文 |日晞研究所，作者｜夜郎西，编辑｜夜郎西

最近，科技圈传出一则劲爆消息：GPU霸主英伟达居然要“娶”医疗AI新星VinBrain。

这可不是一般的联姻，而是两大领域的碰撞与融合。

英伟达，那可是图形处理器的老大，一出手就是王炸。而VinBrain呢，在医疗AI领域也是风生水起，备受瞩目。

这两家看似风马牛不相及的企业，近日却悄然传出“喜结连理”的佳讯。

显然，AI医疗作为一个潜力巨大的领域，吸引了众多参与者的目光，各方都希望能在这个充满机遇的市场中分得一杯羹。

英伟达“跨界恋”VinBrain，科技界的“跨界CP”又添新成员，这一组合或将颠覆现状，引领医疗新变革。

6000亿蓝海市场涌动，AI医疗技术风暴已强势登陆，下一个投资风口呼之欲出？

在全球范围内，随着人口老龄化的不断加剧和慢性病患者数量的持续增加，医疗资源愈发紧张，医疗服务需求也呈现出爆炸式增长。

据联合国最新数据显示，到2050年，全球60岁及以上人口比例预计将接近22%。

为了应对这一挑战，各国政府纷纷出台相关政策，以支持和规范AI医疗行业的发展。

以中国和美国为例，中国政府已将“人工智能+医疗健康”列为重点发展领域，并加大了对企业研发的支持力度，旨在通过AI技术提高医疗服务的精准度和效率。

美国政府也推出了“精准医疗计划”，鼓励运用AI技术进行医疗数据的分析和挖掘，以加速新药的研发和测试过程，降低医疗成本。

胡润新报告指出医疗为下阶段最具潜力行业，AI医疗企业占比超20%，集中于药物研发、医学影像、机器人及健康管理。

Statista预测，2030年全球智能医疗市场将达6000亿美元，AI医疗概念持续升温。

AI医疗概念日渐火热。

据统计，AI辅助的影像识别系统在肿瘤、心血管疾病等疾病的早期筛查中，准确率已超过90%，远高于传统人工诊断。

自然语言处理技术的应用，则让AI能够解析海量医疗文献和病历数据，为医生提供精准的疾病诊断和治疗建议，工作效率提升近50%。

在医疗影像生成与解释方面，生成式AI能够生成高质量的医疗影像，为医生提供更加直观、清晰的病变展示。同时，它还能够对医疗影像进行智能解释，帮助医生更好地理解病变情况，制定更加有效的治疗方案。

生成式AI技术的潜力不可小觑。

英伟达与VinBrain的携手，正是AI医疗技术从理论走向实践的一个缩影。

今年上半年，英伟达GTC大会提及医疗保健/生命科学将会是未来AI重点发展的领域，掌门人黄仁勋更是称其为“下一个黄金赛道”。早从2020年就开始带领团队入局AI医疗领域。

说起这次合作，越南初创公司VinBrain凭借在医疗影像处理、疾病预测等方面的独特优势，成为了AI医疗领域的佼佼者。

值得一提的是，Vingroup集团董事长是有“越南首富”之誉的潘日旺，目前以59亿美元的财富位列《福布斯全球亿万富豪榜》第458名。

截至目前，黄仁勋和Vingroup方面均未透露此次收购的具体金额和细节。

不可否认，这场顺应时代潮流的“跨界联姻”，为AI医疗的发展树立了新的里程碑，共同吹响了AI医疗行业深刻变革的时代号角。

AI医疗战场烽火连天，谷歌、微软、IBM群雄逐鹿，谁将问鼎天下？

随着2024年AI技术的持续成熟与广泛应用，科技巨头与传统医疗企业的合作与竞争已成为医疗革命的核心看点。

据2023年6月的数据统计，谷歌、微软、IBM等科技巨头，凭借其在大数据、云计算等方面的深厚积累，正以前所未有的速度渗透医疗领域，引领医疗服务的智能化转型。

谷歌在医疗领域的布局尤为显眼。截至2023年7月，其旗下的DeepMind Health部门已开发出超过10款AI医疗应用，其中，用于眼科疾病筛查的AI系统已在全球范围内为超过500万患者提供服务，准确率高达95%以上。此外，其预测肾脏疾病风险的AI模型已在多个临床试验中展现出显著成效，将预测准确率提高了近30%。

微软方面，通过其Azure云平台，为超过2000家医疗机构提供了智能化的解决方案。截至2023年8月，Azure云平台已处理超过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。微软还与全球50余家顶尖医疗机构建立了合作关系，共同研发AI医疗应用，推动医疗服务的智能化升级。

IBM则凭借其Watson人工智能平台，在医疗领域取得了显著成绩。截至2023年9月，Watson平台已解析超过5000万份医疗文献和病历数据，为超过100万名医生提供了精准的疾病诊断和治疗建议。此外，IBM还与全球30余家医疗机构合作，共同推动医疗服务的智能化和个性化发展。

传统医疗企业也在积极寻求转型。

据2023年10月的行业报告显示，已有超过30%的传统医疗企业引入了AI技术，实现了医疗服务的智能化和精准化。

以湖南省胸科医院自2024年5月正式启用“AI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，仅需1至5秒即可完成质量检测与活动性肺结核的智能筛查。截至目前，该系统已处理了数十万份影像资料，有效提高了肺结核的发现率，诊断效率较之前提升了近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，已有超过500家传统医疗企业与科技巨头建立了合作关系，通过共享数据、共同开发AI医疗应用等方式，推动医疗服务的智能化升级和医疗模式的创新。

