分享人：戴文军 阿里巴巴达摩院资深产品专家
正文：
本篇内容将通过三个部分来介绍AI医健中台技术进展及生态发展。
一、 医健市场的挑战和机会
二、达摩院医健AI核心突破
三、AI医健中台生态构建及落地
一、医健市场的挑战和机会
2020年中国医疗大健康市场规模达到8-9万亿元，且市场增长迅速，预计到2030年市场规模超过16万亿元，成为第一大行业。我们有接近60万家企业，平均每一家年营收额只有2000万。国内研发投入平均水平仅有3%，医疗器械TOP10企业，投入研发的总费用远不及一家大型跨国公司的研发投入。所以能不能把我们AI医疗的能力综合起来，变成中台。加速我们自身的研发效率。
从产业侧来看，大家都希望得到最好的医疗服务。我们希望AI跟医疗器械整合，尽可能将医生的能力数字化，真正介入到诊疗环节。降低病人的医疗负担。
二、达摩院医健AI核心突破
达摩院AI医疗核心赛道，深耕临床医学影像，依托医疗器械加速产业化发展，面向未来服务精准医疗。主要包括影像诊断和医疗器械的深度结合，精准医疗以及AI药物研发分子结构的预测。
接下来我们介绍一下临床诊断和医疗器械结合的中台。我们在线有14个能力，比如医疗机器翻译，皮肤病检查等。目前AI每天的调用量有45000次，相当于每天有45000个CT在公有云来处理。
我们来介绍一些基础能力。比如肺结节又非常小的，医生观察这样切片非常耗时。该系统可实现肺结节的自动识别，支持肺叶级别的定位、定量化的结节信息、良恶性等级分类及结构化的分析报告。
新冠肺炎CT影像AI辅助分析，我们在日本进行了商业化，而且并且拿到日本医疗器械的价值认证。
该系统可实现肋骨骨折自动识别，并对病灶进行精确定位。冠脉钙化积分自动量化计算和主动脉钙化积分计算，为心血管风险事件提供预警。快速的定位管径异常区域以实现主动脉瘤和肺动脉高压的筛查。
在新冠病毒全基因组检测中，我们的病毒基因分析系统，是其他全基因组分析的5倍的速度，只用3小时建库，11小时测序，10分钟出数据分析结果。在浙江省病人的数据上测试，算法计算95%以上的基因序列，准确率接近100%。相比较，核酸PCR因为只检测两个基因点位片段，漏诊率很高。
我们在做流行病疫情预测时，周期非常短，我们在收到完整数据起，2天出报告。根据客户提供的政策改变、或者是社会上发生的主要事件，对预测进行更新。可以疫情预测60天。
三、AI医健中台生态构建及落地
我们把影像数据，问诊数据，互联网医疗会的口语化交互数据进行统一。在未来，任何病种都可以依托这个载体。接下来看看，数据标注。医疗标注成本非常高。我们在中台体系里，把标注分成医生数据的标注和诊疗数据。
AI医健中台构建底层基础设施：AI算法、数据、标注、自训练等，为医疗大健康行业提供覆盖诊前、诊中、诊后全流程垂直场景的核心化能力。我们希望越来越多的医疗企业和医生参与到AI医疗中台的建设，快速构建AI能力临床落地。
上图是，医健AI中台总体架构。底层有医疗影像数据，电子病历，体检报告等多个数据。基于这些数据，我们通过智能计算和智能引擎的加持，实现了肺结节检测，皮肤病分析，智能分导诊等多种智能服务。
新冠患者在治疗前后的CT影像经过配准后，能非常清楚的观测到同一解剖位置病灶大小的变化，以及有没有新的病灶产生等情况。做到了智能CT配准。
同时，医疗影像AI还能实现智能器官分割。如图在腹部增强CT上实现肝脏分割、结节检测分割、体积量化等术前规划的自动化任务。
医疗影像标注及管理系统分为标注管理系统和影像标注系统。标注管理系统实现了实现标注任务、标注医生的全流程管理。包括标注管理，数据查询，配置管理等等。影像标注系统支持多种格式的影像数据，支持多种影像分析任务的标注。
而我们的医疗影像标注平台可以多模态影像数据（CT、MRI、X光、病理等）的导入、管理、标注、质检、配置、统计、查询、导出等功能。
随着智能视觉视技术在医疗行业的不断深入，不断发展。随着医疗中台体系不断迭代成熟。在未来，更加智能普惠医疗一定会造福更多的人。
