研究摘要:防控疫情,科技大顯身手,其中人工智能基礎(chǔ)算法、感知和認(rèn)知技術(shù)賦能病毒檢測(cè)、新藥研發(fā)、疫情發(fā)現(xiàn)和篩查、輔助診療等各項(xiàng)工作,引起各界普遍關(guān)注。研究認(rèn)為,加快技術(shù)研發(fā),出臺(tái)政策支持,將促使“智能+健康醫(yī)療”產(chǎn)業(yè)形成更加廣泛的發(fā)展空間和應(yīng)用前景。
今天的科學(xué)技術(shù)尤其是信息技術(shù),較2003年“非典”發(fā)生時(shí),已有長(zhǎng)足發(fā)展。17年前,中國(guó)的互聯(lián)網(wǎng)起步不久,BAT初出茅廬。由于應(yīng)對(duì)“非典”,城市、人群需要隔離,電子商務(wù)、網(wǎng)絡(luò)游戲等一系列互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)便應(yīng)運(yùn)而生,騰訊、淘寶、京東等由此崛起。經(jīng)過(guò)17年的發(fā)展,科技創(chuàng)新能力不斷提高,重大成果不斷涌現(xiàn),人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、5G等技術(shù)展現(xiàn)出蓬勃活力,新一代信息技術(shù)與傳統(tǒng)行業(yè)融合發(fā)展,成為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新動(dòng)能。
人工智能技術(shù)經(jīng)過(guò)60多年的演進(jìn),在各行各業(yè)的應(yīng)用也進(jìn)入全新階段。這一輪的人工智能技術(shù)浪潮以機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)算法突破為契機(jī),以海量數(shù)據(jù)為源動(dòng)力,以強(qiáng)大的云計(jì)算算力為支撐,以應(yīng)用、場(chǎng)景、需求為導(dǎo)向,推動(dòng)人類(lèi)社會(huì)進(jìn)入智能時(shí)代。
在醫(yī)療健康領(lǐng)域,相對(duì)于傳統(tǒng)醫(yī)療方式,人工智能技術(shù)提供了全新的方法進(jìn)行疾病診斷,創(chuàng)建治療方案,提高醫(yī)生和醫(yī)院效率,減少誤診;同時(shí)在基因篩查和藥物篩選等方面也有著亮眼的成績(jī)。根據(jù)Global Market Insight報(bào)告顯示,2019年至2025年,人工智能在醫(yī)療健康領(lǐng)域市場(chǎng)規(guī)模的復(fù)合年增長(zhǎng)率預(yù)計(jì)將達(dá)到41.7%【1】。
2017年7月,國(guó)務(wù)院發(fā)布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》,特別提出要在醫(yī)療健康領(lǐng)域發(fā)展便捷高效的智能服務(wù)?!兑?guī)劃》提出,要“加強(qiáng)群體智能健康管理,突破健康大數(shù)據(jù)分析、物聯(lián)網(wǎng)等關(guān)鍵技術(shù),研發(fā)健康管理可穿戴設(shè)備和家庭智能健康檢測(cè)監(jiān)測(cè)設(shè)備,推動(dòng)健康管理實(shí)現(xiàn)從點(diǎn)狀監(jiān)測(cè)向連續(xù)監(jiān)測(cè)、從短流程管理向長(zhǎng)流程管理轉(zhuǎn)變”,“推廣應(yīng)用人工智能治療新模式新手段,建立快速精準(zhǔn)的智能醫(yī)療體系。探索智慧醫(yī)院建設(shè),開(kāi)發(fā)人機(jī)協(xié)同的手術(shù)機(jī)器人、智能診療助手,研發(fā)柔性可穿戴、生物兼容的生理監(jiān)測(cè)系統(tǒng),研發(fā)人機(jī)協(xié)同臨床智能診療方案,實(shí)現(xiàn)智能影像識(shí)別、病理分型和智能多學(xué)科會(huì)診”。有關(guān)研究咨詢機(jī)構(gòu)預(yù)測(cè),2020年我國(guó)人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模將超過(guò)1500億元,而醫(yī)療健康領(lǐng)域人工智能技術(shù)應(yīng)用產(chǎn)業(yè)將占人工智能總體市場(chǎng)規(guī)模的五分之一【2】。
