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计算机控制技术 计算机控制系统( 八 )

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5. 医疗 AI 有望进入商业化元年5.1. AI 医疗处于成长期，细分赛道增长迅速
全球 AI 医疗处于成长期，占人工智能市场五分之一 。相对于制造业、通信传媒、零售、教 育等人工智能应用，AI 医疗具有广阔的市场空间以及多元化的需求 。目前，AI 医疗总体渗透率较低，商业落地规模不及安防、新零售等较为成熟的领域 。根据 IDC 统计数据，预计到 2025 年全球人工智能应用市场总值将达 1,270 亿美元，医疗行业将占市场规模的五分之一 。
2015 研究分水岭，AI 医疗研究偏向多元化 。2015 年以前，国外研究侧重于 AI 医疗在临床 知识库外的应用，如智能手术机器人助理，电子病历的推广普及等 。就国内市场而言，AI 医 疗的研究中心很大程度上还是在于类疾病的临床知识库 。随着卷积神经网络的发展，基于深 度学习的 *** 大大提升了算法模型对于图像识别、样本预测的精度，AI 医疗得以发展 。目前，AI 医疗已在手术机器人，精准医疗，远程手术控制台等领域逐步落地 。
AlphaFold 开天辟地，精准构筑蛋白质 3D 模型 。2020 年 12 月，谷歌 AI 团队 DeepMind 所研发的 AlphaFold 模型在生物学及医疗领域取得重大突破：通过神经网络模型，根据氨基 酸精准预测并构筑蛋白质 3D 结构 。蛋白质由多个氨基酸序列组成，性质取决于其独特的 3D 结构 。由于氨基酸在构成蛋白质的过程中会发生长链折叠过程，传统的枚举法预测蛋白质 3D 结构需要 138.2 亿年 。此次 AlphaFold 成功预测蛋白质 3D 模型可在未来医疗领域中更好协 助研究人员针对蛋白质的不同性质，针对性研发出特效药物，阿尔茨海默氏症、帕金森氏症、 亨廷顿氏症和囊性纤维化等世界医疗难题也有望解决 。
英伟达助力上层 AI 医疗算法 。数据、算法和算力是 AI 领域不可或缺的三要素 。对于 AI 医疗 领域，数据与算法近年来得到快速发展，然而高效的算法更需要强大的底层硬件提供算力的 支撑 。在 2020 年中国 GPU 科技会议（GTC）上，英伟达首席科学家、研究院高级副总裁 Bill Dally 展 示了 Folding@Home 和 CyroSPARC 如何基 于 GPU 赋能 AI 医疗，Folding@Home 借助分布式计算将无数 GPU 的闲臵时间利用起来，并为新冠病毒研究贡献 了 1.5ExaFLOPS（1ExaFLOPS=1024PFLOPS=1024×1024TFLOPS）的算力，总共花费 了 1 个多月的计算时间，比其他传统方式快 30 倍左右 。
我国 AI 医疗发展迅速，资本市场持续看好 。我国人工智能市场发展快速，自 2018 年 AI 应 用于基因检测序列以来，AI 医疗的商业化模型逐步形成，根据沙利文咨询统计，同年 AI 医 疗市场规模增速 616.7%，总融资 71 笔，融资总规模 30.5 亿元 。2019 年后，预测 AI 医疗 进入逐步增长稳定期，以 40%-60%的增速“小步快跑” 。
政府高度重视 AI 医疗，政策“自上而下”传导发酵 。国务院于 2017 年发布的《新一代人工 智能发展规划》提到需要推广应用人工智能能治疗新模式、新手段，建立快速精准的智能医 疗体系 。2018 年政府要求人工智能向基层领域自上而下渗透 。在工信部印发的《促进新一 代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020 年）》中进一步明确了在医疗影像、智能服 务机器人等细分行业发展的目标与大方向 。
第一张肺结节 AI 三类证颁发，中国 AI 迎来曙光 。2020 年 11 月 13 日，国家药品监督管理 局的上放出了首个基于深度学习技术的肺结节 CT 影像辅助软件医疗器械批准证明 。该 证明归属于北京推想科技，是国药监开出的首张肺结节 AI 三类证 。在医疗机构影像学检查 中，胸肺 CT 的检查量占比最大，加之微小肺结节不容易辨别，是医疗最需要被辅助的场景 。本次三类证的颁发进一步彰显国家大力发展 AI 医疗的决心与信心，且在十四五规划中，人 工智能和生命健康都被列为前沿科技领域的优先级别，将带来中国人工智能及生命健康科学 的新一轮发展 。

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