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ai醫(yī)療解決方案范文第1篇

深度學(xué)習(xí)領(lǐng)銜多層級(jí)布局 打造差異化ai服務(wù)

根據(jù)Tractica的報(bào)告，作為世界三大尖端技術(shù)之一的人工智能到2025年將有368億美元的全球市場(chǎng)規(guī)模。為此，目前阿里云、騰訊云、金山云都開始紛紛涉足并相關(guān)人工智能計(jì)劃和產(chǎn)品。但從AI過(guò)去幾十年的發(fā)展歷程可知，人工智能的發(fā)展一直受到關(guān)健技術(shù)――深度學(xué)習(xí)能力的制約。

金山云選擇在基于算法和數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，重點(diǎn)打造深度學(xué)習(xí)能力，并由此形成自身在人工智能領(lǐng)域的核心競(jìng)爭(zhēng)力。侯震宇表示：“目前，金山云KDL（金山云深度學(xué)習(xí)平臺(tái)）已是國(guó)內(nèi)云計(jì)算企業(yè)中首個(gè)實(shí)現(xiàn)商用的人工智能云PaaS平臺(tái)，并且已經(jīng)應(yīng)用在WPS office 、mail和金山詞霸中，為客戶提供開發(fā)、評(píng)估、訓(xùn)練、預(yù)測(cè)等支持，全面幫助WPS快速接入AI?！迸c此同時(shí)，為了增強(qiáng)KDL的能力， 保持行業(yè)領(lǐng)先性，金山云也在底層IaaS 服務(wù)能力不斷發(fā)力。比如，金山云提供異構(gòu)超算平臺(tái)KHSP，幫助企業(yè)獲得大規(guī)模分布式的高性能計(jì)算能力和深度學(xué)習(xí)研發(fā)的強(qiáng)勁動(dòng)力等。

云計(jì)算為深度學(xué)習(xí)提供了平臺(tái)，而深度學(xué)習(xí)則是云計(jì)算和大數(shù)據(jù)日趨成熟的背景下取得的實(shí)質(zhì)性進(jìn)展。因此，在深度學(xué)習(xí)方面能力的突破將使云計(jì)算企業(yè)在人工智能領(lǐng)域獲得更多話語(yǔ)權(quán)。不過(guò)，要全面進(jìn)軍人工智能并分食這塊大蛋糕，金山云還有更全面的布局。

一方面，金山云將瞄準(zhǔn)人工智能的SaaS應(yīng)用層。侯震宇指出，金山云將在人工智能應(yīng)用層面發(fā)揮自身優(yōu)勢(shì)資源，通過(guò)與小米及其生態(tài)鏈的各企業(yè)合作獲得人工智能所需的圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)義理解等方面的能力，小米的豐富場(chǎng)景和金山云的人工智能結(jié)合將能實(shí)現(xiàn)雙贏。

另一方面，對(duì)于更上層的行業(yè)解決方案，侯震宇表示：“在傳統(tǒng)行業(yè)經(jīng)濟(jì)疲軟的背景下，人工智能與傳統(tǒng)行業(yè)的結(jié)合必將成為新經(jīng)濟(jì)的代表，并將為人工智能市場(chǎng)帶來(lái)更大的想象空間。因此，金山云將發(fā)揮在政務(wù)、醫(yī)療、物聯(lián)網(wǎng)、金融、交通等行業(yè)的技術(shù)能力和經(jīng)驗(yàn)，讓AI獲得更多實(shí)際行業(yè)的解決能力，從而推進(jìn)各行業(yè)的全面產(chǎn)品升級(jí)。

全棧云服務(wù)構(gòu)建AI基石

事實(shí)上，不管是語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別還是自然語(yǔ)義理解，大數(shù)據(jù)是人工智能研究前進(jìn)了一大步的關(guān)健原因，同時(shí)支撐大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的云計(jì)算也成為提高深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重要保障。侯震宇在會(huì)上表示：“金山云KAP人工智能云，有包括云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和云存儲(chǔ)的強(qiáng)大的全棧云服務(wù)能力做支撐。”

ai醫(yī)療解決方案范文第2篇

2.13【阿里云】阿里云擴(kuò)建香港數(shù)據(jù)中心，海外業(yè)務(wù)規(guī)模增速超300%。點(diǎn)評(píng)：激流勇進(jìn)

3.10【阿里】阿里云正式成為MariaDB基金會(huì)白金會(huì)員，為全球唯一入選云計(jì)算公司，后者為全球知名開源軟件組織，是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)MySQL分支。點(diǎn)評(píng)：水電煤

3.29【阿里云】阿里云·云棲大會(huì)深圳峰會(huì)ET醫(yī)療大腦和ET工業(yè)大腦，及機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)PAI2.0，并宣布今年將增70萬(wàn)輛YunOS互聯(lián)網(wǎng)汽車。點(diǎn)評(píng)：水電煤

3.30【阿里云】阿里云整合優(yōu)酷CDN和視頻云業(yè)務(wù)，CDN業(yè)務(wù)降價(jià)35%，流量單價(jià)最低0.17元/GB。點(diǎn)評(píng)：加速度

4.14【阿里云】阿里云與Meraas集團(tuán)在迪拜設(shè)立的云計(jì)算合資公司Yvolv將參與沙特?cái)?shù)字化變革計(jì)劃，通過(guò)提供云計(jì)算大數(shù)據(jù)服務(wù)，輸出中國(guó)自主研發(fā)飛天技術(shù)，預(yù)計(jì)投資額達(dá)75億美元。點(diǎn)評(píng)：出海記

4.26【阿里云】阿里云將與江蘇省政府合作，推出130300計(jì)劃，以云計(jì)算、大數(shù)據(jù)扶植30家外包服務(wù)企業(yè)，再由受扶植企業(yè)助300家制造業(yè)企業(yè)互聯(lián)網(wǎng)升級(jí)。點(diǎn)評(píng)：

5.17【阿里云】阿里云聯(lián)合聯(lián)通沃云推混合云解決方案，打造共贏云生態(tài)，在杭州、上海、深圳試點(diǎn)。點(diǎn)評(píng)：序幕

5.27【趣拍云&阿里云】趣拍云已被阿里云收購(gòu)，其業(yè)務(wù)并入阿里視頻云產(chǎn)品線。點(diǎn)評(píng)：阿里范兒

6.10【阿里云】①阿里云天池平合廈門航空啟動(dòng)“智慧航空AI大賽”，解決惡劣天氣航班快速恢復(fù)問(wèn)題。②阿里云推出“閃電立方”，一次可傳100T數(shù)據(jù)，24小時(shí)可完成PB級(jí)數(shù)據(jù)遷移。③阿里云將新增印度和印尼數(shù)據(jù)中心，加速全球化布局。點(diǎn)評(píng)：發(fā)力季

6.11【阿里云】阿里云聯(lián)合近200家IoT產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)設(shè)首個(gè)IoT聯(lián)盟。涵蓋芯片、及智能家居等各種類型IoT產(chǎn)業(yè)鏈伙伴，包括蘇寧、海爾、高通、美的等IoT知名產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)。點(diǎn)評(píng)：加速度