此次新冠疫情防控,眾多場(chǎng)合利用人工智能深度學(xué)習(xí)、圖像識(shí)別等技術(shù)賦能紅外熱像儀,大幅提高測(cè)溫效率和異常體溫者檢出的準(zhǔn)確率,并可實(shí)現(xiàn)公共場(chǎng)所無(wú)人值守的智能體溫檢測(cè);多家醫(yī)院采用基于AI的診斷算法用于快速診斷病例,大幅縮短了病例確診時(shí)間,等等;人工智能技術(shù)產(chǎn)品成為戰(zhàn)“疫”的明星。
此次新冠肺炎病毒非常“狡猾”,潛伏期長(zhǎng),傳染性強(qiáng),因此對(duì)疫情防控帶來(lái)困難。而利用人工智能技術(shù),以其高效、標(biāo)準(zhǔn)、實(shí)時(shí)的特點(diǎn),正好可以“迎頭痛擊”新冠疫情。
人工智能一般可以分為基礎(chǔ)層、感知層、認(rèn)知層技術(shù)。基礎(chǔ)層包含軟硬件框架和人工智能基礎(chǔ)算法,如機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)等;感知層模擬人類(lèi)感知世界的能力,主要包括計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別與合成、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)/虛擬現(xiàn)實(shí)等技術(shù);認(rèn)知層主要包括自然語(yǔ)言處理、知識(shí)圖譜、規(guī)劃與決策等技術(shù)。這些技術(shù)在此次疫情防控過(guò)程中,都有不同程度的應(yīng)用。
1. 人工智能基礎(chǔ)算法支撐病毒基因檢測(cè)和藥物研發(fā),展現(xiàn)出廣泛應(yīng)用于疾病預(yù)測(cè)與精準(zhǔn)醫(yī)療的巨大潛力
基因測(cè)序與檢測(cè),是實(shí)現(xiàn)疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的重要基礎(chǔ)。人工智能在基因檢測(cè)與篩查領(lǐng)域的應(yīng)用正以驚人的速度發(fā)展,為保障人類(lèi)健康提供了新的發(fā)展機(jī)遇?;驍?shù)據(jù)量龐大且受限于遺傳學(xué)家經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)結(jié)構(gòu),傳統(tǒng)基因檢測(cè)通用算法效果不佳,準(zhǔn)確率低,已經(jīng)遇到了發(fā)展瓶頸;而以深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能技術(shù)正逐步成為基因組數(shù)據(jù)分析的主要方法,展現(xiàn)出優(yōu)異的性能和強(qiáng)大的可擴(kuò)展能力。2017年底,Google推出了基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基因測(cè)序平臺(tái)DeepVariant,通過(guò)將高通量測(cè)序數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為完整的基因組圖像,從而自動(dòng)識(shí)別測(cè)序數(shù)據(jù)中的插入、缺失突變以及單堿基對(duì)突變,在準(zhǔn)確率和精度上優(yōu)于傳統(tǒng)算法,并在FDA評(píng)測(cè)中獲得優(yōu)異成績(jī)。2018年,英國(guó)格拉斯哥大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)借助機(jī)器學(xué)習(xí)算法,更高效地從基因?qū)用骖A(yù)測(cè)埃博拉和寨卡等病毒的天然宿主,從而采取措施預(yù)防這些病毒傳播到人類(lèi)身上。上海交大發(fā)布的《中國(guó)人工智能醫(yī)療白皮書(shū)》中預(yù)測(cè),到2022年,我國(guó)基因測(cè)序市場(chǎng)規(guī)模接近300億元左右。
