發布時間：2023-10-09 16:08:12
序言：寫作是分享個人見解和探索未知領域的橋梁，我們為您精選了8篇的精準醫療行業分析樣本，期待這些樣本能夠為您提供豐富的參考和啟發，請盡情閱讀。
投資要點:
AI新品，進一步落地多個行業:2017年9月12日，公司了“精準醫療”、“AI+公安大數據”、“樂享智投‘三個行業的解決方案及產品。
(1)精準醫療:
目前還處于輔劣臨床診療階段，iMedical8.0P、臨床科研大數據分析平臺、感染智能監測系統、知識圖譜構建系統等實現了輔劣醫生優化治療方案和臨床科研的功能;
(2)AI+公安大數據:通過人臉識別、視頻檢索技術等不公安系統擁有的海量數據庫結合，解決了以往案件偵查過程中嫌疑人篩選的問題，大幅提高了篩選速度;
(3)樂享智投:作為一款智能投頊產品，主要向金融客戶提品評測、用戶畫像、投資組合、投資執行、風險監控、收益分析等服務，并提供個性化的解決方案。
本次AI產品的，公司實現AI技術在醫療、安防、金融三個熱點行業的落地，有望搭上AI行業高速發展的順風車，助力公司的進一步發展。
布局AI行業多年，技術成就應用:公司于2013年開始布局人工智能領域，是國內較早投入人工智能領域研發的企業之一，先后不中科院、清華大學、北航、IBM和微軟等國內外知名校企合作。經過多年研究，公司基于人像識別、車輛軟件識別、目標圖像提取不分析等技術，研發出智能人像服務、人像卡口等系統。本次人工智能新品的是對以往產品的進一步改進，是公司多年技術積累的結果，產品系列較為成熟、可靠，用戶滿意度較高。
業務行業覆蓋廣，公司發展空間大:公司立足數字化行業多年，服務對象涵蓋金融、電力、通訊、交通運輸等10余個行業，產品線主要包括行業應用軟件、人工智能解決方案、大數據服務。這不僅有利于公司率先占據AI行業的有利位置，更能夠使公司在數據量上存在優勢。公司能夠盡快實現AI產品在多個行業的落地，在AI市場還在高速發展期的今天，占據多個行業就意味著擁有更大市場規模的可能性。
除此之外，公司擁有各個行業的大量數據，能夠實現不同行業數據的相互補充，有利于AI系統的自我完善。
投資建議:作為國內IT企業龍頭，公司將不斷完善人工智能技術，并通過數據積累，在產品線和市場應用上不斷拓展，最終實現人工智能+戰略。我們公司預測2017年至2019年每股收益分別為0.48、0.53和0.68元，上調評級至買入-A，6個月目標價為13.92元，相當于2017年29倍的動態市盈率。
風險提示:
關鍵詞：精準食品；市場營銷；互聯網；資源整合
原有企業在營銷模式上存有一定缺陷，其中包括的問題有：第三終端開拓問題、渠道攔截問題、人力資源問題、外部資源整合問題等。但通過現有模式的改進，使其解決了困擾因素?，F如今，在營銷模式方面組建新型產業鏈，將實現整個產業機構的發展。
一、精準食品的概念及發展趨勢
1.精準食品的概念
隨著當前科學技術的不斷發展，人們已經清晰了解食物精準調控人體健康的復雜機制，針對癌癥等疾病的早預防、早診斷、早干預、早治療的新方法———精準食品，也躍到消費者眼前。原有疾病的預防、診斷、干預和治療都是依靠藥物進行的，但一般情況下，藥物副作用強，往往會給病人的身體健康帶來遺留問題。但利用現有的高科技手段檢測并研發的精準食品，不但沒有副作用，反而還能達到預防、干預甚至徹底根治疾病的目的。同時，不同個體之間的遺傳（基因決定）特異性也可以導致其對食物反應的明顯不同，適合人群中某個個體的最佳食物卻不一定適合其他人，更甚者會引起疾病。將食物本身的特性與人體數字化信息相結合的精準食品時代已經到來。精準食品通過多組學分析，開發出有針對性的靶向食品，這種食品可從基本膳食中調節人體的基本功能，以調節為主，改善人體膳食結構，并且主攻方向為靶治療，攻擊靶向目標，不會傷害人體的正常結構。
2.精準食品的發展趨勢
2015年5月，中國農業大學聯手華大基因科技有限公司（下稱“華大基因”）將共同開發“精準食品”。精準食品在今后的發展道路上將會圍繞“把健康和生命掌握在自己手里，讓基因科技造福人類”的原則作為今后發展的主流趨勢，其中，華大董事長汪建與CEO王俊為此進行了專項講座，對該行業的發展趨勢以及遇到的困難進行講解分析，使其激發人民群眾對該行業發展的認可。此外，該行業也為今后的發展趨勢制定了戰略方向，其中包括從精準醫療至精準營養，2015年1月，美國總統奧巴馬在國情咨文演講中啟動精準醫療計劃。并在同年的3月11日，中國科技部召開國家首次精準醫學戰略專家會議，并首次提出了中國精準醫療計劃。所謂的精準治療就是有針對性的藥物治療，使其選擇的藥物能對每個異常基因進行靶向治療，從而殺死癌細胞的目的。而把基因科學與食品相結合，靶向設計食品精準制造個性化食品，一方面可以改善人體的膳食結構，另一方面又能達預防疾病的目的。
二、當前市場營銷戰略方式
根據當前企業的發展形勢，在制定營銷策略方面進行4個戰略分析，包括市場定位戰略、市場競爭戰略、產品創新戰略以及多樣化增長戰略，各個戰略都對企業的今后發展起著至關重要的作用。
1.市場定位戰略
企業要根據產品的實際價值，合理在市場中進行定位，只有這樣才能滿足消費者的價值觀念，才能在行業中處于穩定地位。所以，企業要在市場價值觀念中找到屬于自身的位置，對同行業的市場定位要放在與眾不同之處，同樣都是物流行業，順豐快遞便把企業定位在送貨速度方面，利用航空運輸系統，不但保證了送貨速度，而且提高了物流運輸的工作效率。對精準食品而言，首先保證市場定位鎖定在大眾消費群體，這樣不但能滿足日常消費者的需求，而且還能起到治療疾病的目的。其次，該產品不屬于醫藥產品，也不屬于保健食品，因為醫藥產品都具有一定的副作用，一般對病人不適宜長期用藥。保健品價格昂貴，產品定位標準要求高，且隨著人們意識的不斷加強，逐漸對保健品產生理性認知。保健品沒有治療疾病的作用，而是不斷增強人體免疫力。所以根據各種因素分析，該產品一定要根據市場行情和價值觀念合理定位市場標準。
2.市場競爭戰略
