英伟达“跨界结婚”，AI医学界将发生地震？

文 | 作者日曦研究所｜夜郎西，编辑｜夜郎西

近日，科技界传出一条劲爆新闻：GPU 霸主英伟达居然要“娶”医疗 AI 新星 VinBrain。

这种情况并非普通的联婚，而是两个领域的碰撞与融合。

英伟达，那是图形处理器的老大，一出手就是王炸。而且还有。 VinBrain 呢，在医疗 AI 该领域也是顺风顺水，备受关注。

这两家看似风马牛不相往来的公司，最近却悄然传出“喜结良缘”的好消息。

显然，AI 医学作为一个潜力巨大的领域，吸引了很多参与者的目光，很多人都希望能够在这个充满机遇的市场中分得一杯羹。

“跨界恋”英伟达 VinBrain，科技界的“跨界” CP “再次添加新成员，这种组合可能会颠覆现状，促进新的医疗改革。

6000 亿朝阳产业涌动，AI 医疗技术飓风已经强势登陆，下一次投资风口呼之欲出？

世界范围内，随着人口老龄化和慢性病患者数量的不断增加，医疗资源日益紧张，医疗服务需求也呈爆炸式增长。

根据联合国的最新数据， 2050 年，全球 60 预计年龄及以上人口比例将接近人口比例 22%。

为应对这一挑战，各国政府纷纷出台相关政策，以支持和完善。 AI 医疗业的发展。

以中美为例，中国政府已经将“人工智能” “医疗卫生”被列为重点发展领域，并加大了对企业研发的支持力度，希望通过 AI 提高医疗服务技术的准确性和效率。

同时，美国政府也推出了“精确医疗计划”，鼓励使用。 AI 通过分析和挖掘医疗数据，加快药物研发和检测过程，降低医疗费用。

胡润新报告指出，医疗是下一阶段最具潜力的行业，AI 医疗企业占比超过 20%集中在药物研发、医学影像、机器人及健康管理等方面。

Statista 预测，2030 全球智能医疗市场将达到全球 6000 亿美金，AI 医学概念不断升温。

AI 医学的概念越来越流行。

据统计，AI 在肿瘤、心血管疾病等疾病的早期筛查中，协助影像识别技术的准确性已经超过 比传统人工诊断高90%。

自然语言理解技术的应用， AI 能对大量医学文献和病历进行分析，为医生提供准确的疾病诊断和治疗建议，提高工作效率。 50%。

就医学影像的生成和解释而言， AI 能生成高质量的医学影像，为医生提供更直观、更清晰的病变展示。与此同时，它还能智能地解释医学影像，帮助医生更好地了解病变状况，制定更有效的治疗方法。

生成式 AI 技术的潜力不容小觑。

英伟达与 VinBrain 携手，正是 AI 医学技术从理论走向实践的缩影。

英伟达上半年 GTC 会议提到了医疗健康 / 人生科学将是未来 AI 在重点发展领域，掌门黄仁勋更被称为“下一条黄金赛道”。早些时候， 2020 每年开始带领团队进入团队 AI 医疗领域。

谈到这次合作，越南创业公司 VinBrain 在医学影像处理、疾病预测等方面具有独特的优势，已成为 AI 最好的医疗领域。

值得注意的是，Vingroup 集团董事长是潘日旺，他被誉为“越南富豪”。目前， 59 亿美元财富在福布斯全球亿万富翁榜中排名第一 458 名。

截至目前，黄仁勋和 Vingroup 这次收购的具体金额和细节都没有透露。

不可否认，这种符合时代潮流的“跨界联婚”， AI 医疗保健的发展建立了新的里程碑，共同吹响了 AI 医疗产业深刻变革的时代号角。

AI 医疗战场篝火连天，谷歌，微软，IBM 三国争霸，谁将问鼎天下？

随着 2024 年 AI 随着科技的不断成熟和广泛的应用，科技巨头与传统医疗企业的合作与竞争已经成为医疗革命的重点。

据 2023 年 6 每月数据统计，谷歌，微软，IBM 随着其在大数据、云计算等方面的深厚积累，科技巨头正以前所未有的速度渗透到医疗领域，推动医疗服务的智能化转型。