6.19【阿里云】阿里云大數(shù)據(jù)計(jì)算產(chǎn)品“MaxCompute”將于年內(nèi)在歐洲市場(chǎng)開服，涵蓋處理分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等數(shù)據(jù)智能服務(wù)。點(diǎn)評(píng)：一城一局

8.1【阿里云】阿里云與無(wú)錫市高新區(qū)戰(zhàn)略合作，將共同打造物聯(lián)網(wǎng)特色小鎮(zhèn)。點(diǎn)評(píng)：標(biāo)準(zhǔn)化

8.4【阿里&澳門政府】阿里與澳門政府簽署協(xié)議，將通過(guò)阿里云計(jì)算和人工智能等技術(shù)推動(dòng)澳門云計(jì)算中心建設(shè)、新型智慧旅游城市建設(shè)、城市智能交通網(wǎng)絡(luò)建設(shè)、云計(jì)算人工智能人才培養(yǎng)。點(diǎn)評(píng)：阿里式

8.10【阿里云】阿里云云服務(wù)器ECS企業(yè)級(jí)產(chǎn)品家族，已推出面向173種企業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景的19款實(shí)例。點(diǎn)評(píng)：

10.9【阿里云&榮之聯(lián)】阿里云聯(lián)合榮之聯(lián)以1619萬(wàn)元中標(biāo)云南國(guó)際現(xiàn)代物流云綜合信息服務(wù)平臺(tái)項(xiàng)目。華為、數(shù)夢(mèng)工場(chǎng)、騰訊云等未中標(biāo)。點(diǎn)評(píng)：阿里式

10.30【阿里云】阿里云開放馬來(lái)西亞大區(qū)服務(wù)，為當(dāng)?shù)靥峁┍镜鼗a(chǎn)品技術(shù)和市場(chǎng)服務(wù)，系繼新加坡后阿里云在東南亞第二個(gè)開放服務(wù)大區(qū)。點(diǎn)評(píng)：東進(jìn)運(yùn)動(dòng)

11.8【阿里云&聯(lián)通】阿里云與聯(lián)通合作平臺(tái)“沃云Powered by Alibaba cloud”上線，由阿里云提供技術(shù)和解決方案，浙江聯(lián)通提供服務(wù)，為企業(yè)提供上云咨詢。點(diǎn)評(píng)：阿里式

11.22【阿里云】阿里云在廣東成立研發(fā)中心，擬招募1000名云計(jì)算和AI工程師。點(diǎn)評(píng)：最強(qiáng)大腦

12.18【阿里云】阿里江蘇云計(jì)算數(shù)據(jù)中心落戶南通，總投資180億元，占地450畝，將建設(shè)30萬(wàn)臺(tái)服務(wù)器。點(diǎn)評(píng)：喊麥

12.20【唯醫(yī)網(wǎng)&阿里云】骨科平臺(tái)唯醫(yī)網(wǎng)與阿里云合作，雙方在云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、骨科AI等領(lǐng)域進(jìn)行產(chǎn)品與技術(shù)、解決方案與服務(wù)等的合作。點(diǎn)評(píng)：步步為營(yíng)

12.23【阿里云&新華書店】阿里云與新華書店旗下新華互聯(lián)達(dá)成戰(zhàn)略合作，將聯(lián)動(dòng)新華書店打造云上文化消費(fèi)電子商務(wù)平臺(tái)(新華書店網(wǎng)上商城)。點(diǎn)評(píng)：一城一局

ai醫(yī)療解決方案范文第3篇

作為一種通用技術(shù)，人工智能（AI）和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）在幾乎每個(gè)行業(yè)都有潛在的用例，并能夠重塑人們生活和經(jīng)營(yíng)方式。 近十年來(lái)深度學(xué)習(xí)的突破，使得人工智能在日常生活中的應(yīng)用越來(lái)越廣泛，為該領(lǐng)域的進(jìn)一步發(fā)展鋪平了道路。VC 在垂直行業(yè)的投資呈現(xiàn)持續(xù)增長(zhǎng)的趨勢(shì)，比 2008 年的水平高出 12 倍。2017 年，在AI / ML 領(lǐng)域的 643 個(gè) VC 投資事件中投資總額達(dá) 60 億美元。 同與此同時(shí)，在經(jīng)過(guò)多年缺少退出企業(yè)之后，過(guò)去兩年的流動(dòng)性大幅上升，轉(zhuǎn)而進(jìn)入 AI / ML 退出環(huán)境的新階段。目前，幾乎所有商業(yè)上成功的 ML 應(yīng)用都使用監(jiān)督式學(xué)習(xí)，其中包括大量的應(yīng)用，但僅限擁有清晰標(biāo)記數(shù)據(jù)的領(lǐng)域。創(chuàng)業(yè)公司將面臨來(lái)自科技巨頭通過(guò)云提供的低成本產(chǎn)品服務(wù)的激烈競(jìng)爭(zhēng)， 但他們可以專注于更多的細(xì)分領(lǐng)域或細(xì)分?jǐn)?shù)據(jù)集。

在過(guò)去的十年中，AI / ML領(lǐng)域吸引了業(yè)界極大的興趣，相關(guān)應(yīng)用和商業(yè)整合快速發(fā)展。如今人們普遍認(rèn)識(shí)到的人工智能的概念。然而，這個(gè)領(lǐng)域內(nèi)已經(jīng)出現(xiàn)了幾次停滯。所謂的“人工智能冬天”往往是由于技術(shù)，基礎(chǔ)設(shè)施或方法的局限性而產(chǎn)生的。 AI / ML 的最新突破始于 2006 年左右，隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，受人腦生物學(xué)的啟發(fā)，ML 的一個(gè)子集以分層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NNs）為基礎(chǔ)出現(xiàn)。深度學(xué)習(xí)技術(shù)是 AI / ML（如圖像識(shí)別，搜索引擎，藥物發(fā)現(xiàn)，深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)）幾乎所有當(dāng)前前沿研究和成功應(yīng)用的背后的技術(shù)。 ML 問(wèn)題的新研究方法，計(jì)算能力的巨大進(jìn)步，數(shù)據(jù)數(shù)字化和可用性的急劇增長(zhǎng)，使這一進(jìn)展成為可能。

人工智能（AI）屬于計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域，專注于創(chuàng)建一個(gè)能夠感知其環(huán)境并做出決策的智能機(jī)器，以最大限度地實(shí)現(xiàn)其目標(biāo)。 機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）是人工智能和數(shù)據(jù)分析的一個(gè)子領(lǐng)域，它使計(jì)算機(jī)能夠反復(fù)學(xué)習(xí)，改進(jìn)預(yù)測(cè)模型，并從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)洞察力，而不需要人類編程。 作為個(gè)人，我們已經(jīng)每天與語(yǔ)音助理對(duì)話，使用面部識(shí)別技術(shù)，接收電影或餐廳推薦以及許多其他實(shí)例，已經(jīng)與 AI / ML 應(yīng)用進(jìn)行交互。 ML 可以根據(jù)訓(xùn)練算法的方法分成三個(gè)子類別：

1、監(jiān)督學(xué)習(xí)

監(jiān)督學(xué)習(xí)是方法，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，在一組標(biāo)記的數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練（例如用標(biāo)記的圖像訓(xùn)練圖像識(shí)別系統(tǒng)以識(shí)別狗的圖像）。

2、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)