精準食品市場競爭戰略可從三方面進行分析，分別為產品療效、市場占有率以及價格方面，治療作用效果較好的產品能得到較為廣泛的認知，所以精準食品企業要從攻克療效方面入手。首先，嚴格把守質量關，這樣才能在市場中處于不敗的地位。市場占有率可從產品推廣方面進行深入分析，加大對銷售團隊的組建，這樣才能為產品市場的占有率打下良好基礎。其次，在價格方面，現如今競爭最為激烈的便是價格，對同一件產品，可能會有多種不同的價格，因此，精準食品企業要在價格方面制定較為合理的指導方針，既能滿足消費者的需求，又能保證企業財務的日常運轉。不要為了追求利益，將產品價格定位在高標準層面上，這樣不但會導致企業產品大量堆積，而且也會加大在銷售方面的困難。精準食品企業在目前市場上的占有率為0，這也實現了當前市場零的突破。目前市場競爭企業較少，但隨著消費市場的不斷轉變，今后將會有更多企業在該領域進行突破。因此，企業應提前為今后市場的競爭做好準備，以便于更好地適應市場。
3.產品創新戰略
企業若想長遠立足，必須要學會不斷創新。精準食品企業同樣也是這樣，產品種類過于單一，隨著時間的推移，企業便會處于停滯狀態。這樣不但不能保證產品在今后市場的占有率，而且還會慢慢退出市場，到時企業將會面臨破產的結局。創新是一個企業的靈魂，對精準食品同樣如此。精準食品為了不斷滿足當前市場的需求，要不斷加大對產品的研發。無論是在產品效果方面還是在樣式方面，都要與時俱進，符合現代化需求。現代產品的創新主要針對市場的需求變化，隨著人們壓力的不斷增大，每年的患病率逐年增多，根據近幾年數據調查顯示，我國每年將以1%的癌癥上升率不斷增加，針對這種情況，要不斷研發治療疾病的產品。其次，產品外觀形象也要不斷創新，原有產品外觀已不能滿足人們的需求，采用新型外觀樣式，使其產品從外觀至效果都處于不斷創新階段。
4.多樣化增長戰略
精準食品在今后營銷模式上可進行三種形式的增長戰略轉移，分別為水平增長戰略、垂直增長戰略及側面增長戰略。水平增長戰略是拉動同一水平的企業進行該產品的營銷，例如：可將精準食品推廣至商場或者各大藥房，這樣既能增加銷售量，又能提高產品市場的占有率。隨著互聯網技術的不斷發展，第三方平臺成為當前產品銷售的主流渠道，所以該企業可為該產品研發一種APP，用戶可登陸該網頁進行產品購買。垂直多樣化增長戰略，精準食品企業從產品原料的采購至最后的銷售管理一體化流程全程控制，原有企業在原料選購方面采用統一招標的形式，造成一部分經濟費用的損失。而現有模式中精準食品企業將戰略進行全方位轉移，使其全方位控制生產流水線。這種產業結構模式不但可減少開支，而且又能確保生產質量。層面多樣化增長戰略，精準食品企業可片面投資其他行業，使其帶動精準食品行業的發展。例如：精準食品企業可片面投資綠色食品行業，綠色食品有利于人體健康，并且也能得到廣泛認可。利用綠色食品行業的發展帶動精準食品行業，使其實現雙贏局面，在增加綠色產品銷量的同時，能提高精準食品的銷售額。
三、當前市場營銷存在的問題
隨著精準食品行業的不斷前行，在發展道路上仍存有一定的銷售障礙，包括渠道攔截問題、人力資源問題、外部資源整合問題等。
1.渠道攔截問題
隨著市場競爭意識的不斷增強，產品在渠道途中也會遭到同行業或類似行業的攔截。攔截方式包括很多種，其中，針對性較強有協議攔截、總經銷攔截等。協議攔截指的是國家法律條文中明確指出該產品可向各個場所進行推廣銷售或限制在規定地點范圍內，協議攔截是國家強制性的舉措，因此，產品在今后推廣營銷模式方面仍沒有專業渠道，會造成貨物的大量堆積?？偨涗N攔截。由于市場競爭激烈程度不斷加劇，形成了市場壟斷的劃分。某些營銷部門便逐步開始向區域商進行拓展，這種現象雖然能占有一定的市場率，但在銷售模式上仍不能滿足現狀。
2.人力資源問題
人力資源問題屬于發展產品市場營銷的主要問題，一個不斷前進的企業必定有一支強大的營銷團隊。但現如今的營銷人員對產品知識了解甚少，并且由于營銷人員學歷層次不同，在與客戶溝通方面也會遇到較大困擾。目前，企業在人力資源方面存有的問題是缺少精英型人才，但實際中，企業產品的營銷人員都是普通階層，且文化程度處于低等水平，這便造成精準食品在外部推廣方面遇到較大障礙。此外，企業為了減少人資成本，還經常出現一人多崗的現象。比如，財務人員兼職采購人員，這種現象在當今企業中較為常見，這種現象不但會加大工作人員的勞動力，并且還降低了其本職的工作效率。
3.外部資源整合問題
外部資源整合包括外部資金的整合以及營銷市場的整合，由于企業產品屬于新型產品，并且在市場推廣方面還沒有形成一致效應，造成外部資金很難流入本企業。企業若想長久發展，必須要有外部資金的注入，才能保持長久的活力。但根據目前形勢分析，企業在融資方面較為欠缺。營銷市場的整合。有些企業為了爭奪市場，不斷提供第三方服務，現如今的送貨上門服務便是外部市場資源整合的一種渠道。但精準食品屬于治療方面的產品，所以沒有提供專項的運輸配送，一方面擔心運輸途中出現質量問題，使用戶出現一定的副作用；另一方面是輸運地區廣泛，加大投入成本。
四、市場營銷改進策略
目前，精準食品企業為了擴大市場營銷模式，對市場營銷改進策略進行分析。其中包括加大互聯網營銷模式、開拓第三終端營銷模式等。
1.加大互聯網營銷模式
隨著互聯網技術的不斷發展，精準食品企業也將會加大在互聯網營銷模式的投入。但對于購買者有一定數量的限制，防止出現不適癥狀的現象。用戶在利用互聯網進行購買時，需要將個人信息輸入至信息欄菜單中，以便驗證企業的出庫數據。由于互聯網針對對象的范圍較廣，可針對商場、個體商戶、大眾群體以及醫院等，這種營銷模式將會增加其產品的營銷收入。
2.開拓第三終端營銷模式
開拓第三終端APP的應用，APP具有商業版權性。用戶在購買過程中，可直接在APP應用程序軟件用戶協議中進行注冊。為了增大注冊量，精準食品企業還可以減免用戶一部分費用，比如利用電子券或者商品積分等，這種銷售模式在當今APP應用程序中較為常見，此外，在售后服務方面，APP也要不斷完善。這樣既能滿足客戶的實際需求，也能提高產品的銷售數量。
五、結語
通過對精準食品市場營銷模式的探究分析，使筆者對精準行業的發展有了更為深刻的認知。只有通過產品的不斷創新以及銷售模式的不斷改進，才能全面促進企業的發展。
參考文獻：
[1]徐國東.互聯網營銷策略及其發展[J].市場觀察，2012（28）：13-14.
