Persistence Market Research(PMR)近期发布的市场研究报告表明，医疗云计算市场继续保持快速增长，到2025年将超过7791.4亿美元。
2018年6月8日，HC3i中国数字医疗网、中关村移动互联网产业联盟移动医疗专委会将在北京召开“2018医疗健康云生态大会”。Airdoc受主办方HC3i中国数字医疗网邀请参与大会，并在大会现场为参会嘉宾进行人工智能体验，大会期间为63位嘉宾提供慢性病筛查服务，并发现12慢性病患者。
医疗人工智能时代
自从人工智能在1956年被提出后，经过了六十多年的发展，已经在图像识别、自然语言处理、语音识别这三个领域取得了巨大的成果。
2012年，AlexNet在ILSVRC竞赛中，刷新了Image Classfication的记录，一举奠定了 学习在人工智能当中的地位，此时人工智能开始了爆发式的增长，因为影像在医疗中有巨大的功能，因此医疗更是被认为是人工智能最早落地的领域之一。
对于AI的讨论已经经历了很久，过去一年，在医疗领域人工智能总是让人以外，比如《自然》杂志多次报道医疗AI(人工智能)在诊断乳腺癌、肺癌、皮肤癌，我们已经开始渐渐习惯了关于人工智能的讨论，并且开始接受它。
作为世界上出现最早的医疗人工智能企业之一，Airdoc产品在中国已经陆续应用在社区、医院、工厂、办公室和体检中心等地，给中老年人、慢病患者、白领员工和工厂工人等各种各样的人群做慢病筛查，覆盖了北京、上海、广东、新疆、海南、安徽等众多省市，2017年通过算法已经完成对200万张医学影像的高效准确识别。
人工智能和医疗云的有机结合
医疗云旨在提高医疗水平和效率、降低医疗开支，实现医疗资源共享，扩大医疗范围，以满足广大人民群众日益提升的健康需求的一项全新的医疗服务。
在人工智能的应用中，同样离不开云，在人工智能的工作环节中，云是很重要的一块，众多医疗人工智能企业都需要将算法布置到云端，然后将影像上传到云端，在云端通过算法对影像进行识别，最终将识别结果返回医疗机构。
结合云的做法，可以保证人工智能的使用没有地域限制，只要有互联网的地方都可以使用人工智能算法。
基于云端检查出63位慢性病患者
在Airdoc的展台上，有一台可以移动的眼底照相机，据悉，Airdoc人工智能慢病筛查算法，可以通过视网膜自动识别多种常见眼底疾病及糖尿病、高血压眼底病等全身慢病，在灵敏性和特异性等主要指标上，获得了和人类医生完全相当的结果，吸引了大量参会者的体验，并且排起了长队。
在1天的体验过程中，为63中青年观众完成了筛查，通过慢性病人工智能慢性病识别系统发现了慢性病共12例。
现场一位体验者表示：我之前也有听说过这个算法，但是一直没有时间去体验，今天参会正好看到了体验了一下，因为之前也有在眼科医院检查，顺便看下Airdoc算法是否可以发现，在体验后发现报告和医院给出的结论基本一样，看来人工智能并不是只有宣传，已经可以成功落地了。
而根据Airdoc员工透露：在过去三年的时间内， Airdoc已经在北京、上海、海南、江苏、河北及安徽等多省市展开大人群慢病筛查，在2017年通过算法完成了过百万人次的筛查。
免责声明：本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明，并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后，将会依法尽快联系相关文章源头核实，沟通删除相关内容或断开相关链接。