在無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)中，算法用未標(biāo)記的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，并且必須確定數(shù)據(jù)集的基本結(jié)構(gòu)以及如何對(duì)其進(jìn)行分組（例如通過(guò)將手寫數(shù)字分為 10 組來(lái)進(jìn)行識(shí)別）。

3、強(qiáng)化學(xué)習(xí)

強(qiáng)化學(xué)習(xí)從沒有訓(xùn)練數(shù)據(jù)開始，這意味著機(jī)器必須通過(guò)經(jīng)驗(yàn)和迭代試錯(cuò)來(lái)學(xué)習(xí)執(zhí)行任務(wù)，同時(shí)最大化長(zhǎng)期獎(jiǎng)勵(lì)。

在近期內(nèi)，我們認(rèn)為 AI-ML 中的監(jiān)督學(xué)習(xí)應(yīng)用將繼續(xù)在面向消費(fèi)者的方法中發(fā)展和完善，專注于任務(wù)自動(dòng)化，幾乎到了無(wú)處不在的地步。 在接下來(lái)的一年里，這些公司將生產(chǎn)出最具商業(yè)可行性的 AI / ML 產(chǎn)品，并將發(fā)生許多垂直行業(yè)的收購(gòu)。 然而，我們認(rèn)為最大的 AI / ML 市場(chǎng)前景將來(lái)自潛在的擴(kuò)張到大量的企業(yè)應(yīng)用和新行業(yè)。

無(wú)監(jiān)督和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的機(jī)會(huì)在垂直領(lǐng)域出現(xiàn)。雖然這些技術(shù)的擴(kuò)散仍有相當(dāng)多的障礙，但是這些技術(shù)的可能性可以解決越來(lái)越多的問(wèn)題提供解決方案。強(qiáng)化學(xué)習(xí)最重要的早期成就之一是來(lái)自Google 的 DeepMind 的 AlphaZero。這個(gè)算法純粹模擬下圍棋。進(jìn)一步的潛在強(qiáng)化學(xué)習(xí)用例可以改善傳統(tǒng)的解決方案，包括資源分配問(wèn)題，大量的個(gè)性化用戶界面（醫(yī)療保健，標(biāo)題，廣告等內(nèi)容），以及在機(jī)器人和自動(dòng)駕駛汽車中的應(yīng)用。雖然將這些技術(shù)應(yīng)用于商業(yè)產(chǎn)品方面存在障礙，但 AI / ML 最新的概念證明可以吸引大量投資。這已經(jīng)通過(guò)流入自動(dòng)駕駛車輛領(lǐng)域的資金量得到證明。以風(fēng)險(xiǎn)投資支持的企業(yè)和投資人最能適應(yīng)以人工智能為中心的世界。

也就是說(shuō)，由于問(wèn)題的復(fù)雜性和所需的計(jì)算能力，許多應(yīng)用將需要更多的時(shí)間來(lái)實(shí)現(xiàn)。 針對(duì)這些問(wèn)題，硬件：量子/高性能計(jì)算和混合計(jì)算（GPU / CPU / FPGA / TPU）以及分解技術(shù)將復(fù)雜問(wèn)題分解為可管理的部分正在取得進(jìn)展。

VC 趨勢(shì)

AI / ML 領(lǐng)域的風(fēng)險(xiǎn)投資清楚地表明了過(guò)去十年來(lái)在垂直領(lǐng)域的發(fā)展和不斷增長(zhǎng)的熱度。 在 AI / ML 的 643 次 VC 投資中，2017 年已經(jīng)公布 60億 美元的投資。

美國(guó) AI / ML 領(lǐng)域投資事件數(shù)量和金額變化情況

與當(dāng)代的技術(shù)突破并駕齊驅(qū)，投資數(shù)量以幾乎呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，比 2008 年的水平高出 12 倍。所有輪次的投資都在增加，但絕大多數(shù)的增長(zhǎng)都是來(lái)自天使和種子的早期階段。盡管最近主流媒體對(duì) AI / ML 的曝光率已經(jīng)大幅上升，但很明顯，垂直領(lǐng)域仍處于早期階段。即使在市場(chǎng)上仍然存在細(xì)分市場(chǎng)。一些較大的公司已經(jīng)在執(zhí)行商業(yè)產(chǎn)品，例如在線貸款商 Avant 和舊商品交易市場(chǎng)，而其他許多公司正在努力改進(jìn)工具，擴(kuò)大其應(yīng)用和產(chǎn)品供應(yīng)。理論和實(shí)踐研究已經(jīng)提供了基礎(chǔ)，但是許多企業(yè)還處于確定可行性和用例的初始階段。此外，由于每個(gè)數(shù)據(jù)集的獨(dú)特性，AI 和 ML 技術(shù)在企業(yè)中的執(zhí)行通常需要高度的定制化，這阻礙了早期的廣泛采用。

美國(guó)不同投資階段 AI / ML 投資事件

人工智能企業(yè)的估值增長(zhǎng)速度與風(fēng)險(xiǎn)投資市場(chǎng)相似。 不同之處在于后期階段。 造成這種異常的一個(gè)原因是 2013 年和 2014 年有大批 AI / ML 公司獲得投資，其中包括 Palantir 多個(gè)輪次的融資，并且還有大量的后續(xù)輪次的跟進(jìn)。 此外，垂直市場(chǎng)仍然受到早期階段公司的支配。

不同階段美國(guó) AI / ML 公司的估值中位數(shù)

退出

經(jīng)過(guò)多年稀少的退出事件，過(guò)去兩年代表了 AI / ML 退出環(huán)境的新時(shí)期。 直到最近，AI / ML的退出才成為典型的風(fēng)險(xiǎn)投資周期的一部分，因?yàn)轱L(fēng)險(xiǎn)投資通常會(huì)在開始增長(zhǎng)的時(shí)候流入垂直市場(chǎng)，隨后企業(yè)需要花費(fèi)數(shù)年的時(shí)間才能獲得戰(zhàn)略收購(gòu)方。 這是關(guān)鍵的，因?yàn)?AI / ML 退出目前幾乎完全是通過(guò)戰(zhàn)略收購(gòu)來(lái)實(shí)現(xiàn)退出的。我們預(yù)計(jì)這一趨勢(shì)將持續(xù)下去，因?yàn)槟壳暗目萍季揞^正在努力支持他們內(nèi)部人工智能產(chǎn)品。隨著在軟件/互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域以外的公司意識(shí)到將 AI 整合到其業(yè)務(wù)中的潛力，將進(jìn)一步推動(dòng)收購(gòu)事件。

美國(guó) AI/ML 市場(chǎng)退出事件

2016 年和 2017 年的最大的退出事件都發(fā)生在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，通用汽車以 10 億美元的價(jià)格收購(gòu)了 Cruise Automation，Aptiv 收購(gòu)了 NuTonomy。 同樣重要的是要指出，Cruise 被收購(gòu)占到了 2016 年 AI / ML 退出金額的近 40％。

美國(guó)收購(gòu) AI/ML 公司最多的企業(yè)