[2]魏煒.當前營銷創新的10種模式[J].職業經濟人，2006（78）：51-52.
[3]馮德連.研發國際化趨勢下我國技術創新模式選擇[J].商業時代，2007（37）：57-58.
[4]李從選.第三終端五大發展趨勢預測[J].醫藥經濟報，2004（17）：39-40.
[5]胡玉立.市場預測與管理決策[M].北京：中國人民大學出版社，2008：66-67.
在過去的十年間，醫療費用支付問題的解決成為驅動中國醫療服務行業增長的直接動力，也推動著醫療服務提供方的變革。未來的幾年，中國的醫療服務行業將會呈現出諸多新的、結構性的變化。
解決醫療費用支付問題的措施。除了進一步提高社保覆蓋及籌資水平的方式外，更多的將會從提高資金使用效率的角度入手；醫?？刭M將成為常態，高度依賴醫保的商業模式將會受到較大影響。
雖然商業保險會持續擴容，但社保將仍然是最主要的支付方。過去十五年中，中國的醫保覆蓋率大幅提升，從2000年的20%提升至2015年的95%，基本實現了全民醫保覆蓋。特別是在過去的五年中，醫保覆蓋的速度增長最快，這也推動了整個醫療行業的快速增長。
國家未來將仍然會加大醫保的籌資力度，增加覆蓋率，特別是在大病醫保方面，但整體速度將遠遠低于前幾年，轉而會將重心放在提高醫保使用效率上。而從目前國家對醫保支出管控的水平來看，分級診療的強制推行及醫保使用的配額安排將是最主要的措施，類似按病種付費（DRGs）等支付模式改革短期內很難大規模實施。
由于來自支付方的壓力，將會導致作為醫療服務提供方的各類醫療機構被重新定義，各級醫療機構的職能也將有更加明確的分工。醫療服務提供方的格局變化，將從根本上影響患者的就醫習慣，患者流向也會因此有較大的改變。適應這種變化的商業模式將會得到市場的青睞，反之則會被淘汰。
在過去的十年中，中國政府已投入巨資，搭建了龐大的醫療基礎設施體系，從總量上看，中國的醫療資源并不存在嚴重的供需失衡問題，但這些基礎設施體系卻是以孤立的形式存在，各自為政、職能錯位，因此出現了嚴重的結構性供需失衡問題。
受到來自財政與民生需求方面的雙重壓力，醫療服務提供方的服務結構將發生較大變化。已被提了十幾年的分級診療將會得到更加實質性的推廣與實施，等級醫療機構與基層醫療機構將再次回歸各自應有的職能，中國政府巨資建設的龐大醫療資產將再次被激活，公立醫療體系的服務效能將得到提升，并更多地回歸到基礎醫療服務上來。
民營醫療機構將面臨著新一波的機遇與挑戰。一方面，一直困擾民營醫療機構發展的人才問題，將會由于更多公立醫院醫生的加盟而得到緩解；另一方面，公立醫療機構職能轉變，將會釋放出一部分醫療服務市場空間，包括對公立醫療機構規模增長的限制、民營醫療機構患者來源渠道的多樣化等。
公立醫療服務機構的效能提升，又會給民營醫療機構帶來較大的挑戰。民營醫療機構靠較好的就醫環境與服務體驗作為差異化的競爭策略，將很難在新的環境下生存。醫療技術的提升及醫療安全的管控將成為決定民營醫療機構發展的關鍵要素。
來自供給端的變革也推動著需求端的變革。對于疾病的醫療理念，將從重治療輕預防與康復，轉向三者并重；患者的健康意識與主動參與醫療行為的意愿將逐漸增強，醫患之間的交流頻率與方式也會出現新的變化；這些都會給傳統的醫療服務市場帶來新的生機與活力。
報告總體分為四個部分，分別從市場環境、產業格局、商業模式、機遇與挑戰等方面對中國醫療人工智能產業進行分析。
無論是對中國還是對世界來說，人口老齡化加劇、慢性病患者群體增長、優質醫療資源緊缺、公共醫療費用攀升等都是必須要面對的問題。而隨著技術的發展，人們逐漸開始寄希望于通過人工智能來解決醫療行業的痛點。此前，美國咨詢公司弗羅斯特- 沙利文公司就曾提到，“人工智能可將醫療效果提高30% 到40%，減少多達50% 的醫療成本”。
在中國，醫療人工智能有著先天的發展優勢。一方面，中國人口數量龐大，有充足的醫療數據，為醫療人工智能的發展提供了基石。另一方面，中國足夠大的醫療市場也為人工智能企業創新提供了動力。
不負人們所期，近年來中國醫療人工智能市場正如火如荼地發展著。數據顯示，自2013年到2017 年，中國醫療人工智能行業共獲得241 筆融資。其中，2017 年國內醫療人工智能行業公布的融資事件近30 起，融資總額超過18 億元。
2018 年，醫療人工智能市場火熱依舊。一方面，資本熱情不減，大額融資頻發，醫療人工智能融資總額再創新高，僅2018 上半年就有18 家公司獲投，總金額超過31 億元。另一方面，已然成熟的互聯網巨頭，如BAT 等，以及傳統醫療相關企業，如飛利浦等也早已重金布局醫療人工智能，大手筆向產業鏈擴展業務。
作為一種提高效率的工具，目前，醫療人工智能已經覆蓋了醫療產業鏈條上的四大環節。其中，醫療環節以服務患者為主，針對患者提供一系列更精準、更高效的醫療服務。而醫藥、醫保、醫院環節則更多是為B 端的醫療機構、企業等服務。并且，醫療人工智能在經歷過火熱的發展后，迎來了商業化的關鍵期，目前絕大多數醫療人工智能的公司尚未實現盈利，且其產品多在醫院進行試用，但他們已經通過不同的業務模式實現了付費收入。
人工智能在醫療領域的廣泛應用價值
目前，人工智能在醫療領域的研究成果頻出，人工智能應用醫療領域已是大勢所趨。各個科技巨頭都相繼布局人工智能醫療行業。對人工智能在醫療的應用主要基于多方面的客觀現實：比如優質醫療資源供給不足，成本高，醫生培養周期長，誤診率高，疾病譜變化快，技術日新月異；此外，隨著人口老齡化加劇和慢性疾病發病率的增長，人們對健康重視程度普遍提高，醫療服務需求也在持續增加。
