原国家卫生计生委副主任、中国卫生信息与健康医疗大数据学会会长金小桃曾提到，“国务院提出要把健康产业培育成我国国民经济重要支柱产业，如果按照 GDP 的 15％计算，我国健康产业规模将达到数十万亿人民币。”在这个庞大的市场里，以 AI 为支点的数字健康经济将为中国健康产业腾飞贡献力量。

据美国波士顿咨询公司预测，到 2035 年中国数字经济将达到 16 万亿美元，数字健康经济的贡献率有望达到 45％，即：7．2 万亿元。根据美国调查机构预测，到 2026 年 AI 应用将为美国医疗经济节省 1500 亿美元／年，AI 对于数字健康经济的贡献力不容小觑。耀眼的中国医疗数据金矿同样离不开 AI 这个有能力的“矿工”，在医疗数据金矿中挖掘出经济价值。

目前中国有 144 家企业掘金医疗 AI 市场，他们希望从 7．2 万亿元的数字健康经济中找到有效的切入点，依靠自身对于医疗健康业务的理解和手中强大的 AI 算法对数据进行处理，从而获得智能诊疗和智能健康管理的能力。他们的目标，是要成为中国 1100 万医疗工作者的左膀右臂，以满足中国 13 亿 9 千万人口正在不断增长的健康需求。

“中国医疗 AI 已经进入战国时代，即将带来继‘互联网大爆炸’后又一轮产业革命。”在日前召开的全球智能医疗产品应用博览会上，飞利浦大中华区首席执行官何国伟表示，上一轮互联网＋经济通过消除信息鸿沟，让资源配置更加高效，看病更加简便；新一轮 AI＋经济则是通过算法实现优质资源的复制、扩张，让资源更充裕，看病更加便捷可靠。单纯看融资规模不足以评估医疗 AI 项目或企业的优越性，“疗效”才是 AI＋医疗成功的重要评判标准。

AI“围剿”临床决策支持，精准医学带来“刚需”

“循证医学”理论是 AI 赋能临床决策支持的根本，精准医学的兴起让医生对 AI 工具的需求变得更加紧迫。因为未来诊疗依赖的庞大证据链条，一旦离开 AI 工具效率太低，医生不可能像今天一样每天看 200 个号。因此，目前临床决策支持领域的 AI 应用非常多。

俄亥俄州州立大学医学院基因组信息学副院长黄昆教授曾专程去该院综合性肿瘤中心（全美第三大癌症中心）考察过，他看到的医生应用精准医学进行诊断的过程是这样的：周四早上科室各领域专家开早会，将每个患者的病历、病史、药物基因组对药物的代谢情况、基因检测报告提示的基因突变及其适用药物、药物相关反应等问题一一列出，并快速进行介绍分析、得出结论。表面看每个病人只需要十几分钟的病情介绍材料，背后医生需要对每个病人的数据进行几个小时的查询统计，非常耗费时间。同样的精准医学场景放到中国庞大诊疗需求中，几乎是不可能完成的任务。

能不能让这些资料以半自动的方式呈现在医生的面前，让医生更加便捷的看到所需要的全部资料，而不必花费大量的时间去各个处理、汇总集成呢？

精准医学模式下，医生进行临床决策需要参考的不仅仅是传统的生理、检查检验数据和个人经验，而是需要基因组、生物组数据以及个人行为数据等更加庞大的证据作为支撑，这就需要更庞大的健康医疗信息整合平台和丰富的医疗 AI 工具，帮助医生应对每一次诊疗任务，完成疾病的预测、干预、诊疗和愈后。

精准医学疗效好，离不开可靠的“生产过程”！

医生的每一次诊断或治疗，都需要综合来自多个设备的数据、多次诊疗的效果、多种药物的对比后，进行综合判断。因此，他们需要的疾病诊疗解决方案，需要整合诊疗所需的各类数据。传统的医保、医药、医械公司服务的都是诊疗的一个片段，用 AI 把这些片段关联起来，并给出一个更加精准的结论，不是一件容易的事儿。

“对于医生来讲，他们需要一个有效的解决方案把诊疗所需的资源集成在一起，帮助他们更加高效的完成每一次诊疗。谁能提供这个完整的解决方案呢？这考验的是在医疗这个特定领域里的集成能力，基于对诊疗的理解将每一个片段用科技加成，我们能够做到。”何国伟补充道，“当然，这不是某一家企业可以独立完成的，需要一个更加庞大的融合生态以实现整个全新产业的可持续发展。”

最近几年里面，飞利浦正在从单一的产品公司变成全生命周期解决方案提供商，利用软件将设备、服务串联起来，产生了针对血管、肿瘤等疾病诊疗的整体解决方案。每一个解决方案中不仅有飞利浦的设备、飞利浦的 AI，还有众多合作伙伴的力量，比如华为云、汇医惠影的肺结节筛查 AI 应用等等，因为这些上下游的合作伙伴可以让飞利浦能够将诊疗服务串联起来，实现对全生命周期的关护。

