第1章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.1.1 研究背景
人工智能是一门对人的意识、思维过程进行模拟的学科。在人类历史发展中，人工智能把对未来科技的憧憬变为了现实。科学家们在人工智能的相关领域已取得了重大突破，可以赋予机器认知及预测的能力。人工智能依据通用的学习策略，可以读取数据，从中发现规律、联系和洞见，因此能够根据新数据自动调整，而无需重设程序。利用机器学习，人工智能系统获得了归纳推理和决策能力[1]。人工智能发展以来，在众多领域有着惊人的表现。
然而，在关乎每一个人的健康医疗领域，我国各个地区的医疗资源分布不均、医疗水平发展不平衡、医疗服务质量不高。目前仍有不少问题亟需解决：对于患者，健康无管理、用药无指导、找医生难、挂号难、医患关系紧张等；对于医生，病例碎片化、个人价值低、工作负荷高、科研任务重；对于医院，患者体验相对较差、人才流失严重、数据孤岛、基层医疗信任度问题等等。而人工智能技术在医学方面的应用是目前缓解以上矛盾最有效的方案，人工智能技术在医学方面的发展与应用变得至关重要。针对以上问题，人工智能技术在健康医疗领域的应用可以解决以下问题：一是可以提供辅助早期筛查、诊断；二是可以加速医疗机构信息化；三是可以分析医学影像解决医学难题；四是助力医疗数据价值提升；五是加速药品研发；六是提供个性化的健康管理服务；七是深入分析基因序列，推进精准医疗。1.1 研究背景和意义
1.1.1 研究背景
人工智能是一门对人的意识、思维过程进行模拟的学科。在人类历史发展中，人工智能把对未来科技的憧憬变为了现实。科学家们在人工智能的相关领域已取得了重大突破，可以赋予机器认知及预测的能力。人工智能依据通用的学习策略，可以读取数据，从中发现规律、联系和洞见，因此能够根据新数据自动调整，而无需重设程序。利用机器学习，人工智能系统获得了归纳推理和决策能力[1]。人工智能发展以来，在众多领域有着惊人的表现。
据日本共同社报道，关于人工智能（AI）在临床医疗实际应用的可能性，运营医生专用信息交流网站的“Med Peer”公司（位于东京）对约 3700 名医生实施的问卷调查结果显示，约 7 成医生认为“20 年内将迎来人工智能诊疗的时代”[2]。据统计，2015 年全国医疗卫生机构总诊疗人次达 77.0 亿人次，居民到医疗卫生机构平均就诊达到了 5.6 次[1]。目前，国内有众多提供互联网预约挂号服务的医疗服务厂商，如微医、春雨医生、好大夫、丁香园等。这些厂商目前主要还是通过人工导诊的方式提供预约挂号服务，通过搭建医学知识图谱实现的精准预约可以大大的减少医院和企业的人力成本，提高系统运行效率和结果一致性，降低延迟现象，改善用户就医体验。但目前仍不能解决我国各个地区的医疗资源分布不均、医疗水平发展不平衡、医疗服务质量不高的问题。
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1.2 产业发展现状
智能诊断场景是目前人工智能在医疗领域最重要的应用场景。将从大量的诊断工作中解放医务工作者，医务工作者可以有精力与时间，处理更复杂的工作。改进的人工智能方法与传统图像处理方法的结合，在功能上相互取长补短，将是医学图像处理技术重要的发展趋势[35]。
第2章 项目和团队介绍
2.1 智能医学平台项目概况
（1）眼底图云服务
