一、全球醫(yī)療醫(yī)療行業(yè)市場規(guī)模及發(fā)展概述
隨著經濟增長、老齡化的加劇以及民眾健康意識的不斷提升，醫(yī)療健康產業(yè)迎來了較為快速的發(fā)展時期。Deloitte預計，2015年全球健康支出總額約7萬億美元，到2020年，全球健康支出總額將達8.7萬億美元，CAGR約為4.3%。根據經濟合作與發(fā)展組織（OECD）數(shù)據，2015年美國醫(yī)療健康產業(yè)支出占GDP比重為16.8%，而中國醫(yī)療健康產業(yè)支出占GDP比重為5.4%，中國相對美國還有較大增長空間。
二、全球500強醫(yī)療行業(yè)熱門人工智能技術
醫(yī)療人在醫(yī)療行業(yè)中，應用比較廣泛的人工智能技術包括計算機視覺、自然語言處理、數(shù)據挖掘和機器人等，人工智能技術在多個醫(yī)療細分場景中均有所應用，涉及醫(yī)藥物流、慢病管理、院內診療、醫(yī)療保險等諸多場景。其中，計算機視覺、機器人技術是在醫(yī)療中最廣泛、最成熟的應用技術之一。
計算機視覺：醫(yī)療過程離不開圖像處理，醫(yī)學影像圖像處理、手術機器人視覺系統(tǒng)、藥店及醫(yī)院面部識別、單據識別等，都能夠應用到計算機視覺。
數(shù)據挖掘：醫(yī)療診療過程中會產生大量的數(shù)據，如化驗數(shù)據、支付數(shù)據等，數(shù)據挖掘在醫(yī)院管理、醫(yī)保支付等過程中有較多應用。
自然語言處理：在醫(yī)療場景中，電子病歷所包含的文本信息最為豐富，自然語言處理技術在此具備較大應用價值。
機器人：可以顯著提升醫(yī)療環(huán)節(jié)的自動化程度，藥店客戶服務、醫(yī)院導診、藥房自動化、醫(yī)療手術等都存在醫(yī)療機器人的應用。
深度學習：由于醫(yī)學影像具備數(shù)據標準化、特征高維度等特性，深度學習在醫(yī)學影像智能診斷產品中的應用尤為廣泛。
三、全球500強醫(yī)療行業(yè)人工智能應用場景概述
院內診療：院內診療主要包括與患者密切相關的疾病診斷與治療場景。隨著機器學習、人工智能、機器人等技術在院內場景中的應用，醫(yī)療過程中產生的海量數(shù)據價值被挖掘出來，使得診療過程變得更加高效。
藥物供應鏈：藥物的研發(fā)與銷售是人工智能應用的重要環(huán)節(jié)。在藥物研發(fā)中，海量化合物及研發(fā)數(shù)據通過人工智能技術，能夠實現(xiàn)化合物的高效篩選。在藥品流通中，機器學習等技術能夠實現(xiàn)藥物物流過程精準預測，提高藥物流通效率。
院外場景：除了院內場景，人工智能相關技術在院外也有廣泛應用。慢性病及亞健康人群通過佩戴可穿戴設備，對生理指標能夠實現(xiàn)實時監(jiān)測并上傳到云端進行數(shù)據分析，及時發(fā)現(xiàn)異常情況并加以干預。醫(yī)療保險中的智能核保也是人工智能的重要應用場景。
其它場景：由于醫(yī)療行業(yè)的應用領域與場景極為復雜，本報告僅基于所選全球500強案例有局限性的進行了場景劃分，故并不包含藥物生產、醫(yī)院管理等熱門應用領域。
四、全球500強醫(yī)療行業(yè)人工智能應用案例
HCA Healthcare敗血癥檢測算法SPOT：HCA Healthcare開發(fā)了SPOT算法用于敗血癥檢測，通過機器學習技術，醫(yī)院計算機攝取數(shù)百萬患者的數(shù)據點進行訓練。該算法每15分鐘監(jiān)測所有住院患者的化驗結果和生理指標，分析住院患者的體溫、脈搏、呼吸頻率、白細胞計數(shù)、乳酸水平、血液、抗生素使用等信息以監(jiān)測敗血癥可能性。SPOT以100％的敏感度運作，即包含所有敗血癥陽性病例，允許護理人員專注于那些需要密集監(jiān)測和支持的患者。
雅培（Abbott Laboratories）Maya虛擬助手：2018年初，雅培成為印度第一家為其團隊部署AI虛擬助手的制藥公司。雅培制藥事業(yè)部啟動了一項試點，讓約3000名銷售員工開始與Maya進行日常咨詢。Maya使用語音或聊天界面以簡單的自然語言與員工溝通，并為他們提供所需的幫助及管理任務，回答常見問題解答、完成日常操作、接收報告或訓練，幫助員工操作企業(yè)知識庫（如SalesForce或Tableau）。
諾華（Novartis）病理學診斷研究平臺：諾華公司的病理學家和數(shù)據科學家與科技創(chuàng)業(yè)公司PathAI合作，訓練由PathAI開發(fā)的人工智能系統(tǒng)，以嘗試像病理學家一樣診斷，并試圖發(fā)現(xiàn)病理學家難以發(fā)現(xiàn)的隱藏信息。PathAI為算法提供由病理學家標記的病理影像用于訓練算法以區(qū)分細胞類型。PathAI將訓練載玻片切成約10000個較小的圖像，并且病理學家在每個切片中標記細胞類型。經過訓練，不同的細胞類型以不同色彩區(qū)別，確定為癌癥的區(qū)域在綠色周圍組織的區(qū)域中發(fā)出亮紅色。
美敦力（Medtronic）Guardian Connect動態(tài)血糖監(jiān)測系統(tǒng)：Guardian Connect系統(tǒng)使用微型傳感器測量皮膚下方的液體中的葡萄糖水平，全天候監(jiān)測讀取并通過小型無線發(fā)射器將它們發(fā)送到手機。使用Guardian Connect移動應用程序，可以查看最新的血糖數(shù)據、血糖歷史趨勢，跟蹤可能影響血糖水平的日常事件，在血糖超出或低于目標范圍時還能收到警報。