“医生并不关心他们采用的解决方案中各个品牌的占比，疗效是最有力的说明。”何国伟告诉 HC3i，但对于解决方案集成商来说，需要对每个节点以及整个流程负责。

为了让这个复杂的产品更加灵活、经济的服务临床医生，飞利浦与神州医疗合作开发“神飞云”平台。搭载“神飞云”平台之上的“飞利浦星云系统”完成云化蜕变，提供自有组合和便捷购买，让基层医生可以经济便捷地使用 AI，真正让 AI 应用到基层医疗中去。

靠谱的 AI 辅助诊疗过程是如何诞生的？

对于每一次疾病诊疗流程，医生看病可以分为以下四个步骤，从数据采集到最终应用，都可以借助 AI 等科技的力量实现优化升级。

第一步，可靠的数据采集。现代诊疗设备的日益丰富和各类传感产品的多样化，让数据采集变得更加容易了。靠谱的 AI 辅助诊疗过程既要确保采集到足够多的数据，又要保证数据符合相关部门的认证规范，这是有效诊断的重要前提。

第二步，有效的数据整合。将采集到的数据按照医生每一次的不同需求进行清洗、梳理、整合、集成，让每一次诊疗都能快速获得有效的数据支撑，让诊疗证据充分又可靠。

第三步，准确的 AI 决策。利用成熟的人工智能算法对医生的诊疗过程进行增强，帮助医生显著提高诊疗的准确率和有效性。

第四步，精准的健康干预。通过大数据分析对个人健康发展进行评估和干预。

以上海市长海医院脑卒中一站式治疗为例，平台不仅能将从影像、心电、术中超声采集到的数据跟病人基本的数据、生理数据联合起来做综合分析，还能给出智能化的判断。在这个医生认为近似于日常诊疗行为的方案中，有飞利浦人积累了几十年的经验跟洞察，让他们可以按脑卒中诊疗的场景利用 AI 把信息数据串联起来，完成一次模拟诊疗。目前，长海医院卒中诊断时间从 2 小时缩短到 20 分钟，正是依赖于这一联动的 AI 全生命周期解决方案。

近水楼台，飞利浦领航全生命周期服务！

疾病的多样性给医疗 AI 提供了丰富的落地场景，因此，医疗 AI 创业完全可以有丰富的探索空间，不必在“肺结节”等单一领域死磕。目前在医疗 AI 的应用包括：医疗影像中的病灶定位、病灶检出，以及放疗靶向规划、肝癌分类、血管精准规划，甚至是老人跌倒预测、心脏停顿风险预测等等，还有无数的场景在等待开拓。在全生命周期解决方案这一相对较长的业务线上，飞利浦坐拥一手影像数据占据了极佳的位置，把对临床的理解和对应用场景的认识用在某个具体的工作流上，用 AI 将各节点串联起来，形成了一个个有效的辅助诊疗方案。

“我们关注从个人健康到临床诊疗的每一个片段和每一个流程，以飞利浦对于临床诊疗的理解和市场的洞察为飞利浦全生命周期服务生态护航。”何国伟说，“飞利浦期待更多合作伙伴携手开拓这一广阔蓝海，共同搭建全生命周期服务生态体系，以实现‘服务全生命周期’这一理念的健康可持续发展和落地。”

目前，飞利浦在医疗 AI 领域的探索取得多项进展：

－ 乳腺癌、卒中、孤独症等医疗 AI 解决方案已经通过美国 FDA 认证，并在 CFDA 讨论中；

－ 华山术中磁共振智能定位大脑功能区，通过模拟治疗有效跟踪病灶位置，提高患者的生存质量；

－ 针对婴儿先天心脏病，利用 AI 能够在微小血管中做精准规划；

－ 自动分割全肝和病灶区域，实现 lirads 特征的自动提取和计算，对疑似原发性肝癌进行主动分类，直至自动生产结构化报告；

－ 30 天预测老人跌倒的概率、心脏的停顿风险；

畅游 AI 时代，聆听飞利浦 6．0 新乐章！

今天的数据存储的成本是 25 年前的百万分之一，从海外到中国，以 AI 为代表的信息技术正在让精准医学照进现实。伴随着 AI 时代的集结号，飞利浦走进 6．0 时代。聚焦于健康科技领域，飞利浦快速剥离照明业务，并购 17 家企业加速健康医疗业务的布局，不断扩大飞利浦全生命周期服务生态的丰富内涵，内外兼修在全新的健康医疗科技产业奏响新乐章。

何国伟说：“这是最好的时代，AI，让我们服务全生命周期的梦想更可及。”