项目内容：糖尿病视网膜病变（Diabetic Retinopathy, DR）是糖尿病最为常见，且最为严重的并发症之一，也是成人低视力和失明的主要原因，它严重影响着全球数千万人类的生活质量，如何降低 DR 致盲率已成为世界各国共同面临的一个重要的社会公共卫生问题。
随着计算机图像处理技术的进步，基于眼底视觉图像处理与分析的计算机辅助诊断系统正是医学和计算机科学相结合的具体应用。眼底图像中包含了丰富的非结构化参数，这是眼科疾病（包括白内障、青光眼、老年性黄斑变性、糖尿病视网膜病变等）诊疗的重要依据之一。其次，眼底图像中的视网膜血管是人体内唯一能够在无创的条件下直视的血管结构，许多慢性疾病包括高血压、糖尿病等的症状都可以在此部位有所体现。因此，视网膜血管是检测全身多种疾病、预估疾病风险的信息窗口。
在过去的 20 年中，学术界涌现出大量的基于彩色眼底图像进行糖尿病视网膜病变的检测方法，如贝叶斯分类器、亮度与对比度分析、神经网络、数学形态学方法、小波变换方法、基于匹配模型方法等。但至今仍没有一种通用有效的眼底图像 DR 自动筛查方法。
深度学习在大数据量计算机视觉和图像分析任务中卓有成效。其并非专家设计，且所有的转换水平由训练数据决定。深度学习大体上胜过所有的经典图像分析技术。鉴于眼底图像具有空间相干性等特征，深度学习算法如 Convolutional Neural Network（CNN）非常适合在 DR 的眼底图像上应用。但由于缺少大量的标注图像，目前深度学习在 DR 筛查中智能用于 DR 的分级。如果将深度学习技术与眼底图像中的解剖学知识和病理信息相结合进行病灶的识别，算法的性能将得到大幅的提高。
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1.2 产业发展现状
智能诊断场景是目前人工智能在医疗领域最重要的应用场景。将从大量的诊断工作中解放医务工作者，医务工作者可以有精力与时间，处理更复杂的工作。改进的人工智能方法与传统图像处理方法的结合，在功能上相互取长补短，将是医学图像处理技术重要的发展趋势[35]。
从学术界和工业界看，医学人工智能技术在医学知识图谱和医学影像方面有以下的发展：在医学影像方面，医学大数据的迅猛发展为深度学习提供了上百万的样本进行训练，使图像分类、识别和分割技术能够达到 90%以上的准确率。其中：Google 旗下的 DeepMind公司进军 AI 眼疾治疗，他们利用卷积神经网络对糖尿病视网膜病变进行分级，准确率高达99.1%；斯坦福大学的研究人员通过各种渠道收集了十多万张的皮肤病图像，利用人工智能方法对皮肤癌进行诊断，所取得的结果超过了人类专家的水平；英国诺丁汉大学的研究人员利用机器学习的方法学习医学数据，在心脏病预测上取得了非常好的结果；阿里健康的Doctor You 包括临床医学科研诊断平台、医疗辅助检测引擎、医师能力培训系统等，其 CT肺结节检测引擎无论是在性能还是云服务能力上，都达到了世界一流水平[6]。人们对机器自动、快速、准确的智能分析抱有巨大的期待，促进人工智能技术在医学健康领域的应用，对于优化我国医疗服务体系有着极为重要的意义。
虽然在计算机视觉领域，深度学习对于自然图像的分类、检测与分割已经取得很好的结果，但是这样的结果并不能直接迁移到医学影像上。一方面，执行自然图像分析任务的深度学习模型不一定适用于医学影像分析。在自然场景中，需要处理的目标的种类往往很多，而每一种目标都具有很大的相似性；而在医学影像中，虽然要检测的目标种类比较少，但是由于人体本身具有一定的复杂性，深度学习模型要结合很复杂的前后文信息进行判断是十分困难的.
