2018年10月31日，在中共中央政治局第九次人工智能发展现状和趋势集体学习会上，新一代人工智能再次引起国家领导层关注。
近年来，医疗健康逐渐成为中国人工智能落地商业化的前沿阵地之一。智能医学影、AI药物研、虚拟助手、健康大数据等不断变革、突破、创新，AI技术与应用日渐融合。
2018年，医疗人工智能依旧热度不减，而OFweek作为行业的见证者和推动者，也见证者行业的惊喜和蜕变。这一年，医疗人工智能取得了哪些科研技术突破，产品的应用落地又解决了哪些痛点，资本凛冬下，医疗人工智能市场融资情况究竟又是怎样一番面貌？
正逢2019年的开头，我们从科研、产业、融资三大角度，全面复盘去年医疗人工智能的重大事件。
1、科研
全球首创突破，多维度优化医疗流程
医学智能影像热度不减，技术走向落地
｜ AI首次生成完整细胞3D模型，有望为癌症患者提供定制的治疗方案
为了全面了解每个细胞应对疾病的完整过程，美国西雅图生物科学研究所——Allen Institute，使用人工智能创建了人类细胞的第一个完整3D模型。该模型全方位展示了人类体内典型诱导性多能干细胞（hiPSCs）的外观和结构，可以近距离展示癌症和其他疾病对个体细胞的影响。通过向AI提供癌细胞的数据和图像，研究人员和医生可以更全面地了解细胞及其各个组成部分是如何受到癌症影响的，从而帮助每个患者量身定制其疾病的治疗方案。
｜ 3D打印技术打印出全球首个人工角膜，有望解决全世界角膜捐赠短缺难题
英国纽卡斯尔大学研究人员通过干细胞中提取研发的“生物墨水”，用3D打印技术打印出了世界上首个人工角膜。该全新技术意味着，这项全新的技术在未来可以确保无限量的角膜供应，如果在未来数年间投入应用，全球1500万患者有望重见光明。研究人员称，该3D打印角膜目前尚无法用于移植，但未来有望解决全世界角膜捐赠短缺的难题。
｜ MaxQ AI软件通过美国FDA批准，可帮助确立患者优先级的急性脑出血检测
美国当地时间2018年11月7日，临床诊断和工作流程软件制造商MaxQ AI宣布公司产品Accipio Ix已获得美国FDA 510（k）营销许可。Accipio Ix是一种人工智能工作流程软件，可帮助临床医生确立可能出现急性颅内出血的成人患者治疗的优先级，减轻同时处理大量病例时的工作压力，并为最需要的患者提供快速诊断。
｜ 科学首次证明，CNN作为人工智能或机器学习形式比专业皮肤科医生更能准确诊断皮肤癌
5月28日，发表在ANNALS OF ONCOLOGY上的一项研究中，研究人员开发了一个深度学习卷积神经网络（CNN），并通过展示10万多幅恶性黑色素瘤和良性痣的图像来识别皮肤癌。在CNN与58位国际皮肤科医生的“PK赛”中，CNN比皮肤科医生更少漏诊黑素瘤，误诊良性黑素瘤的几率更低。这是科学家们首次表明，CNN作为人工智能或机器学习形式比有经验的皮肤科医生更能准确诊断皮肤癌。
｜ 斯坦福大学：基因组学和机器学习成功预测动脉瘤风险
根据《细胞》杂志，斯坦福大学科学家开发了一种利用基因组学和机器学习来预测腹主动脉瘤（AAA）的方法。斯坦福大学的科学家们开发了一种利用基因组学和机器学习来预测腹主动脉瘤（AAA）的方法。研究过程中，团队不是试图将疾病与个体基因突变联系起来（如测试BRCA1或BRCA2突变以预测乳腺癌风险），而用机器学习分析了268名AAA患者的基因组数据，以寻找突变模式，最终确定60个在AAA患者中高度突变的基因。结合后续进一步验证，该算法结合基因组测序，预测AAA风险的准确率能达到70％。
｜ 百度突破AI医疗影像应用，助力癌症诊断治疗
百度研究院发布一种名为“神经条件随机场”的AI算法，拥有强大的肿瘤病理切片检测能力，其检测准确率甚至超过专业病理医生，并突破此前最高记录。该算法不仅能对单一小图进行判断，还能够模拟图块之间的空间关系，大大提高了诊断的准确率，成为人工智能在医疗影像应用上的一次突破。
2、产业
巨头继续发力医疗人工智能
产业强强联合，共塑医疗人工智能生态圈
中国医疗人工智能出海趋势明显
｜ 英国投资5000万英镑建立5个AI数字病理学成像中心
11月6日，英国宣布将建立5个新的AI数字病理学成像中心，分别为牛津智能医学影像国家联盟、利兹北方病理成像协作组织、格拉斯哥数字诊断AI工业研究中心、考文垂病理图像数据中心以及伦敦医学成像中心。据介绍，中心将于2019年投入运营，飞利浦、通用电气医疗集团、西门子和徕卡将共同领导这5个新的AI数字病理学成像中心。
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