局限性

在垂直領(lǐng)域，主導(dǎo)的情緒是積極的; 但是，有一些限制可能會(huì)減緩 AI / ML 在所有行業(yè)的進(jìn)一步發(fā)展。 AI / ML 對(duì)我們生活的影響往往伴隨著宏偉論調(diào)，即過(guò)度地強(qiáng)調(diào)短期影響力，暗示著失敗是不可能的。 這種思維方式可能是危險(xiǎn)的，因?yàn)楝F(xiàn)實(shí)的預(yù)期時(shí)間和有效的失敗管理應(yīng)該成為實(shí)施企業(yè) AI / ML 技術(shù)的一個(gè)組成部分。 例如，涉及自動(dòng)駕駛車輛的事故或其他算法錯(cuò)誤可能會(huì)損害公眾對(duì)該技術(shù)的認(rèn)知并導(dǎo)致一系列其他問(wèn)題，包括延遲執(zhí)行。

AI / ML 的另一個(gè)常見問(wèn)題是人類不知道機(jī)器在想什么，例如我們無(wú)法解釋深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)做出任何一個(gè)駕駛決策的原因，即使是設(shè)計(jì)它的工程師也不能。假如有一天，自動(dòng)行駛中的汽車突然撞向一棵樹，或者在綠燈亮起時(shí)猶豫不決，不肯前進(jìn)，那我們連找出原因，進(jìn)行解釋的手段都沒有。 這被稱為“黑匣子”問(wèn)題的情況，這掩蓋了審計(jì)和機(jī)器行為的責(zé)任。

AI/ML 能夠減輕人類處理艱巨任務(wù)的負(fù)擔(dān)，但是廣泛采用這種做法可能會(huì)帶來(lái)更廣泛的社會(huì)影響。其中之一就是人工智能將搶走人類工作。雖然這可能最終發(fā)生在一些職業(yè)上，但人工智能的進(jìn)步很可能會(huì)改變工作的性質(zhì)，而不是消除工作。就像在互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用泛濫之前沒有人擁有“社交媒體經(jīng)理”或“主播”這樣的職位，AI / ML 的出現(xiàn)將會(huì)產(chǎn)生以前不為人知的行業(yè)和職業(yè)。

展望未來(lái)

作為一種通用技術(shù)，AI / ML 幾乎在每個(gè)行業(yè)都有潛在的使用案例，并有能力重塑人們的生活和經(jīng)營(yíng)方式。 因此，人工智

ai醫(yī)療解決方案范文第4篇

人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用價(jià)值

目前，人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的研究成果頻出，人工智能應(yīng)用醫(yī)療領(lǐng)域已是大勢(shì)所趨。各個(gè)科技巨頭都相繼布局人工智能醫(yī)療行業(yè)。對(duì)人工智能在醫(yī)療的應(yīng)用主要基于多方面的客觀現(xiàn)實(shí)：比如優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源供給不足，成本高，醫(yī)生培養(yǎng)周期長(zhǎng)，誤診率高，疾病譜變化快，技術(shù)日新月異；此外，隨著人口老齡化加劇和慢性疾病發(fā)病率的增長(zhǎng)，人們對(duì)健康重視程度普遍提高，醫(yī)療服務(wù)需求也在持續(xù)增加。

人工智能結(jié)合醫(yī)學(xué)應(yīng)用有非常多的益處，可以讓患者、醫(yī)師和醫(yī)療體系均受益。比如對(duì)于患者來(lái)說(shuō)，可以更快速地健康z(mì)查，獲得更為精準(zhǔn)的診斷結(jié)果和更好的個(gè)性化治療方案建議；對(duì)于醫(yī)師來(lái)講，則可以消減診斷時(shí)間，降低誤診的概率并對(duì)可能的治療方案的副作用提前知曉；對(duì)于醫(yī)療體系來(lái)說(shuō)，人工智能則可以提高各種準(zhǔn)確率，同時(shí)系統(tǒng)性降低醫(yī)療成本。

據(jù)悉，人工智能在智能診療、智能影像識(shí)別、智能藥物研發(fā)和智能健康管理等方面都有廣泛的應(yīng)用價(jià)值。

比如在智能診療方面，就是讓計(jì)算機(jī)“學(xué)習(xí)”專家醫(yī)生的醫(yī)療知識(shí)，模擬醫(yī)生的思維和診斷推理，從而給出可靠診斷和治療方案。智能診療場(chǎng)景是人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域最重要、也最核心的應(yīng)用場(chǎng)景。谷歌宣布已嘗試將其面向消費(fèi)者的機(jī)器學(xué)習(xí)能力應(yīng)用到醫(yī)療保健領(lǐng)域中。今年谷歌的人工智能算法在乳腺癌診斷上也表現(xiàn)出了很高準(zhǔn)確度；蘋果公司最近收購(gòu)了Lattice，該公司在開發(fā)醫(yī)療診斷應(yīng)用的算法方面具有很強(qiáng)能力。

在智能影像識(shí)別方面，人工智能的應(yīng)用主要分為兩部分：一是圖像識(shí)別，應(yīng)用于感知環(huán)節(jié)，其主要目的是將影像進(jìn)行分析，獲取一些有意義的信息；二是深度學(xué)習(xí)，應(yīng)用于學(xué)習(xí)和分析環(huán)節(jié)，通過(guò)大量的影像數(shù)據(jù)和診斷數(shù)據(jù)，不斷對(duì)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練，促使其掌握診斷能力。作為醫(yī)生，從一個(gè)大的圖像如CT、核磁共振圖像判斷一個(gè)非常小的陰影，是腫瘤是炎癥還是其他原因，需要很多經(jīng)驗(yàn)。如果通過(guò)大數(shù)據(jù)，通過(guò)智能醫(yī)療，就能夠迅速得出比較準(zhǔn)確的判斷。

在智能藥物研發(fā)方面，則是將人工智能中的深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于藥物研究，通過(guò)大數(shù)據(jù)分析等技術(shù)手段快速、準(zhǔn)確地挖掘和篩選出合適的化合物或生物，達(dá)到縮短新藥研發(fā)周期、降低新藥研發(fā)成本、提高新藥研發(fā)成功率的目的。人工智能通過(guò)計(jì)算機(jī)模擬，可以對(duì)藥物活性、安全性和副作用進(jìn)行預(yù)測(cè)。目前借助深度學(xué)習(xí)，人工智能已在心血管藥、抗腫瘤藥和常見傳染病治療藥等多領(lǐng)域取得了新突破，在抗擊埃博拉病毒中智能藥物研發(fā)也發(fā)揮了重要的作用。

在智能健康管理方面，則可以將人工智能技術(shù)應(yīng)用到健康管理的很多場(chǎng)景中。目前主要集中在風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、虛擬護(hù)士、精神健康、在線問(wèn)診、健康干預(yù)以及基于精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)的健康管理。比如通過(guò)獲取信息并運(yùn)用人工智能技術(shù)進(jìn)行分析，識(shí)別疾病發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)及提供降低風(fēng)險(xiǎn)的措施。計(jì)算機(jī)還能收集病人的飲食習(xí)慣、鍛煉周期、服藥習(xí)慣等個(gè)人生活習(xí)慣信息，運(yùn)用人工智能技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析并評(píng)估病人整體狀態(tài)，協(xié)助規(guī)劃日常生活。在精神健康領(lǐng)域，計(jì)算機(jī)可運(yùn)用人工智能技術(shù)從語(yǔ)言、表情、聲音等數(shù)據(jù)進(jìn)行情感識(shí)別。在健康干預(yù)層面，計(jì)算機(jī)則可以運(yùn)用AI對(duì)用戶體征數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，定制健康管理計(jì)劃。