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第2章 项目和团队介绍
2.1 智能医学平台项目概况
（1）眼底图云服务
项目内容：糖尿病视网膜病变（Diabetic Retinopathy, DR）是糖尿病最为常见，且最为严重的并发症之一，也是成人低视力和失明的主要原因，它严重影响着全球数千万人类的生活质量，如何降低 DR 致盲率已成为世界各国共同面临的一个重要的社会公共卫生问题。
随着计算机图像处理技术的进步，基于眼底视觉图像处理与分析的计算机辅助诊断系统正是医学和计算机科学相结合的具体应用。眼底图像中包含了丰富的非结构化参数，这是眼科疾病（包括白内障、青光眼、老年性黄斑变性、糖尿病视网膜病变等）诊疗的重要依据之一。其次，眼底图像中的视网膜血管是人体内唯一能够在无创的条件下直视的血管结构，许多慢性疾病包括高血压、糖尿病等的症状都可以在此部位有所体现。因此，视网膜血管是检测全身多种疾病、预估疾病风险的信息窗口。
在过去的 20 年中，学术界涌现出大量的基于彩色眼底图像进行糖尿病视网膜病变的检测方法，如贝叶斯分类器、亮度与对比度分析、神经网络、数学形态学方法、小波变换方法、基于匹配模型方法等。但至今仍没有一种通用有效的眼底图像 DR 自动筛查方法。
深度学习在大数据量计算机视觉和图像分析任务中卓有成效。其并非专家设计，且所有的转换水平由训练数据决定。深度学习大体上胜过所有的经典图像分析技术。鉴于眼底图像具有空间相干性等特征，深度学习算法如 Convolutional Neural Network（CNN）非常适合在 DR 的眼底图像上应用。但由于缺少大量的标注图像，目前深度学习在 DR 筛查中智能用于 DR 的分级。如果将深度学习技术与眼底图像中的解剖学知识和病理信息相结合进行病灶的识别，算法的性能将得到大幅的提高。
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2.2 研究内容
研究内容部分向投资者详细介绍智能医学平台项目的技术情况与理念，展现团队能力，提高项目的可信度，推进实现融资。
本项目围绕由我国日益增长的医学影像需求所带来的巨大的压力和挑战，当前医学影像智能分析方法所面临的困难等新形势为深度学习在医学影像智能分析领域的应用所提供的机遇展开研究。
由此，医学影像智能分析的研究将从以下四个方面展开。
（1）智能标注技术
拟利用深度学习模型，研究半自动的多边形标注法减轻医生的标注工作量；将深度学习模型与 Active Learning 策略结合，选择最需要标注的样本交给医生进行标注，同时避免大量标注相似样本，从而减轻医生的标注工作量。
研究目标：研究利用深度学习方法，结合 Active Learning 策略，在医生标注的过程中动态地筛选待标注样本并半自动地圈画其中待标注的区域，从而减轻医生的标注工作量，提高标注工作的效率。
（2）智能检测技术
拟利用基于稠密连接的特征金字塔网络提取图像特征，兼顾大小病灶检测的精度；采用投票和加权投票策略融合多检测网络，实现检测速度和精度平衡；3D 影像压缩，减少检测时显存占用。
研究目标：结合深度学习方法，在 2D/3D 图像上搭建多尺度的检测网络，对医学影像中的病变区域进行检测，同时兼顾大小物体的检测精度，提高多物体检测的置信度；通过多检测网络融合，实现检测速度和精度的平衡。
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研究内容部分向投资者详细介绍智能医学平台项目的技术情况与理念，展现团队能力，提高项目的可信度，推进实现融资。
本项目围绕由我国日益增长的医学影像需求所带来的巨大的压力和挑战，当前医学影像智能分析方法所面临的困难等新形势为深度学习在医学影像智能分析领域的应用所提供的机遇展开研究。
由此，医学影像智能分析的研究将从以下四个方面展开。
（1）智能标注技术
拟利用深度学习模型，研究半自动的多边形标注法减轻医生的标注工作量；将深度学习模型与 Active Learning 策略结合，选择最需要标注的样本交给医生进行标注，同时避免大量标注相似样本，从而减轻医生的标注工作量。
研究目标：研究利用深度学习方法，结合 Active Learning 策略，在医生标注的过程中动态地筛选待标注样本并半自动地圈画其中待标注的区域，从而减轻医生的标注工作量，提高标注工作的效率。
（2）智能检测技术
拟利用基于稠密连接的特征金字塔网络提取图像特征，兼顾大小病灶检测的精度；采用投票和加权投票策略融合多检测网络，实现检测速度和精度平衡；3D 影像压缩，减少检测时显存占用。
