通常而言,医疗 AI 常利用深度学习处理两类数据,一类是以电子病历、处方等为主的文本类数据,一类是以心电、CT、MR、DR 等影像设备生成的多元影像类数据源。
医疗 AI 企业通过构建知识图谱,开发 NLP 技术,应用 AI 自动识别、填充、监督、修正、分析文本类数据。由于整个过程处理的数据不直接来源于医疗器械,其后续处理不用于指导医疗器械数据进行处理、调查、测量分析,本身也不用于医疗用途,这一类 AI 落地较快,已经广泛应用于医疗信息化之中。
与其相比,影像类数据较为特殊,数据信息通常由一定数量的像素点构成,需要观察者选定一定像素点组合后进行综合判断,机器学习这样一种 AI 技术难度较大,理解过程不易解释,因此落地、商业化相对滞后于文本类 AI 应用。
不过,至 2020 年以来,已经有 19 款计算机视觉类 AI 产品通过 NMPA 三类证审批,三家相关企业递交招股书,长期以来处于黑盒之中的医疗 AI 产业向外界披露了其真实营运数据,医疗 AI的应用前景也更加明晰。
为了洞察行业发展,蛋壳研究院采访了 21 家企业,近 30 名专家,对 AI 赛道进行了深入研究,探索行业商业化与技术发展方向,尝试寻找医疗人工智能发展的“下一程”。
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