從IBM Watson的發(fā)展看醫(yī)學(xué)人工智能的未來(lái)

目前國(guó)內(nèi)外已經(jīng)有很多高科技企業(yè)將認(rèn)知計(jì)算和深度學(xué)習(xí)等先進(jìn)AI技術(shù)用于醫(yī)療領(lǐng)域，并出現(xiàn)了很多產(chǎn)品，其中以IBM的“沃森醫(yī)生”（IBM Watson）最有代表性。IBM Watson作為該領(lǐng)域中的翹楚，隨著人工智能技術(shù)的逐漸成熟，在2016年開始放開手腳，以腫瘤診斷為重心，開始在慢病管理、精準(zhǔn)醫(yī)療、體外檢測(cè)等九大醫(yī)療領(lǐng)域中實(shí)現(xiàn)突破，逐步實(shí)現(xiàn)人工智能作為一種新型工具在醫(yī)療領(lǐng)域的獨(dú)特價(jià)值。

沃森是2007年由IBM公司開發(fā)的，IBM Watson具備了自然語(yǔ)言處理、信息檢索、知識(shí)表示、自動(dòng)推理、機(jī)器學(xué)習(xí)等能力，能夠快速搜索分析非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，獲取想要的結(jié)果。2015年，日本東京大學(xué)醫(yī)學(xué)院研究所最初的診斷結(jié)果，確診一位60歲的日本女性患了急髓白血病，但在經(jīng)歷各種療法后，效果都不明顯。無(wú)奈之下，研究所只好求助IBM Watson，而IBM Watson則通過(guò)對(duì)比2000萬(wàn)份癌癥研究論文，分析了數(shù)千個(gè)基因突變，最終確診這位60歲的日本女性患有一種罕見的白血病，并提供了適當(dāng)?shù)闹委煼桨?。整個(gè)過(guò)程IBM Watson只用了短短10分鐘。

自2012年羅睿蘭接手IBM開始，IBM公司發(fā)展方向與業(yè)務(wù)架構(gòu)就一直在進(jìn)行根本性調(diào)整。傳統(tǒng)硬件與系統(tǒng)軟件業(yè)務(wù)地位不斷退后，而云計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)安全、數(shù)據(jù)分析與人工智能成為了公司現(xiàn)金流的核心投放領(lǐng)域。現(xiàn)在的IBM正在轉(zhuǎn)型為一家認(rèn)知計(jì)算和云平臺(tái)的公司。其中在醫(yī)學(xué)人工智能的優(yōu)勢(shì)也越來(lái)越明顯。

IBM Watson首先進(jìn)入的領(lǐng)域是復(fù)雜的癌癥診斷和治療領(lǐng)域，這也是目前全世界醫(yī)學(xué)界聚焦的重點(diǎn)。Watson的第一步商業(yè)化運(yùn)作就是通過(guò)和紀(jì)念斯隆?凱特琳癌癥中心進(jìn)行合作，共同訓(xùn)練IBM Watson腫瘤解決方案（Watson for Oncology）。癌癥專家在Watson上輸入了紀(jì)念斯隆?凱特琳癌癥中心的大量病歷研究信息進(jìn)行訓(xùn)練。在此期間，該系統(tǒng)的登入時(shí)間共計(jì)1.5萬(wàn)小時(shí)，一支由醫(yī)生和研究人員組成的團(tuán)隊(duì)一起上傳了數(shù)千份病人的病歷，近500份醫(yī)學(xué)期刊和教科書，1500萬(wàn)頁(yè)的醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)，把Watson訓(xùn)練成了一位杰出的“腫瘤醫(yī)學(xué)專家”。隨后該系統(tǒng)被Watson Health部署到了許多頂尖的醫(yī)療機(jī)構(gòu)，如克利夫蘭診所和MD安德森癌癥中心，提供基于證據(jù)的醫(yī)療決策系統(tǒng)。

相繼攻克肺癌、乳腺癌、結(jié)腸癌、直腸癌后，2015年7月IBM Watson for Oncology成為IBM Watson health的首批商用項(xiàng)目之一，正式將上述四個(gè)癌種的腫瘤解決方案進(jìn)入商用。2016年8月IBM宣布已經(jīng)完成了對(duì)胃癌輔助治療的訓(xùn)練，并正式推出使用。此外沃森還在2016年11月訓(xùn)練完上線了宮頸癌的服務(wù)。

目前IBM Watson腫瘤解決方案已經(jīng)進(jìn)入中國(guó)。2016年12月，浙江省中醫(yī)院聯(lián)合思創(chuàng)醫(yī)惠、杭州認(rèn)知三方共同宣布成立沃森聯(lián)合會(huì)診中心，三方將合作開展IBM Watson for Oncology服務(wù)內(nèi)容的長(zhǎng)期合作，這是自IBM Watson for Oncology引入中國(guó)以來(lái)，首家正式宣布對(duì)外提供服務(wù)的Watson聯(lián)合會(huì)診中心，意味著中國(guó)醫(yī)療行業(yè)將開啟一個(gè)新型人工智能輔助診療時(shí)代。目前Watson可以為肺癌、乳腺癌、直腸癌、結(jié)腸癌、胃癌和宮頸癌6種癌癥提供咨詢服務(wù)，2017年將會(huì)擴(kuò)展到8-12個(gè)癌種。在醫(yī)生完成癌癥類型、病人年齡、性別、體重、疾病特征和治療情況等信息輸入后，沃森能夠在幾秒鐘內(nèi)反饋多條治療建議。

此外，IBM Watson還與輝瑞達(dá)成了一項(xiàng)新協(xié)議，會(huì)將前者的超級(jí)計(jì)算能力用于癌癥藥物研發(fā)。輝瑞將用上Watson for Drug Discovery的機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理及其它認(rèn)知推理能力，用于免疫腫瘤學(xué)（Immuno-oncology）中的新藥物識(shí)別，聯(lián)合療法和患者選擇策略。由于免疫腫瘤學(xué)的未來(lái)在于針對(duì)獨(dú)特腫瘤特征的組合，這會(huì)改變癌癥治療方式。而在藥物研發(fā)中利用Watson的認(rèn)知能力，可以更快地為患者帶來(lái)可能的新免疫腫瘤治療。

毫無(wú)疑問(wèn)，人工智能將會(huì)成為未來(lái)IBM的成長(zhǎng)引擎。沃森目前已經(jīng)不僅僅滿足于涉及糖尿病等慢病、大健康、醫(yī)療影像、體外檢測(cè)、精準(zhǔn)醫(yī)療、機(jī)器人、疾病研究治療這幾個(gè)領(lǐng)域，未來(lái)，沃森的觸角還會(huì)伸到醫(yī)療的其他行業(yè)，為整個(gè)醫(yī)療行業(yè)服務(wù)。

