資深業內人士介紹，醫療保健和醫療現在已經進入了數字拐點。醫療行業的爆炸式增長的數據輸入和數據量和數據統計,60%和50%的消費者願意分享健康數據穀歌和蘋果。就專業數據而言，美國電子案件的滲透率達到87%，而遺傳數據的積累使遺傳知識的數量增加了19倍。全球衛生數據年增長率為48%。數據的增加不僅縮短了醫學研究的創新周期，加快了藥物的臨床試驗周期，而且提高了診斷的准確性和治療的精度。

　　醫療與人工智能相結合的關鍵是“算法+數據”,深度學習算法的發展已經相對成熟,“數量”和“質量”的醫療數據是阻礙發展的人工智能技術在醫療行業中的應用。東方證券認為，隨著全球衛生保健進入數字化的轉折點，由客戶授權的衛生數據量的快速增長將為該行業的發展提供先決條件。

　　人工智能在醫療行業的具體應用包括：疾病預防、診斷前健康管理、診斷輔助診斷、醫學圖像處理、診斷後虛擬醫療輔助、慢性病管理。其他領域包括藥物研究和開發、保健管理費等。目前,發展相對成熟的領域,如“智能診斷”和“醫學圖像識別領域。

　　就投資目標而言，東方證券提出要從三方面把握：一是將成熟的外企，如四川醫療福利院本地化;二是細分(如醫學圖像識別)、有應用場景的公司、引進人工。AL智能技術，如萬東醫療;第三，以智慧醫療大數據運作為基礎。可以控制廠家的收費系統，比如魏寧健康。

　　“人工智能醫學診斷的效率和准確性明顯高於人類醫生，‘認知計算+大數據+醫學’的前景極為廣闊。AI產品的邊際成本明顯降低，且隨著使用量的增加，效率大大提高。隨著國內老齡化的加劇和人力成本的增加，人工智能在醫療診斷領域的滲透進程有望在未來加速。“長城證券認為,智能醫療診斷行業前景,建議關注基地層目標,如:容易許多(醫療),強大的醫療福利(如配合IBMWaston);應用程序層目標如:科大訊飛(語音通信的診斷類),朗馬信息(在線診斷),迪安診斷(智能診斷儀),賴特(監測儀器),心髒健康快樂(健康管理)。

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