智能医疗不是简单的技术进步 ， 而是全面的以技术推动医疗健康产业的变革 。 这种变化主要体现在医疗模式的变化(从以疾病为中心到以患者为中心)、信息化结构的变化(从临床信息化到区域信息化)、医疗管理的变化(从一般管理到个性化管理)以及预防和治疗观念的变化(从关注疾病治疗到关注疾病预防) 。
新型冠状病毒肺炎疫情(以下简称“新冠肺炎疫情”)之下 ， 大多数行业都受到不同程度的影响 ， 而医疗健康行业却引起全社会关注 ， 让大众体验到其方便性 。 例如：采用基于“互联网+”的远程医疗、在线问诊;采用大数据的健康码;基于人工智能的医学影像智能读片、辅助诊断等应用 。 “科技抗疫”大有可为 ， 这也成为人工智能落地行业应用的典范 。 未来 ， 以人工智能、大数据为代表的高新科技赋能医疗健康行业 ， 将成为“新常态” “新基建” 。
智能医疗的发展驱动力
● 医疗资源供需不平衡
医疗资源供需不平衡既是国内医疗行业面临的突出问题 ， 也是智能医疗发展的主要驱动力 。 从需求层面来讲 ， 人口老龄化加速、慢性疾病种类增多、居民健康意识提高等增加大量医疗需求 。 从供给层面来讲 ， 优质医生和医疗资源不足、资源分配不均 ， 难以与快速增长的医疗需求匹配 。
医疗需求快速增长 。 国家统计局统计数据显示 ， 截至2019年12月底 ， 60岁及以上人口为25 388万人 ， 占总人口的18.1% 。 慢性疾病患病率随之不断上升 。 预计到2026年 ， 我国糖尿病和高血压发病率将增加至14%和28% ， 这将给医疗系统带来更大的压力 ， 产生长期的药物治疗和疾病管理成本 。
医疗供给端资源不足、分布不均 。 现今医疗系统存在两个主要问题 。 一是医疗与公共卫生资源不足 ， 医疗专业人才短缺 。 华夏幸福产业研究院数据显示 ， 2018年中国每千人拥有的执业医师人数只有2位 ， 重症加强护理病房(ICU)床位占总床位数的比例仅有5%左右 ， 而发达国家有15% 。 我国人均医疗支出为4 236.98元 ， 医疗费用支出占GDP的比例仅为6.46% 。 二是医疗资源分布不平衡 。 国家卫生健康委员会统计(如表1所示) ， 2019年1—11月 ， 全国医院接待就诊总人数为34亿人次 ， 其中三级医院接待17.6亿人次 ， 占总人数一半以上 。

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图片均来源：张江科技评论 孔祥勇
●人工智能为医疗行业赋能
弗罗斯特-沙利文咨询公司研究指出 ， 人工智能可将医疗效果提高30%～40% ， 减少多达50%的医疗成本 ， 主要通过强大的计算能力、成熟的算法和海量的大数据 ， 使人工智能加速应用在医疗行业 。
疫情期间 ， 人工智能、大数据等信息技术在实际应用场景中大量试水 ， 加快人工智能技术验证进程 。 智能影像识别将病灶识别速度降至2～3秒 ， 提高了医生诊疗效率 。 智能化人体体温测量系统分担了防疫工作压力 。 多人检测、无接触、多目标体温测量 ， 异常体温筛查大幅提高了检疫工作的效率和准确性 。 智能语音对话机器人帮助防疫人员在线完成疫情通报、疫情调查、健康回访等多场景任务 ， 降低了防疫人员劳动强度和感染风险 。 人工智能助力药物研发、疫苗研发、病毒基因测序 ， 可将原来60分钟的新型冠状病毒基因分析时间缩短一半 。
●政策引导智能医疗产业释放红利
2015—2020年 ， 近20项人工智能相关政策在我国陆续颁布 ， 在技术创新、人才培养、产品落地、行业融合、标准监管等方面发挥了指导性作用 。 2017年国务院印发《新一代人工智能发展规划》 ， 2018年教育部印发《高等学校人工智能创新行动计划》《关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》 ， 2020年在中共中央政治局常委会上提出加大公共卫生服务、5G网络、数据中心等“新基建”进度 。

稿源：(健康界)

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标题：医疗|智能医疗将成为行业应用“新常态”