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腾讯频频加码互联网医疗背后,商业化等难题待解(3)

2019-02-22 09:20:35    蓝鲸TMT  参与评论()人

其次,医疗数据的缺失也给互联网医疗带来不少阻碍。据记者了解,一方面,人工智能的准确性需要海量数据支撑,但在我国,大部分患者的电子病例资料并不是很完善,这给医院对于医疗数据的整合带来了一定的困难,企业获取医疗数据的难度也随之增加。据媒体报道,在大医院,满足要求的病例数据只有10%-20%,而在次级医院,该比例仅有1%。

另一方面,“数据孤岛”也导致了各企业的数据标准不统一,这也同样导致了相关医疗数据的共享难题。以肺结节CT筛查为例,目前业内对肺结节、糖网病检查等场景的医疗人工智能产品诊断准确率普遍很高,但企业在训练自己的模型时通常有自己的数据库,算法也是根据自己的数据进行训练,以自己的数据来验证准确性。

《2018中国人工智能商业落地研究报告》显示,2017年,在整个产业链上,90%以上的AI企业依然处于亏损阶段,绝大多数企业年营业收入不足两亿。对于医疗这个重垂直化领域,大多数AI医疗企业同样处于亏损阶段。

未来AI医疗是否能够取代医生,进行独立诊疗?多名专家认为,在可以预见的未来,AI医疗只能作为工具辅助医生工作,而不能取代医生。

腾讯频频加码互联网医疗背后,商业化等难题待解

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