中國(guó)版小小“沃森”不斷面世

與IBM Watson十年的發(fā)展軌跡不同，中國(guó)在醫(yī)學(xué)人工智能領(lǐng)域的發(fā)展屬于追趕者。由于中國(guó)沒有統(tǒng)一的醫(yī)療數(shù)據(jù)格式以及數(shù)據(jù)孤島的隔離，中國(guó)在醫(yī)學(xué)人工智能I域投放的資源相對(duì)要少很多。不過(guò)這并不妨礙國(guó)人對(duì)其發(fā)展的熱情。在智能影像識(shí)別和診斷方面，中國(guó)已經(jīng)出現(xiàn)了若干版本的小小“沃森”，他們的功能雖然沒有IBM Watson那么強(qiáng)大，但也在各個(gè)領(lǐng)域顯示出獨(dú)特的應(yīng)用價(jià)值。

浙江德尚韻興圖像科技有限公司是由浙江大學(xué)知名專家和珠海和佳醫(yī)療設(shè)備股份有限公司共同投資成立一家高科技公司。浙江德尚韻興利用深度學(xué)習(xí)處理超聲影像，同時(shí)加入旋轉(zhuǎn)不變性等現(xiàn)代數(shù)學(xué)的概念，形成了“DE-超聲機(jī)器人”。該機(jī)器人算法借助計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，可以對(duì)甲狀腺B超快速掃描分析，圈出結(jié)節(jié)區(qū)域，并給出良性與惡性的判斷，大大節(jié)省了醫(yī)生的診斷時(shí)間。一般來(lái)說(shuō)，人類醫(yī)生的準(zhǔn)確率為60%-70%，而當(dāng)下算法的準(zhǔn)確率已經(jīng)達(dá)到85%。

據(jù)悉，人體甲狀腺結(jié)節(jié)已成常見病，如果不加重視，甲狀腺結(jié)節(jié)可能會(huì)發(fā)生惡變，進(jìn)而發(fā)展成癌癥，危及生命。但由于個(gè)體化差異，目前三甲醫(yī)院甲狀腺結(jié)節(jié)的診斷準(zhǔn)確率平均也只有60%，如果不做活檢，不同醫(yī)生對(duì)同一張片子可能會(huì)做出不同判斷。而超聲機(jī)器人的出現(xiàn)，不僅能輔助醫(yī)生做出精準(zhǔn)判斷，還能縮短病人就醫(yī)時(shí)間，提升醫(yī)療效率。目前“DE-超聲機(jī)器人”已經(jīng)在浙江大學(xué)第一附屬醫(yī)院、中國(guó)電子科技集團(tuán)公司第五十五所職工醫(yī)院和杭州下城區(qū)社區(qū)醫(yī)院臨床應(yīng)用，一年病例達(dá)到8萬(wàn)多，準(zhǔn)確率達(dá)86%以上。

2017年2月，中山大學(xué)中山眼科中心劉奕志教授領(lǐng)銜中山大學(xué)聯(lián)合西安電子科技大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)，利用深度學(xué)習(xí)算法，建立了“CC-Cruiser先天性白內(nèi)障人工智能平臺(tái)”。該人工智能程序模擬人腦，對(duì)大量的先天性白內(nèi)障圖片進(jìn)行分析和深度學(xué)習(xí)，不斷反饋提高診斷的準(zhǔn)確性。將該程序嵌入云平臺(tái)后，通過(guò)云平臺(tái)上傳圖片，即可獲得先天性白內(nèi)障的診斷、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和治療方案。

據(jù)悉，先天性白內(nèi)障是一種嚴(yán)重威脅兒童視力的疑難罕見病。中山眼科中心有全球最大的先天性白內(nèi)障隊(duì)列（隊(duì)列人數(shù)近2000名），基于該隊(duì)列開展了一系列嚴(yán)謹(jǐn)?shù)难芯?，積累了大量高質(zhì)量的先天性白內(nèi)障臨床數(shù)據(jù)。中山大學(xué)眼科中心于2017年4月設(shè)立“人工智能應(yīng)用門診”，由人工智能云平臺(tái)輔助臨床醫(yī)師進(jìn)行診療。在人工智能門診就診的患者，除接受常規(guī)診療外，其檢查數(shù)據(jù)即時(shí)同步到CC-Cruiser云平臺(tái)，同時(shí)享受由人工智能機(jī)器人提供的“專家級(jí)”診療。目前CC-Cruiser已在3家協(xié)作醫(yī)院完成臨床試點(diǎn)應(yīng)用，并取得理想效果。此外，中山眼科中心已經(jīng)連接了、新疆、云南、青海等邊遠(yuǎn)省區(qū)上百家基層醫(yī)院，每天有大量眼科檢查數(shù)據(jù)上傳云平臺(tái)請(qǐng)求專家協(xié)助診斷。在醫(yī)學(xué)人工智能應(yīng)用場(chǎng)景下，病例以及圖像數(shù)據(jù)將首先通過(guò)人工智能程序進(jìn)行初審，再由專家復(fù)核，效率將提升70%以上，極大提高了專家協(xié)診效率。

2017年5月，丁香園、中南大學(xué)湘雅二醫(yī)院和大拿科技共同宣布就皮膚病人工智能輔助診斷達(dá)成獨(dú)家戰(zhàn)略合作，并了國(guó)內(nèi)首個(gè)“皮膚病人工智能輔助診斷系統(tǒng)”。資料顯示，系統(tǒng)性紅斑狼瘡是一種慢性自身免疫性疾病，屬于風(fēng)濕性疾病中的彌漫性結(jié)締組織病，可引起全身多個(gè)臟器受累，包括皮膚、關(guān)節(jié)、腎臟、血液等。如何精準(zhǔn)診斷系統(tǒng)性紅斑狼瘡，一直是困擾各國(guó)科學(xué)家的世界醫(yī)學(xué)難題。

目前三方合作研發(fā)出的是紅斑狼瘡人工智能輔助診斷模型，該模型對(duì)紅斑狼瘡各種亞型及其鑒別診斷疾病能進(jìn)行有效區(qū)分，識(shí)別準(zhǔn)確率超過(guò)85%。據(jù)悉，該系統(tǒng)一方面是面向皮膚科醫(yī)生，醫(yī)生通過(guò)APP，把圖像傳到系統(tǒng)以后，系統(tǒng)提示最有可能的皮膚病類型，然后建立皮膚病電子百科全書，通過(guò)百科全書再去學(xué)習(xí)，輔助臨床診斷；另一方面是面向患者，系統(tǒng)提供圖片鑒別和導(dǎo)診意見。據(jù)悉，該系統(tǒng)第一期主要實(shí)現(xiàn)以紅斑狼瘡為代表的皮膚病人工智能輔助診斷，下一步將“滲透”到其他醫(yī)療機(jī)構(gòu)，并將開放患者端服務(wù)。

醫(yī)學(xué)人工智能真正落地

需要全產(chǎn)業(yè)鏈配合

專家指出，要真正實(shí)現(xiàn)醫(yī)療產(chǎn)業(yè)的人工智能化，僅靠單方面的力量難以實(shí)現(xiàn)，這需要依托全產(chǎn)業(yè)鏈包括醫(yī)療主管部門、醫(yī)療機(jī)構(gòu)的參與和信息化服務(wù)商等各個(gè)環(huán)節(jié)的共同努力。

