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          【回顧展望】陳金雄:智能醫療蓬勃興起 之挑戰篇

          發布時間:[2018-02-05 15:45:56] 瀏覽次數:

           來源:HIT專家網   作者:陳金雄

          知名醫療信息化專家、中國醫藥信息學會電子病歷與電子健康檔案專業委員會主任委員、中國研究型醫院學會醫療信息化分會副會長  陳金雄教授

          接上篇:【回顧展望】陳金雄:智能醫療蓬勃興起 之應用篇

          五、資本市場熱鬧非凡

          從最近幾年狀況看,新技術的發展往往從資本的推波助瀾開始,2017年醫療人工智能的資本市場無疑熱鬧非凡。據動脈網發布的研究報告顯示,全年一共發生27起融資事件,如果算上幾家沒有公布消息的公司,2017年該領域融資總額超過17億元人民幣,行業領跑者也已經進入B輪狀態。

          其中幾個典型的融資案例為:

          推想科技1月份獲得由紅杉資本和中國基金領投的A輪融資,9月份又獲得由啟明創投領投的1.2億元B輪融資。

          5月份,依圖科技完成由高瓴資本集團領投的3.8億元C輪融資,這輪融資將主要用于人工智能技術在醫療行業的核心技術研發、醫療行業臨床應用的拓展以及人工智能醫療團隊的建設。

          11月份,深睿醫療完成由丹華資本領投的A+輪融資,至此公司整個A輪融資規模達到1.5億元。

          六、人才市場爭奪激烈

          當前,人工智能領域的競爭主要體現為人才之爭。與互聯網領域主要依靠構建生態的競爭不同,人工智能的競爭更多體現的是核心技術的競爭,其對人才的需求更加迫切。據騰訊研究院與BOSS直聘聯合發布的《2017全球人工智能人才白皮書》顯示,全球AI領域人才約30萬,而市場需求在百萬量級。

          雖然我國政府已經將人工智能上升到國家戰略層面,但是仍然不能立即改變我國AI人才供需嚴重不平衡的現狀,對人工智能的人才爭奪戰更是處于白熱化階段。不缺“智能”、缺“人工”,成為人工智能行業真實的寫照。保守估計,截止到2017年10月,我國人工智能人才缺口至少在100萬以上。而且,由于合格AI人才培養所需時間遠高于一般IT人才,人才缺口很難在短期內得到有效填補。

          2017年以來,人工智能人才需求呈現爆發式增長,三季度人工智能的人才需求量較去年一季度增長了179%。但是由于技術門檻高且難以通過短時間學習掌握,企業在追逐人才時常處于被動狀態。加上受人工智能的輻射帶動,相關崗位需求巨大。醫療人工智能的人才更加短缺,據統計,AI人才從事醫療行業的大約只有十分之一,復合型人才更是非常稀缺。據動脈網報道,我國高校非常重視培養AI人才,但是缺乏培訓與醫療結合的AI人才。而正是缺失的這種交叉學科人才反而對行業理解更深入,更受企業歡迎。

          人才的稀缺引發對人才白熱化的競爭,導致薪水也水漲船高。智聯招聘公布的《2017人工智能就業市場供需與發展研究報告》顯示,僅2017年,人工智能人才需求量就增長近2倍,近七成人工智能人才的薪資水平在月薪1萬元以上,約有1%的人才月薪在5萬元以上。據報道,很多人工智能公司的首席科學家年薪約為200萬元至1000萬元,并配備相應股權。工程師職位方面,碩士年薪在20萬元至40萬元之間,博士年薪為50萬元至300萬元不等。

          七、前進道路依然艱辛

          智能醫療的發展前景毋庸置疑,目前得到空前的重視,但前進的道路不會一帆風順,困難依然不少。目前智能醫療發展還面臨以下主要難點。

          一是智能程度依然有限。自人工智能出現以來, 形成了兩種截然不同的人工智能發展思路,即強人工智能和弱人工智能。前者強調需要弄清楚智能原理,后者只要造出來的機器能夠體現某種智能行為即可,比如下棋、駕駛等。

          在弱人工智能中,又可以分為通用和專用。通用是指要讓造出的機器體現通用的智能,既可以用來下棋、又可以用來駕駛等;而專用是指對每一種不同的智能行為,打造專用的機器。當前的人工智能進展,主要在專用弱人工智能上,通用弱人工智能和強人工智能幾乎沒有革命性的突破。

