“AI+医疗”大火！如何用区块链技术解决数据瓶颈难题？
2018-07-13 11:53:23   来源：   评论：0 点击：

国内企业纷纷布局“AI+医疗”

2017年被称作是人工智能的应用元年，各项技术逐渐从概念落地为产业。长期来看，无论是从技术、产业投资，还是企业方面，人工智能行业总体处于爆发增长阶段，并逐渐开始向垂直行业渗透。

“AI+医疗”正成为资本市场的新宠，吸引了大量投资者的目光，从国内人工智能芯片企业最近两个月的融资动态来看，安防、医疗和无人驾驶是未来重点关注的领域，这也从侧面反映了AI+医疗的广阔前景。

AI医疗是非常具有想象力的产业，国内AI医疗热潮始于医学影像领域，未来的机遇是利用人工智能技术做药物研发甚至是生命基因工程等，医疗市场已成各路人工智能的兵家必争之地。如国内的芯片企业商汤科技、寒武纪、依图科技等都在通过融资重点布局医疗领域。

“AI+医疗”大火的背后

“AI+医疗”大火的背后是国内传统医疗市场痛点重重。如优质医疗资源的供需不平衡，医生培养周期长，误诊率高，疾病谱变化快，技术日新月异，以及人口老龄化加剧、慢性疾病增长、人们对健康重视程度提高，催生了医疗人工智能的发展。

人工智能自诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，尤其在医疗领域，人工智能有着非常广阔的前景。大量医疗人工智能创业公司集中涌现，国内外互联网巨头积极布局医疗人工智能，传统医疗企业纷纷引入人工智能人才与技术等，2018年，“AI+医疗”火了。

“AI+医疗”应用瓶颈是数据

尽管“AI+医疗”发展迅速，但面临的问题不少，一个是AI技术是否能撑起基础的医疗服务有待验证，医疗数据的处理与质量问题也有待解决。目前医院里手工录入的医疗数据在质量上还存在很大的问题，这也导致真正能够运用到人工智能的医疗数据并不多。人工智能医疗仍是新兴事物，只有解决了数据等问题，才能够真正突破发展瓶颈。

对于人工智能在医疗方面的应用数据瓶颈问题，上海交通大学生物医学工程学院教授，国家千人计划专家钱大宏表示，对于医院来说数据是宝贵的资产，而且又有安全和隐私的问题，中心化的数据存储不能解决这两个问题。

有业内人士表示，与自动驾驶技术相比，人工智能在医疗领域的不可控性要小得多。原因是人体的器官和机能都是相对固定的，不会像一些道路的路况那么复杂。随着机器学习技术更加深入的发展，未来医生借助人工智能对病人进行诊断和健康管理将成为大势所趋。

基于人工智能在医疗方面的应用数据瓶颈难题，上海交通大学生物医学工程学院教授，国家千人计划专家钱大宏提出了基于区块链和分布式安全计算的架构，使得人工智能所需的大数据能够得到安全的共享。在 8月30日-8月31日，它将在上海与大家分享自己多年的研究与项目经验，以“AI辅助诊疗驱动下的医学大数据去中心化安全共享”为主题做演讲，届时大家可以去现场和钱大宏教授探讨交流。

OFweek（第二届） 2018人工智能产业大会即将在上海举办，届时您将与国内顶尖的人工智能专家深度探讨人工智能芯片、AI算法等人工智能技术热点及人工智能在智能医疗等领域落地实践案例。目前钱大宏教授已经与主办方确认出席本次论坛，欢迎大家来现场与专家论道。

随着人工智能技术的不断发展，AI技术在医疗上将得到更充分的应用，以钱大宏教授为代表的专家们，通过区块链技术解决AI+医疗应用的数据瓶颈问题，相信未来人工智能技术在医疗上将更普及，一种新的医疗模式随之出现。

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