普华永道:AI医疗离真正商业化还有三年 | 附报告PDF&小测试

简介:
本文来自AI新媒体量子位(QbitAI)

u1F381.png?wx_lazy=1医疗观陈旧度测试:你的医疗观停留在多少年前?u1F381.png?wx_lazy=1

你认为“医疗”的概念是什么?

A. 生病后去医院就医查看病灶来源和根治办法

B. 通过各种可穿戴产品、大数据等实时监测自己的健康状况

C. 通过各种手段预防自己可能发生的疾病

640?wx_fmt=jpeg&wxfrom=5&wx_lazy=1

答案揭晓:

选择A:很遗憾,你的医疗观还停留在十年前。此时,“医疗”的含义更多是通过设备和仪器治疗已经确诊的疾病。不同治疗方案的区别更多在于医疗产品的创新。

选择AB:不错,你已经跟上这十年的节奏了。此阶段涌现出很多医疗平台,人们可用可穿戴设备和大数据分析实时监测自己的健康状况。

选择ABC:恭喜,你已经看到十年后发生的事情了。那时,机器人、AI、AR等先进技术会帮你预测可能发生的疾病,你可以做到防患于未然。

——以上测试改编自普华永道在AI医疗报告《What doctor》,如有雷同,纯属意外。

640?wx_fmt=png&wxfrom=5&wx_lazy=1

 图片来自普华永道AI报告《What doctor》

普华永道在医疗报告《What doctor》中写道,我们正马不停蹄地走入健康新时代,AI与机器人在医疗保健领域的地位越来越高了。

如果你还停留在“医疗只服务于得病的人”的陈旧观念,确实应该刷新一下了。

新医疗时代的顺风车,现在搭上应该来得及。

非结构化数据带领新医疗

从2010年至2015年,医疗行业存储的患者信息增加了7倍,其中91%为非结构化数据。非结构化数据是结构不规则或不完整、没有预定义的数据模型,它存在于数据库之外。比如照片、视频、对话信息、医生笔记、传感器数据和基因组信息。

数据科学家想利用非结构化数据,但传统算法难以它。如今,多数数据还只停留在服务器和云上没有利用。但很快,AI将帮助其实现潜力。

据普华永道调查显示,医疗行业的高管普遍认为,AI是医疗行业中最具颠覆性的技术。

640?wx_fmt=png&wxfrom=5&wx_lazy=1

 医疗高管眼中的最具颠覆性的AI技术排行,AI最具潜力

AI医疗的接受度

从健身咨询到小手术,普华永道对全球12个国家的12000人进行的调查,结果说明大多数消费者愿意使用AI和机器人技术替代人类医生的护理。全球有54%的消费者愿意考虑非传统的管理和健康方案。

640?wx_fmt=png&wxfrom=5&wx_lazy=1

 普华永道调查显示,54%的受访者愿意接受AI医疗

咨询公司Frist&Sullivan预测,2014年至2021年间,全球医疗保健行业的AI市场将增长40%。

AI医疗四步走

据普华永道分析,AI医疗分为四个阶段,而目前仅走到第二阶段。

2005-2016年:数据海啸

在此阶段,智能手机、可穿戴设备、电子病例等数据呈指数形增长,但这些信息大多是非结构化数据。医疗行业巨头把自己定位成数据经纪人,小型健康分析公司增长明显。

2016-2020年:数据融合

新型AI技术会被拿来做商业研究,而市场是最好的调节者。此时会涌现出很多商业模型解决方案的公司与合作关系。AI医疗公司实力巩固,至少一个公司将会上市。医疗保健行业全部采用电子病历。

2020-2025年:商业化

在此阶段,商业化的AI医疗企业逐步专业,不同企业在不同疾病上有专攻,比如专门针对癌症的AI医疗机构等。这些企业将整合loT、AI以及智能家居甚至人类基因组上的某些信息,创造出更好的个性化健康方案。

2025年+:AI医疗被大规模采用

此阶段以后,AI能处理与认知健康有关的疾病,在几乎所有的临床和行政工作流程中都嵌入了认知保健应用程序。

bb9dfd553293e1cc8caa47336e1c15202dff011d

AI医疗指日可待。



P.S.在量子位公众号(ID:Qbitai)对话界面回复“170901,还可获得普华永道AI医疗报告《What doctor》PDF一份。

报告详细介绍了医疗行业从早期检测、诊断、决策、治疗等随AI技术的转变,并介绍了AI和机器人领域的投资状况,还对“AI是否会替代临床医生”等问题作出解答。就这一份报告,带你看懂AI医疗。

