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koko体育app下载_官方网站—中国人工智能医疗工业生长的现状及国际履历借鉴

来源:koko体育app下载点击: 发布时间:2022-07-17 00:37
本文摘要:人工智能医疗工业是人工智能技术应用的一个细分领域,其工业链包罗奠基网络、算法、硬件铺设和数据获取的基础层,模拟人工智能相关特征构建路径的技术层,以及集成人工智能技术面向特定场景的应用层。2017年7月,国务院正式印发《新一代人工智能生长计划》,提出加速人工智能医疗创新应用,包罗智能医疗体系、智慧医院、人工智能大规模基因组识别等领域,以抢抓人工智能生长的重大机缘,构筑中国人工智能医疗的先发优势。 但当前的人工智能医疗在差别层面仍面临多种问题,产物普遍未落地,亟待政府支持引导。

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人工智能医疗工业是人工智能技术应用的一个细分领域,其工业链包罗奠基网络、算法、硬件铺设和数据获取的基础层,模拟人工智能相关特征构建路径的技术层,以及集成人工智能技术面向特定场景的应用层。2017年7月,国务院正式印发《新一代人工智能生长计划》,提出加速人工智能医疗创新应用,包罗智能医疗体系、智慧医院、人工智能大规模基因组识别等领域,以抢抓人工智能生长的重大机缘,构筑中国人工智能医疗的先发优势。

但当前的人工智能医疗在差别层面仍面临多种问题,产物普遍未落地,亟待政府支持引导。1 中国人工智能医疗工业生长的特点1.1 工业生长基础全球领先学术方面,麦肯锡数据显示,2017年美国人工智能论文影响力指标H指数为373,英国为190,中国为168(排名全球第三)。人才方面,数据显示,2017年全球人工智能人才总量约20万人,其中美国7.8万人,中国3.9万人(仅次于美国)。

投融资方面,乌镇智库数据显示,2009—2018年全球人工智能医疗企业融资总额97.4亿美元,其中美国企业共获投59.9亿美元,中国企业获投17.6亿美元(仅次于美国)。1.2 工业生长受政策影响大以人工智能医疗基础层数据为例,为落实《关于促进和规范康健医疗大数据应用生长的指导意见》,中国三大康健大数据公司通过注入资本和提倡工业同盟,配合推进国家康健医疗大数据中心、区域中心、应用生长中心建设。

可见,人工智能医疗的生长受政策的影响较大。1.3 整体商业化水平较低中国大部门人工智能企业是在2015年后进入人工智能医疗领域的,研发结果商业化落地项目较少,少数产物以二类医疗器械获批上市,连心医疗产物AiContour是唯一获得国家药品监视治理局(NMPA)批准上市的三类医疗器械。

此外,大部门人工智能医疗产物处于在研阶段,工业整体商业化水平较低。2 中国人工智能医疗工业生长存在的问题2.1 基础层:数据获取难度大人工智能医疗产物在归纳总结大量医疗数据后对项目做出评判,富厚的医疗数据可以提高人工智能医疗产物预测准确度,促进人工智能不停迭代升级。

现在,中国人工智能医疗工业在基础层存在数据开放共享水平低、数据尺度不完善、标注成本高等问题。2.1.1 医院数据开放共享水平低由于医疗数据归属权不明晰,使用历程中小我私家隐私掩护、数据宁静等要求制约了医院数据开放共享。医院没有动力开放电子病历、影像库及病理库等相关医疗数据,一定水平上造成医院内部数据以“信息孤岛”的形式存在。2.1.2 康健大数据尺度不完善大部门医院的医疗数据尺度不完善,无法直接使用。

《人工智能尺度化白皮书(2018版)》显示,中国已公布的83项人工智能建设相关尺度中仅有1项为医疗数据尺度,且该项尺度(GB/T 24466-2009 康健信息学—电子康健记载体系架构需求)的公布时间较早(2009年),一定水平上缺乏前瞻性,影响了现有医疗数据的应用价值。2.1.3 医疗数据标注成本高医疗数据标注是建设医疗数据集的关键,拥有大规模、已标注的医疗数据库是人工智能医疗应用真正落地的须要条件。医疗数据标注专业水平高,通常需要1名具有5年以上阅片履历的三甲医院医师举行标注,以及至少1名相关领域副主任医师举行审查,该流程增加了企业数据标注成本和数据获取难度。2.2 技术层:人工智能算法缺乏创新能够将开源算法集运用于医疗领域并连续迭代,是人工智能技术生长的关键。

