奇璞研报医疗人工智能的应用领域与颠覆

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摘要

近来人工智能(ArtificialIntelligence，AI)在医疗领域的应用成为健康产业的一个技术发展和商业热点，其背后蕴含着巨大的想象空间和产业价值。AI作为一个全新的技术如何在医疗这个具高度复杂性的领域落地，仍面临许多挑战。本篇将在总结医疗人工智能现状的基础上，介绍国内外在医疗人工智能领域的应用探索和商业实践创新，供关心这一领域的专家和从业人员参考。

2.2医疗人工智能用于辅助诊断

与人工智能相比，医生的大脑记忆容量和记忆时间均有局限性。人工智能通过不间断的深学习，可以从大量的医书、医学案例、新增案例中获取最新的医学知识，并参考患者病征和偏好，为医生的诊断和治疗提供参考意见，降低误诊率。

辅助诊断的一种典型应用场景是虚拟助理。虚拟助理可以通过与患者交谈，智能地通过病情描述对疾病进行初步的诊断。目前已经出现了专注于医疗健康的虚拟助理，国外用户所熟知的是BabylonHealth，而国内在虚拟助手上，也有大数医达和康夫子崭露头角。

BabylonHealth是一家位于伦敦的初创公司，公司创立于年，年完成万美元的A轮融资，年完成万美元的B轮融资。BabylonHealth平台整合Deepmind公司的人工智能技术，帮助患者在同医生进行文字、电话或视频交谈前，就提前预知自身健康状况。

Babylon在过去两年里建立了一个庞大的医学症状数据库，拥有总共个案例数据，在看医生前利用语音识别来询问用户一系列问题。相比人工全科医生的诊疗，这种快速的症状诊断帮助降低医疗系统的价格与成本。目前，BabylonHealth平台上约有名医生，25万用户可通过月付或医疗保健的方式获取服务。

图表5BabylonHealthOnlineDoctorConsultations

图表来源：公司资料、奇璞研究

在国内智能辅助诊断领域，也有与Babylon类似的公司。如半个医生是杭州蕙泉公司开发的，一款基于大数据逻辑的医疗垂直搜索引擎。半个医生APP”于年11月正式上线，其核心功能是专业搜索，病人只要输入症状/疾病即可得到专业和准确的搜索结果。

图表6半个医生APP示意

图表来源：公司资料、奇璞研究

其设计逻辑是：把疾病进行拆解成包括症状在内的各种各样的标签，找到标签之间的关联性，之后根据用户的症状模拟医生进行逻辑推理，为用户分析出可能的疾病结果。在诊断出结果之后，还会有就医服务、医药电商、保健方案等解决方案，全面完成了从疾病诊断、就医、后期康复的全部流程，形成了医疗的整个闭环。

目前半个医生对可能涉及的18万种症状及关联的9千种疾病，进行理解和分析，能满足万用户同时查询。从标签组合到疾病结果的全部查询过程不到1秒，准确率大约在70%左右。其背后有70多人的医学团队在对机器学习进行训练，基于机器学习，半个医生的查询准确率还在不断提升。

2.3医疗人工智能用于医疗影像识别

基于影像的医学诊断也是目前人工智能