本文作者:安妮
原文发布时间:2017-09-01
相关文章
|
28天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
未来AI技术在医疗领域的应用
传统医疗体系一直面临着挑战,而随着人工智能技术的不断发展,AI在医疗领域的应用正在成为一种新的趋势。本文将探讨未来AI技术在医疗领域的应用,包括诊断、治疗和预防等方面,以及AI与传统医疗模式的结合,展望未来医疗行业的发展方向。
|
1月前
|
人工智能 运维 自然语言处理
智领,万象新生:智谱AI推动大模型商业化迈向新阶段
放眼当下的科技浪潮,AI大模型无疑是一年多来持续引人注目的焦点。基于大模型的算法推理,30秒即可生成完美可用的Word、PPT文档,工作时长不必再以小时计算;真人对话一般输入简短文字,就能在30秒内得到想要的图画、代码、文本、视频……大模型让科幻小说中的场景,走进了千行百业、千家万户的现实生活。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
提升软件测试效率与质量:AI驱动的自动化测试策略
【2月更文挑战第19天】 在快速迭代的软件发展环境中,传统的手动测试方法已无法满足高效率和高质量的要求。本文探讨了人工智能(AI)技术如何革新现有的软件测试流程,通过引入AI驱动的自动化测试策略,旨在提高测试覆盖率,减少人为错误,优化资源分配,并缩短产品上市时间。我们将分析AI在识别潜在缺陷、生成测试用例、执行测试以及结果分析中的应用,并讨论实施这些策略时可能遇到的挑战和限制。
107 3
|
27天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 搜索推荐
未来AI技术在医疗领域的应用
随着人工智能技术的不断发展,AI在医疗领域的应用正日益广泛。本文将探讨未来AI技术在医疗领域的潜在价值和影响,以及其对医疗行业和患者的积极意义。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
探索AI在软件测试中的应用与挑战
【2月更文挑战第25天】 随着人工智能(AI)技术的迅猛发展,其在软件测试领域的应用逐渐深入。AI不仅改变了传统测试流程,提高了测试效率和质量,也引入了新的挑战。本文将详细探讨AI在软件测试中的具体应用,包括智能化测试用例生成、缺陷预测、自动化测试执行等,并分析当前面临的主要挑战,如数据质量、模型泛化能力和工具集成等问题。通过实例分析和研究展望,本文旨在为软件测试专业人士提供一个关于AI技术融合的全面视角。
|
1月前
|
人工智能 安全 机器人
中科院香港创新院发布医疗健康AI大模型
【2月更文挑战第24天】中科院香港创新院发布医疗健康AI大模型
35 3
中科院香港创新院发布医疗健康AI大模型
|
1月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
探索AI在软件测试中的应用和优势
【2月更文挑战第22天】 随着科技的不断发展,人工智能(AI)在各个领域的应用越来越广泛。本文主要探讨了AI在软件测试领域的应用及其带来的优势。文章首先介绍了AI技术的基本概念,然后详细分析了AI在软件测试中的具体应用,包括自动化测试、智能缺陷检测和预测等方面。最后,文章总结了AI在软件测试领域的优势,如提高测试效率、降低人力成本、提高测试质量等,并展望了AI在软件测试领域的未来发展趋势。
|
10天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 搜索推荐
AI在医疗领域的革命性应用
医疗行业一直是人类关注的重点领域之一,而随着人工智能技术的快速发展,AI在医疗领域的应用正带来革命性的变革。本文将探讨AI在医疗中的重要作用,以及其对诊断、治疗和医疗管理的影响。
24 0
|
22天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
AI技术在医疗诊断中的应用与挑战
在当今信息时代,人工智能技术已经在医学领域展现出巨大的潜力和前景。本文将探讨人工智能在医疗诊断中的应用现状和未来发展,以及所面临的挑战和解决方案。
|
23天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 搜索推荐
未来趋势:AI技术在医疗领域的应用与挑战
随着人工智能技术的迅速发展,AI在医疗领域的应用正逐渐成为现实。本文将探讨AI技术在医疗中的潜力与挑战,分析其对医疗行业的影响以及未来发展趋势。