这回咱们介绍一个医药行业内的热门主题——医疗AI。
(相关资料图)
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医疗AI行业介绍
医疗AI的定义
医疗AI是指将计算机视觉、语音识别、自然语言处理、机器学习等人工智能技术应用于医疗领域,是近年来发展迅速的领域。随着医疗数据集的快速扩充、硬件设备的不断更新、算法模型的不断优化,医疗AI的技术基础逐渐成熟,应用场景也日益多样化。医疗AI的广泛应用对疾病检测、诊断和治疗模式产生了深刻的影响,带来了革命性的变革。
行业发展历程
随着市场需求的演变、人工智能技术的进步,以及政策监管的跟进,中国医疗AI行业经历了萌芽阶段、起步阶段、商业化探索阶段三个主要的发展阶段。
行业规模
根据GlobalMarketInsight数据,2020年全球医疗人工智能市场规模为42亿美元,预计到2027年将增至345亿美元,2020-2027年CAGR为35.1%。中国的医疗人工智能市场作为行业的主要组成成分之一,近年来也呈现快速增长态势。
图:中国医疗AI主要应用领域市场规模及增速
资料来源:动脉网,中金公司02
AI在医药医疗领域的运用
当前,人工智能在医疗领域的应用范围广泛,涵盖了医学影像、临床辅助决策、精准医疗、健康管理、医疗信息化、药物研发、医疗机器人等多个方面。这些应用的核心目标包括降低医疗成本、提高诊疗水平、优化患者体验以及减少患者风险等。
加速药物的研发
AI技术对于新药研发具有重要意义,可以有效应对该领域的高风险、高投入、长周期、低回报等问题。人工智能主要通过两种途径降低新药研发的难度。首先,它能够改进药物设计,同时寻找潜在的全新药物组合。举例来说,自然语言处理(NLP)技术在化合物研究方面的应用非常引人注目。它能够高效分析大量的文献资料,提出可供测试的新假设,增加新的药物靶点的发现概率,从而缩短整个研发周期。人工智能的引入有望解决生命科学领域面临的许多大数据挑战,为该行业带来重大突破。
图:AI制药同传统药物研发对比
数据来源:头豹研究院,Tufts CSDD,Tech Emergence,中泰证券研究所提升医学影像的阅片能力
人工智能在医学影像领域的应用范围广泛,涵盖了丰富多样的场景。医学影像技术是指通过非侵入性方式获取人体或其部分内部组织的影像,并对这些影像进行处理和分析的技术。相对于传统的病理诊断方法,人工智能辅助诊断具有许多优势。首先,它可以节省阅片时间,加速影像的解读速度,显著提高诊疗效率。同时,这种技术能够减轻病理医生的工作负担,解放医师资源。
此外,人工智能在医学影像方面还能有效降低因主观差异和疲劳导致的漏诊和误诊率。对于一些识别难度较高、人眼难以区分的样本,人工智能系统能够有效地规避漏检的风险,实现更为精准的医疗。这一技术有助于提高诊断的准确性,促进精准医疗的发展,为患者提供更好的医疗服务。
表:人工智能加持有望实现高效率、自动化的病理诊断
来源:OFweek 医疗科技网,头豹研究院,吉林省肿瘤医院,中泰证券研究所海量资讯、精准解读,尽在新浪财经APP标签:
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