另外,利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以大幅減少藥物研發(fā)的時(shí)間成本,降低失敗率。通過(guò)計(jì)算機(jī)模擬,人工智能可以對(duì)藥物活性、安全性和副作用進(jìn)行預(yù)測(cè),找出與疾病匹配的最佳藥物。在臨床試驗(yàn)階段,人工智能算法還可以結(jié)合患者真實(shí)數(shù)據(jù),通過(guò)算法建模,進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和虛擬篩選,有效預(yù)測(cè)藥物效果。高盛曾預(yù)測(cè),人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)在新藥研發(fā)中可以降低風(fēng)險(xiǎn),每年節(jié)約超過(guò)280億美元成本。
目前,全國(guó)新型冠狀病毒肺炎疫情依然嚴(yán)峻,能夠快速精確的診斷,對(duì)疫情控制尤為重要。人工智能算法在病毒基因的檢測(cè)中可以提供有力的支撐,提升病毒篩查效率。在此次疫情防控過(guò)程中,浙江省疾控中心上線的自動(dòng)化全基因組檢測(cè)分析平臺(tái)就是一種全新的嘗試。該平臺(tái)采用一項(xiàng)全基因組檢測(cè)技術(shù),對(duì)疑似病例的病毒樣本進(jìn)行全基因組序列分析比對(duì),能夠有效防止病毒變異產(chǎn)生的漏檢,大幅提高疑似病例的確診速度和準(zhǔn)確率。它利用阿里達(dá)摩院研發(fā)的AI算法,可將原來(lái)數(shù)小時(shí)的疑似病例基因分析縮短至半小時(shí),大幅縮短確診時(shí)間,并能精準(zhǔn)檢測(cè)出病毒的變異情況。此外,AI算法也可以用于加速預(yù)測(cè)病毒RNA空間結(jié)構(gòu)。百度研究院近日免費(fèi)的開(kāi)放線性時(shí)間算法LinearFold,可以將此次新型冠狀病毒的全基因組二級(jí)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)從55分鐘縮短至27秒,提速120倍,從而助力疫情防控。
在藥物研發(fā)方面,全球健康藥物研發(fā)中心(GHDDI)會(huì)同清華大學(xué)藥學(xué)院免費(fèi)將人工智能藥物研發(fā)和大數(shù)據(jù)資料分享開(kāi)放給科研人員,共同加速新型冠狀病毒藥物研發(fā)。同時(shí),GHDDI團(tuán)隊(duì)還根據(jù)新型冠狀病毒和SARS病毒的同源性建立了多個(gè)靶點(diǎn)結(jié)構(gòu)模型并開(kāi)展了一系列分子動(dòng)力學(xué)模擬,計(jì)算化學(xué)藥物設(shè)計(jì),以及人工智能藥物設(shè)計(jì)工作,為進(jìn)一步探索靶點(diǎn)機(jī)制,實(shí)現(xiàn)“老藥新用”的虛擬篩選,為后續(xù)的藥物設(shè)計(jì)和實(shí)驗(yàn)開(kāi)發(fā)奠定基礎(chǔ)。
2. 人工智能感知技術(shù)投入實(shí)用,可提升疫情發(fā)現(xiàn)、篩查效率
基于視覺(jué)、語(yǔ)音等的人工智能感知技術(shù)近年來(lái)取得了重大突破,在相關(guān)研究機(jī)構(gòu)的多項(xiàng)公開(kāi)測(cè)試中,人工智能感知系統(tǒng)在某些特定任務(wù)上已經(jīng)達(dá)到甚至超過(guò)人類(lèi)水平。圖像識(shí)別和語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)也已基本成熟,從實(shí)驗(yàn)室走向產(chǎn)業(yè)應(yīng)用階段,如今已廣泛成功運(yùn)用于安防、教育、醫(yī)療等多個(gè)領(lǐng)域。