人工智能結合醫學應用有非常多的益處，可以讓患者、醫師和醫療體系均受益。比如對于患者來說，可以更快速地健康z查，獲得更為精準的診斷結果和更好的個性化治療方案建議；對于醫師來講，則可以消減診斷時間，降低誤診的概率并對可能的治療方案的副作用提前知曉；對于醫療體系來說，人工智能則可以提高各種準確率，同時系統性降低醫療成本。
據悉，人工智能在智能診療、智能影像識別、智能藥物研發和智能健康管理等方面都有廣泛的應用價值。
比如在智能診療方面，就是讓計算機“學習”專家醫生的醫療知識，模擬醫生的思維和診斷推理，從而給出可靠診斷和治療方案。智能診療場景是人工智能在醫療領域最重要、也最核心的應用場景。谷歌宣布已嘗試將其面向消費者的機器學習能力應用到醫療保健領域中。今年谷歌的人工智能算法在乳腺癌診斷上也表現出了很高準確度；蘋果公司最近收購了Lattice，該公司在開發醫療診斷應用的算法方面具有很強能力。
在智能影像識別方面，人工智能的應用主要分為兩部分：一是圖像識別，應用于感知環節，其主要目的是將影像進行分析，獲取一些有意義的信息；二是深度學習，應用于學習和分析環節，通過大量的影像數據和診斷數據，不斷對神經元網絡進行深度學習訓練，促使其掌握診斷能力。作為醫生，從一個大的圖像如CT、核磁共振圖像判斷一個非常小的陰影，是腫瘤是炎癥還是其他原因，需要很多經驗。如果通過大數據，通過智能醫療，就能夠迅速得出比較準確的判斷。
在智能藥物研發方面，則是將人工智能中的深度學習技術應用于藥物研究，通過大數據分析等技術手段快速、準確地挖掘和篩選出合適的化合物或生物，達到縮短新藥研發周期、降低新藥研發成本、提高新藥研發成功率的目的。人工智能通過計算機模擬，可以對藥物活性、安全性和副作用進行預測。目前借助深度學習，人工智能已在心血管藥、抗腫瘤藥和常見傳染病治療藥等多領域取得了新突破，在抗擊埃博拉病毒中智能藥物研發也發揮了重要的作用。
在智能健康管理方面，則可以將人工智能技術應用到健康管理的很多場景中。目前主要集中在風險識別、虛擬護士、精神健康、在線問診、健康干預以及基于精準醫學的健康管理。比如通過獲取信息并運用人工智能技術進行分析，識別疾病發生的風險及提供降低風險的措施。計算機還能收集病人的飲食習慣、鍛煉周期、服藥習慣等個人生活習慣信息，運用人工智能技術進行數據分析并評估病人整體狀態，協助規劃日常生活。在精神健康領域，計算機可運用人工智能技術從語言、表情、聲音等數據進行情感識別。在健康干預層面，計算機則可以運用AI對用戶體征數據進行分析，定制健康管理計劃。
從IBM Watson的發展看醫學人工智能的未來
目前國內外已經有很多高科技企業將認知計算和深度學習等先進AI技術用于醫療領域，并出現了很多產品，其中以IBM的“沃森醫生”（IBM Watson）最有代表性。IBM Watson作為該領域中的翹楚，隨著人工智能技術的逐漸成熟，在2016年開始放開手腳，以腫瘤診斷為重心，開始在慢病管理、精準醫療、體外檢測等九大醫療領域中實現突破，逐步實現人工智能作為一種新型工具在醫療領域的獨特價值。
沃森是2007年由IBM公司開發的，IBM Watson具備了自然語言處理、信息檢索、知識表示、自動推理、機器學習等能力，能夠快速搜索分析非結構化的數據，獲取想要的結果。2015年，日本東京大學醫學院研究所最初的診斷結果，確診一位60歲的日本女性患了急髓白血病，但在經歷各種療法后，效果都不明顯。無奈之下，研究所只好求助IBM Watson，而IBM Watson則通過對比2000萬份癌癥研究論文，分析了數千個基因突變，最終確診這位60歲的日本女性患有一種罕見的白血病，并提供了適當的治療方案。整個過程IBM Watson只用了短短10分鐘。
自2012年羅睿蘭接手IBM開始，IBM公司發展方向與業務架構就一直在進行根本性調整。傳統硬件與系統軟件業務地位不斷退后，而云計算、網絡安全、數據分析與人工智能成為了公司現金流的核心投放領域。現在的IBM正在轉型為一家認知計算和云平臺的公司。其中在醫學人工智能的優勢也越來越明顯。
IBM Watson首先進入的領域是復雜的癌癥診斷和治療領域，這也是目前全世界醫學界聚焦的重點。Watson的第一步商業化運作就是通過和紀念斯隆?凱特琳癌癥中心進行合作，共同訓練IBM Watson腫瘤解決方案（Watson for Oncology）。癌癥專家在Watson上輸入了紀念斯隆?凱特琳癌癥中心的大量病歷研究信息進行訓練。在此期間，該系統的登入時間共計1.5萬小時，一支由醫生和研究人員組成的團隊一起上傳了數千份病人的病歷，近500份醫學期刊和教科書，1500萬頁的醫學文獻，把Watson訓練成了一位杰出的“腫瘤醫學專家”。隨后該系統被Watson Health部署到了許多頂尖的醫療機構，如克利夫蘭診所和MD安德森癌癥中心，提供基于證據的醫療決策系統。
相繼攻克肺癌、乳腺癌、結腸癌、直腸癌后，2015年7月IBM Watson for Oncology成為IBM Watson health的首批商用項目之一，正式將上述四個癌種的腫瘤解決方案進入商用。2016年8月IBM宣布已經完成了對胃癌輔助治療的訓練，并正式推出使用。此外沃森還在2016年11月訓練完上線了宮頸癌的服務。