尤其是谷歌在医疗领域的布局。截至 2023 年 7 月亮，它的子公司 DeepMind Health 该部门已经开发出超越 10 款 AI 医学应用，其中，用于眼科疾病筛查 AI 全球范围内的系统已经超过了全球范围。 500 万病人提供服务，准确率高达 95% 以上。另外，它预测肾脏疾病的风险 AI 该模型在多次临床试验中取得了显著成效，提高了预测的准确性。 30%。

在微软方面，使用它 Azure 云平台，为超越 2000 家庭医疗机构提供智能解决方案。截至 2023 年 8 月，Azure 云平台已经超过了处理 10 亿条医疗数据记录，为医生提供了前所未有的数据访问和共享便利。微软也与世界和谐相处 50 许多顶级医疗机构建立了合作关系，共同研发 AI 医疗应用，促进医疗服务智能化升级。

IBM 则凭借其 Watson AI平台，在医疗领域取得了显著成就。截至 2023 年 9 月，Watson 这个平台已经超出了分析 5000 一万份医学文献和病历数据，超过 100 一万名医生对疾病的诊断和治疗提出了准确的建议。此外，IBM 还和全球 30 多家医疗机构合作，共同推动医疗服务智能化、个性化发展。

传统医疗企业也在积极寻求转型。

据 2023 年 10 月份的行业报告显示，已经超过了 30% 引进了传统医疗企业 AI 技术，实现了医疗服务的智能化和精确化。

来自湖南省胸科医院 2024 年 5 “月正式启用” AI 以肺结核影像智能辅助诊断系统为例，该系统在接收肺部影像资料后，只需 1 至 5 质量检验和活动性肺结核的智能筛查可以在几秒钟内完成。到目前为止，该系统已经处理了数十万个图像数据，有效提高了肺结核的发现率，确诊效率也比以前提高了近。 40%。

同时，传统医疗企业与科技巨头的合作日益紧密。

截至 2023 年 11 月份，已经超过了 500 通过共享数据和共同开发，传统医疗企业与科技巨头建立了合作关系 AI 推动医疗服务智能化升级和医疗模式创新的医疗应用等方法。

未来来了！重塑健康版图，AI 正是医疗革命的时候

近几年来，AI 在科技巨头和传统医疗企业的密切合作下，医疗领域发展迅速。谷歌、微软等科技巨头在医疗领域的合作超过了 350 项，其 AI 应用准确率高达 95%。

数据显示，目前全国已经存在。 536 家存续 AI 医疗企业，其中广东最高达 142 家。AI 通过数据驱动，医疗正以前所未有的速度实现医疗服务的智能化升级，深刻改变了健康管理模式。

毫无疑问 AI 未来医疗保健的商业前景极其广阔，其影响力正在逐步增强。

从 2023 年度医学影像识别疾病预测，再到药物研发和个性化治疗，AI 在医疗领域的每一个环节，技术都显示出其不可或缺的价值。

上文提到的医学影像识别领域，AI 技术自 2023 从年开始就取得了显著的成果。

据 2024 年初的数据显示，经过大量医学影像数据训练 AI 模型，其识别病变部位和类型的准确性已经超过 90%，为医生提供有力的辅助诊断依据。

预计在未来三年内，随着技术的不断进步和应用的深入，AI 进一步提高医学影像识别的准确性和效率。

AI 技术在疾病预测方面同时也显示出惊人的潜力。

根据 2024 年 6 通过对患者遗传信息、生活方式、病史等大数据的分析，每月发布的研究报告，AI 能准确预测病人未来发病的风险和概率，其预测准确率已经超过 80%。

在药物研发领域，AI 技术的应用更是推动了新药研究的进程。

据统计，自 2023 年起，运用 AI 药物筛选和研究开发技术项目的数量已经增加。 30%。模拟药物与生物的相互作用过程，AI 能迅速筛选出具有潜在功效的化合物，缩短新药研究的时间周期，缩短近一点 20%，同时减少约20%。 15% 研究开发费用。

