12月中旬，健康医疗大数据中心第二批国家试点在山东、安徽、贵州三省启动;而在此几天前，广州国际人工智能产业研究院刚刚在南沙自贸区挂牌，联想、零氪科技等首批16家实验室入驻，将在医疗人工智能等领域发力。
由于传统医疗行业存在医生资源供给不足、医疗成本高、医疗误诊率高等弊端，近段时间以来，业界都在积极探索实践如何利用大数据、人工智能等新技术解决医疗中存在的一些问题。“可以将指南和专家共识运用于数据中，形成知识驱动的临床决策支持，指导患者用药，并对医生形成临床辅助诊疗支持。”近日在广州召开的首届南沙人工智能高峰论坛上，国家卫计委慢病中心周脉耕指出，人工智能发展迅速，且和医学、医疗、医药的结合充满想象力，为未来带来无尽可能。
商业闭环仍在探索
从十九大报告提出的“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”，到国务院发布《新一代人工智能发展规划》，国内一系列政策的出台为人工智能的发展定下了基调。
大数据和人工智能对于政府、医院、企业、保险和健康管理机构都将发挥其作用。“对医院而言，大数据和人工智能将能在医疗服务质量、精准医疗、临床科研平台上发挥作用;对于政府和保险机构而言，大数据和人工智能的介入将有助于政策分析、合理用药、精准医保;对于企业而言，则意味着真实世界的数据分析、效率提升平台和新业务模式合作;对于健康管理机构而言，大数据和人工智能将令风险筛查、个性化照顾成为可能。”周脉耕如是表示。
然而，目前人工智能的发展主要处于技术层面，医疗大数据的应用仍有瓶颈，如何形成完整的商业闭环还在探索中。采访中，零氪科技CTO罗立刚告诉记者，医疗大数据市场价值非常大，但由于医疗领域的复杂性，以及承载的数据量、病历量大等问题，医疗数据的结构化问题一直未能得到很好的解决。“尽管目前数据采集和整合已初步具备了比较好的基础，但数据的应用存有短板，怎么把它的价值发挥出来，是行业正在努力的方向。”
“不过，未来AI(人工智能)在医疗产业中的作用非常值得期待。” 零氪科技CEO张天泽认为，例如在临床应用中，既能让专家在面对患者时，参考的案例更广泛，让患者在治疗肿瘤等重大疾病时获得更好的治疗方案，又能让对药物的评价变得更高效，使真正的好药得以施展和发挥，让那些疗效产出并不那么高的药物被淘汰，从而帮助患者用上更具疗效和创新性的好药。此外，目前买房可以按揭但看病不能分期付款，引入AI后，金融领域的介入或将变得可能，从而降低患者的疾病负担。
提升投入产出化
有机构预测，医疗领域在应用数据分析后，人均GDP将提高200美元，国家在医疗卫生领域的支出将减少5%~9%，人类的平均寿命有望增长1年。
业内人士指出，通过汇总患者的临床记录和医疗保险数据集，并进行高级分析，将提高医疗支付方、医疗服务提供方和医药企业的决策能力，从而有效提高医疗效率、降低医疗成本。比如，对于医药企业来说，在新药的研发阶段，可以通过数据建模和分析，确定最有效率的投入产出比，节省研发成本。
“大数据能够缩短研发周期，使临床试验的效率提升;通过大数据各种维度的分析，发现新适应症;在临床试验阶段收集和处理数据信息，可以更及时地预测临床结果。”阿斯利康全球药物开发部门中国区副总裁、肿瘤治疗领域负责人柯明威表示。
一般新药的研发周期大约为10年，使用AI和大数据可以帮助医药公司生产更有针对性、有更高潜在市场和治疗成功率的药物，并将新药推向市场的时间提前，提高患者的可及性。而在降低企业研发成本的同时，也有助于进一步降低药品价格。
此外，AI和大数据在临床的应用可以改善医疗效果。比如在患者出现症状前，就提供早期的检测和诊断，然后及时干预。
对同一患者来说，医疗机构不同，医疗护理方法和效果就不同，治疗成本也存在着很大的差异;对不同患者而言，用同样的诊疗方案可能取得的疗效却不一样。通过对患者体征数据、医疗费用数据和各诊断的治疗结果数据在内的大型数据集的分析对比，可以帮助医生判断最有效和最具有成本效益的治疗方案，有可能减少过度治疗或治疗不足的情况发生。针对不同的患者采取不同的诊疗方案，或者根据患者的实际情况调整药物剂量，还可以减少副作用。
咨询公司麦肯锡估计，在某些案例中，通过减少处方药量可以减少30%~70%的医疗成本。比如，早期发现和治疗可以显著降低肺癌给卫生系统造成的负担，因为早期的手术费用是后期治疗费用的一半。
而在医保控费方面，合理精算定价是医保和商保的主要痛点。专家认为，大数据的使用有利于医保的定价与费用控制，也有利于商业健康险在险种和机制上的创新。
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