目前IBM Watson腫瘤解決方案已經進入中國。2016年12月，浙江省中醫院聯合思創醫惠、杭州認知三方共同宣布成立沃森聯合會診中心，三方將合作開展IBM Watson for Oncology服務內容的長期合作，這是自IBM Watson for Oncology引入中國以來，首家正式宣布對外提供服務的Watson聯合會診中心，意味著中國醫療行業將開啟一個新型人工智能輔助診療時代。目前Watson可以為肺癌、乳腺癌、直腸癌、結腸癌、胃癌和宮頸癌6種癌癥提供咨詢服務，2017年將會擴展到8-12個癌種。在醫生完成癌癥類型、病人年齡、性別、體重、疾病特征和治療情況等信息輸入后，沃森能夠在幾秒鐘內反饋多條治療建議。
此外，IBM Watson還與輝瑞達成了一項新協議，會將前者的超級計算能力用于癌癥藥物研發。輝瑞將用上Watson for Drug Discovery的機器學習、自然語言處理及其它認知推理能力，用于免疫腫瘤學（Immuno-oncology）中的新藥物識別，聯合療法和患者選擇策略。由于免疫腫瘤學的未來在于針對獨特腫瘤特征的組合，這會改變癌癥治療方式。而在藥物研發中利用Watson的認知能力，可以更快地為患者帶來可能的新免疫腫瘤治療。
毫無疑問，人工智能將會成為未來IBM的成長引擎。沃森目前已經不僅僅滿足于涉及糖尿病等慢病、大健康、醫療影像、體外檢測、精準醫療、機器人、疾病研究治療這幾個領域，未來，沃森的觸角還會伸到醫療的其他行業，為整個醫療行業服務。
中國版小小“沃森”不斷面世
與IBM Watson十年的發展軌跡不同，中國在醫學人工智能領域的發展屬于追趕者。由于中國沒有統一的醫療數據格式以及數據孤島的隔離，中國在醫學人工智能I域投放的資源相對要少很多。不過這并不妨礙國人對其發展的熱情。在智能影像識別和診斷方面，中國已經出現了若干版本的小小“沃森”，他們的功能雖然沒有IBM Watson那么強大，但也在各個領域顯示出獨特的應用價值。
浙江德尚韻興圖像科技有限公司是由浙江大學知名專家和珠海和佳醫療設備股份有限公司共同投資成立一家高科技公司。浙江德尚韻興利用深度學習處理超聲影像，同時加入旋轉不變性等現代數學的概念，形成了“DE-超聲機器人”。該機器人算法借助計算機視覺技術，可以對甲狀腺B超快速掃描分析，圈出結節區域，并給出良性與惡性的判斷，大大節省了醫生的診斷時間。一般來說，人類醫生的準確率為60%-70%，而當下算法的準確率已經達到85%。
據悉，人體甲狀腺結節已成常見病，如果不加重視，甲狀腺結節可能會發生惡變，進而發展成癌癥，危及生命。但由于個體化差異，目前三甲醫院甲狀腺結節的診斷準確率平均也只有60%，如果不做活檢，不同醫生對同一張片子可能會做出不同判斷。而超聲機器人的出現，不僅能輔助醫生做出精準判斷，還能縮短病人就醫時間，提升醫療效率。目前“DE-超聲機器人”已經在浙江大學第一附屬醫院、中國電子科技集團公司第五十五所職工醫院和杭州下城區社區醫院臨床應用，一年病例達到8萬多，準確率達86%以上。
2017年2月，中山大學中山眼科中心劉奕志教授領銜中山大學聯合西安電子科技大學的研究團隊，利用深度學習算法，建立了“CC-Cruiser先天性白內障人工智能平臺”。該人工智能程序模擬人腦，對大量的先天性白內障圖片進行分析和深度學習，不斷反饋提高診斷的準確性。將該程序嵌入云平臺后，通過云平臺上傳圖片，即可獲得先天性白內障的診斷、風險評估和治療方案。
據悉，先天性白內障是一種嚴重威脅兒童視力的疑難罕見病。中山眼科中心有全球最大的先天性白內障隊列（隊列人數近2000名），基于該隊列開展了一系列嚴謹的研究，積累了大量高質量的先天性白內障臨床數據。中山大學眼科中心于2017年4月設立“人工智能應用門診”，由人工智能云平臺輔助臨床醫師進行診療。在人工智能門診就診的患者，除接受常規診療外，其檢查數據即時同步到CC-Cruiser云平臺，同時享受由人工智能機器人提供的“專家級”診療。目前CC-Cruiser已在3家協作醫院完成臨床試點應用，并取得理想效果。此外，中山眼科中心已經連接了、新疆、云南、青海等邊遠省區上百家基層醫院，每天有大量眼科檢查數據上傳云平臺請求專家協助診斷。在醫學人工智能應用場景下，病例以及圖像數據將首先通過人工智能程序進行初審，再由專家復核，效率將提升70%以上，極大提高了專家協診效率。
2017年5月，丁香園、中南大學湘雅二醫院和大拿科技共同宣布就皮膚病人工智能輔助診斷達成獨家戰略合作，并了國內首個“皮膚病人工智能輔助診斷系統”。資料顯示，系統性紅斑狼瘡是一種慢性自身免疫性疾病，屬于風濕性疾病中的彌漫性結締組織病，可引起全身多個臟器受累，包括皮膚、關節、腎臟、血液等。如何精準診斷系統性紅斑狼瘡，一直是困擾各國科學家的世界醫學難題。
目前三方合作研發出的是紅斑狼瘡人工智能輔助診斷模型，該模型對紅斑狼瘡各種亞型及其鑒別診斷疾病能進行有效區分，識別準確率超過85%。據悉，該系統一方面是面向皮膚科醫生，醫生通過APP，把圖像傳到系統以后，系統提示最有可能的皮膚病類型，然后建立皮膚病電子百科全書，通過百科全書再去學習，輔助臨床診斷；另一方面是面向患者，系統提供圖片鑒別和導診意見。據悉，該系統第一期主要實現以紅斑狼瘡為代表的皮膚病人工智能輔助診斷，下一步將“滲透”到其他醫療機構，并將開放患者端服務。
醫學人工智能真正落地
需要全產業鏈配合
