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　　智能醫(yī)療是AI的下一個藍海

　　“AI+”有多種可能性，但為何偏說智能醫(yī)療是AI的下一個藍海呢？主要還是基于兩個因素的考慮：

　　首先就是巨頭的入局以及投資者的目光走向。加上微軟，目前已有4家科技巨頭進入智能醫(yī)療，其余三家分別為谷歌、IBM和蘋果。隨著這些擔(dān)當(dāng)“行業(yè)風(fēng)向標(biāo)”的科技巨頭的紛紛加入，哪怕項目再冷門，一直跟在他們身后的行業(yè)追隨者們也會將目光投放在該領(lǐng)域，從而有所動作。并且，依靠著品牌知名度，非行業(yè)的普通大眾也會被項目吸引一部分注意力，緊接著引起廣泛熱議，而這也將成為推動行業(yè)人士在特定領(lǐng)域內(nèi)大展拳腳的一股力量。

　　另外，CB Insights日前重新整理出一份醫(yī)療領(lǐng)域AI創(chuàng)業(yè)圖景，統(tǒng)計了全球活躍其中的92家初創(chuàng)公司。據(jù)統(tǒng)計，僅僅4年的時間，人工智能醫(yī)療公司的融資交易就從2011年的10起增加到2015年的60起。參照這些數(shù)據(jù)，我們可以看到，注重利益的投資者正將目光轉(zhuǎn)向智能醫(yī)療領(lǐng)域，由此也說明了“AI+醫(yī)療”是具有前景性的。

　　其次就是基礎(chǔ)技術(shù)、設(shè)施的逐漸完善。以微軟Hanover用機器學(xué)習(xí)預(yù)測藥物的有效性，并為病患制定個性化治療方案為例，在預(yù)測、制定方案之前，Hanover需要“閱讀”大量的資料，然后進行大數(shù)據(jù)分析以得出最終結(jié)果。對人類而言，大量數(shù)據(jù)的搜集和整理分析工作是非常耗時耗力的，但在云儲存與云計算的幫助下，再多的數(shù)據(jù)也只是分分鐘的事兒，從根本上提高診斷效率。

　　作為“云”的兩項最基本服務(wù)，“云儲存與云計算”的性能已發(fā)展的相當(dāng)成熟，而共享服務(wù)更是在醫(yī)院與醫(yī)院、醫(yī)生與患者之間搭建了一個平臺，通過數(shù)據(jù)分享讓患者的診斷更為全面。

　　此外，隨著語音識別、圖像識別等技術(shù)的逐漸提升，作為搜集相關(guān)數(shù)據(jù)的智能手環(huán)、可實時規(guī)劃最佳行駛路線的智能汽車等醫(yī)療附屬硬件設(shè)施也在走向成熟（落地），進而推動了整個智能醫(yī)療產(chǎn)業(yè)鏈的成熟。當(dāng)產(chǎn)業(yè)鏈成熟，也就意味著這個領(lǐng)域是可以發(fā)展起來的，加上醫(yī)療行業(yè)的重要性以及AI技術(shù)的先進，智能醫(yī)療必將成為一個重點“AI+”領(lǐng)域。