医疗插上人工智能的翅膀，究竟是跟风竞逐，还是锦上添花？
近日，小编参加了多场与生物医药以及人工智能相关的主题活动，一个直观的感觉是：医疗的确是人工智能一个非常好的切入点。针对这个问题，入围亿欧网&上海50家代表性AI企业&名单的上海森亿医疗科技有限公司（以下简称&森亿智能&）有更加切身的体会，森亿智能联合创始人马汉东认为，医疗的本质和数据之间现在有一个变化&&人工智能可以把原来医院里无法被信息系统直接利用的海量（非）结构化内容自动化地处理出来，在实现数据&可看&的目标之外实时生成以数据为基础的智能应用模型，&现今的医疗实践大部分以经验作为基础，所以这是我认为医疗领域能够成为人工智能一个切入点的逻辑基础&。
森亿智能联合创始人 马汉东
持相同观点的还有同样入围&上海50家代表性AI企业&名单的上海傅利叶智能科技有限公司（以下简称&傅利叶智能&）CEO顾捷，他说：&如今的医疗设备变得更加智能、更有感知力，为什么以前做不到呢？主要是碍于传感器技术、计算速度以及互联网数据的限制，现在传感器能够大规模地生产和制造，它可以搜集大量的数据，这就给人工智能提供了许多&弹药&。&
傅利叶智能创始人 顾捷
以上只是从数据层面对人工智能+医疗（以下简称医疗AI）所做的简单阐释。事实上，自从这一轮人工智能热潮袭来之时，医疗就被认为是人工智能落地的&第一只靴子&。与互联网不同，人工智能对医疗领域的影响是颠覆性的。
根据CB Insights2017年8月发布的《人工智能全局报告》显示，医疗健康是人工智能最热的投资领域，从2012年至今已经有270起交易。当然，数据只能代表一个行业发展的大势，大众更关心的是跟自己利益相关的实际应用。那么在张江，医疗AI又有哪些&先锋力量&呢？
&医疗健康是人类最大的刚需&
众所周知，中国是人口大国。近年来，随着社会进步和健康意识的渐渐觉醒，人们对于提升医疗技术、延长寿命、增强健康的需求更加迫切，但在实践过程中，医疗资源分布不均、医务人员培养成本过高、药物研发周期长、费用高、诊断不容犯错等问题长期存在。
相对于生命本身的复杂性，人类对医疗健康的理解仍然非常粗浅，现阶段的人工智能技术也不能完全有效地应对各种挑战，但这些并不妨碍我们对人工智能寄予厚望。至少在一点上，人工智能比人类更加&拿手&，那就是完成一些数据密集、繁琐冗余的工作，它可以将医生从繁重的工作压力中解放出来并帮助他们减少误诊率、提高准确率，甚至能够探索出新的诊疗方案或找到新型、有效的药物。
业内有一个共识是，当下人工智能的快速发展主要得益于算法、算力和数据的进步，尤其是大数据的爆发。海量数据的集成可以说是本轮人工智能爆发的核心因素，而在医疗领域，从基因、分子结构到细胞、器官、系统和人体，无时无刻不在产生大量的数据。据IDC Digital预测，截至2020年，医疗数据量将达40万亿GB，预计约80%数据为非结构化数据。
一直以来，医生在诊断和决策的过程中，主要依赖于固有的知识和经验。森亿智能市场总监楚舒宇在接受采访时也强调了这一点，他说：&在医疗的每一个环节都涉及到决策的问题：到底应该把这种疾病诊断成什么？诊断完以后又该采取哪一种治疗方式&&以往，这些环节主要依赖医生的经验和知识，但他们的知识和经验是需要时间不断积累的。&人工智能的出现正好填补了医生的知识&盲点&，可以针对大量、重复、有迹可循的数据，针对确定性、随机性和混沌的本质，针对动态演变推出新的知识，助力于信息统计、推理决策、监督反馈等方面的工作。
在采访中，顾捷谈及进入这个行业的初衷：&相对于工业机器人这样一个已经拥有50到100年历史的传统行业，我们当下所在的是一个非常蓬勃的市场&&康复机器人除了产生商业价值之外，还可以产生社会价值，毕竟健康是每个人最大的刚需，也是永远的刚需。&
关于应用场景 张江结出&硕果&
根据艾瑞数据最新发布的《2018年中国人工智能行业研究报告》中，人工智能在医疗领域的典型尝试有6大类：
语音录入病例
高效记录病患沟通；助推医疗信息化；牙科、B超、CT、病理科等领域有相对清晰的诉求。
医疗影像分析
病灶识别与标注；减少医生重复性工作；辅助医生降低误诊概率；帮助医生发现更有价值的罕见病症；对影像本身的数字化程度、有效数据量、临床路径等都有苛刻要求。
综合型诊疗
在最近举行的2018国际创新创业大赛上，楚舒宇代表森亿智能进行答辩，他分享了一个&人工智能医疗决策支持系统&，这个系统有效利用医院已有的病例大数据，在医生诊断治疗的各个节点，基于数据驱动给出科学的决策意见。目前，该决策系统主要应用在临床科研、患者服务、辅助诊疗领域，以临床科研为例，可以提高300%的决策效率。
