2017年中國(guó)ai醫(yī)學(xué)影像行業(yè)未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)分析

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1、2017年中國(guó)AI+醫(yī)學(xué)影像行業(yè)未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)分析2017年12月27日??政策、技術(shù)雙重驅(qū)動(dòng)，“AI+醫(yī)學(xué)影像”蓄勢(shì)待發(fā)??一、國(guó)家高度支持，具體產(chǎn)業(yè)扶植政策有望加速出臺(tái)??國(guó)務(wù)出臺(tái)系列政策支持醫(yī)學(xué)影像行業(yè)的發(fā)展。從2013年到2017年，國(guó)務(wù)院、發(fā)改委、國(guó)家食品藥品監(jiān)督總局、衛(wèi)計(jì)委不斷出臺(tái)政策支持醫(yī)學(xué)影像行業(yè)的發(fā)展。針對(duì)性政策涉及：醫(yī)學(xué)影像設(shè)備、獨(dú)立影像中心、線上影像平臺(tái)、影像信息化，包括鼓勵(lì)公立醫(yī)院采購(gòu)國(guó)產(chǎn)醫(yī)療設(shè)備、扶持民營(yíng)醫(yī)院新增設(shè)備需求；加強(qiáng)醫(yī)療信息化建設(shè)基礎(chǔ)，構(gòu)建云端醫(yī)療數(shù)據(jù)庫(kù)，推動(dòng)醫(yī)療大數(shù)據(jù)的應(yīng)用開(kāi)發(fā)等；全面推進(jìn)分級(jí)診斷，鼓勵(lì)民營(yíng)資本流入

2、建設(shè)獨(dú)立檢查檢驗(yàn)中心、遠(yuǎn)程醫(yī)療等。??國(guó)家對(duì)醫(yī)療領(lǐng)域提出人工智能發(fā)展要求。2016年以來(lái)，國(guó)家對(duì)于醫(yī)療領(lǐng)域提出明確的人工智能發(fā)展要求，包括對(duì)技術(shù)研發(fā)的支持政策，就相關(guān)技術(shù)和產(chǎn)品提出健康信息化、醫(yī)療大數(shù)據(jù)、智能健康管理等具體應(yīng)用，并針對(duì)醫(yī)療、健康及養(yǎng)老方面提出較為明確的人工智能應(yīng)用方向。2017年7月，國(guó)務(wù)院發(fā)布《新一代人工智能規(guī)劃》，人工智能上升至國(guó)家戰(zhàn)略層面，人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用有望進(jìn)入新的快速發(fā)展階段。國(guó)家對(duì)醫(yī)療領(lǐng)域提出人工智能發(fā)展要求數(shù)據(jù)來(lái)源：公開(kāi)資料整理????目前，國(guó)家政策高度支持醫(yī)學(xué)影像行業(yè)以及“AI+醫(yī)療”的發(fā)展，接下來(lái)，預(yù)計(jì)國(guó)家將

3、在《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》等產(chǎn)業(yè)指導(dǎo)性文件的基礎(chǔ)上，出臺(tái)一批具體的產(chǎn)業(yè)推進(jìn)措施，針對(duì)“AI+醫(yī)學(xué)影像”行業(yè)的具體扶植政策也有望適時(shí)推出，促進(jìn)人工智能在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域的應(yīng)用與發(fā)展。??二、算力算法快速迭代，“AI+醫(yī)療影像”期待大數(shù)據(jù)引爆??醫(yī)學(xué)影像在醫(yī)療AI領(lǐng)域技術(shù)成熟度最高，有望最先實(shí)現(xiàn)商業(yè)化。動(dòng)脈網(wǎng)蛋殼研究院發(fā)布“人工智能+醫(yī)療技術(shù)成熟度分布曲線”，“AI+醫(yī)療影像”在醫(yī)療領(lǐng)域成熟度最高，在曲線上處于過(guò)高期望的峰值位置。其判斷依據(jù)為：??1）從醫(yī)療影像類的企業(yè)入駐醫(yī)院數(shù)量來(lái)看，目前國(guó)內(nèi)科研能力較強(qiáng)，醫(yī)療水平靠前的大型醫(yī)院幾乎都已經(jīng)和企業(yè)開(kāi)始了相關(guān)