專家指出，要真正實現醫療產業的人工智能化，僅靠單方面的力量難以實現，這需要依托全產業鏈包括醫療主管部門、醫療機構的參與和信息化服務商等各個環節的共同努力。
比如像前文所述的甲狀腺結節、紅斑狼瘡、先天性白內障的診斷，都要依靠形態學的圖像數據，這些在皮膚病和病理科特別常見，所以人工智能的優勢在此可以得到充分體現。訓練一個好的皮膚科醫生可能要十年，把人工智能引進后，可以大大縮短時間。但是醫學人工智能研發成本高、數據獲取難、尚未深入診療核心等成為阻礙其真正落地的因素。
人工智能技術形成產品，最重要是要有大量高質量的數據。深度學習靠的是“吃透”大量樣本。但目前大部分醫療機構并不愿公開數據。比如前文介紹的德尚韻興，為了收集數據，嘗試通過多個渠道，有社區檢查，有付費志愿者，也有試點醫院。最后該公司收集了兩三萬張超聲圖像，不嗟厥淙胂低持脅瘧Vち蘇鋃獻既仿試85%以上。該公司負責人也評價到，如果樣本量能提高一倍，診斷準確率還有較大的提升空間。
在獲取高質量的醫療數據方面，國內醫院在過去信息化程度不高，數據雖然多，但相對雜亂，使用難度大。如何找到合適的切入點，并快速獲取數據會是一個很高的門檻。同時，醫院信息孤島現象長期存在，各個醫療機構的數據尚未實現互聯互通。這一局面則逐步從政策層面迎來破冰。去年6月，國務院公布了《關于促進和規范健康醫療大數據應用發展的指導意見》，明確指出健康醫療大數據是國家重要的基礎性戰略資源，需要規范和推動健康醫療大數據融合共享、開放應用。但該政策的真正落地依然需要時間。
今天，我們在這里召開全縣脫貧攻堅迎考工作會，主要目的是貫徹落實全省脫貧攻堅現場推進會、全市脫貧攻堅迎考工作會精神，總結2016年全縣脫貧攻堅工作情況，研究部署年度考核工作，確保完成年度目標任務。剛才，XX同志傳達了省、市會議精神，xx同志全縣對脫貧攻堅工作情況進行了總結，并對2016年度迎考工作作了具體部署，希望大家認真領會，抓好貫徹落實。下面，我再強調幾點意見。
一、務必堅持實事求是，不搞“數字脫貧”、虛假脫貧
精準扶貧精準脫貧工作開展以來，全國各地都高度重視，動用了大量的社會資源，投入了大量的人、財、物，各種宣傳鋪天蓋地，各級督查檢查密集進行，打贏脫貧攻堅戰勢在必行。大家在思想上要認識到，精準扶貧不是一般的事務性工作，而是一項重要的政治任務。如果我們不提高政治敏感度，不實事求是，全力以赴，不杜絕“數字脫貧”、虛假脫貧，年度脫貧攻堅任務就不可能按期完成。根據省、市考核辦法，年底考核要進行抽查與核查、第三方評估，特別是第三方評估將委托有關科研機構和社會組織進行，考核組很容易通過電子數據的比對發現問題，弄虛作假、搞“數字脫貧”的行為都將會被發現。各鄉鎮、各部門、各駐村工作隊務必端正態度，堅持實事求是的精神，扎實做好各項準備工作，以硬功夫迎接省、市考核。
二、務必加快幫扶項目落實，確保完成年度幫扶任務
考核在即，各單位可以盤點一下今年落實了多少項目、投入了多少資金、完成了多少任務。現在省市馬上就要對我縣進行考核了，但很多單位仍有很多幫扶任務沒有完成，有些相對貧困村投入的資金寥寥無幾，教育扶貧、醫療救助、醫療保險、養老保險、保障兜底、轉移就業、危房改造等政策也還沒有落實。各單位要深入分析各項考核指標，對照考核指標列明需要落實的工作清單，明確仍需落實的具體工作任務，明確各項工作完成的時間節點，倒推各項工作的落實。誰的任務沒有完成，在誰的環節出了問題，誰就要承擔責任。特別是縣民政局、衛計局、人社局、社保局、教育局、住建局等今年必須落實相關幫扶政策的單位，如果你們的行業責任沒有落實，年度任務沒有完成，影響了全縣的考核成績，縣委、縣政府將嚴格進行問責。
三、務必進一步強化督查檢查，建立年度任務完成情況周匯報制度
縣扶貧督查組一定加強考核的督查工作，對工作推進緩慢、成效不明顯、影響考核成績的單位和個人，要在全縣進行通報批評，縣委、縣政府將直接追究相關單位主要領導、分管領導責任，決不能讓少數單位拖了全縣精準扶貧工作的后腿。為及時了解全縣扶貧工作進展情況，促進年度考核工作順利完成，10個鄉鎮和16個“1+N”行業責任單位要在每周五上午將工作最新進展情況報送縣扶貧辦，再由縣扶貧辦匯總報至縣委、縣政府，這個進展情況我也要看。
四、務必高度重視廉政建設，清清白白做好扶貧工作
【關鍵詞】大數據 征信 保險
一、保險行業發展瓶頸
（一）保險業務發展瓶頸
1.市場集中度過高，競爭力不足。截止2015年底，全國保險集團公司、財險公司、壽險公司和再保險公司共146家。市場價值最高的前三大保險公司（或集團）的市場集中度為34.3%，前十大保險公司的市場集中度為64.6%，行業整體競爭度不足。
2.產品結構單一，創新能力不足。我國大多數保險公司的產品都是照搬國外保險公司開發的險種，與我國的國情并不完全相適應。同時，各家保險公司主要產品涉及重理財、輕保障類，除了名字不同，保險品種結構雷同，費率設計，保險范圍、條款設計都大同小異。產品往往沒有特色，也缺乏系列性及差異性，不能很好地適應不同消費者不同層次的需求。
（二）保險營銷渠道瓶頸
1.個人營銷效率低下。隨著我國保險業務的不斷擴展，個人營銷員隊伍也不斷壯大，個人人制度自身的缺陷也不斷暴露。營銷員與保險公司簽訂的是勞務關系，社會地位低下，為了獲得高額的收入，盲目夸大保險產品的優點，從而誘導投保人購買不實用的產品。
