阿里云研究中心和BCG 的最新合作报告《人工智能：未来制胜之道》中指出，从技术突破和应用价值两维度分析，未来人工智能会出现服务职能、科技突破、超级智能三个阶段。基于数据的服务智能阶段将在接下来3-5 年爆发。而数据可得性高的行业人工智能将率先用于解决行业痛点，爆发大量场景应用。
从应用行业的角度来看，医疗、金融、交通、教育、公共安全、零售、商业服务等行业数据电子化程度较高，因此这些行业将会率先涌现大量的人工智能场景应用，用于解决行业痛点。从技术的角度来讲，医院的数据归结为两类：一类是结构化数据，一类是非结构化数据。检验报告、血常规检查、肝功能检查等以文字加数字的方式呈现的数据可以归类于结构化数据。而超声和放射科等影像学检查所呈现的数据是没有结构化的影像数据，是非结构化数据。
参考观研天下发布《2019年中国人工智能行业分析报告-行业深度调研与投资前景研究》
根据预测数据，到2020 年全球医疗数据量将达40万亿GB，并且人类每年数据生成和共享的速度还将迅速增长，导致数据加速积累，而这些医疗数据中的80％以上是非结构化影像数据。海量、精准、高质量的数据为训练人工智能提供了原材料，也是未来人工智能深度学习的金矿。IDC 认为，未来人工智能技术将在医疗领域被广泛应。
2020 年人类产生的医疗数据总量预测
2020 年人类产生的医疗数据总量预测
资料来源：Cisco
机器读片相对人工读片优势明显
依托海量数据库，借助图像识别和深度学习，诊断效果显著提高
资料来源：Data Collective
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