本期嘉宾：刘芳德，目前大数据中心研究员，主要负责精准医疗特别是医疗影像大数据的临床应用。负责神经科与心血管疾病的英国国家级大数据以及精准医疗重点项目，用于神经内科精准处方用药以及心脏核磁影像大数据诊断。主持了欧盟多个手术机器人的软件架构与核心算法，其中包括欧洲最大的手术机器人EDE项目的系统架构。创立了SurgicalAI,将人工智能技术应用于骨科手术。曾在世界机器人匹头ABB任研发工程师，开发自动化组装与切削流水线。同时对电影制作技术也有深入的研究。
智能（AI)医疗概况虽然智能医疗也是医疗，但智能医疗有多大作用，取决于它能在医疗领域中解决多大的问题。这是跟技术水平无关的，医疗中没有多少新问题，只有几个很困难的老问题。智能医疗的价值取决于它在解决这类困难问题上有多少作为。
医疗行业目前的特点主要有（1)空间大。（2）供给不足，效率低下，人力成本占绝大多数（3）临床主要靠经验，这一点跟机器学习很相似。（4）产品利润高（5）医学是窄AI问题，而不是通用AI问题，相对而言AI难度更低一些。这些特点给大数据跟机器学习很大的想象力跟空间。
但是临床医疗也有许多问题（1）产品的风险跟可靠性（2）伦理因素（3）医学技术发展水平有限，这些都智能医疗产品的天花板。不管有没有人工智能，医疗产品的开发都是很艰难的。
一些可怕的数字全球医疗疾病分布情况
医疗行业可能会在未来成为全球第一大产业，全球预计在医疗负担约30万亿美元，其中美国的医疗负担将接近其GDP的1/4。而中国的医疗负担，随着人口老龄化，估计在十万亿到15人民币万亿之间。从中国和全球来看，主要的疾病是这样分布的，在欧美，第一大负担是神经科，会覆盖大约35%的费用。第二大是心血管，大概覆盖33%的费用。然后是癌症和慢性呼吸系统疾病，糖尿病，各占10％，如果再加上5％风湿关节炎，这几个病几乎就花掉了八九成的医疗支出，所以智能医疗如果产生巨大作用的话，只能产生在以上个领域，但在每一个领域都有医学难题，不只是成本跟效率的问题。
心血管疾病在中国大约每年需要2-3千万的医疗资源，但真正手术的可能只有万左右，可见医疗资源的稀缺。其他国家如，在美国，预计缺1/3心血管医生，大概0人。这相当于两个英国的所有心血管医生加一起的资源。可以说医疗资源稀缺是一个基本现状。大多数的轻门诊现在已沦为卖保险，而医药电商，如果做不到精准狠的话，其实卖的70％－80％都是抗生素。
AI医疗解决的究竟是什么医疗问题中既有医疗问题也有技术问题，而人工智能只能解决技术部分的问题。当我们遇到一个医疗的问题，首先我们要知道它属于医疗问题还是工程问题。如果本身是治不了的病，这是医学问题，机器学习对于这样的问题是没有效果的。而智能医疗只能在工程上的问题提供解决方案。在智能医疗产品上，我们应该重点治疗白癜风哪的医院好些啊北京中科白癫分医院
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