是否拥有高水平人才,对算法生长具有决议性作用。现在中国人工智能领域的复合人才少,共性技术突破效率低,影响技术层生长。

2.2.1 人工智能医疗复合人才少人才需求方面,2017年《全球人工智能领域人才陈诉》显示,中国人工智能人才需求庞大(约500万~600万人)。供应方面,《2017年全球人工智能人才白皮书》显示,2017年中国人工智能人才总量39 200人;其中,从事人工智能医疗的仅占10%(动脉网数据)。可见,人工智能医疗复合人才求过于供。

2.2.2 共性技术突破效率低共性技术是指研发结果可在许多领域广泛接纳的技术,共性技术的乐成研发将使工业突破瓶颈、迭代升级,具有庞大的经济和社会效益。在人工智能医疗中,共性技术主要指开源算法集,中国以运用为主,较少涉及研发,导致共性技术突破效率较低。2.3 应用层:人工智能医疗产物仍未落地产物落地是工业生长的起点,制度、资金、执法等方面与人工智能医疗生长偏向不配套,影响了中国人工智能医疗产物的落地历程。2.3.1 产物审评难度大中国药品监视治理局对人工智能医疗产物的审批,主要以“新药”“新医疗器械”的严格审批为主,审批态度较为审慎,迫使人工智能医疗企业在研发中需要泯灭大量时间和款项完成临床试验,而实验通过率却较低。

此外,现有的“增补式”审评审批效率较低,与人工智能医疗产物快速迭代的特性不匹配,减缓了人工智能医疗产物的迭代升级。2.3.2 执法支持度不足人工智能医疗产物在使用中有一定几率判断错误,但现在的执法体系对人工智能医疗产物造成损失的判别机制不完善,医疗机构作为产物使用者将负担赔偿责任,攻击医疗机构使用人工智能医疗产物的努力性。

2.3.3 初创企业融资难度大由于人工智能医疗产物审批难度较大,盈利模式不清晰,加上落地难、回报时间长、资金需求大等特点,企业生长需要恒久的资金支持。而中国资底细对比力追求短期回报率,投资周期与企业需求周期不匹配,初创企业融资难度大,倒霉于人工智能医疗工业恒久生长。

3 人工智能医疗工业生长的国际履历2016年以来,全球人工智能工业进入快速生长期,世界各国高度重视,制定国家层面的战略生长计划,通过增加投资、增强研究等方式支持人工智能工业生长,力争在包罗医疗等多个应用领域内掌握更多主动权,其中不乏泛起一些突破人工智能医疗生长瓶颈的举措,值得中国借鉴。3.1 基础层:降低数据获取成本外洋重视大数据建设,数据开放共享机制、数据尺度体系以及数据标注工业比力完善。3.1.1 健全的数据开放共享制度美国CMS数据库面临民众开放,拥有完善的医疗数据开放共享规则,根据隐私水平对数据掩护划分品级,对差别品级的数据设置相应审批权限,品级越高的数据需要审批的环节越多。

在该机制下,CMS数据库不仅保证了数据隐私,而且能最大水平共享医疗数据。3.1.2 相对完善的数据尺度体系美国尺度开发组织开发的HL7、IHE等医疗数据尺度已投入医院广泛使用。该尺度首先通过医疗卫生信息技术尺度委员会完成区域性测试,随后在美国推广。

推广阶段,美国医疗照顾与援助委员会对使用该尺度的医疗机构予以充实激励,总额累计达360亿美元。3.1.3 专业的医疗数据标注平台外洋拥有专业化第三方医疗数据标注平台,以Cogitotech公司为例,拥有一支10年以上相关履历、质量控制体系完善且形成一定规模的医疗数据标注团队,该团队创新标注模式,降低标注成本,能高效准确完成医疗数据标注。

同时,该平台还通过了SOC2 type1认证(服务性机构控制体系鉴证),充实保障数据的保密性和隐私性。3.2 技术层:重视基础研究生长外洋重视人工智能共性技术基础研究,并拥有完善的人才生长体系,助力人工智能焦点技术迭代创新。3.2.1 完善的人才生长体系外洋的人工智能医疗人才集聚主要包罗两种路径。

一是以英国为代表的“研究所+初创”模式。英国拥有全球著名的图灵研究所,设立国际奖学金项目,吸引全球最优秀的人才在此开展基础研究和开办企业,形成人才、项目集聚。二是以美国为代表的资助造就模式。人工智能技术作为“新基础技术”融入美国的教育系统中,为造就多元化人才队伍提供支撑。

