中國已成為世界第二大醫療器械市場，仍以每年10%的速度增長。心血管疾病是醫療器械創新的一個重要領域。目前，心血管疾病已成為全國第一大死因。我國心血管疾病患者多達2.9億人。每年約有370萬人死于心血管疾病。如何讓智能化與醫療器械批發行業融會貫通？

在國家創新驅動發展戰略，新的藥物，新設備，層出不窮智能工具產品，合理的審批指導，監管科學面臨巨大的挑戰，需要被頂起來，完善“監管科學體系”，從研發要加強聯系，各能力建設水平的監管。心血管醫療設備，包括人工心臟，生物可降解支架，介入閥等的關注目前的焦點。其中，人工心臟是最高的醫療器械的一個“黃金”。

近年來，“大健康”和“醫學大數據”的概念頻頻出現，將民生健康置于戰略地位，推動了智能醫療的發展。智能引導、醫學影像輔助診斷和疾病篩查，人工智能已逐步滲透到醫療服務中，幫助醫院實現人、物、設備的智能化管理，將醫療的各個方面以數字化的方式連接起來。

智能醫療將呈現怎樣的發展趨勢？ 那我們的未來會怎樣？如何讓智能化與醫療器械批發行業融會貫通？目前，人工智能非常流行，我們已經對人工智能技術不能推廣或嵌入健康領域的問題進行了深入的研究。

人工智能是非常熱的，主要是因為人工智能繼續釋放一些里程碑式的成就。智能化產品是否能進入醫療器械行業，還有待商榷。智能化從概念的提出，到落實在實際的產品上，還是有很大的一段距離。而在實際的運用中，事實上，智能化遠不如我們想象的樂觀，一般來說，人工智能可以發揮三個方面的作用：

第一方面，慢性病患者越來越多，慢性病的治療過程也越來越長，積累了大量的數據。人工智能是基于人腦結構的一些計算模型，能夠很好地挖掘這些大數據背后的本質，從而更好地為人類提供健康和醫療服務。

第二方面，我們去醫院做檢查，雖然檢查信息可能是客觀的，但在病理學家翻譯后，如果有主觀性，有主觀的事情可能有錯誤。與人工智能相關的高級算法可以代替病理學家，并幫助我們解釋這種醫學檢查。

第三個方面，當我們去醫院，醫院能夠看到人滿為患，智能導游這樣的情況下，輔助診斷機器人非常好。 AI在這里，首先，要能夠非常準確地和你對話，你知道你想要做的事。其次，我們必須明白，我們是在什么位置，在這種地方的目標。三，目標位置和當前位置之間，做一個很好的路徑規劃。

人工智能也會引起一些擔憂。如果出了問題，那將是一個生命的問題。

從臨床的角度來看，這應該不是問題。 原因在于，人工智能在決策制定和醫療保健方面的應用，必須遵循當今人類主導的系統的相同路徑。 正確的診所，正確的測試，正確的風險，所有的一切。 一旦這些過程被實現，就更有理由相信機器了，因為幾乎沒有人類的主觀性。

當然，有很多人工智能的機器可以與人互動。但碰巧人工智能技術在這一領域，可以不斷發展，不斷需求成為一個重大的吸引力。我們也知道，在整個醫療保健領域人工智能，肯定會遇到一些困難，最困難的是，一些人形，仿生結構的，不能很快見效，很快就到應用程序中。 AI所需的設備，現在IC領域，集成電路貿然投資方向，還是有很大的差異顯著。在市場的巨大利潤的驅動，使得在短期內的差異是難以彌合。

基層醫療的痛點會出現很多社會問題，比如慢性病人口不斷增長，優質醫療資源相對匱乏。面對這樣的問題，智能醫療落地的實際情況有自己的應對措施。人工智能進入醫學界，人工智能作為一項新技術，將給行業帶來革命性的變革，不管它是什么行業。教育和保健將是最重要的使用方案。教育和醫學具有最大的痛苦點。培養好老師需要五年時間。一個好醫生至少有15年的文化很難在短期內改變。并且人工智能技術的介入可以大大縮短時間。