未来已来！重塑健康版图，AI医疗革命正当时

近两年来，AI医疗领域在科技巨头与传统医疗企业的紧密合作下飞速发展，谷歌、微软等科技巨头在医疗领域合作超过350项，其AI应用准确率高达95%。

数据显示，目前全国已有536家存续AI医疗企业，其中广东最多达142家。AI医疗正以前所未有的速度，通过数据驱动实现医疗服务的智能升级，深刻改变着健康管理方式。

毫无疑问AI医疗的未来商业前景极为广阔，其影响力正在逐年增强。

从2023年的医疗影像识别到疾病预测，再到药物研发与个性化治疗，AI技术已在医疗领域的各个环节展现出其不可或缺的价值。

上文提到的医疗影像识别领域，AI技术自2023年起便取得了显著成果。

据2024年初的统计数据显示，经过大量医疗影像数据训练的AI模型，其识别病变部位和类型的准确率已超过90%，为医生提供了强有力的辅助诊断依据。

预计未来三年内，随着技术的持续进步和应用的深化，AI医疗影像识别的精准度和效率将得到进一步提升。

AI技术在疾病预测方面也展现出了惊人的潜力。

根据2024年6月发布的研究报告，通过分析患者的遗传信息、生活习惯、病史等大数据，AI能够准确预测患者未来患病的风险和概率，其预测准确率已超过80%。

在药物研发领域，AI技术的应用更是推动了新药研发的进程。

据统计，自2023年起，利用AI技术进行药物筛选和研发的项目数量已增长了近30%。通过模拟药物与生物体的相互作用过程，AI能够快速筛选出具有潜在药效的化合物，将新药研发的时间周期缩短了近20%，同时降低了约15%的研发成本。

AI技术在个性化治疗方面也发挥了重要作用。

根据2024年7月的行业报告，通过分析患者的基因信息、生理参数等数据，AI能够为患者提供更加精准的治疗方案，其个性化治疗的成功率已超过75%。

随着AI技术在医疗领域的广泛应用和深入发展，医疗行业的格局正在发生深刻变化。

越来越多的传统医疗企业开始寻求与AI技术的融合，智能化、精准化的医疗模式正逐渐取代传统医疗模式。

AI医疗“法律无人区”，监管体系破冰之路在何方？

所谓风有多大，浪就有多高。尽管AI医疗前景广阔，但其发展之路并非一帆风顺。

数据隐私保护成为AI医疗发展中不可忽视的首要问题。

医疗数据作为AI医疗应用的基础，其敏感性和特殊性不言而喻。这些数据不仅包含患者的个人隐私信息，如姓名、年龄、病史等，更涉及患者的生理、心理及遗传等多方面的敏感信息。

在AI医疗的广泛应用中，如何确保这些数据的安全性和隐私性，防止数据泄露或被滥用，成为亟待解决的关键难题。当前，加强数据加密与存储管理，以及建立合法合规的数据访问和共享机制，成为保护医疗数据隐私的重要措施。

在技术层面，AI医疗同样面临着不小的挑战。

由于医疗领域的复杂性和不确定性，AI模型在训练和应用过程中可能受到多种因素的影响，导致误差和偏差的产生。

由此产生的技术风险不仅会影响诊断的准确性，还可能对患者的治疗产生不良影响，甚至危及患者的生命安全。因此，加强对AI模型的训练与验证，确保其准确性和可靠性，成为AI医疗发展中不可忽视的重要任务。

同时，建立完善的错误检测和纠正机制，及时发现并纠正模型中的错误和偏差，也是保障AI医疗安全性的关键。

除了技术和数据隐私的挑战，AI医疗的发展还面临着伦理道德的考验。

一方面，AI技术的应用可能会对医生的职业判断和伦理道德产生一定影响，比如AI辅助诊断可能会让部分医生过于依赖技术，进而影响其临床决策能力；AI提出的治疗方案也可能在患者与医生之间引发信任问题。

另一方面，AI医疗的决策过程往往不够透明和易于理解，这使得患者和公众对于AI医疗的决策结果感到困惑，甚至产生不信任感。

所以在AI医疗往前走的每一步里，都需要好好琢磨琢磨伦理道德的因素，别让“技术跑得太快，把人心给落下了”。

要让AI医疗既有用，又让人心里踏实，这样才能真正让患者和大家都信赖它，一起迈向更健康的日子。

此外，政策法律的滞后也成为制约AI医疗发展的瓶颈之一。

目前，针对AI医疗的法律法规体系尚不完善，存在诸多空白和模糊地带。这导致在AI医疗的研发、应用及监管等方面，都缺乏明确的法律指导和规范。因此，建立完善的法律法规体系，为AI医疗的发展提供有力的法律保障，成为AI医疗发展中须着重解决的阻碍之一。

最后，人才短缺也成为制约AI医疗发展的重要因素。

AI医疗的研发与应用需要跨学科的知识和技能，如医学、计算机科学、数据科学等。然而，目前具备这些跨学科知识和技能的专业人才相对匮乏，难以满足AI医疗发展的需求。

今天在AI医疗的研发、应用及监管等方面，都存在着人才短缺的问题。因此，加强人才培养和引进，为AI医疗的发展提供有力的人才支持，成为AI医疗发展中不可忽视的重要任务。

AI医疗虽潜力无限，但面临多重挑战。关乎其健康发展与人类未来，探索中，我们应清醒正视这些风险。

参考文献：

新浪财经《“AI医疗”又火了，这次会续写怎样的故事？》

第一财经 《押注AI医疗赛道，英伟达称将成为其下一个“数十亿美元业务”》

东方财富网《企业多元化布局 AI医疗应用渐成气候》