景。
在本文中，我们将探讨医疗领域中的几个关键方面。首先，疾病风险预测技术的发展使得医生能够更准确地预估患者的病情，尽早采取有效的治疗措施。其次，医学影像技术的进步为我们提供了更为直观的诊断工具，帮助医生更快速地识别疾病征象，提高诊断的准确性。此外，辅助诊疗技术的发展也大大提高了医疗效率，通过人工智能和大数据分析，实现对患者病情的个性化定制治疗方案。在药物挖掘领域，通过对大量数据的分析，我们可以发现新的潜在治疗方法，从而加速新药的研发进程。同时，健康管理意识的普及和健康生活方式的推广对于预防疾病也起到了重要的作用。此外，医院管理和辅助医学研究平台的应用，为医疗机构提供了更为全面和高效的医疗服务。最后，虚拟助手作为一种新兴的人机交互方式，也在医疗领域发挥着越来越重要的作用。它们不仅可以提供实时的医学信息查询服务，还可以协助医生进行问诊和开具处方，减轻医生的工作压力，提高医疗服务的质量。总的来说，这些技术和平台的发展为医疗行业带来了前所未有的变革，为患者提供了更加便捷、高效和优质的医疗服务。
在计算机视觉和基因测序技术的推动下，疾病风险预测和医学影像领域的公司众多，且产品相对成熟。然而，这些产品主要呈现为尚未完善的软件形态，而算法模型仍处在训练和优化的过程中，并未实现大规模的应用。这些公司主要针对B端客户，包括医院、体检中心、药店、制药企业、研究机构、保险公司以及互联网医疗等领域。他们的业务模式主要是通过科研合作的方式来开展，包括引入先进技术、训练模型、以及获取必要的数据和服务。
（1）健康管理
作为一个人工智能助手，我理解健康管理的重要性在于它能够借助信息和医疗技术，以科学的方式构建一套个性化且全面的服务体系。这套体系旨在维护和提升人们的健康状况，甚至是帮助那些处于亚健康状态的人群，建立起一种有序的健康生活方式，从而尽可能地减少疾病的困扰。一旦出现了临床症状，应及时寻求医疗帮助，以便尽快恢复到健康的状态。值得注意的是，健康管理并不仅仅局限于单一的领域，而是涵盖了多个层面，包括营养学、身体健康管理以及精神健康管理。这三大层面的有机结合，使得健康管理的服务更加全面和深入，能够满足人们从身心健康的全方位需求。
A、营养学场景，利用AI技术对食物进行识别与检测帮助用户合理膳食，保持健康的饮食习惯。
在健康管理系统中，我们重点关注用户的身体健康。这一领域的主要目标是利用先进的硬件设备，如智能穿戴设备，收集并分析与健康相关的数据。借助人工智能技术，我们可以深入了解用户的健康状况，并根据分析结果提供针对性的饮食和生活习惯建议，从而帮助他们养成良好的生活习惯，提高生活质量。
C、精神健康管理，主要表现为利用人脸跟踪与识别、情感处理、智能语音、数据挖掘等AI技术进行情绪管理，对精神疾病进行预测和治疗。
（2）医院管理
医院管理是指针对医院内部、医院之间的各项工作的管理，包括病历结构化、分级诊疗、DRGs（诊断相关分类）智能系统、医院决策支持的专家系统等。
病历电子化是病历结构化和挖掘更深层次数据价值的基础，深度学习算法的发展，循环神经网络推动了自然语言处理技术的发展，使得病历结构化成为可能，我国自2002年以来陆续推出了一系列病历电子化方面的规范文件，推动病历电子化和医疗数据产业化进程，促进医疗体系更加数字化。
（3） 辅助诊疗
除了利用医学影像辅助医生进行诊断与治疗以外，“AI+辅助诊疗”包括：
A、医疗大数据辅助诊疗，包括基于认知计算、以IBM Waston for Oncology为代表的辅助诊疗解决方案。
B、医疗机器人，是指针对诊断与治疗环节的机器人。
医疗大数据辅助诊疗是基于海量医疗数据与人工智能算法发现病症规律，为医生诊断和治疗提供参考。目前主要面临医院数据壁垒、样本量小、成本高和数据结构化比例低（数据未实现电子化、以纸质形式保存）等三大问题。
（4）辅助医学研究平台
辅助医学研究平台是指利用人工智能技术辅助生物医学相关研究者进行医学研究的技术平台。2014年以来国家卫计委、国务院相继出台了多个文件鼓励医疗机构及医生进行科学研究。
但我国临床医生工作时间主要用于病患的诊疗，缺乏时间和精力进行科研，另一方面我国结构化数据较少、医生统计分析能录有限、科研经费不足，引入人工智能技术构建辅助医学研究平台的线上科研将可以改变这一局面。
（5） 虚拟助理