比如像前文所述的甲狀腺結(jié)節(jié)、紅斑狼瘡、先天性白內(nèi)障的診斷，都要依靠形態(tài)學(xué)的圖像數(shù)據(jù)，這些在皮膚病和病理科特別常見，所以人工智能的優(yōu)勢(shì)在此可以得到充分體現(xiàn)。訓(xùn)練一個(gè)好的皮膚科醫(yī)生可能要十年，把人工智能引進(jìn)后，可以大大縮短時(shí)間。但是醫(yī)學(xué)人工智能研發(fā)成本高、數(shù)據(jù)獲取難、尚未深入診療核心等成為阻礙其真正落地的因素。

人工智能技術(shù)形成產(chǎn)品，最重要是要有大量高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。深度學(xué)習(xí)靠的是“吃透”大量樣本。但目前大部分醫(yī)療機(jī)構(gòu)并不愿公開數(shù)據(jù)。比如前文介紹的德尚韻興，為了收集數(shù)據(jù)，嘗試通過(guò)多個(gè)渠道，有社區(qū)檢查，有付費(fèi)志愿者，也有試點(diǎn)醫(yī)院。最后該公司收集了兩三萬(wàn)張超聲圖像，不嗟厥淙胂低持脅瘧Vち蘇鋃獻(xiàn)既仿試85%以上。該公司負(fù)責(zé)人也評(píng)價(jià)到，如果樣本量能提高一倍，診斷準(zhǔn)確率還有較大的提升空間。

在獲取高質(zhì)量的醫(yī)療數(shù)據(jù)方面，國(guó)內(nèi)醫(yī)院在過(guò)去信息化程度不高，數(shù)據(jù)雖然多，但相對(duì)雜亂，使用難度大。如何找到合適的切入點(diǎn)，并快速獲取數(shù)據(jù)會(huì)是一個(gè)很高的門檻。同時(shí)，醫(yī)院信息孤島現(xiàn)象長(zhǎng)期存在，各個(gè)醫(yī)療機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)尚未實(shí)現(xiàn)互聯(lián)互通。這一局面則逐步從政策層面迎來(lái)破冰。去年6月，國(guó)務(wù)院公布了《關(guān)于促進(jìn)和規(guī)范健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用發(fā)展的指導(dǎo)意見》，明確指出健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)是國(guó)家重要的基礎(chǔ)性戰(zhàn)略資源，需要規(guī)范和推動(dòng)健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)融合共享、開放應(yīng)用。但該政策的真正落地依然需要時(shí)間。

ai醫(yī)療解決方案范文第5篇

阿里巴巴的大健康戰(zhàn)略

巨頭布局移動(dòng)醫(yī)療，我們首先要提到阿里巴巴的大健康戰(zhàn)略三大板塊：阿里健康、未來(lái)醫(yī)院、天貓醫(yī)藥館。

依托于移動(dòng)支付業(yè)務(wù)優(yōu)勢(shì)，阿里的布局重打造在線醫(yī)療平臺(tái)和醫(yī)藥電商平臺(tái)生態(tài)圈，從醫(yī)藥電商切入市場(chǎng)。早在2011年，阿里就先后投資了尋醫(yī)問(wèn)藥網(wǎng)、華康全景網(wǎng)等醫(yī)療平臺(tái)。2015年4月，繼新浪愛問(wèn)醫(yī)生、華康全景后，尋醫(yī)問(wèn)藥網(wǎng)將入駐阿里健康平臺(tái)。

去年年初，在阿里收購(gòu)中信21世紀(jì)，更名為阿里健康（ALIHEALTH）并推出支付寶“未來(lái)醫(yī)院”計(jì)劃。作為原本以提供電訊及信息增值服務(wù)、產(chǎn)品識(shí)別、鑒定、追蹤系統(tǒng)、系統(tǒng)集成及軟件開發(fā)為主業(yè)的公司，中信21世紀(jì)掌握著中國(guó)僅有的藥品監(jiān)管碼體系，旗下有第三方網(wǎng)上藥品交易平臺(tái)95095網(wǎng)站，這意味著整個(gè)流通過(guò)程的全部數(shù)據(jù)都掌握在中信21世紀(jì)手中。

2015年1月，阿里健康與醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)信息化解決方案提供商衛(wèi)寧軟件簽署戰(zhàn)略合作協(xié)議，根據(jù)協(xié)議，雙方將共同打造以醫(yī)生多點(diǎn)執(zhí)業(yè)和醫(yī)院有效聯(lián)動(dòng)為代表的云醫(yī)院建設(shè)；拓展在醫(yī)療支付服務(wù)方面、在藥品流通和監(jiān)管方面、在基礎(chǔ)環(huán)境建設(shè)方面，阿里健康、阿里云等業(yè)務(wù)的地位和市場(chǎng)角色。這意味著阿里健康的布局將是三醫(yī)（藥品、醫(yī)療、醫(yī)保）聯(lián)動(dòng)，立體（政府、消費(fèi)終端、醫(yī)療機(jī)構(gòu)）發(fā)力。

2015年1月，阿里健康推動(dòng)的總醫(yī)院電子處方（社會(huì)化供應(yīng)）已經(jīng)悄悄上線，這是國(guó)內(nèi)首家醫(yī)院實(shí)現(xiàn)電子處方社會(huì)化。在阿里健康A(chǔ)PP已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了該醫(yī)院的電子處方同步購(gòu)買，醫(yī)療服務(wù)與醫(yī)藥電商將深度結(jié)合。用戶利用阿里健康A(chǔ)pp，可以通過(guò)掃描電子監(jiān)管碼來(lái)快速查詢每一盒藥品的“身份”，其中包括使用方法、從出廠到流通各環(huán)節(jié)的流轉(zhuǎn)情況。根據(jù)CFDA的要求，藥品生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)企業(yè)在2015年底前實(shí)現(xiàn)全部藥品制劑品種、全部生產(chǎn)和流通過(guò)程的電子監(jiān)管。而全國(guó)所有藥品電子監(jiān)管碼的數(shù)據(jù)信息，都集中在阿里健康手中。藥品安全識(shí)別功能將成為其在移動(dòng)醫(yī)療領(lǐng)域發(fā)力的一大利器。

2015年2月，阿里健康云醫(yī)院平臺(tái)啟動(dòng)，實(shí)現(xiàn)醫(yī)療服務(wù)全流程線上管理?，F(xiàn)階段，阿里健康的HIS系統(tǒng)和云醫(yī)院平臺(tái)主要為中小型醫(yī)療服務(wù)機(jī)構(gòu)使用，通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)面向全國(guó)服務(wù)，實(shí)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)可實(shí)現(xiàn)的所有診療環(huán)節(jié)（掛號(hào)、問(wèn)診、解讀數(shù)據(jù)、開處方等）。不過(guò)，大型公立三甲醫(yī)院尚在拓展當(dāng)中。