在全國各地，百度和許多其他企業正在逐步將人工智能技術注入教育、醫療保健領域，為我們的生活服務。醫療市場是一個非常大的市場，細分領域的競爭十分激烈，現有的市場存量已經相對飽和。那么，增值只取決于技術進步，只取決于科學研究。人工智能的介入給各個行業帶來了很大的增長。在我國新型醫療的背景下，智能醫療的概念是復雜的，智能醫療的發展必須考慮以下幾個方面：醫療的實際需求、患者的實際需求、對醫療痛點的真正把握，這與醫學邏輯是一致的。

中國幾乎每一家三甲醫院每天都會接待來自全國各地的大量患者。一名主治醫生一個工作日可接待200多名病人，工作強度大，甚至出現醫生疲勞引起的各種問題。增長最快的醫學圖像也是最不平衡的部分供應。幾乎所有的重大疾病都離不開影像診斷。醫學影像資料的年增長率為30%，仍屬保守估計。但與此同時，愿意在這個崗位上工作的醫生并不多，因為他們經常受到輻射的干擾，影響他們的身體狀況。影像醫生年增長率僅為4.1%。

影像醫生的問題，人工智能可以幫助他們解決。初創企業和大公司在成像領域迅速擴張。目前估計有50多家合作醫院，去年8月到12月間，已經與德國、日本、美國騰訊等海外醫院合作，增加了100多家合作醫院。人工智能使糖尿病患者能夠更有效地管理他們的疾病。人工智能在慢性病管理中的應用是醫患溝通的橋梁。它不僅減少了醫生的工作量，而且保證了在已知和可控的條件下對病人的病情進行判斷和管理。

糖尿病是一種主要的慢性疾病，影響大約3030萬美國人的健康。它是由持續的高血糖引起的，血糖是食用食物的主要能量來源。通常情況下，由胰腺產生胰島素的激素有助于葡萄糖轉移到人體細胞產生能量。如果人體缺乏胰島素或者供給不足，就不能很好地控制血糖水平。

在診斷過程中，使用人工智能讀取。盡管許多初創公司聲稱人工智能閱讀的準確率已經超過90%，但他發現，在臨床過程中，準確率只能達到50%。”太低了。醫療系統能容忍的準確率為95%。視覺識別的不精確性是醫學成像行業的一個普遍問題，包括IBM Watson和體素技術。程序員用幾個月甚至一年的時間來制作一個產品。一個工作了五六十年的老醫生可能看到的數據比機器還多。在這個時候，技術公司的銷售很難獲得醫生的信任與他們合作。

在美國，人工智能醫學在技術上取得了重大突破。 目前，我國的人工智能醫療企業主要集中在放射科的輔助診斷領域。 事實上，人工智能在疾病治療、藥物研發、健康管理等方面發揮著巨大的作用，微生物和動物市場也有著廣闊的發展前景。 智能設備和智能技術在大型醫院并不新鮮，其中許多已經被頻繁使用。 一些最常用的包括外科機器人，它可以減小病人的外科傷口的大小，減少疼痛; 膠囊胃鏡，它也可以減少疼痛，使醫生更容易治療病人; 3d 打印，它可以用于整形外科，使一些植入物和假肢。 甚至還有虛擬現實技術的討論，它允許病人模擬診斷和治療的過程，也允許一些年輕的醫生獲得更多的經驗。

所有這些都可以做醫生自己做不到的事情。人工智能技術在醫學領域產生了很大的差異，需要挖掘的更多，圖像細分可能不需要那么多玩家。中國每年有30多億張醫學圖像掃描，其中不包括眼科的光學和病理圖像，這一行業才剛剛起步。經過神經心理行為分析、皮膚數據、健康預防、養老金監測設備的預測，以及大量的應用場景。

現在，智慧就像駕駛，智能駕駛，他不能通用，當然也有技術不成熟的問題，但更重要的，也有法律問題。同樣，醫療法的主要問題也是非常重要的。如果這些智能醫療產品無國家，在法律上站不住腳的批準。后推廣的話，

它會帶來無盡的煩惱。有在醫療行業的智慧，很多公司。那家大公司做大大小小的企業都可能是新一波推走了。無數的小企業的AI時代成長最好的一種環境。隨著科技的飛速發展，它是小型科技公司的機會。還有就是最重要的事情是，有核心的沒有真正的把握;有堅持他們的能力。

如何讓智能化與醫療器械批發行業融會貫通？樂康醫療器械認為醫療器械批發行業與智能化的結合，可以使醫療器械行業實現創新性轉變，從量變到質變的飛躍。