2020年智能醫療行業發展趨勢分析
目前，從靈貓工業設計公司實踐的情況來看，智能醫療的具體應用包括洞察與風險管理、醫學研究、醫學影像與診斷、生活方式管理與監督、精神健康、護理、急救室與醫院管理、藥物挖掘、虛擬助理、可穿戴設備以及其他。
據健康界調查顯示，在醫療行業中，已成熟應用以及正在嘗試、計劃應用人工智能技術的占比已達78.5%。同時，有76.39%的人認為人工智能技術將會在醫療行業廣泛應用。對此，我們從人才、技術、應用、資本四個維度進行人工智能+醫療市場發展現狀分析。
智能醫療在國內外的發展熱度不斷提升，原因主要有兩個方面。一是圖像識別、深度學習、神經網絡等關鍵技術的突破帶來了人工智能技術新一輪的發展，大大推動了以數據密集、知識密集、腦力勞動密集為特征的醫療產業與人工智能的深度融合。
另一方面，隨著社會進步和人們健康意識的覺醒，人口老齡化問題的不斷加劇，人們對于提升醫療技術、延長人類壽命、增強健康的需求也更加急迫。而實踐中卻存在著醫療資源分配不均，藥物研制周期長、費用高，以及醫務人員培養成本過高等問題。 對于醫療進步的現實需求極大地刺激了以人工智能技術推動醫療產業變革升級浪潮的興起。
機器人設計加工是信息技術與醫療技術的深度整合，涉及了醫藥公司、醫院、醫務人員、患者等各個環節，發揮了數據科技和機器人技術的高效性和準確性，對于服務優化、技術發展、成本控制意義深遠，緩解了老齡化社會和醫療資源有限的壓力，且滿足了精準醫療、個性化醫療的發展趨勢，因此是人工智能發展最快、規模最大的領域之一，前景一片大好。
首先，物聯網技術在智能醫療行業得到普及。物聯網技術將被廣泛用于外科手術設備、加護病房、醫院療養和家庭護理中，智能醫療結合無線網技術、條碼RFID、物聯網技術、移動計算技術、數據融合技術等，將進一步提升醫療診療流程的服務效率和服務質量，提升醫院綜合管理水平，實現監護工作無線化，全面改變和解決現代化數字醫療模式、智能醫療及健康管理、醫院信息系統等的問題和困難，并大幅度提體現醫療資源高度共享，降低公眾醫療成本。
通過電子醫療和RFID物聯網技術能夠使大量的醫療監護的工作實施無線化，而遠程醫療和自助醫療，信息及時采集和高度共享，可緩解資源短缺、資源分配不均的窘境，降低公眾的醫療成本。
其次，醫療保健處于數字化轉折點。醫療衛生和保健已進入數字化拐點：醫療行業表現出數據輸入量和數據積累量的爆發式增長，有88%的消費者至少使用1項數據健康工具(遠程醫療、可穿戴設備)。數據的增長一方面縮短了醫學研究的創新周期，加快藥物臨床實驗周期，同時提升了診斷的準確率與治療的精準化程度。
機器人設計加工最后，智能診斷與醫學影像識別較為成熟。目前，發展相對成熟的領域包括“智能診斷”和“醫學影像識別”領域，兩個領域的發展將分別提升“門診”和“影像科”醫療資源的供給，解決目前醫療行業嚴峻的供需矛盾。