在支付方面，2014年5月，支付寶錢包正式推出“未來(lái)醫(yī)院”計(jì)劃，將阿里最基礎(chǔ)的支付能力、賬戶體系能力、數(shù)據(jù)能力、云計(jì)算能力輸出到醫(yī)療行業(yè)。這意味著用戶在醫(yī)院就醫(yī)，從門診掛號(hào)、繳費(fèi)、查取報(bào)告，到住院金清單查詢、繳費(fèi)全流程都可以用支付寶錢包完成。截止到2015年初，支付寶未來(lái)醫(yī)院已在北京、上海、杭州、廣州、南昌、鄭州、長(zhǎng)沙、昆明、武漢等25個(gè)省市落地，覆蓋37家醫(yī)院，累計(jì)為超過(guò)30萬(wàn)個(gè)患者提供服務(wù)，隨后接入醫(yī)保結(jié)算。雖然大部分地方醫(yī)保仍對(duì)“未來(lái)醫(yī)院”持謹(jǐn)慎態(tài)度，醫(yī)保和支付寶的合作仍比較艱難，但是在全民醫(yī)保時(shí)代，醫(yī)保的接入已經(jīng)成為“未來(lái)醫(yī)院”存活的關(guān)鍵。

今年4月，阿里健康宣布與迪安診斷達(dá)成戰(zhàn)略合作框架協(xié)議，引入第三方檢查/檢驗(yàn)中心；而2012年獲得阿里系注資、主打周邊藥店服務(wù)O2O應(yīng)用的U醫(yī)U藥（此前叫找你呀）已經(jīng)于2014年8月轉(zhuǎn)型做血糖管理醫(yī)療健康服務(wù)，打造了U糖醫(yī)生、U藥箱等產(chǎn)品，專注糖尿病患者院外診后跟蹤應(yīng)用；2012年上線、并已取得《互聯(lián)網(wǎng)藥品信息服務(wù)資格證》的天貓醫(yī)藥館，則匯集了OTC藥品、醫(yī)療器械、計(jì)生用品、隱形眼鏡、品牌保健品、傳統(tǒng)滋補(bǔ)品等網(wǎng)購(gòu)服務(wù)項(xiàng)目。

正如在阿里健康云醫(yī)院對(duì)自己的定位“整合醫(yī)療全體系、全鏈條資源，提供全方位醫(yī)療服務(wù)的網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)”一樣，阿里正在一步步實(shí)現(xiàn)它一與診所簽約，多點(diǎn)執(zhí)業(yè)醫(yī)生入駐；二與零售藥房打通，豐富藥品支持；三引入第三方檢查/檢驗(yàn)中心；四引入醫(yī)療機(jī)構(gòu)；五探索醫(yī)保、商保報(bào)銷領(lǐng)域的大健康規(guī)劃。

百度致力醫(yī)療數(shù)據(jù)

和阿里比較清晰的醫(yī)療布局不同，百度的醫(yī)療布局一直撲朔迷離。特別是今年2月份入股健康之路后，有人猜測(cè)百度開始嘗試走從線下到線上的O2O之路。

阿里依托于支付業(yè)務(wù)，百度自然也側(cè)重于通過(guò)獲得數(shù)據(jù)來(lái)為人工智能AI的大數(shù)據(jù)計(jì)算提供彈藥。理想來(lái)看，當(dāng)醫(yī)療數(shù)據(jù)積累足夠大之后，這些數(shù)據(jù)的應(yīng)用場(chǎng)景就極具想象力，包括疫情監(jiān)測(cè)、疾病防控、臨床研究、醫(yī)療診斷決策、醫(yī)療資源調(diào)度、家庭遠(yuǎn)程醫(yī)療等方方面面，百度“大腦”將獲得包括個(gè)人生理情況在內(nèi)的更全面信息。百度醫(yī)療大腦將結(jié)合百度在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的經(jīng)驗(yàn)和技術(shù)手段，支持從個(gè)人健康管理到大醫(yī)療、大數(shù)據(jù)研究，直至公共衛(wèi)生政策管理等不同層級(jí)的健康決策。

百度在醫(yī)療產(chǎn)業(yè)的投入相對(duì)保守，大部分動(dòng)作集中在其自身的云健康平臺(tái)以及云健康硬件等方面。2013年百度健康上線，2014年百度開放其大數(shù)據(jù)引擎，開始接入各行各業(yè)的信息系統(tǒng)，利用大數(shù)據(jù)工廠和百度大腦進(jìn)行數(shù)據(jù)加工整理，如接入北京市的衛(wèi)生信息系統(tǒng)；與此同時(shí)，通過(guò)推出移動(dòng)醫(yī)療健康平臺(tái)、打造智能人體便攜設(shè)備品牌dulife，通過(guò)在智能手環(huán)、智能秤等設(shè)備中嵌入百度SDK，接入百度云，平臺(tái)匯總個(gè)人擁有的智能設(shè)備的數(shù)據(jù)，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的分析處理，提供健康解決方案。

2014年7月，由北京市相關(guān)部門倡導(dǎo)，百度牽頭，整合了上游智能健康設(shè)備廠商和下游個(gè)人健康服務(wù)機(jī)構(gòu)的平臺(tái)北京市“祥云工程”重點(diǎn)項(xiàng)目――“北京健康云”，作為落地的智能健康管理項(xiàng)目，百度健康云成為“北京健康云”計(jì)劃的一部分。

2015年百度在醫(yī)療上的動(dòng)作開始變兇猛。為更好地形成線上線下閉環(huán)，百度于年初與301醫(yī)院達(dá)成戰(zhàn)略合作，雙方將共同建立醫(yī)療領(lǐng)域的O2O服務(wù)模式，百度百度可以借助301醫(yī)院的醫(yī)生、醫(yī)學(xué)技術(shù)資源和良好的口碑，而301醫(yī)院則可以利用百度在大數(shù)據(jù)方面的處理能力以及百度的平臺(tái)入口優(yōu)勢(shì)。據(jù)了解，與301醫(yī)院的合作初期只是共建網(wǎng)上醫(yī)療服務(wù)平臺(tái)，實(shí)際是以打造未來(lái)網(wǎng)絡(luò)醫(yī)院為目標(biāo)。

隨后，百度上線百度醫(yī)生App，全面進(jìn)軍移動(dòng)醫(yī)療O2O。百度醫(yī)生移動(dòng)端為用戶提供了找醫(yī)生、約醫(yī)生、評(píng)醫(yī)生的服務(wù)閉環(huán)。目前，百度醫(yī)生APP已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了人工智能系統(tǒng)根據(jù)患者輸入的需求，完成患者的識(shí)別計(jì)算，推送最合適的醫(yī)生以供選擇，這一閉環(huán)服務(wù)模式將為百度積累大量用戶。與301合作是對(duì)服務(wù)的補(bǔ)充，上線百度醫(yī)生是對(duì)入口的補(bǔ)充。百度醫(yī)生App將借助百度在移動(dòng)應(yīng)用分發(fā)領(lǐng)域的實(shí)力進(jìn)入移動(dòng)端市場(chǎng)。

今年2月，百度數(shù)千萬(wàn)美元戰(zhàn)略投資面向社會(huì)大眾提供專業(yè)就診服務(wù)的門戶網(wǎng)站醫(yī)護(hù)網(wǎng)。通過(guò)此次戰(zhàn)略投資，百度將為醫(yī)護(hù)網(wǎng)提供圖像語(yǔ)音識(shí)別、技術(shù)交互、大數(shù)據(jù)和人工智能等技術(shù)支持，共同探索醫(yī)療領(lǐng)域O2O的服務(wù)模式及創(chuàng)新運(yùn)營(yíng)模式，同時(shí)，百度也將借此打通線上與線下的醫(yī)療服務(wù)。