小兒溶血性貧血怎么檢查
小兒溶血性貧血可通過血常規(guī)檢查、網(wǎng)織紅細(xì)胞計(jì)數(shù)、血清膽紅素測定、直接抗人球蛋白試驗(yàn)、尿常規(guī)檢查等方式診斷。溶血性貧血可能與遺傳性紅細(xì)胞膜缺陷、感染、
為了能讓讀者們能快速的了解人工智能醫(yī)療這個(gè)行業(yè)，對人工智能醫(yī)療有個(gè)概念。所以在文章開篇我整理了一份AI在醫(yī)療領(lǐng)域的全景地圖，全景地圖內(nèi)容包含了應(yīng)用場景、應(yīng)用價(jià)值、相關(guān)企業(yè)、政策解析、技術(shù)現(xiàn)狀相等等。
當(dāng)前AI在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用大部分都是在醫(yī)學(xué)影像行業(yè)，而它所帶來的最直觀的價(jià)值就是效率以及精準(zhǔn)度十倍甚至是百倍的提升。
就以肺結(jié)節(jié)醫(yī)學(xué)影像為例，起最大的價(jià)值就是當(dāng)醫(yī)生的工作量大的時(shí)候，對于3毫米以下的肺結(jié)節(jié)是比較難發(fā)現(xiàn)的，有了AI輔助之后，至少可以節(jié)約80%的重復(fù)性勞動，原來醫(yī)生進(jìn)行篩查可能要花費(fèi)大量的時(shí)間，現(xiàn)在只需要醫(yī)生在做一次把關(guān)即可，并且可以有效的降低誤診率。
AI醫(yī)療之所以在人工智能行業(yè)將占市場規(guī)模的五分之一，很大一部分是因?yàn)獒t(yī)療具有廣泛的市場需求和多元業(yè)務(wù)趨向，擁有多元化的業(yè)務(wù)空間。
首先，對于數(shù)據(jù)來源比較全面，因?yàn)閷拥氖轻t(yī)院脫敏數(shù)據(jù)，而且用戶群體相對比較清晰。像一般的影像醫(yī)生都可以快速入手，但是對于影像分析來說一般只是提供專家型的輔助作用，并不會直接給予醫(yī)學(xué)結(jié)果，最后的決策動作還是需要醫(yī)生來操作。
在醫(yī)療行業(yè)還有特別大的價(jià)值，就是它的數(shù)據(jù)有很強(qiáng)的擴(kuò)展性，基本上能夠把深度學(xué)習(xí)做好，就可以擴(kuò)展到其他的應(yīng)用場景了，其實(shí)這樣就可以巧妙的解決初創(chuàng)企業(yè)后期的業(yè)務(wù)見頂問題。
人工智能從本質(zhì)上來說，就是運(yùn)用技術(shù)來解決醫(yī)療問題。將有效的臨床醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化，然后進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，在相同的醫(yī)學(xué)案例中找到對應(yīng)的方案模型并給出標(biāo)準(zhǔn)，這種應(yīng)用的成功案例也是非常多的。
其實(shí)在我們?nèi)粘Ｉ钪芯陀泻芏郃I醫(yī)療的場景了，比如醫(yī)院導(dǎo)診的機(jī)器人，它可以根據(jù)你的疼痛部位進(jìn)行導(dǎo)診分診，再比如搜索引擎中的疾病解析以及解決路徑的匹配、搜索、問答、客服這些都是人工智能應(yīng)用層面的實(shí)例。
沒有是人工智能解決不了的數(shù)據(jù)化流程，只不過人工智能是在用高成本上去體現(xiàn)醫(yī)學(xué)價(jià)值。
關(guān)于AI醫(yī)療我們從技術(shù)的攻克談到應(yīng)用場景，然后再從應(yīng)用場景到用戶價(jià)值，再到現(xiàn)在的落地與商業(yè)化，剛開始兩年大家可能比較迷茫，但現(xiàn)在來看大部分企業(yè)都已經(jīng)比較清楚客戶的需求，包括整個(gè)行業(yè)的邏輯和大方向，接下來的問題是如何加速商業(yè)化的腳步。
造血對于人工智能，一直以來都是不小的難題。
其實(shí)，無論是知識圖譜、影像識別等實(shí)現(xiàn)了從以往的人工輔助向更為嚴(yán)謹(jǐn)?shù)闹悄馨l(fā)展，人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域基本已經(jīng)在市場上成型。
