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智慧医疗|大数据时代下的人工智能医疗( 三 )


阿里健康 – AI Doctor You ET医疗大脑
阿里健康的医疗解决方案也是平台开放式的 ， 主要是三大平台 。 临床医学科研辅助平台：提供智慧病例库矩阵、临床科研数据矩阵、多源异构医疗数据处理、大数据科研辅助分析引擎开发服务等；AI医疗开放平台：面向不同设备 ， 提供多部位、多病种AI辅助筛查应用引擎；临床医师能力训练平台：提供沉浸式医师仿真教学培训系统 ， 脱敏病例虚拟病人等服务 。 其优势是基于阿里云和AI能力的强大应用拓展能力 。
百度AI - 医疗大脑
百度医疗大脑的对标产品是Google和IBM的同类产品 ， 他们通过海量医疗数据、专业文献的采集与分析进行人工智能化的产品设计 ， 模拟医生问诊流程 ， 与用户多轮交流 ， 依据用户的症状 ， 提出可能出现问题 ， 反复验证 ， 给出最终建议 。 在过程中可以收集、汇总、分类、整理病人的症状描述 ， 提醒医生更多可能性 ， 辅助基层医生完成问诊 。 他们的优势是大量的搜索引擎医疗数据和AI技术能力支撑 ， 他们可以基于百度医疗大脑逐渐打造开放的医疗智能平台 。
推想科技 - 推动科技 ， 想医所想
推想科技主要针对肺部、心脑血管、肝癌等领域进行模型搭建 ， 目前他们推出肺部、胸部、脑卒中辅助筛查产品和医疗影像深度学习中心 ， 帮助医生完成个性化、差异化的深度学习 ， 他们的优势是每日AI可以完成肺癌辅助筛查近万例 ， 累计辅助诊断病人数已超过450万+ ， 同时已经和超100家顶级医院合作并受到医生的一致好评 。
DeepCare羽衣甘蓝 - AI口腔影像领跑者
DeepCare聚焦于口腔医学领域 ， 目前具有公司全球首款口腔影像AI辅助分析系统 ， 并已在口腔医院应用 ， 正在进入基层医院、体检中心和口腔诊所 ， 他们可以进行数据查询及管理、病灶区标记、辅助诊断并自动化生成报告等 ， 他们的优势是团队基因比较强大 ， 背景牛逼、专业性强 。
LinkDoc - 人工智能与医疗大数据解决方案提供者
LinkDoc主要围绕医疗大数据一体化、医学影像智能诊断、标准化智能随访、一站式医学科研等提供解决方案 ， 他们的使命是推动中国新一轮人工智能发展 ， 让人人皆可享有精准的医疗服务 ， 他们的优势是整合医疗机构、药企行业、保险行业、患者院外提供关联性、一体化的服务 。
依图医疗 - 人工智能 ， 关爱健康
依图六大核心业务领域分布在安防、医疗、金融、智慧园区、零售、城市等 ， 就医疗来说 ， 他们立志成为人工智能变革医疗领域的引领者 ， 提升医疗生产力 ， 扩展医疗新边界 ， 他们的医疗智能产品解决方案主要是医疗大数据智能、临床智能决策等 ， 包括遍布胸部、肺癌多学科、乳腺x线、乳腺超声、甲状腺超声、儿童生长发育及就诊流程等智能诊断系统 ， 以及智能互联网医疗平台 ， 从智能预诊、智能转诊到智能辅诊的完整服务 。
第四范式-智能医疗
他们提出的是智能健康中心 ， 从健康智能应用、中枢管理到智能组件都有所涉及 ， 从服务层面来说 ， 有着个人、社区、医疗机构、科研机构、保险机构健康的一体化服务 ， 包括糖尿病、心血管病、风湿病、胰腺病智能管理等 ， 此外他们还有平台级AI OS ， 为智能健康提供平台级的全生命周期管理和全方位的工具支撑 ， 他们的优势在于平台易于使用、能力组件丰富、功能个性制定、应用运行稳定 。
以上都是在AI医疗领域有一些作为的公司 ， 事实上AI医疗领域的公司多到几百家 ， 风口往往是浮躁的开端 ， 尽管AI在医疗领域的应用比其他领域有一定的优势 ， 但AI医疗发展过程中也会面临巨大的挑战 ， 甚至出现玩了很久 ， 最后验证出是个伪需求 ， 或者因为实力问题而终结 。
到目前为止大部分的AI医疗产品都在完善中 ， 目前还没有绝对稳定的、准确率极高的产品 ， 只有范围值内的满意度 ， 在AI领域 ， 只要数据生产资料在增长、算法在优化 ， 算力在进步 ， 就意味着产品在精进 ， 但这需要时间 ， 并不是所有的AI医疗企业都能一路走到底 ， 同时随着时间的推移竞争关系也会不断的加剧 ， 就比如AI图像识别和AI辅助诊断 ， 相当一部分公司都有所涉猎 ， 如果未来找不到差异化 ， 一地鸡毛的事情或许在AI领域也会出现 。


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