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人工智能最大优势在于计算能力的高效，尤其在数据密集型、知识密集型、脑力劳动密集型行业领域。与互联网不同，人工智能对医疗领域的改造是颠覆性的。
IBM的人工智能Watson，近日仅用10秒就开出了癌症处方。在引发舆论热潮的同时，也再次把“AI＋医疗”推向高潮。方正证券近日发布的互联网医疗深度报告就显示，尽管安防和智能投顾最为火热，但AI在医疗领域可能会率先落地。
接手“互联网＋”无奈的医疗痛点
图像识别、深度学习、神经网络等关键技术带动了人工智能新一轮大发展
该份报告指出，从互联网改造医疗行业的角度来划分，中国互联网医疗发展经历了三个阶段：信息服务阶段，即互联网改造的是医疗的信息流，实现人和信息的连接；咨询服务阶段，即互联网改造的是健康咨询的服务流，实现人和医生连接；诊疗服务阶段，互联网改造的是医疗的服务流，实现人和医疗机构的连接。
然而，互联网带来的模式创新没有根本上提升医疗供给端的服务能力，从而根本上解决医疗资源（尤其是医生）供不应求的局面。
与此同时，图像识别、深度学习、神经网络等关键技术的突破带动了人工智能新一轮的大发展。“人工智能＋医疗”概念应运而生。
与互联网的不同，人工智能对医疗领域的改造是颠覆性的。
对人工智能医疗的需求主要基于几方面客观现实：一方面是优质医疗资源供给不足，成本高，医生培养周期长，误诊率高，疾病谱变化快，技术日新月异；另一方面，随着人口老龄化加剧、慢性疾病增长、对健康重视程度提高，医疗服务需求持续增加。
人工智能的核心能力实际上是人类自身已拥有的能力，但与人类相比，最大优势在于计算能力的高效，尤其在数据密集型、知识密集型、脑力劳动密集型行业领域。
在医疗领域，IBM Watson可以在17秒内阅读3469本医学专著、24．8万篇论文，69种治疗方案、61540次试验数据、10．6万份临床报告。通过海量汲取医学知识，包括300多份医学期刊、200多种教科书及近1000万页文字，IBM Watson在短时间内迅速成为肿瘤专家。
阿里云研究中心和BCG的最新合作报告指出，从技术突破和应用价值两维度分析，未来人工智能会出现服务职能、科技突破、超级智能三个阶段。基于数据的服务智能阶段将在接下来3—5年爆发：人工智能拓展、整合多个垂直行业应用，丰富实用场景。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。
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