谈到张江发展AI的环境，楚舒宇认为：&就从我的个人体会而言，园区对于人工智能的每一个节奏踩得都比全国的普遍节奏要快一点，我们在发展的过程中，受到了园区各方面的关怀和相应的指导，这些对我们来说都很有帮助。当然，我们也希望将来有更多的资源和配套政策可以支持这样一个创新的行业。&
身体健康管理
健康状态监测、疾病发生预测、全方位管理健康；有赖于生命大数据、行为及环境因素、人工智能等诸多领域的探索进步。
医疗机器人
机器人技术在医疗领域的应用并不少见，比如智能假肢、外骨骼和辅助设备等技术修复人类受损身体，医疗保健机器人辅助医护人员的工作等 。目前实践中的医疗机器人主要有两种：
一是能够读取人体神经信号的可穿戴型机器人，也称为&智能外骨骼&。顾捷所带领的傅利叶智能就是以外骨骼机器人著长。上个月底，他们研发的上肢康复机器人Fourier M2正式出口美国巴洛神经外科研究所，这是中国第一台取得美国食品药品监督管理局颁发许可证（FDA）的康复机器人，也是中国康复机器人首次出口美国。
顾捷告诉小编：&这款机器人涉及到的人工智能技术包括感知技术&&内部的传感器可以感知环境的变化和患者的意图；其次是计算，涉及到各种算法，包括触觉反馈的算法、交互技术的算法等等。未来我们还将添加数据挖掘的算法，生成处方；最后是执行。这就涉及到帮助患者去完成一些任务动作。&
二是能够承担手术或医疗保健功能的机器人，以IBM开发的达&芬奇手术系统为典型代表。
医学药物研发
降低发生候选药物所需时长；技术成熟后有望在新药研发领域每年降低280亿美元成本。
&效率是药物研发的关键。&据楚舒宇介绍，在药物研发方面，森亿智能会通过对药企的自有数据，包括临床试验的数据进行深度的挖掘，以求找到一些有价值的结果给到药企。
医疗插上AI的翅膀 即将腾飞
&医疗人工智能本身只是一个增量的市场，它不是硬核的东西，甚至可以说是&可有可无&，你可以去&蹭热点&，但是只有把数据产生的价值深度整合到产业流程中去，才能实现医疗的价值。&马汉东分享观点时如是说。森亿智能在今后一段时间的工作都将是挖掘医疗大数据背后的价值，楚舒宇指出：&我们的slogan是&洞察数据、智领医疗&。从国际的发展来看，基于数据驱动是（AI）行业发展的一个大趋势。森亿希望在各种各样的数据驱动模式中，把这方面的业务扎得更深，更好地迎接下一个时代。&
顾捷领衔的傅利叶智能则是从另外一个维度出发，为的是&让身体不便的人重新站起来，迈开步伐&。他说：&目前我们的产品主要是针对两种类型的患者：一是那些有先天性疾病的脑损伤患者，二是后天导致骨关节损伤、存在肢体障碍的患者，比如说骨折了需要做一些训练，穿上我们的机器人就可以在上面做一定的恢复训练。这只是我们的一款产品，未来我们将打造一个生态，针对不同的部位和关节，形成对应的产品。&
医疗插上人工智能的翅膀，究竟是跟风竞逐，还是锦上添花？主要还在于是不是有一群懂行的人在做&老实事&。
原文标题：张江智造 | 医疗AI在张江有哪些“先锋力量”？
文章出处：【微信号：zjpark，微信公众号：你好张江】欢迎添加关注！文章转载请注明出处。
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近两年来，3D打印技术的突飞猛进在许多领域造成了一场革命。从机器元件到建筑材料，人类的许多生产资料都迎来了&打印时代&。而这一划时代技术也在深深影响着医疗行业。由于3D打印技术开发的材料具有良好的生物相容性，且这一技术使得植入物的生产甚至可以实现私人定制，从而让3D打印技术成为生命科学领域投资的一个新的风口。最近，著名3D打印生产者Stratasys公司就宣布将与非盈利组织Jacobs中心合作成立一个基于3D打印技术的医疗器械研发中心。
该中心成立的目的之一就是进一步拓宽3D打印技术在医疗器械领域中的应用。事实上，目前3D打印技术已经获得了包括FDA在内的医药监管者的青睐。最近几年，FDA管理人员已经批准上市了数个基于3D打印技术的植入物产品。一些大型矫正术产品生产商如Stryker公司在内也纷纷开始设立3D打印工厂。
Stratasys公司认为此次与Jacobs中心的合作具有里程碑意义。这是公司首次与相关医疗机构合作探寻该技术与医疗健康领域方面的结合。借助双方在各自领域的丰富经验，公司将测试开发多种新型器械模型并帮助培训临床医生正确使用这些产品。