得益于龐大的醫(yī)療影像數(shù)據(jù)、相對(duì)成熟的計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法和云計(jì)算充足的算力資源,智能醫(yī)學(xué)影像被業(yè)界認(rèn)為是人工智能與醫(yī)療結(jié)合最成熟的領(lǐng)域,也是最有可能率先實(shí)現(xiàn)商業(yè)化的人工智能醫(yī)療賽道。根據(jù)Global Market Insight數(shù)據(jù)顯示,我國(guó)人工智能醫(yī)學(xué)影像市場(chǎng)增速約為40%,預(yù)計(jì)2024年市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到25億美元,市場(chǎng)占比將達(dá)到25%,它也是中國(guó)人工智能醫(yī)療應(yīng)用領(lǐng)域中最熱門(mén)、應(yīng)用最為成熟領(lǐng)域。
在此次疫情防控工作中,體溫檢測(cè)是排查疫情最基本的方法。在人口稠密的公共場(chǎng)所(地鐵、火車(chē)站、機(jī)場(chǎng)、集中辦公區(qū)等),需要快速、高效、精準(zhǔn)地識(shí)別出高溫人群。基于圖像識(shí)別技術(shù)和紅外成像技術(shù)所研發(fā)的非接觸式遠(yuǎn)距離人工智能測(cè)溫系統(tǒng)能夠高效、準(zhǔn)確、無(wú)感知地對(duì)大量人流中的高溫人員進(jìn)行篩查,輔助工作人員快速定位體溫異常者,與傳統(tǒng)體溫檢測(cè)方式相比,具有降低交叉?zhèn)魅撅L(fēng)險(xiǎn)、節(jié)省人力資源、提高檢測(cè)效率等優(yōu)勢(shì)。雖然現(xiàn)在處于疫情防控關(guān)鍵時(shí)期,口罩影響了人臉識(shí)別的特征,但依托現(xiàn)有人臉識(shí)別等成熟的模型可以快速進(jìn)行有針對(duì)性的算法定制開(kāi)發(fā)和數(shù)據(jù)訓(xùn)練,讓人工智能測(cè)溫系統(tǒng)快速投入疫情排查一線。目前,已經(jīng)有互聯(lián)網(wǎng)公司快速響應(yīng),百度、曠世科技等分別推出了非接觸式遠(yuǎn)距離體溫檢測(cè)系統(tǒng)解決方案,并已經(jīng)用在人口密集的地鐵、車(chē)站等流動(dòng)場(chǎng)所使用。
另外,面對(duì)疫情突發(fā),多地疾控中心和政府熱線咨詢量激增,咨詢、排查工作繁重,人力資源嚴(yán)重短缺。百度、科大訊飛等公司推出的智能外呼平臺(tái)可以定向或隨機(jī)發(fā)起撥入居民電話,自動(dòng)詢問(wèn)并采集居民的疫情信息,對(duì)居民進(jìn)行疾病宣教和防控指導(dǎo),并根據(jù)關(guān)鍵詞自行歸納成信息檔案,詳細(xì)記錄通話方離返時(shí)間、身體健康狀況等。外呼平臺(tái)可以在一秒內(nèi)撥出一千余個(gè)電話,大幅提升了疫情發(fā)現(xiàn)、篩查的效率。據(jù)公開(kāi)信息,百度智能外呼平臺(tái)已經(jīng)在北京海淀上地街道辦、陜西西安、延安、上海寶山、浙江溫州瑞安市等十幾個(gè)地區(qū)投入使用,外呼總量已達(dá)百萬(wàn)次。
3. 人工智能認(rèn)知技術(shù)逐漸接近醫(yī)生水平,實(shí)現(xiàn)智能輔助診療
智能輔助診療是將人工智能技術(shù)用于輔助診療中,讓計(jì)算機(jī)“學(xué)習(xí)”專(zhuān)業(yè)醫(yī)療知識(shí),模仿醫(yī)生的思維和診斷推理,為醫(yī)生提供可靠的診斷和治療決策支持。智能輔助診療是人工智能未來(lái)在醫(yī)療領(lǐng)域的重要發(fā)展方向,也是最核心的應(yīng)用場(chǎng)景,對(duì)于應(yīng)對(duì)醫(yī)療資源分布不均、基層衛(wèi)生機(jī)構(gòu)醫(yī)師資源不足,提高醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量,保障居民醫(yī)療健康等,有非常重要的意義。