类似于苹果的Siri、亚马逊的ALEXA、微软CORTANA、天猫精灵、小米人工智能音响等通用型“虚拟助理”，通过文字或语言的方式，与机器进行类似人的交流互动，医疗领域中的虚拟助理属于专用型虚拟助理，基于专业领域的知识系统，通过智能语音技术（包括语音识别、语音合成和声纹识别）和自然语言处理技术（包括自然语言理解与自然语言生成），实现人机交互，解决诸如语音电子病历、智能导诊、智能问诊、推荐用药及衍生出的更多需求。
（6）医学影像
医学影像是目前人工智能在医疗领域最热门的应用场景之一，主要运用计算机视觉技术解决三种需求：
1、病灶识别与标注：针对医学影像进行图像分割、特征提取、定量分析、对比分析等工作；
2、靶区自动勾画与自适应放疗：针对肿瘤放疗环节的影像进行处理；
3、影像三维重建：针对手术环节的应用。
（7） 疾病风险预测
疾病风险预测主要是指通过基因测序与检测提前预测疾病发生的风险。疾病风险预测与精准医学的发展密不可分，人类基因组计划促进基因测序进步，推动商业化进程。基因测序技术已进化至第三代，第三代测序方法时间大大缩短、成本大大降低，基因测序方法的逐渐成熟推动了基因测序技术的商业化进程。国内致力于疾病风险预测的公司主要是两类：
1、掌握基因测序核心技术，研发基因测序仪器的上游企业。业务模式主要是通过中游合作伙伴做基于测序仪上的应用开发。
2、利用基因测序仪，面向B端和C端提供测序服务的中游企业。业务模式则主要是开发测序相关应用，面向B端医院或者C端公众和患者。
（8）药物挖掘
药物挖掘主要是完成新药研发、老药新用、药物筛选、药物副作用预测、药物跟踪研究等工作，传统药物研发存在周期过长、研发成本高、成功率低等痛点。
人工智能技术应用于药物挖掘主要用于分析化合物的构效关系（药物化学结构与药效的关系）以及预测小分子药物晶型结构，人工智能可以提高化合物筛选效率、优化构效关系，并结合医院数据快速找到符合条件的病人。
3.AI医疗现在面对哪些困难？
人工智能医疗广泛落地的同时，商业化难题困扰各创业企业，商业模式尚不清晰未产生造血能力，目前行业仍处于普遍亏损阶段，产品大多处于试用阶段。
当前AI医疗面临医疗数据孤岛、结构化数据不足、数据标准不统一难以共享，导致算法模型训练优化遇到困难，市场教育过程缓慢，医学和人工智能复合型人才短缺。
作为一个特殊的传统行业，医疗健康是一个强监管行业，政策在某种程度上起到了决定性作用。
CFDA认证是AI医疗产品合法上市销售的必经阶段，目前CFDA医疗器械三类证书审核严流程慢，政策滞后于行业进度导致AI医疗企业普遍处于营收困境。行业监管政策偏严限制了人工智能医疗落地的速度和规模。
此外医院、医生和AI医疗企业也需要建立互信互认的过程，在政策规范落实后AI医疗才可能进入快车道发展。
医学是一个前沿学科，会随时遇到新问题新的疑难杂症，而相关数据的积累需要时间，因而算法模型难以迅速得到优化，同时AI医疗产品的数据算法也需要不断更新和迭代，算法技术难度也会加大，医学领域的高门槛和技术力量的欠缺也会限制AI医疗的进一步发展。
如今，随着AI医疗发展，医工交叉——这个由来已久问题也延伸到这块新兴的土地上。隔行如隔山，这对于IT界和医疗界来说尤其贴切，当双方团队共同打造一个产品时，面临着话语体系不同、评价方式不同、谁来主导等诸多问题。
4.AI医疗领域有哪些优秀企业？
引用@团员lazy_yy的观点：
传统医疗器械厂商
通用电气医疗（上市）飞利浦医疗（上市）西门子医疗（上市）佳能医疗（上市） 东软医疗（战略融资）联影医疗（B轮）互联网巨头
腾讯优图/腾讯觅影doctor you(阿里健康)/阿里达摩院机器智能实验室百度灵医医疗影像创业公司
汇医慧影（战略融资）依图医疗（战略融资）万里云（战略融资）深睿医疗（C轮）推想科技（C1轮）Airdoc(B+轮)图玛深维（B轮）体素科技（B轮）数坤科技（B轮）德尚韵兴（B轮）一脉阳光（B轮）健培科技（B轮）翼展科技（B轮）现在的AI医疗行业太新了，很多普通人都没有意识到它的存在，一颗参天大树也要从一颗种子，一个小树苗成长，有人见证着，有人参与着，还有人引领着。但更多人对此毫不知情，随风潜入夜，润物细无声。
慢慢来，未来的影子在等着有人去发现！
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