人工智能+医疗定义
“人工智能+医疗”是人工智能技术（机器学习，数据挖掘为两大技术核心）对于医疗产业的赋能（降本增效，产生影响）现象
深度学习使人工智能取得新突破
深度学习模拟人脑深度结构， 认知过程逐层进行，逐步抽象；其代表是卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN)和循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNN)
卷积神经网络，是近年来广泛 应用于模式识别、图像处理等领域的一种高效识别算法
循环神经网络，主要实现自然语言处理的应用
常见应用场景及相关技术
医学影像：图像处理
疾病风险预测：基因测序技术
虚拟助理：主要解决语音电子病历、智能导诊、智能问诊、推荐用药等需求, 涉及语音识别，语音输入，自然语言处理
辅助诊疗：认知系统（比如Watson for ONcology），大数据结合人工智能算法，发现病症规律
药物挖掘：分析化合物的构效关系（即药物的化学结构与药效的关系）
健康管理：包含营养学（食物识别）、身体健康管理（基因数据，代谢数据和表型数据分析并根据分析结果进行干预）、精神健康管理（语音识别，面部识别情绪，个性化推荐，基于量表的数据挖掘）
医院管理：主要包括病历结构化、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
辅助医学研究平台：数据收集/存储与统计分析，基因测序等
技术点细分
中文医学同义词词库：疾病，症状，化验项，药品名等方面的名称需要一致化
病例结构化：数据格式化，方便共享和管理
知识图谱：挖掘并计算患者病情，诊断结果，治疗方案之间的相关性
历史案例推荐：根据医生提供的患者情况、主诉、病史、化验、检查等信息，智能推荐出供鉴别的疾病列表和对应概率，并且能给出当前病症最有效的治疗路径
药物推荐，日常生活调理建议：根据疾病症型分析以及药品的功能主治作匹配，推荐药物；根据患者病症推荐一些饮食起居相关的日常调理小窍门
一些数据
以下数据来自亿欧智库统计：
2010年后我国迅速出现一批医疗人工智能公司，2014和2015 年出现创业高峰，两年内共有52家公司成立
截止到2017年7月31日，我国医疗人工智能公司共有131家，集中分布于北京、上海、深圳、杭州、武汉等一、 二线城市，其中北京、上海、深圳三城集中了97家公司，占全部公司的76%左右。创始人博士及博士后学历比例达60%，大部分具有生物医学专 业背景，该领域创业“学历门槛”极高。创始人毕业院校TOP10全部位列QS世界大学排名前100位
截止至2017年8月15日，国内医疗人工智能公司累积融资额已超过180亿人民币，融资公司共104家；另有27 家公司未获投，或未公布融资信息
国内外 “巨头”的AI+医疗布局
阿里云ET大脑：通过海量数据采用深度学习技术来实现疾病特征图像识别，医生语音工作助手以及医院内重急症预警
腾讯觅影：广泛投资，AI医学影像产品首先落地
百度医疗大脑：通过海量医疗数据、专业文献的采集与分析进行人工智能化的产品设计，模拟医生问诊流程，与用户多轮交流，依据用户的症状，提出可能出现问题，反复验证，给出最终建议，从而辅助基层医生完成问诊
科大讯飞：主要表现在智能语音（将语音转为了结构化的电子病历），医学影像，辅助诊疗三个领域
华大基因：基因测序
IBM：在AI+辅助诊疗的应用中，IBM Watson是目前最成熟的案例，包括肿瘤产品，影像识别，健康管理和药物挖掘
Google: 智能穿戴，基因技术，医疗大数据，新型药剂等
微软：慢病管理，健康管理，母婴健康等多个领域
苹果：大众健康数据平台，穿戴设备等
Intuituive Surgical: 医疗手术机器人
BenevolentAI: 新药研发
辅助诊疗和健康管理的发展趋势
辅助诊疗：数据整合是关键：整合 基因数据、代谢数据、 表型数据于同一平台， 实现更高级的数据分析 。医疗机器人将大范围落地于四个方向： 手术机器人、康复机器人、辅助机器人、服务机器人
健康管理：慢病高发，健康管理逐渐成为大趋势，健康管理将大面积进入 养老产业 。健康管理平台所收集的 用户代谢数据、表型数据，以及行为干预算法， 将与保险高度结合， 推动可穿戴设备市场的发展
面临的难题
数据孤岛
数据是人工智能的营养来源，研发人员清理标注数据，根据数据建立模型。但是在具体的实际应用中，原本的数据模型还适用吗？在应用场景中可能会增加多种意外因素影响，AI的效率将会受挫
数据成本高
人工智能技术往往需要正确的人工审核过的符合特定结构的数据作为学习数据，因素成本较大
认证与监管
凡用于临床的医疗人工智能产品，都需要经过CFDA认证。然而，CFDA认可创新性诊断软件的进展缓慢，注册和审批周期长，对于企业来讲时间成本较高
参考链接
http://static.nfapp.southcn.com/content/201810/09/c1555659.html?group_id=1
http://img3.iyiou.com/ThinkTank/2017/AIMedicalTreatmentIndustryResearch.pdf