2018年,美國(guó)食品藥品監(jiān)督管理局(FDA)批準(zhǔn)了世界上第一款針對(duì)糖尿病視網(wǎng)膜病變醫(yī)療級(jí)的人工智能系統(tǒng)IDx-DR。該系統(tǒng)能夠掃描和分析有風(fēng)險(xiǎn)患者的視網(wǎng)膜,并在沒(méi)有任何人工協(xié)助的情況下提供診斷。谷歌的子公司DeepMind、倫敦大學(xué)學(xué)院和Moorfields眼科醫(yī)院的研究人員研發(fā)了一款基于深度學(xué)習(xí)的眼科疾病診斷軟件,可識(shí)別出50多種威脅到視力的眼科疾病,準(zhǔn)確率高達(dá)94%,超過(guò)了人類(lèi)專(zhuān)家的表現(xiàn)。在國(guó)內(nèi),廣州市婦女兒童醫(yī)療中心與依圖科技等科研團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)出基于人工智能的疾病診斷系統(tǒng),將醫(yī)學(xué)知識(shí)圖譜加入其中,使計(jì)算機(jī)可以像人類(lèi)醫(yī)生一樣根據(jù)讀取的電子病歷來(lái)“診病”,可以自動(dòng)診斷55種常見(jiàn)兒科疾病和部分危急重癥,診斷水平可達(dá)到兒科主治醫(yī)生的專(zhuān)業(yè)水準(zhǔn)。
在此次疫情的篩查中,科大訊飛開(kāi)發(fā)的“智醫(yī)助理”已應(yīng)用于病歷分析篩查潛在高?;颊?。該系統(tǒng)對(duì)覆蓋范圍內(nèi)的區(qū)縣,以發(fā)熱、咳嗽、呼吸困難、流行病學(xué)史(武漢相關(guān)史)、影像學(xué)、血常規(guī)六個(gè)維度,在線對(duì)患者病歷內(nèi)容進(jìn)行挖掘分析,自動(dòng)篩選出與感染新冠病毒的肺炎病癥相似的患者,并由團(tuán)隊(duì)出具專(zhuān)題分析報(bào)告交給相關(guān)醫(yī)療單位,供其決策和參考。
在此次疫情防控中,由依圖醫(yī)療研發(fā)的首款智能評(píng)估新冠肺炎的AI影像系統(tǒng)也已在上海市公共衛(wèi)生臨床中心等機(jī)構(gòu)上線并投入使用。該系統(tǒng)使用人工智能圖像算法能夠在2至3秒內(nèi)完成CT影像的智能化診斷和定量評(píng)價(jià),為臨床醫(yī)護(hù)人員提供多維度的決策幫助,同時(shí)極大提升了分析效率,減輕醫(yī)生的工作負(fù)荷,為減緩當(dāng)前醫(yī)療資源短缺壓力起到一定的作用。
基于人工智能技術(shù)與醫(yī)療健康行業(yè)融合發(fā)展的趨勢(shì),以及此次新冠疫情防控中人工智能技術(shù)的應(yīng)用成果,以此為契機(jī),進(jìn)一步總結(jié)經(jīng)驗(yàn),盡快出臺(tái)相關(guān)政策措施,多方促進(jìn),必將推動(dòng)人工智能技術(shù)更加廣泛深入地應(yīng)用到醫(yī)療衛(wèi)生與健康領(lǐng)域,從而更好地推動(dòng)人工智能產(chǎn)業(yè)贏得更好更快發(fā)展。由此,我們提出如下建議:
1. 積極推動(dòng)疫情防控過(guò)程中的人工智能技術(shù)應(yīng)用成果產(chǎn)業(yè)化
為了抗擊疫情,我國(guó)投入了創(chuàng)新技術(shù)應(yīng)用,產(chǎn)生了一系列創(chuàng)新成果,為推動(dòng)人工智能技術(shù)進(jìn)步和智能醫(yī)療產(chǎn)業(yè)進(jìn)行了有益探索。盡管這些成果用于應(yīng)急環(huán)節(jié),具有很強(qiáng)的針對(duì)性和適時(shí)性,但是其技術(shù)和產(chǎn)品也具有相當(dāng)大的通用性和實(shí)用性,可以將這些應(yīng)用成果進(jìn)行完善和轉(zhuǎn)化,可以繼續(xù)賦能或轉(zhuǎn)移到其他領(lǐng)域或應(yīng)用場(chǎng)景。建議對(duì)此次疫情防控過(guò)程中的人工智能技術(shù)進(jìn)行應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行總結(jié),推出具體政策措施,持續(xù)推進(jìn)這些技術(shù)成果落地,形成產(chǎn)業(yè)化,使其更好地實(shí)現(xiàn)社會(huì)和經(jīng)濟(jì)效益。
