热度持续火爆,医疗AI迎来行业爆发临界点

简介: 2021年哪个领域的AI发展值得关注呢?智能制造网认为,或许还得是医疗AI。当前,虽然全球的目光都集中在5G方面,但人工智能的发展依然不容小觑。

当前,虽然全球的目光都集中在5G方面,但人工智能的发展依然不容小觑。在我国,得益于政策的持续利好,从2014年开始人工智能领域投资就呈现出快速增长趋势,发展态势和热度十分喜人。
image.png
与此同时,伴随着人工智能技术的不断升级,眼下其与各行各业的融合也愈发深入。在国内,人工智能便已经广泛应用于教育、家居、金融、交通、安防等领域之中,给传统行业带来了一股智能化的升级风潮。据相关数据显示,2018年我国人工智能产业市场规模已经达到572亿元,预计2023年,还将超过2700亿元。

在此背景下,2021年哪个领域的AI发展值得关注呢?智能制造网认为,或许还得是医疗AI。

医疗AI加速迎来爆发

AI的应用除了日常生活场景外,医疗健康是一个重要而需求度极高的方面。近年来,伴随着我国人口的不断增多,老龄化现象的显著加剧,以及人们生活水平与追求的持续提升,大家对于医疗健康的关注度越来越高。但由于医疗资源不均、医疗人员有限、医疗科技研发和产业成熟度不高,一直以来难以满足民众需求。

基于此,医疗AI应运而生,人工智能在医疗领域的落地,不仅能够推动医疗的高效化、精准化和专业化,同时也能弥补发展中的各种不足和弊端,对于我国医疗行业的智能化转型升级来说意义重大。而2020年以来,经过突发公共卫生事件的冲击,人们也是愈发看到了医疗AI的价值和潜力,2021年有望迎来加速爆发。

与此同时,5G商用的进一步发展,也给医疗AI的普及带来机遇。截至目前,我国已经建成5G基站超过70万座,5G网络基本实现主要省市全覆盖,同时5G终端设备数量也已经来到1.8亿个,5G用户突破1.2亿人次,5G建设步伐不断加快,5G商用探索逐步开启。如此良好的发展形势,为医疗AI发展创造了极佳环境。

突破临界需注意两点

当然,2021年医疗AI发展充满机遇和前景,但毕竟医疗行业本身就存在不少的困难,比如其必须以安全为要义,对于容错率要求极高。再加上人工智能的一些问题,涉及技术、成本、数据等多个方面,可以想象医疗AI的发展不会很轻松、很顺风。在此背景下,要想突破爆发的临界点,至少需要关注和注意以下两个方面。

其一是保障对医疗AI的巨大投入。我们知道,医疗AI发展是一个复杂而给劲的事情,不仅需要投入巨额成本推动技术研发、促进基础设施建设和设备生产,同时还需要花费大量的时间与经历,进行人才培养、临床测试、应用落地等。其中的成本、时间与人力投入,都需要行业与政府进行保障,而且发展越快需求就越高。

其二是打破医疗数据的孤岛现象。数据作为医疗AI发展的重要食粮,一直以来我国都面临数据收集获取困难、数据零散杂乱、行业间数据隔绝等现象,这些不仅导致医疗AI的技术升级变得困难,同时也影响其在各方面的渗透应用。基于此,我国需要从政策法规和标准规范两方面持续发展,不断完善以打破数据的阻碍。

当然,除此以外各国医疗AI在发展上,因为各自医疗健康行业所面临的难题不同,发展出现的问题也不同。对于我国来说,除了上述两点问题外,也还涉及民众接受度、医院承受度、行业规范度等方面的问题,这些都需要采取因地制宜、对症下药的措施,不然一昧生搬硬套国外的发展,很可能出现水土不服的情况。