2.廣告營銷效果不明顯。廣告營銷主要是通過如廣告牌、電視等互聯網媒體渠道進行宣傳。各家保U公司都紛紛在媒體網站或廣告牌上不惜成本的大力宣傳本公司的保險產品，大部分客戶對保險產品并不熟悉。若該客戶沒有相關需求，頻繁的短信、電話騷擾容易讓客戶產生質疑與反感；即使客戶有相關需求，也被眼花繚亂的保險產品種類所迷糊，不知如何選擇。
（三）保險行業信用瓶頸
1.整體素質不高，夸大保險責任。自2015年8月保監會取消各地的保險人資格準入之后，保險公司增員進入快車道。截止2016年第一季度末，中國保險營銷員的數量突破了710萬人，比2015年10月末的505萬人增長了41%。保險營銷員的快速增長，必然會拉低保險營銷員的整體素質，盲目夸大保險責任、高手續費、高返還等不正當競爭也時有發生。
2.保險欺詐行為日益突出。第一，先出險，后投保。先出險，后投保是指投保人在被保險人出險之后再進行投保，一種典型的惡性騙保行為，嚴重損害了保險公司的利益。一般情況下，被保險人出險之后由醫院或醫生修改出險、就診時間，在保險合同生效之后，向保險人提出理賠要求。由于投保時間與出險時間之間的時間間隔較短，保險公司對這種欺詐行為往往難以辨別，導致其在后期的保險理賠中出現較大的支出。
第二，冒名頂替，騙取保險金。相對于發達國家，我國居民的投保密度仍然不高，在一個家庭或單位中，往往只有一部分人參加保險。一旦未投保的人發生事故，未參保人員借用參保人員的名義，冒名頂替騙取保險金。此類欺詐在健康險中最為常見，如非參?；颊咭云渌麉⒈Ｈ藛T身份在定點醫療機構就醫，包括門急診、住院、加床等，并已向社保經辦部門申報費用結算或辦理醫保確認手續。
第三，無中生有慌稱保險事故。這種保險欺詐常跟醫院聯系在一起。被保險人在購買保險后，明明沒有生病住院，卻通過跟醫院的醫生合作（或收買醫院相關科室人員），讓醫生提供虛假病例、辦理虛假住院手續，慌報和開出手術醫療費及住院費的單據，騙取保險金，從而造成保險公司的經濟損失。
第四，故意制造保險事故。投保人、被保險人或受益人以虛構保險標的、故意制造保險事故，向保險人提出索賠或給付請求的行為。此種欺詐行為通常在車險中發生，投保人與汽車4S店、交警隊有關人員進行團伙作案，故意制造保險事故，以舊換新或騙取維修費用。導致的直接后果是保險公司賠付成本上升，而引起的間接后果是保險公司在后期產品設計的過程中提高保險費用，損害所有投保人的正當權益。
二、大數據征信在保險行業應用的優勢
（一）精準營銷，降低保險業務成本
1.大數據調研，準確市場定位。隨著大數據時代的來臨，基于不僅可以借助信息采集和數據挖掘技術能給行業研究人員提供足夠的樣本量和數據信息，而且還可以對原始數據及時更新，為保險公司的市場規模開發以及品牌的個性化定位，提出更好的解決問題的方案和建議，提高企業品牌市場定位的行業接受度、滿意度。
2.大數據分析，精準客戶營銷。第一，精準營銷。相比保險公司以往常見的掃樓、陌生拜訪、陪同拜訪的傳統營銷方式，取而代之的是利用數據分析得出潛在客戶的精準營銷。根據客戶的收入狀況、消費記錄、風險偏好，建立完整的客戶數據圖譜，應用大數據技術智能化分析細分客戶的需求，實施精準化、有針對性的產品及服務推薦。
第二，交叉營銷?；诖髷祿ΡｋU公司、銀行等金融機構現有的客戶資源進行統計分析，對其需求特點開展交叉營銷，從而降低保險公司的營銷成本，提高營銷效率。例如以短險客戶開發長險業務，以法人業務開發自然人業務，以財壽險客戶進行交叉銷售等。
（二）信息共享，降低信息不對稱性風險
1.建立投保人、被保險人信息庫，減少反欺詐行為。將投保人或被保險人的基本信息納入征信系統，建立個人信息資料庫。可以通過投保人、被保險人和征信系統采集的信息主體基本身份信息相互驗證，避免保險欺詐行為的發生。同時，拓寬了基本信息更新渠道，進一步提高基本信息的數據質量，降低信息不對稱性風險。
2.建立保險從業人員信息庫，減少失信行為。建立保險從業人員信息庫，包括保險人、高級管理人員等信息。將從業人員的基本信息、從業經驗、違法違規行為信息納入征信系統，建立個人信息資料庫。通過與征信系統建立信息共享機制，為保險公司在人員招聘、績效考核提供決策參考。同時，也有利于投保人在保險人營銷產品時進行信息真偽判斷，改善行業的整體信用形象。
（三）跟蹤管理，提高經營效率
1.動態監測。通過征信系統對保險公司現有客戶資料信息進行跟蹤調查，包括投保信息、身體狀況、收入狀況等信息。運用大數據模型對保險客戶進行實時動態監測，對可能發生的險情，及時預警，降低保險風險損失。例如，通過醫院就診信息，對被保險人的身體狀況進行檢測，向保險公司、投保人以及被保險人發出預警信息，避免被投保人的病情惡化，進而給保險公司帶來風險損失。
2.理賠跟蹤。保險理賠尤其是理賠時效、理賠金額、理賠程序等對客戶滿意度、保險公司賠付決策、保險公司盈利能力都具有重大影響。首先，將保險標的出險信息及時納入征信系統，可以縮短保險公司調查流程，降低調查成本；其次，通過征信系統審批能夠有效防止重復索賠事件的發生；最后，通過對保險公司的理賠速度和質量，以及客戶滿意度進行調查，可以對保險公司進行綜合排序，發現問題，及時反饋，提高保險行業的經營效率。
3.反欺p檢驗。征信系統與銀行、保險公司等多家金融機構共享客戶欺詐信息，擁有反欺詐征信平臺。涵蓋了黑名單比對、歷史比對、邏輯校驗、外部數據校驗等類型的反欺詐檢驗，同時支持用戶自定義反欺詐規則，從而協助理賠人員高效的偵破欺詐案件，提高保險公司經營效益。
三、保險征信服務及產品
（一）保前征信服務及產品
