人工智能的未來是醫療，而中國有世界級命題。命題決定科學工作的高度，強烈的需求能夠助推技術的發展。出身醫學又轉型做計算機，擁有交叉學科背景的倪浩很清楚，醫療行業需要人工智能，而中國場景的潛力巨大。
2017年1-11月，全國醫療機構門急診量超73億，平均每天就診人次超2100萬，且仍處於持續增長中。加上優質醫療資源分佈不均，區域醫療水平發展差異大，只有以人工智能賦能醫療機構，進一步提升頂級醫療機構運行效率，放大優質醫療資源服務能力，提升基層醫療機構診療水平，推進疾病診療均質化，才能夠實現“共同富裕，全民健康”的發展目標。
中國AI醫療的世界級命題
目前，醫療人工智能相關公司大致可分成三類。第一類是如騰訊、阿里的互聯網公司；第二類是如飛利浦、西門子的跨國公司；第三類是信息系統起家的廠家。但依圖想做的醫療和這三類公司都不同。
而跨國企業就涉及環境的差異性。美國作為全球樣板市場，醫療國際巨頭頂尖的研發人員大多在美國。而如今，中國企業發展醫療人工智能的優勢在於，中美醫療行業的差異本身就決定中國對於醫療人工智能的需求比美國強烈得多。
第二，美國對醫療人工智能的需求不如中國迫切。據世界銀行數據，2015年中國衛生總支出佔GDP的6%，而美國常年維持在17%以上。美國2015年的GDP是17.4萬億美元，折算成人民幣，3億多人花掉了20萬億人民幣的醫療費。而當年中國14億人在醫療上花費了4萬億。不可否認的是，中國政府對醫療衛生投入在持續增長，但差距可觀。美國整體醫療資源投入本就較充分，對利用人工智能來解決問題的需求顯得沒有那麼迫切。
第三，美國發展醫療人工智能的人力成本相對高。醫療人工智能必須跟醫療領域的專家協同合作，而美國醫生是社會收入金字塔尖的人群，平均年薪超過25萬美元。反觀計算機從業者只有8萬美金，技術公司很難請得起大量高水平的醫生一起開發產品。
AI醫療的觸手
現階段中國社會發展不平衡不充分的問題，同樣反映在醫療領域。
依圖是最早進行醫療人工智能佈局的企業之一，在挑選方向時有兩個著重點，一是看醫療領域需求有多高，二是看臨床的價值有多大。依圖選擇了腫瘤、心腦血管疾病和兒科，這也是目前對人工智能需求最強的三個領域。
AI醫療大數據
正是基於對行業深入地認知，依圖才經常提到“談算法是外行的表現，內行都談標準和數據”。而對於數據的理解和處理是依圖能把人工智能落地臨床的核心競爭力。
將醫療大數據理解通透最基礎也最重要。並不是說，把各處醫療數據集中起來就叫醫療大數據，這樣只能成為“醫療數據大”。大數據的本質是支持從中進行數據的挖掘和洞察。
對於諸如臨床數據、人口健康數據、公共衛生數據等紛繁複雜的健康數據，人工智能可以發揮其強大的複雜文本數據解析能力、醫學影像數據的降維與結構化能力、質量分析與控制的提純能力、多樣化治理的數據標準化能力。
摘出米飯中的沙子，洗淨菜葉上的灰塵，以合適的溫度、高超的廚藝，將雜亂無章的數據原料薈萃成一桌井然有序、賞心悅目的醫療大數據盛宴。
當醫療大數據被理解並做到可用層面，下一步就將建立迅速的複製能力，一類病種的開發產品能夠遷移到另一類病種中，加快開發速度。
打通數據需要將數據進行集中存儲。現在，貴州有一個數據交易所，如果交易所能夠開放衛計委的脫敏數據，如貴州地區肺癌發病人群的數量、區域分佈、病情進展等，這將助益醫療大數據的研究。
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作為獨角獸企業，成立於
2012年的依圖科技，其人
工智能技術已服務於醫療健康、城市公共安全、金融等眾多領域。2016年，依圖科技進軍醫療，成為唯一一家佈局醫療的人工智能獨角獸企業。2017年12月，依圖科技宣佈投資AI芯片公司ThinkForce、AI製藥公司AccutarBio。
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