          即使是AlphaGo Zero,對于能轉化成搜索問題的人工智能領域和難點有很大的用武之地,但對于人工智能其他領域和難點,目前還不能提供直接幫助。

          二是數據質量有待加強。目前醫療數據質量還遠遠不能滿足智能醫療的要求,如果把醫院的數據分為數字化、集成化、數據化、要素化、結構化、語義化和智能化7個層級的話,大部分醫院還只是實現數字化,尚未完全實現集成化,目前即使最高等級的醫院基本只是實現集成化和數據化,離后面幾個階段還有很長的路要走。

          三是全面數據極難獲得。數據驅動人工智能,其智能化水平很大程度上取決于數據是否全面,但要得到全面的數據非常困難。就以目前應用最廣泛的影像肺結節診斷為例,要想做出準確的診斷,那就要把肺結節全部圖像收集到位,并進行準確標注,在現階段顯然難度非常大。

          四是數據標注成本太高。當前在商業領域的機器學習應用包括:語音識別、圖像識別、句法分析、機器翻譯等,絕大部分都采用的是有監督學習。然而,有監督學習需要用到的數據(即<輸入,輸出>對)從哪里來?輸入好辦,但是(近似)正確的輸出卻很難得到。為了得到正確的輸出,往往需要人工來“標注”。機器學習在近十年內取得的巨大成功,離不開高質量、大規模標注好的數據集,但是,標注往往極為耗時耗力耗財,很多時候只有大機構長期投入才能完成。

          五是應用場景依然欠缺。人工智能在非生命相關領域如人臉識別、語音識別、個性化商品推薦等方面,因為允許有容錯性并達到實用階段,已經取得廣泛應用。但在與生命相關的領域,即使有些影像診斷符合率已經達到98%以上,因為涉及醫學倫理,應用會非常慎重。

          其實在應用方面,不要出現假陰性比更高的符合率還重要,因為只要不要出現假陰性,像體檢這種應用場景,就可以代替影像醫生做大部分工作,有可能是陽性的部分才需要醫生的進一步診斷。另外目前人工智能醫學診斷包括影像診斷大部分是針對某一種疾病,比如肺結節、食道癌篩查等,但醫生診斷顯然不會局限在某種疾病,一張DR片就有可能面臨幾十種乃至幾百種疾病的可能,醫生要通過經驗做出準備的判斷和診斷,目前影像AI顯然還不具備這種能力。

          六是人才隊伍成為瓶頸。人才隊伍的欠缺是人工智能發展巨大的瓶頸,目前人才基本都聚集在BAT這樣的互聯網壟斷企業和一些創業型公司,像醫院等應用單位這方面人才更是奇缺,而且成本也非常高,這無疑成為智能醫療發展的巨大瓶頸。(全文完)

          【作者簡介】

          陳金雄,福州總醫院信息化辦公室主任,全軍醫院信息化研究與技術支持基地主任。

          醫療信息化長期耕耘者、探索者與實踐者,《邁向智能醫療——重構數字化醫院理論體系》、《互聯網+醫療健康》、《互聯網+基因空間》以及電子工業出版社“互聯網+醫療健康”叢書主編。

          現為中國醫藥信息學會電子病歷與電子健康檔案專業委員會主任委員、中國IT價值聯盟醫療分會和福建分會理事長、中國研究型醫院學會醫療信息化分會副會長、中國醫學裝備協會數字醫療技術分會副會長、中國醫院協會信息管理專業委員會常委、中國醫師協會醫學工程師分會常委、福建省衛生醫療行業計算機用戶協會理事長。

          【參考文獻】

          [1] 金絲猴,《為什么知識圖譜終于火了?》,甲子光年;

          [2] 《醫學知識圖譜構建技術與研究進展》,搜狐號;

          [3] 楊潔、黃智生、胡青、豐雷、王剛,《抑郁障礙知識圖譜中抗抑郁藥不良反應知識整合及其應用》,《中國數字醫學》2017 , 12 (6) :2-4;

          [4] 周熠,《也談AlphaGo Zero 的前世、今生及未來》;

          [5]  黃珊,《醫療影像AI的“九九八十一難”?》;

          [6] 趙永超,中國健康產業創新平臺,《醫療人工智能的應用領域與顛覆創新》;

          [7] 動脈網,《CDSS臨床決策支持系統發展趨勢》;

          [8] 硬姐,《人工智能無孔不入!準備進入藥品研發領域》;

          [9]《國內唯一一款大數據智能分析導診工具,妙尋醫生全新版本讓醫生優選變成現實》

          [10] 動脈網,《醫療人工智能陷入了人才困境,該怎么破?》;

          [11] 沐子飛,《人工智能被推至風口浪尖 人才競爭將日趨激烈》,中國智能制造網;

          [12] 騰訊研究院、BOSS直聘,《2017全球人工智能人才白皮書》。

          【責任編輯:譚嘯】

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