3D打印（英语：3D printing），又称增量制造（Additive Manufacturing，AM），可指任何打印三维物体的过程。3D打印主要是一个不断添加的过程，在计算机控制下层叠原材料。3D打印的内容可以来源于三维模型或其他电子数据，其打印出的三维物体可以拥有任何形状和几何特征。3D打印机属于工业机器人的一种。
目前3D打印技术在医疗产业中的应用主要包括医疗器械和生物打印。其中前者已经有产品上市，后者主要是指用喷墨技术来生产身体组织和器官。设想是，活细胞在凝胶媒介或糖基中一层一层地沉积，慢慢地组成诸如脉管系统的三维组织。这一设想无疑将为未来的医学产业带来一场革命。
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人工智能行业发展的最大难题是人才紧缺问题
人工智能行业是近几年行业关注的焦点，打造人工智能强国是我们共同的愿望，人工智能得到快速的发展离不开国家政策的支持，但是如今人才紧缺成为行业发展过程中的最大拦路虎。
究竟哪一类型的企业会在人工智能行业竞争的大潮中最先倒下？记者采访了解到，人工智能行业说到底是知识密集型产业，也就是顶级人才争夺最激烈的领域。如果想要在这个行业内真正拥有一席之地，必须长期付出比其他行业高出数倍的人力资源成本。而激烈的人才竞争也让很多企业&昙花一现&。
能够独当一面、带领团队进行开发的工程师年薪上百万，刚刚毕业三年的年轻工程师只要&有所专长&也能拿到50万左右的年薪&&一家资深猎头公司负责人告诉记者，这是这个行业目前的行情。虽然大多数人工智能公司的产品还没有市场回报，但是在人才的投入上都是重金押进。
一家知名人工智能企业部门负责人周先生称，&人工智能&是个笼统的概念，他们在招聘时具体会分为深度学习、自然语言处理、图像识别、推荐算法等不同的职位。而真正做人工智能的企业，需要自己的核心技术，因此招的不光是工程师和程序员，而是科学家。一个复杂的与人工智能沾边的项目，可能涉及多种技术的综合应用。比如要实现机器人考高考数学这样一个功能，就需要图像识别、自然语言处理和推荐算法等多种职位相互配合，每一个环节都得由至少一名50万年薪起的科学家完成。当然，一个人肯定还不够。而且这个圈子非常小，有限的顶级人才基本集中在几个高校。企业如果不立即加紧揽才，未来这些人才可能会流入其他公司。因此，率先倒闭的人工智能企业，很多都是因没有雄厚资金实力从而在&烧钱式&抢人大战中败下阵来的。
以自然语言处理（NLP）为例，该岗位大多要求求职者拥有相关专业的硕士或博士学位，目前国内拥有较强自然语言处理实验室的大学仅限北邮、国防科大、北大、清华、中科院、厦门大学、哈工大、复旦、华中科技和苏州大学等少数重点大学。而以中国科学院计算技术研究所自然语言处理研究组为例，其2014届硕士毕业生4人，博士毕业生2人，已全部被三星、华为等巨头企业收归麾下。除以上重点研究室之外，其它学校的NLP专业毕业生，都要去微软亚洲研究院、百度、科大讯飞等大公司镀金之后，才有人相信他们的实力&&这就将人才输出源锁定到了一个极小的范围内。
即使重金聘用，人才也不见得一定会留下来。这家知名人工智能企业的负责人还发现，很多打着人工智能招牌的企业，其实依旧做的是简单的程序处理。以该企业目前正在推进的人工智能医疗产业为例，他发现，也有不少企业号称做出了人工智能辅助诊疗系统，但是经过研究发现，基本都是基于知识库的专家决策系统，&类似大数据加上高级搜索引擎&，而真正的人工智能辅诊系统是需要机器自己有识别、推理、演绎等类似人脑思考的能力。
&这种企业很多，他们一般会重金聘用几名科学家，来做一些基础工作，但是他们既没有实力，也没有必要组建人工智能团队，而这样的基础性工作没有开创性。真正的人才干不了多久就会出走。&周先生称。
人才出走还有另外一种情况&&很多人工智能企业苦于没有良好的商业模式，国内大多数基金的生命周期都是5年以上，但实际上如果一家公司在3年内既没有找到合理的商业模式也没有实现批量增长，那么就很难再继续进行正常的下一轮融资了。因此为了进一步融资，以获得项目继续生存所需要的资金，还得给&裁员&找一个好听的说法。团队出走裂变出新的公司，在人工智能领域成了一种趋势。
&反正有的是投资人。&一名刚刚带领其团队离开原有公司的创业者告诉记者，他的团队学历、年龄、角色架构都非常良好，虽然上一个项目失败了，但是并不妨碍他们自己另立门户或者投奔新主。&人工智能行业的门槛高、水深，有泡沫是正常的，但是谁又能保证不会出奇迹呢。&
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