一、現(xiàn)實醫(yī)療痛點亟待解

目前我國醫(yī)療領域有四大痛點：醫(yī)療資源不足，醫(yī)生培養(yǎng)周期長，醫(yī)療成本高企，醫(yī)生誤診率較高。而這些現(xiàn)實問題不僅在國內突出，在世界范圍內也有普遍需求。

痛點一：我國醫(yī)療領域最主要的問題就是醫(yī)療資源的不足，中國每千人執(zhí)業(yè)醫(yī)生數(shù)僅為 2.2，醫(yī)生密度與發(fā)達國家相比還有一定差距，例如法國、澳大利亞和瑞士等國每千人擁有接近 4 名醫(yī)生，盡管如此這些國家也開始重視醫(yī)生數(shù)量不足的問題。并且我國地域分布非常不均衡，在沿海東部省份醫(yī)生密度較高。醫(yī)生資源尤其是優(yōu)質的醫(yī)生資源短缺是一直以來困擾中國的醫(yī)療問題的根本原因之一。此外，隨著未來人口老齡化的加劇和慢性疾病發(fā)病率的增長，以及人們對健康的重視程度日益提高，人們對醫(yī)生的需求量有增無減。

痛點三：醫(yī)生培養(yǎng)周期長。醫(yī)生培養(yǎng)周期十分長，獨立上崗醫(yī)生培訓周期長達 8 年，需要極大的人力物力支出，很難跟上急劇增長的醫(yī)療需求。

痛點四：誤診率高。美國行業(yè)認為其臨床診斷和治療方案存在瑕疵的比例超過 30%，而中國基層醫(yī)療的誤診率至少在 50%以上。主要原因大致有以下幾種：循證醫(yī)學沒有真正成為醫(yī)療行為的基礎，實踐中充斥大量主觀性強的證據(jù)；健康信息與醫(yī)療信息隔閡，醫(yī)療行為缺乏數(shù)據(jù)證據(jù)；分診不嚴謹，草率進入專科診治階段。因此人類醫(yī)生存在相當高的誤診率，優(yōu)質醫(yī)療資源缺乏的地方更甚。

二、人工智能是解決目前醫(yī)療需求的關鍵

1）解決醫(yī)療資源不足是人工智能的發(fā)展動力和根本需求。為了解決醫(yī)生資源不足，一方面可以加大供給量，也就是提高醫(yī)生培養(yǎng)數(shù)量，但是醫(yī)生培養(yǎng)周期十分長，很難跟上急劇增長的醫(yī)療需求。而另一個方法就是寄希望于技術的發(fā)展，希望能夠通過機器輔助診斷取代不必要的人工時間消耗，增加醫(yī)生治療的效率。或者是深入到醫(yī)療各個環(huán)節(jié)，利用各種技術手段，包括基于語音識別的病歷填寫等，來提高治療效率的提升。

2）人工智能在解決成本壓力具有以下三大優(yōu)勢：（1）幫助患者自查自診自我管理，減少醫(yī)療支出；（2）提高醫(yī)療機構的工作效率，降低醫(yī)療成本；（3）幫助做出合理有效的醫(yī)療方案，減少不合理的支出。

3）人工智能的訓練時間遠小于醫(yī)生培養(yǎng)周期。獨立上崗醫(yī)生培訓周期長達 8 年，需要極大的人力物力支出，很難跟上高速增長的醫(yī)療需求。并且每年有大量醫(yī)學論文發(fā)表，醫(yī)生學習時間有限，很難在短時間內消化吸收新的醫(yī)療技術。而與之相比，人工智能的訓練時間幾乎可以忽略，例如 IBM Watson可以在 17 秒內閱讀 3469 本醫(yī)學專著，248000篇論文，69 種治療方案，61540 次試驗數(shù)據(jù)，106000 份臨床報告，在短時間內迅速成為腫瘤專家。

4）人工智能可以解決誤診率高的問題，準確率尤其是客觀性較醫(yī)生有極大提升。人工智能可以解決誤診率高的問題，準確率尤其是客觀性較醫(yī)生有極大提升。因為人工智能是根據(jù)過往醫(yī)療數(shù)據(jù)做出診斷，正確性得到海量醫(yī)療數(shù)據(jù)的背書。總的來說，人工智能在醫(yī)療領域等數(shù)據(jù)密集型、知識密集型行業(yè)領域的應用可以提升醫(yī)生工作效率，解放生產力，不僅能夠解決醫(yī)療資源短缺等問題，還將帶來醫(yī)療效果上的提升，因此人工智能在醫(yī)療行業(yè)有很廣闊的市場空間。

人工智能解決醫(yī)療行業(yè)四大痛點

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