3.2.2 强大的共性技术研发中心外洋高度重视人工智能医疗领域共性技术研发。美国拥有人工智能研究院,其中包罗麻省理工学院盘算机科学与人工智能实验室、卡耐基梅隆大学机械人学院、google x实验室等,聚集了世界顶级的人工智能科学家,积攒了多年的技术研究履历,与实践联合精密,拥有很强的人工智能基础理论和应用共性技术突破能力。3.3 应用层:创新制度设计外洋较早对人工智能医疗相关制度设计举行探索,许多地方已出台适应人工智能医疗工业生长的相关执法政策,顺应工业生长。

3.3.1 协同生长的执法体系2017年欧洲议会公布《机械人民事执法规则》,不仅规范了人工智能权责准则,而且还掩护人工智能创新生长,其中“责任与机械人自主水平呈反比关系”规则,即机械人自主水平越大,使用者责任越小,增加了对使用者掩护;同时还在人工智能医疗产物使用中引入强制性保险计划,赔偿产物泛起判断问题所引起的损失。3.3.2 先进的审评审批制度2017年美国FDA宣布《数字康健创新行动计划》,创设了软件预认证试点项目,简化了对人工智能产物的审批流程,重点对开发人员、开发企业举行认证,允许其销售风险较低的产物,并收集可用于上市的数据。

该审批机制创新支持人工智能医疗生长,允许企业越发快速地注册使用新的产物。在该审批机制下,已有9款人工智能医疗产物获批。3.3.3 完善的融资体系美国硅谷的科技巨头和医疗康健领域巨头重视人工智能医疗生长,结构多阶段投资基金。其中较有代表性的是Optum,开设了2.5亿美元的专项创业加速基金,以此聚焦人工智能医疗领域。

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此类投资基金治理者熟悉人工智能医疗工业的生长纪律,投资理念顺应工业生长。4 对策建议为促进中国人工智能医疗工业连续康健生长,文本提出以下六个方面的对策建议。

4.1 建设数据尺度,促进开放共享团结卫健委、第三方机构协作,努力打造医疗大数据示范平台。建设医疗大数据尺度体系,建设结构化数据集。支持引进医疗数据专业标注服务平台,提供专业水平高、技术麋集型的高质量数据标注服务。

提高医疗数据基础设施笼罩面,要求各级医疗机构建设统一尺度的医疗大数据基础设施,政府对此予以补助。同时,以审慎羁系、掩护创新为原则,推动建设数据开放共享规范,对大数据的生存、备份、迁移举行规范治理,按保密水平分级分类治理,以审批申请制的方式向民众开放和共享数据,切实保障数据宁静。4.2 开展人工智能医疗试点,推进示范应用强化区域互助,加速打造一批特色突出、辐射动员作用显着的人工智能医疗工业集群。

推动各地域差异化生长,支持打造人工智能医疗示范应用试点,建设具有中国特色、可复制推广的人工智能医疗工业园区,并培育具有重大引领动员作用的企业和工业;支持企业、科研院所结构共性技术平台,提供专业研发服务,重点突破人工智能医疗企业所需的共性技术。4.3 设立专项基金,加大工业扶持力度设立人工智能医疗工业生长与应用专项基金,通过直接资助、股权投资、贷款贴息、风险赔偿等多元化扶持手段,重点支持人工智能医疗关键焦点技术研发与工业化落地,提高全工业链生长水平和竞争能力;发挥政府引导基金动员作用,引领中国工业投资基金及社会资本的投资结构。

4.4 创新人才造就计划,拓宽引进渠道面向前沿技术生长需要,设置人工智能医疗复合专业,造就盘算机科学、医学、药学高条理复合型创新人才。设立人工智能医疗人才专项引进计划,推行“一人一策”“一团一策”引进方案,重点引进全球知名的高条理人工智能医疗创新创业人才和团队,流通流念头制,完善配套支持,健全适合人才生长的生态体系。4.5 创新审评审批制度,促进产物落地开展人工智能医疗专项审评审批试点,建立审批团队,对人工智能医疗产物举行考核评价,简化切合临床需求、高质量水平、低风险的产物审批流程,以存案制的形式,“先使用、后审批”。

健全人工智能医疗产物上市后增补申请体系,以存案的形式处置惩罚人工智能医疗产物迭代升级的增补申请,简化流程,为人工智能医疗的推广应用奠基良好的基础。4.6 完善人工智能医疗责任体系,明确执法界限加速制订相关执法法例,对人工智能医疗产物提出预防性、包容性、可逆性和问责制的要求。设立责任认定羁系机构,通过引入第三方机构来保障责任认定的公正公正,界定人工智能医疗产物的开发者、生产者和使用者责任。

完善产物使用保险体系,引入商业保险对冲人工智能医疗产物造成的损失。泉源:《卫生经济研究》2020年第9期作者:王海旭,陈艳萍等。


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