研究目标：结合深度学习方法，在 2D/3D 图像上搭建多尺度的检测网络，对医学影像中的病变区域进行检测，同时兼顾大小物体的检测精度，提高多物体检测的置信度；通过多检测网络融合，实现检测速度和精度的平衡。
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第 3 章 行业环境和竞争分析 ................................... 23
3.1.1 医疗与互联网融合................................... 23
3.1.2 云计算基础设施逐步成熟............................. 24
第 4 章 商业模式和战略定位 ........................................ 33
4.1 智能医学平台商业模式................................. 33
4.1.1 商业模式.............................. 33
4.1.2 预期方案.......................... 34#p#分页标题#e#
第 5 章 运营发展规划 ................................. 37
5.1 前景预测................................... 37
5.1.1 市场需求................................. 37
5.1.2 市场定位.............................. 38
第7章 风险预测及对策
7.1 市场预测
2018 年 6 月，艾瑞产业研究院发布《2018 年中国健康医疗大数据行业报告》，探讨了健康医疗大数据市场发展现状及未来发展趋势，认为市场快速发展的前提有三项：
（1）政策支持，政策与各类细节管理办法，需及时跟上市场发展。
（2）资本支持，市场需要资本不断的注入以维持研发能力，在产品尚未全面铺开时，大数据及 AI 技术的应用研发需要大量资金支持。
（3）市场认可，企业用户与患者用户均具备一定的消费意愿与能力，即与数据相关的消费意愿与能力，如此健康医疗大数据及 AI 技术的临床及商业价值便可快速被市场认同。
（2）资本支持，市场需要资本不断的注入以维持研发能力，在产品尚未全面铺开时，大数据及 AI 技术的应用研发需要大量资金支持。
（3）市场认可，企业用户与患者用户均具备一定的消费意愿与能力，即与数据相关的消费意愿与能力，如此健康医疗大数据及 AI 技术的临床及商业价值便可快速被市场认同。
随着健康医疗大数据多项细分场景的发展，辅助诊断将首先迎来商业化。基于深度学习的医学影像是将人工智能技术具体应用在医学影像的诊断上，市场空间巨大，由于国内病理医生培养模式不健全、收入低，全国病理医生缺口巨大；病理读片技术高度依赖经验，因经验而异使得病理读片的准确率相差较大。因此，医学影像诊断可能成为众多医疗细分领域中率先爆发的领域。
人工智能在医学影像应用主要分为两部分：图像识别与深度学习。图像识别应用于感知环节；深度学习应用于学习和分析环节。目前，人工智能+医学影像已经走出实验室，下一步将可能迎来商业化浪潮[27]。
人工智能在医学影像应用主要分为两部分：图像识别与深度学习。图像识别应用于感知环节；深度学习应用于学习和分析环节。目前，人工智能+医学影像已经走出实验室，下一步将可能迎来商业化浪潮[27]。
国内医学人工智能产业正处于初步阶段，科技巨头偏向基础层的数据计算能力及技术层的框架算法，创业公司则偏向应用层的解决方案[32]。与国外相比还存在较大差距。
随着全球科技巨头陆续开放人工智能平台，将有效弥补我国在基础层及技术层方面的不足，当算法技术发展到一定阶段，人工智能在医疗领域就可快速切换，自动适应新的场景，未来“人工智能+医疗”各细分领域的创业公司将率先受益[26]。
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结论
参考文献(略)
随着全球科技巨头陆续开放人工智能平台，将有效弥补我国在基础层及技术层方面的不足，当算法技术发展到一定阶段，人工智能在医疗领域就可快速切换，自动适应新的场景，未来“人工智能+医疗”各细分领域的创业公司将率先受益[26]。
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结论
参考文献(略)