本文转自智能制造网,本文一切观点和机器智能技术圈子无关。原文链接
在线免费体验百种AI能力:【点此跳转】
机器智能技术结尾二维码.png

目录
相关文章
|
6天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
探索AI在医疗诊断中的应用与挑战
【10月更文挑战第21天】 本文深入探讨了人工智能(AI)技术在医疗诊断领域的应用现状与面临的挑战,旨在为读者提供一个全面的视角,了解AI如何改变传统医疗模式,以及这一变革过程中所伴随的技术、伦理和法律问题。通过分析AI技术的优势和局限性,本文旨在促进对AI在医疗领域应用的更深层次理解和讨论。
|
20天前
|
数据采集 机器学习/深度学习 人工智能
AI在医疗诊断中的应用与挑战
随着人工智能(AI)技术的飞速发展,其在医疗领域的应用也日益广泛。从辅助医生进行疾病诊断到提供个性化治疗方案,AI技术正在改变着传统医疗模式。然而,AI在医疗诊断中的应用并非一帆风顺,面临着数据质量、模型可解释性、法规政策等一系列挑战。本文将从AI在医疗诊断中的具体应用场景出发,探讨其面临的主要挑战及未来发展趋势。
|
17天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 安全
AI技术在医疗领域的应用与挑战
本文将探讨AI技术在医疗领域的应用及其带来的挑战。我们将介绍AI技术如何改变医疗行业的面貌,包括提高诊断准确性、个性化治疗方案和预测疾病风险等方面。同时,我们也将讨论AI技术在医疗领域面临的挑战,如数据隐私和安全问题、缺乏标准化和监管框架以及医生和患者对AI技术的接受程度等。最后,我们将通过一个代码示例来展示如何使用AI技术进行疾病预测。
29 2
|
21天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 搜索推荐
AI技术在医疗领域的应用##
本文探讨了人工智能(AI)技术在医疗领域的应用,包括其在疾病诊断、治疗计划制定、患者监护和健康管理等方面的潜力。通过分析AI如何帮助医生更准确地诊断疾病,提高治疗效果,以及降低医疗成本,我们可以预见到一个更加智能、高效和人性化的医疗未来。 ##
|
17天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 搜索推荐
AI技术在医疗领域的应用与前景
本文探讨了人工智能(AI)技术在医疗领域的应用,包括疾病诊断、治疗方案制定、药物研发等方面。通过对现有研究成果的梳理,分析了AI技术在提高医疗服务效率、降低医疗成本、改善患者体验等方面的潜力。同时,也指出了AI技术在医疗领域面临的挑战,如数据隐私保护、伦理道德问题等,并展望了未来的发展趋势。
68 2
|
19天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 机器人
AI技术在医疗领域的应用及挑战
本文将探讨人工智能(AI)在医疗领域的应用及其面临的挑战。我们将从AI技术的定义和分类开始,然后详细介绍其在医疗领域的具体应用,如疾病诊断、药物研发等。最后,我们将讨论AI在医疗领域面临的挑战,包括数据隐私、伦理问题等。
|
19天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 搜索推荐
AI技术在医疗领域的应用##
在现代医疗领域,人工智能(AI)技术正在逐步改变传统的诊疗方式。本文将探讨AI在医疗中的几个关键应用,包括医学影像分析、疾病预测和个性化治疗等。通过这些应用,AI不仅提高了诊断的准确性和效率,还为患者提供了更加精准的治疗方案。 ##
45 2
|
19天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 搜索推荐
AI技术在医疗领域的应用与挑战
本文深入探讨了人工智能(AI)技术在医疗领域的应用现状、面临的挑战以及未来发展趋势。随着科技的飞速发展,AI技术正逐渐渗透到医疗行业的各个环节,从疾病诊断、治疗方案制定到患者管理等,都展现出巨大的潜力和价值。然而,AI技术的广泛应用也带来了数据安全、伦理道德、法规监管等一系列挑战。本文旨在通过分析AI技术在医疗领域的实际应用案例,揭示其优势与不足,为推动AI技术在医疗领域的健康发展提供参考。
54 1
|
20天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 搜索推荐
AI技术在医疗领域的应用与前景####
本文深入探讨了人工智能(AI)技术在医疗健康领域中的多维度应用,从疾病诊断、个性化治疗到健康管理,展现了AI如何革新传统医疗模式。通过分析当前实践案例与最新研究成果,文章揭示了AI技术提升医疗服务效率、精准度及患者体验的巨大潜力,并展望了其在未来医疗体系中不可或缺的地位。 ####
|
19天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 监控
AI技术在医疗领域的应用##
本文深入探讨了人工智能(AI)技术在医疗领域的多方面应用,包括疾病诊断、治疗方案优化、患者管理和远程医疗服务等。通过分析当前AI技术的发展趋势和挑战,文章旨在揭示AI如何改变传统医疗模式,提高医疗服务的效率和质量。此外,文章还讨论了AI技术在医疗领域面临的伦理和法律问题,以及未来的发展方向。 ##
22 0