2. 加大“智能+醫(yī)療健康”技術(shù)與產(chǎn)品研發(fā),利用人工智能技術(shù)緩解醫(yī)療資源緊張問(wèn)題
醫(yī)療資源分配嚴(yán)重不均是我國(guó)醫(yī)療領(lǐng)域存在的一大痛點(diǎn)。在當(dāng)前人口老齡化、慢病高速增長(zhǎng)的背景下,為智能醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)創(chuàng)造了巨大的市場(chǎng)需求。利用人工智能技術(shù),加大“智能+醫(yī)療健康”技術(shù)與產(chǎn)品研發(fā),建設(shè)平臺(tái)式大型人工智能醫(yī)院,發(fā)展智能醫(yī)療健康,既將有助于減輕臨床醫(yī)生負(fù)擔(dān),提升診斷效率,優(yōu)化醫(yī)院運(yùn)行效率,提升人民群眾幸福感,又將更加快速地培育出具有特色的人工智能產(chǎn)業(yè)。
3. 鼓勵(lì)數(shù)據(jù)開(kāi)放,加強(qiáng)醫(yī)療衛(wèi)生與健康數(shù)據(jù)的共享和利用
數(shù)據(jù)是人工智能技術(shù)與應(yīng)用不斷迭代提升的重要基礎(chǔ)。機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)算法的效果隨著訓(xùn)練數(shù)據(jù)的增加而提升。流行病學(xué)家、病毒學(xué)家等科研工作者的努力,也都依賴于病毒和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的及時(shí)公開(kāi)。醫(yī)療數(shù)據(jù)因其特殊性,建議制定相關(guān)法律,在保障數(shù)據(jù)安全和隱私的條件下,鼓勵(lì)將與疫情有關(guān)的數(shù)據(jù)和成果及時(shí)公開(kāi),并進(jìn)一步推動(dòng)醫(yī)療健康數(shù)據(jù)和信息共享機(jī)制。利用技術(shù)手段,采用聯(lián)邦學(xué)習(xí)等新方法,在不損害用戶隱私的情況下共享數(shù)據(jù)。
4. 彌補(bǔ)人才短板,加快培養(yǎng)智能醫(yī)療復(fù)合型人才
人才是技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展的重要源動(dòng)力。目前,人工智能領(lǐng)域本身面臨很大的人才缺口,而智能醫(yī)療又是人工智能與醫(yī)療兩個(gè)專(zhuān)業(yè)性極強(qiáng)領(lǐng)域的融合,培養(yǎng)智能醫(yī)療復(fù)合型人才是當(dāng)務(wù)之急。建議加大復(fù)合型人才培養(yǎng)力度,鼓勵(lì)“高校-醫(yī)院-企業(yè)”聯(lián)合培養(yǎng)模式,完善人才培養(yǎng)長(zhǎng)效機(jī)制。同時(shí),要加強(qiáng)醫(yī)務(wù)人員對(duì)智能醫(yī)療相關(guān)產(chǎn)品的技能培訓(xùn),增強(qiáng)對(duì)人工智能技術(shù)和產(chǎn)品的理解,確保人工智能產(chǎn)品更好地應(yīng)用于實(shí)際的臨床醫(yī)療中。
(劉九如主持研究并統(tǒng)稿審改,宗淙執(zhí)筆)
【1】 Global Market Insight, 《Healthcare Artificial Intelligence Market Size By Application Industry Analysis Report, 2019 – 2025》,2019年2月.
【2】 德勤,《全球人工智能發(fā)展白皮書(shū)》,2019年9月.