AI 技术在个性化治疗中也起着重要作用。

根据 2024 年 7 月度行业报告，通过对患者基因信息、生理参数等数据的分析，AI 能为病人提供更精确的治疗方法，其个性化治疗的成功率已经超过了 75%。

随着 AI 技术在医疗领域得到了广泛的应用和深入的发展，医疗业的格局正在发生深刻的变化。

越来越多的传统医疗企业开始寻求和寻求 AI 随着技术的融合，智能化、精确化的医疗模式正逐步取代传统的医疗模式。

AI 医学“法律无人区”，监督机制破冰的道路在哪里？

所说的风有多大，浪就有多高。尽管 AI 医学前景广阔，但其发展道路并非一帆风顺。

保护数据隐私变成 AI 医疗保健发展中不可忽视的主要问题。

作为医疗数据 AI 医学应用的基础、敏感性和独特性是显而易见的。这些信息不仅包括患者的个人隐私信息，如姓名、年龄、病史等，还包括患者的生理、心理和遗传等敏感信息。

在 AI 在医疗的广泛应用中，如何保证这些数据的安全性和隐私性，避免数据泄露或滥用，成为亟待解决的关键问题。目前，加强数据加密和存储系统，建立合法合规的数据访问和共享机制，已成为保护医疗数据隐私的重要措施。

在技术层面，AI 医疗也面临着不小的挑战。

由于医疗领域的复杂性和不确定性，AI 在实践和应用过程中，模型可能会受到多种因素的影响，导致偏差和偏差。

由此产生的技术风险不仅影响诊断的准确性，还可能对患者的治疗产生不利影响，甚至危及患者的生命安全。因此，加强对 AI 模型训练和验证，确保其准确性和可靠性，转化为 AI 在医疗发展中不可忽视的重要工作。

同时，建立完善的错误检测和纠正机制，及时发现和纠正模型中的错误和误差，也是保证 AI 医疗安全的关键。

除测试技术和数据隐私外，AI 医疗保健的发展仍然面临着社会道德挑战。

一方面，AI 技术的应用可能会对医生的职业判断和社会道德产生一定的影响，比如 AI 辅助性诊断可能会使一些医生过于依赖技术，从而影响其临床决策能力；AI 治疗方法也可能导致病人和医生之间的信任问题。

另一方面，AI 医疗保健的决策过程通常不够透明和易于理解，这使病人和公众对此感兴趣 AI 医学决策的结果令人困惑，甚至产生不信任。

因此在 AI 在医学前进的每一步，都需要仔细琢磨社会道德的因素，不要让“技术跑得太快，把人的心抛在脑后”。

要让 AI 医学不仅有用，而且让人心安理得，这样才能真正让患者和大家信任它，共同走向更健康的生活。

此外，政策法律滞后也成为制约 AI 医疗发展的瓶颈之一。

目前，针对 AI 医疗法律法规体系尚不完善，存在诸多空白和模糊的地方。这样就导致了 AI 缺乏明确的法律指导和完善医疗研发、应用和监管。因此，建立完善的法律法规体系是 AI 医疗保健的发展提供了强有力的法律保障， AI 在医疗发展中，一个必须重点解决的障碍。

最终，人才短缺也成为制约 AI 医疗发展的关键因素。

AI 医学、计算机科学、数据科学等跨学科知识和技能的研发和应用。但目前具有这些跨学科知识和技能的专业人才相对匮乏，无法满足。 AI 医疗保健发展的需要。

今天在 AI 在医学研究、开发、应用和监督等方面，存在着人才短缺的问题。所以，加强人才培养与引进， AI 医疗保健的发展为人才提供了强有力的支持， AI 在医疗发展中不可忽视的重要工作。

AI 医学虽然前途无量，但却面临着多重挑战。它关系到人类的健康发展和未来，在探索过程中，我们应该清楚地面对这些风险。

参考文献：

“新浪财经” AI 医学“又火了，这次会继续写什么样的故事？》

第一财经 《下注 AI 英伟达表示，医疗跑道将成为他的下一个“数十亿美元业务”

东方财富网“企业多元化布局” AI 医学应用逐渐形成气候

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