1.精準營銷。第一，市場圖譜?；诠ど坦芾聿块T數據、行業管理部門統計數據等對當前保險區域市場進行調研，整理出當前區域保險公司的種類、規模、產品與服務種類，為保險公司的市場定位和深入發展提供決策化依據。
第二，客戶關聯分析圖譜。通過專門的數據調研和采集獲得，對客戶的基本信息、家庭狀況、收入狀況、消費能力、消費特點、還款履約能力、公安信息等全方位、多維度信息進行關聯分析，形成360度用戶畫像。根據不同的消費客體提供有差異化產品和服務、實現精準營銷。同時，基于對客戶的消費狀況，為保險公司進行交叉營銷、深入營銷提供決策分析。
2.保險人員信用報告。第一，保險從業人員信用報告。保險公司基于大數據征信系統對保險從業人員進行信用評分，從而對其準入資格進行審查。保險從業人員信用報告包括保險人員業績數據、性別、年齡、通訊地址、聯系方式以及更換頻率、入司前工作年限、其它保險公司經驗等信息，行政處罰信息、法院信息等公共信息以及信用報告查詢記錄信息。
第二，客戶信用報告。在投保人進行投保時，利用征信系統審查客戶的資格審查，進而對向保險公司出示客戶信用報告。一是投保人的資格審查。二是被保險人的資格審查。為防范一些有不良信用的社會人員進行欺詐行為，騙取保費收入，保險公司應該對投保人以及被保險人的信用背景調查。投保人本人證到征信系統打印個人信用報告并反饋給保險公司，個人信用報告應該包括：一般的銀行版信用報告內容、被投保人的身體狀況、就診信息、違法違規記錄等信息。由公司全面審慎評估做出是否簽約的決定，有效防范了先出險，后投?，F象的發生。
（二）保中征信服務及產品
1.行為評分。行為評分指征信公司通過大數據對投保人或被保險人個人信用活躍度、履約能力、信用歷史、身份特質、身體狀況、信用消費能力等信息進行統計分析，利用先進的挖掘技術、方法和工具，建立數學模型，預測預測未來一段時間內投保人或被投保人發生風險的可性。該行為評分從0分到100分，每個分數代表一個風險概率，分數越高代表風險越低。
2.客戶流失預警。通過征信系統對保險公司客戶的跟蹤管理，包括運用大數據技術分析客戶對保險產品細節增加的質疑情況，客戶投訴與否情況、客戶有無退保情況、客戶是否有買競爭者的保險產品情況，進而得出客戶的滿意度和忠誠度，及時向保險公司發出客戶流失預警。
（三）保后征信服務及產品
1.保險理賠報告。在大數據時代，保險公司通過征信系統的公共信息實時獲得客戶的出險信息，并及時主動聯系保險客戶提供理賠等服務，在客戶沒有向保險公司提出理賠申請之前，主動向客戶提供便捷的理賠服務。
2.申請反欺詐服務。保險市場與征信系統建立誠信網絡和信息共享平臺，共享“欺詐理賠案件資料庫”。該網絡通過在投保和理賠兩個環節進行審查，根據索賠人的年齡、事故類型、涉及的交通工具類型以及醫療處理頻率等評級，依據評級得分高低來確認該索賠是否有欺詐成分。
參考文獻
[1]楊澤云.基于大數據的保險產品創新[J].金融創新，2015，（08）：30-32.
[2]尹會巖.論大數據對中國保險業的影響[J].金融創新，2015，（02）：43-46.
[3]張新宇.保險大數據的探索與實踐[J].中國金融電腦，2015，（04）：15-19.
[4]郝彬凱.保險營銷渠道創新探究―基于保險微信營銷現狀及其前景的調查[J].時代金融，2015，（03）：30-33.
人工智能對醫療領域的影響是開創性的、變革性的、顛覆性的。智慧醫療利用人工智能技術將數字化人體和數字化醫療等高度智慧化，部分代替了以往由人力完成的醫療工作，構建了從底層基因、中層病癥數據，到上層診斷和手術的上下一體，人與機器互聯、協作、共進的新醫療體系。
基于人工智能的智慧醫療主要有四個發展方向。
第一個發展方向是基因測序。比如某公司打造了遺傳病智能化解讀系統，首先提取和處理DNA數據，然后進行測序分析，最后根據數據分析的結果完成對疾病的關聯分析。
第二個發展方向是輔助診斷。通過讓機器學習海量醫療數據、專業文獻、醫學教材，模擬醫生問診流程，采集、匯總和整理病人癥狀描述，與用戶進行反復交流和多重驗證，最終給出治療建議。
第三個發展方向是醫學影像。機器可根據病人拍攝的醫學影像資料，對病人病情進行確認診斷。
第四個發展方向是藥物研發。某公司依托智能分析技術，可以在分子結構數據庫中評估出820萬種候選化合物，減少了研發成本，并縮短了研發周期。
智慧醫療產業鏈主要由智能硬件、診斷工具、醫聯平臺、自診平臺、健康管理、醫藥電商等環節構成。
在智能硬件方面，醫療智能硬件主要有手環、手表、智能鞋等運動健康類監控設備，以及血壓、血糖、腦電等病患監測設備。
在診斷工具方面，具有代表性的是前面文章所提到的IBM公司開發的沃森（Waston）醫療平臺。
在健康管理方面，WellTok公司與IBM公司聯合打造智慧醫療平臺，以數據分析服務加強個人健康管理和改善生活習慣，還融合了醫療硬件、醫療保險、健康內容、健康應用等，豐富了平臺生態。AiCure公司利用手機終端為患者提供按時用藥的健康提醒服務。
未來，人工智能技術與智慧醫療產業的融合力度將不斷加大，同時將進一步促進智慧醫療產業的整合提升，催生出一批提供集智能硬件、診斷工具、醫聯平臺等于一體的智能云平臺企業。
英國BabylonHealth平臺計劃整合Deepmind公司的人工智能技術，幫助患者在同醫生進行文字、電話或視頻交談前，就提前預知自身健康狀況。目前，BabylonHealth平臺上約有100名醫生，25萬用戶可通過月付或醫療保健的方式獲取服務。
