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白皮書重點提出了醫療人工智能領域的八大觀點，并指出“為滿足醫院服務提供方、醫療支付和監管方、藥品及醫療器械提供方的不同需求，AI將演化出豐富多彩的頂層應用場景，促進實現‘以人為本的整合型服務’”。

觀點二：AI將賦能醫療服務提供方診前、診中、診后全流程。AI與醫療服務結合，能夠提高服務質量、提升患者體驗、節約醫療成本、強化醫院運營管理等多方面價值，在診前、診中、診后各個環節產生豐富的應用場景。AI將實現醫療服務的線上線下一體化，將治療拓展到主動式健康管理，助推各級醫院實現一致性的、精準的、體驗良好的健康管理服務。

觀點三：AI將覆蓋藥品及醫療器械服務方的全價值鏈。?AI在研發環節能夠縮短研發周期、降低研發成本、提高研發成功率，在生產環節能夠提質增效，在應用環節能夠加速臨床進程、輔助臨床策略制定，促進精準醫學和個性化診療。

觀點四：AI將成為醫療支付方撬動整個醫療生態圈的重要助力。AI將幫助實現醫保控費、智能風控、減少欺詐等目標，促進支付方與醫療服務提供方及藥品、器械提供方形成新的協同關系，最終目標是以醫療價值為導向，提升醫療服務、藥品以及器械的質量水平并節約支出。

觀點五：臨床輔助決策系統（CDSS）未來在基層醫院與三級醫院應用前景廣泛。CDSS將按照從全科到專科、從工具到平臺的方式進行演進，與臨床進行深度融合。對于基層醫院，AI輔助診斷能夠有效減少醫生的誤診、漏診情況，提升醫生診療水平，提高醫療服務質量；對于三級醫院，AI可通過數據反饋推動診斷更規范合理, 提升醫生效率。

觀點六：以“AI+大數據技術”為核心的個人健康管理平臺將成為關鍵。未來的個人健康管理平臺將依托醫療體系，打通患者院內、院外全生命周期數據，實現主動式健康管理。人工智能的出現將實現智能化疾病預防指導，對疾病和個人健康進行實時動態監測和評估，為用戶提供個性化行為干預，推動高質高效、低成本的康復護理、慢病管理等醫養服務，可減少疾病風險、防患于未然，為患者、醫院、醫保降低費用。

觀點七：醫學自然語言處理和知識圖譜是醫療AI領域的核心技術。自然語言處理對于病歷結構化、實現虛擬助理和輔助診斷、挖掘文獻和臨床等證據中藥物與疾病的關系等應用至關重要；知識圖譜是臨床輔助支持系統的底層核心，是實現智能化語義檢索的基礎和橋梁，在疾病風險評估、智能輔助診療、醫療質量控制、醫學科研輔助、院管決策支持等智慧醫療領域都有著良好的發展前景。

觀點八：提供涵蓋醫療產品、服務、運營的端到端解決方案將是各AI供給方的發展方向。醫療AI供給方將從提供基于固定價格的通用性產品，向基于價值的個性化解決方案進行演進；將在政策驅動下從基于信息化預算獲取直接收入的模式，向在以人為本的趨勢下通過節省費用或數據變現進行價值創造的模式以及C端收費模式演進；將不僅關注單一醫療需求方，會更加關注醫療健康生態圈的更廣闊市場。

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