未來是不是只有機器人和智能影像管理，標本成像系統廠家這么看

未來是不是只有機器人和智能影像管理，標本成像系統廠家這么看

從影像管理來說，目前主要是病灶識別與標注、靶區自動勾畫與自適應放療和影像三維重建。從這些來看，嚴格來說并不算是人工智能醫療的領域，或者說主要是借助已有的標準和醫學知識進行定向尋找。如果從機器學習角度來看，還很難通過計算機自主發現發病之前的特定影像，或者突破人類認知的情況下自主尋找早期特征的規律。

醫療機器人的廣泛應用還更多體現在導購或迎賓角色，即使通過語音交互功能提供服務，也還不能提供類似智能問診或虛擬醫生的服務。當然，這類服務屬于人工智能的較高階段成果，難度較大，而且面臨監管、法律法規和社會接受度的考驗，確實不是一日之功。不過，這也讓機器人的溫度開始降溫，提醒入局者開始注意積累用戶數據、做好深度挖掘。

不過，對以上兩個業務的未來還應持樂觀態度。例如，醫療影像數據是醫療中Z常見數據，而且數據量極大，如果能夠深入挖掘影像數據背后的故事，對患者治療和今后的健康管理都是大有裨益的。提到數據，也就觸及了人工智能的本質，畢竟只有通過大數據才能訓練計算機自主學習，從而找到突破已有認知的Z優解決方案，或者為人類提供預測未來的服務，提前做好預案。

人工智能醫療布局頻頻，標本成像系統廠家認為未來不只是機器人和智能影像管理！在人工智能領域，從統計數字來看，醫療領域人工智能初創公司所獲投資數額中，從事醫學影像與診斷、醫學研究、醫療風險分析和藥物挖掘四個方面的公司吸納投資總額超過80%以上。除此之外，醫療機器人成為另一熱門領域。這從日前的機器人大會也可見一斑。

與未來的理想目標來看，當前的人工智能入局者還存在一定差距?？v觀多數市場主體來看，多數人工智能醫療公司都是從某一局部切入，特別是很多公司是從互聯網醫療公司轉型而來，收集醫療數據多為用戶主動上傳，依靠之前用戶群體支撐人工智能的數據挖掘。這直接導致數據量較少，而且多為某領域的單一數據，內容較局限，很難進行真正的深度挖掘和應用服務的開發。

標本成像系統廠家表示人工智能醫療公司的驅動是技術，長遠發展的關鍵不在于以往互聯網時代重視的流量，而是結合人工智能時代的特點著重積累數據，從而利用深度挖掘讓大數據發揮預測未來的功能。依靠數據的不斷積累和算法模型的不斷優化，對于人工智能醫療來說，未來可以在積累數據后從藥物效果分析和健康數據管理的角度做大，做好技術支撐之后全盤思考人工智能醫療的應用服務。