4、的臨床實(shí)驗(yàn)，首批種子用戶活躍度已經(jīng)達(dá)到了頂峰；??2）相關(guān)領(lǐng)域的大規(guī)模媒體報(bào)大約出現(xiàn)在2015～2017年，目前在一個(gè)平穩(wěn)的高峰期。我們認(rèn)為，人工智能在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域熱度較高一方面是技術(shù)儲(chǔ)備相對(duì)豐富，特別是靜態(tài)圖像識(shí)別盡快的快速發(fā)展以及2017年以來(lái)AI應(yīng)用于醫(yī)學(xué)影像多個(gè)領(lǐng)域識(shí)別準(zhǔn)確度的大幅提升，另一方面則是AI+醫(yī)學(xué)影像的商業(yè)模式可行性相對(duì)較高。人工智能+醫(yī)療技術(shù)成熟度分布數(shù)據(jù)來(lái)源：公開(kāi)資料整理??算法、算力和數(shù)據(jù)被認(rèn)為是人工智能的三大核心要素，數(shù)據(jù)量的增長(zhǎng)、運(yùn)算力的提升和深度學(xué)習(xí)算法的優(yōu)化將帶來(lái)人工智能效率的持續(xù)提升。目前醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域算法快速突破，

5、算力持續(xù)增長(zhǎng)，如何獲取足夠豐富且高質(zhì)量的醫(yī)療影像數(shù)據(jù)成為提升診斷準(zhǔn)確度的最關(guān)鍵因素。??1、大量深度學(xué)習(xí)平臺(tái)和框架開(kāi)源降低技術(shù)門檻??人工智能的核心之一是算法，深度學(xué)習(xí)是目前最重要的人工智能算法之一。深度學(xué)習(xí)以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，由計(jì)算機(jī)自動(dòng)生成特征量，不需要人來(lái)設(shè)計(jì)特征量，而是由計(jì)算機(jī)自動(dòng)獲取高層特征量，深度學(xué)習(xí)代表的“特征表示學(xué)習(xí)”是一次歷史性的突破。深度學(xué)習(xí)是人工智能技術(shù)的歷史性突破數(shù)據(jù)來(lái)源：公開(kāi)資料整理??圖像識(shí)別是深度學(xué)習(xí)等AI技術(shù)進(jìn)步最快的領(lǐng)域之一，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）以及深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）等深度學(xué)習(xí)算法利用數(shù)據(jù)量以及計(jì)算量作為模型驅(qū)動(dòng)力，

6、通過(guò)感受野和權(quán)值共享減少了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要訓(xùn)練的參數(shù)個(gè)數(shù)，最終實(shí)現(xiàn)了超越傳統(tǒng)方法的圖像識(shí)別性能。2015年ResNet算法識(shí)別錯(cuò)誤率已經(jīng)降低至3.57%,低于人眼5.1%的識(shí)別錯(cuò)誤率，深度學(xué)習(xí)算法在圖像識(shí)別領(lǐng)域已經(jīng)達(dá)到初步實(shí)用階段。2010-2015年ImageNetILSVRC大賽冠軍團(tuán)隊(duì)識(shí)別分類的錯(cuò)誤率數(shù)據(jù)來(lái)源：公開(kāi)資料整理??深度學(xué)習(xí)能夠自動(dòng)尋找特征，非常適用于“AI+醫(yī)療影像”診斷。醫(yī)學(xué)影像圖像有不同來(lái)自不同的部位，通過(guò)深度學(xué)習(xí)提取最主要的特征，它也可以對(duì)疾病分類，做圖像分類與識(shí)別。無(wú)需人為干涉，深度學(xué)習(xí)算法就可以從醫(yī)學(xué)影像中找出許多復(fù)雜程度極高

7、，難以用語(yǔ)言詳盡描述出的對(duì)比特征。在AI與醫(yī)療場(chǎng)景的結(jié)合中，基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的醫(yī)療影像的識(shí)別與分析，可能會(huì)在整個(gè)智能醫(yī)療、精準(zhǔn)醫(yī)療領(lǐng)域中率先進(jìn)入大規(guī)模應(yīng)用階段。??大量深度學(xué)習(xí)平臺(tái)及框架開(kāi)源降低基礎(chǔ)算法實(shí)現(xiàn)的技術(shù)門檻。隨著深度學(xué)習(xí)理論和工程技術(shù)體系的成熟，包括通過(guò)云服務(wù)或者開(kāi)源的方式向行業(yè)輸出技術(shù)，先進(jìn)的算法被封裝為易于使用的產(chǎn)品和服務(wù)。近年來(lái)，科技巨頭開(kāi)源了大量深度學(xué)習(xí)的工具包，例如Google的TensorFlow,Facebook的TorchNet，微軟的CNTK等等，這些開(kāi)源包大幅降低了應(yīng)用深度學(xué)習(xí)算法的難度，創(chuàng)業(yè)公司也可以利用這些開(kāi)源包將深

8、度學(xué)習(xí)應(yīng)用到醫(yī)學(xué)影像診斷領(lǐng)域，基礎(chǔ)算法的實(shí)現(xiàn)門檻大幅降低，可更加高效的專注于應(yīng)用層面的算法優(yōu)化。??2、AI