人工智能多方面赋能医疗行业医疗大数据市场前

　　AI+医疗是人工智能技术实现落地应用的重点方向，健康医疗大数据的有效开发则是实现AI赋能医疗的前提。

　　国家卫健委日前发布《国家健康医疗大数据标准、安全和服务管理办法(试行)》，加强健康医疗大数据管理，明确由国家卫健委负责建立健康医疗大数据开放共享机制。业内人士认为，健康医疗大数据开放共享机制的建立，将有助于解决当前数据开发利用的关键问题，加速智慧医疗时代到来。

　　AI赋能医疗

　　大数据、人工智能对医疗行业的赋能表现在多个方面，如辅助医生诊疗决策、提升患者就诊效率。在2018世界人工智能大会上，腾讯公司董事会主席兼首席执行官马化腾表示，腾讯运用计算机视觉和深度学习技术，对各类医学影像进行学习训练，已在早期食道癌、宫颈癌、肺癌、乳腺癌等领域，可辅助医生进行高效、精准的诊断与筛查。

　　清华大学自动化系副主任范文慧教授介绍，健康医疗大数据的开发利用，可以帮助医药企业缩短新药研发的时间周期、节约新药研发的成本;在医保药械准入与定价方面，则能够精细化仿真和预测各种药械进入医保和不同定价给整个医疗系统和患者带来的变化，为更经济有效的医疗社会福利决策提供参考。

　　为实现上述目标，清华大学自动化系与医疗数据智能平台公司医渡云联合成立智慧自主医疗系统联合研究中心。医渡云CTO徐济铭介绍，医渡云目前已经处理、融合涉及30余项专科疾病、3亿多名患者、13亿次的病历数据，“曾有公开统计数据说到，一个药品从开始研发到投入临床应用，平均需要10年时间，花费则超过10亿美金，新的技术条件下时间和成本都能够实现优化，这样更多新药能够被使用，改善现有医疗服务质量。”

　　此外，医疗大数据也可以帮助保险公司实现精准产品开发、风险控制。中国太保人寿健康养老事业中心总经理郁华介绍，“整个行业销售量比较多的是重疾险，但全国各地病症各有差异，我们在产品开发上针对性不够强，很多客户买了可能并不需要的产品;而商业保险公司产品如何科学定价和管理，防止医疗欺诈，也迫切仰赖于健康医疗数据的挖掘和使用。”

　　数据开发存挑战

　　国务院早在两年前颁布的文件中便指出，“健康医疗大数据是国家重要的基础性战略资源”。前瞻产业研究院发布的《全球健康医疗大数据行业发展前景预测与投资战略规划分析报告》认为，2015年我国医疗大数据行业市场规模在466亿元左右，预计到2022年市场规模将达到910亿元。

　　然而，这个战略资源的开发利用却并不容易。中国卫生信息与健康医疗大数据学会副秘书长黄安鹏介绍，目前中国已经积攒了非常庞大的临床数据，但是怎么能够把这些不同来源、不同结构的数据能够标准化、格式化，能够让这些海量数据可被计算、可被建模、可被学习，是智慧医疗面临的非常大的技术挑战。