未来科技城将不断加强对医药的承接与转化作用

随着人工智能技术逐渐成熟并在医疗健康领域不断取得突破，人工智能结合医疗影像、辅助诊断、赋能新药研发等应用场景不断落地，一批优秀企业在不同的垂直领域里崭露头角。

如今的时代是一个资源共享的时代，随着社会的发展与进步，人们的需求层次也在逐步上升，实体医疗已经满足不了我们年轻人的健康需求，而互联网与医疗的相结合，正是弥补了我们的需求，满足了我们年轻人的思想。“互联网+医疗”，它能为我们大家提供更加便利的医疗服务。

数据问题的真正症结在于认知上没有法律法规、拿出去可能会面临法律纠纷以及各种数据格式不同，很难上云。由此，要打通数据就要对数据进行脱敏，从多方面出发确保数据安全，最终实现数据运用，赋能医疗产业及社会。

全球人工智能医学影像解决方案市场预计从2020年的不足10亿美元按指数级增长至2025年的646亿美元，复合增长率为147.7%，预计于2030年进一步达1665亿美元(约合1万亿元人民币)，十年间市场扩容近170倍。

以病患为中心，以医疗服务为基础，约印医疗基金依据病种、新技术及产业链三个维度在医疗服务、医疗器械、生物医药及体外诊断、智慧医疗等领域进行布局。

目前，人工智能已经在很多领域展现出价值，包括辅助诊断、影像以及患者和医生的精准匹配等。未来，AI会在越来越多的场景下展现它的价值，帮助到患者和医生。

其实一个产品或者服务在数字化或者智能化时代里面，真正要想落地，首先我要有明确的数字化数据，其次要有非常明确的应用场景，还要有能够支撑这个场景足够好的算法和模型，包括算力层面的东西。最终我把这个东西落地之后，还要能够产生真实的价值，因为只是纸面上或者实验室觉得好，不能在我们的终端用户身上体现价值也不行。从这些问题出发，诸多企业都在探索中逐步给出相应网络安全及数据安全解决方案，而政策亦在此过程中渐渐明晰。

电子病历、门诊系统、医生工作站等主流应用场景外，还存在诸多可探寻空间。其中，急救系统就存在跨域急救信息无法互联互通;院前急救信息与院内诊疗信息无法衔接;救护车驾驶员无法准确定位患者位置等难点。基层慢病管理存在医生不会读图，不会使用相关器械，患者不了解疾病发展情况等问题，市场缺口大。

在未来通过大数据学习的方式。在我们生活中经常接触的医疗方式上，有望发生翻天覆地的变化。人工智能或将代替真人对患者进行诊断，且远比真人更加高效。这个方面在理论上是完全可行的。

医学影像数据占全部临床数据的80%以上，是临床诊断、疾病治疗及健康管理的基石，随着提供医疗服务对医学影像需求的不断增长，中国医学影像数据量以每年以约30%的速度增长，与此形成强烈反差的是，中国医生约以每年6%的速度增长。中国医生长期及预期进一步的短缺，使得国家医疗体系面临巨大的挑战及发展瓶颈。由于中国医疗资源分布不均，许多地区经验及配备不足的医生对医学影像的分析不够准确且效率低下，导致挑战更加严峻。

医保会成为AI医疗发展一个强大的驱动力。“以前医保支付管理不精细，对新技术的应用可有可无。现在所有诊断和治疗都需要更加精准化。通过人工智能的手段，提高效率，降低成本。”

与其他技术一样，AI技术要扩大应用范围，就必须要经得起临床验证、数据隐私和模型透明性等方面的严峻挑战。尤其是在医疗数据的应用和隐私保护方面，亟待政策法规方面的规范。随着医药领域重大创新平台和重点实验室建设，未来科技城将不断加强对医药的全周期赋能，更好发挥对全球创新要素的承接与转化作用。