以人工智能+醫(yī)院管理（CDSS）為例，CDSS是醫(yī)生在給患者看病時(shí)，運(yùn)用AI技術(shù)將多張化驗(yàn)單和檢查報(bào)告進(jìn)行知識對比與聯(lián)系，最后給予醫(yī)生一個(gè)診療建議，這實(shí)質(zhì)上是一個(gè)多變量分析過程。
其實(shí)騰訊、阿里都做了不少的功夫在里面，也落地了不少三甲醫(yī)院。但從目前醫(yī)院市場表現(xiàn)和評價(jià)來看，CDSS確實(shí)存在著一些問題。
不難發(fā)現(xiàn)，從醫(yī)學(xué)影像到醫(yī)院管理，再到醫(yī)藥研究。拋開“口碑”不看，它們共同體現(xiàn)出的“時(shí)間成本”問題更值得關(guān)注。
AI醫(yī)療其實(shí)一直以來都遇到了“時(shí)間成本”問題，即培養(yǎng)跨界協(xié)作認(rèn)知的時(shí)間成本。其實(shí)最大的成本來自于人的認(rèn)知時(shí)間，包括客戶和企業(yè)之間的認(rèn)知、開發(fā)人員和醫(yī)療專家之間的認(rèn)知，資本與市場之間的認(rèn)知，之間的共通還需要一大段時(shí)間磨合。
目前最大的矛盾點(diǎn)就是資本已經(jīng)對AI醫(yī)療失去了耐心，如何解決這個(gè)問題成為了行業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵。
我們都知道在這幾年時(shí)間從某種程度上來說是醫(yī)療技術(shù)的一個(gè)前進(jìn)，但是單純用學(xué)術(shù)先進(jìn)的是沒有辦法建立產(chǎn)品或者商業(yè)模式的。資本要求的商業(yè)化核心是場景的落地問題，為了能夠讓AI醫(yī)療“軟著陸”的同時(shí)又能向資本交代清楚落地節(jié)奏，分段式發(fā)展是最好的方法。
正是因?yàn)槿斯ぶ悄艿氖峭ㄟ^不斷優(yōu)化算法以及擴(kuò)大場景來維系整個(gè)行業(yè)的發(fā)展，隨著人工智能的“燒錢”標(biāo)簽越來越明顯，并且還未成熟適應(yīng)市場，對于資本輸血的AI醫(yī)療來說，接下來的AI醫(yī)療創(chuàng)業(yè)者將背負(fù)更多壓力。
畢竟，目前的技術(shù)成熟度還未足夠，對接下來的人工只能所能帶來的拉動醫(yī)療行業(yè)作用會減弱。尤其是，在2B模式下。
事實(shí)上，如果AI醫(yī)療的企業(yè)們以及接下來的要進(jìn)入到AI醫(yī)療的創(chuàng)業(yè)者們能夠盡快適應(yīng)并做好分段式落地的模式，對于資本來說，這種分段式落地會變得有盼頭，所能實(shí)現(xiàn)的發(fā)展前景是極為可觀的。
將研發(fā)的過程中的，中間結(jié)果拿來商業(yè)化，做場景的擴(kuò)展進(jìn)行“軟著陸”，假大空的目標(biāo)并不是長久之計(jì)。
短期內(nèi)只要把醫(yī)療客戶服務(wù)好，比如真正做好幫助醫(yī)院實(shí)現(xiàn)就診流程自動化、極大地提高醫(yī)院管理效率這件事，比如說幫民營醫(yī)院精細(xì)化運(yùn)營，或者將現(xiàn)有的技術(shù)接口開放，讓更多的企業(yè)或者機(jī)構(gòu)來反哺技術(shù)的有效性，這就是AI醫(yī)療分段式發(fā)展要做到的事情。
并不是做了一個(gè)醫(yī)學(xué)影像，就把所有的疾病提前篩查都做了，就是成功的。
對于2B商業(yè)化而言，步驟分為四步，技術(shù)驗(yàn)證、單業(yè)務(wù)樣板實(shí)驗(yàn)、單業(yè)務(wù)市場驗(yàn)證、復(fù)制模式，才是最穩(wěn)妥的做法。
客觀來看，無論是商業(yè)化或可復(fù)制作為重點(diǎn)或亮點(diǎn)，都是無可厚非的操作。但如果落地之后的市場表現(xiàn)較為平平，用戶的評價(jià)或許會直接轉(zhuǎn)移到技術(shù)不成熟身上，則會對口碑形成消耗。快速落地這其實(shí)可以看作是對AI醫(yī)療口碑的一種消耗。
所以，對于接下來AI醫(yī)療如何商業(yè)化來說，如何在加速推動分段式發(fā)展的同時(shí)盡可能加快建立有效的數(shù)據(jù)閉環(huán)成為了最大的關(guān)鍵所在。同樣，把控好業(yè)務(wù)的邊界以及時(shí)間節(jié)奏，場景位置，也是人工智能能夠商業(yè)化的核心。
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