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雷鋒網按：本文譯自HealthIT Analytics，文章報道了最新的一則醫療領域AI市場前景，“增長40%”、“100億美元”、“250億美元”、“35%”等一系列數值，呈現出一個“遍地黃金”的樂土景象，你會去“淘金”嗎？
人工智能真正在醫療領域的落地應用雖說寥寥無幾，但市場對于AI的追捧引發機器學習、預測性分析和認知計算領域投資的火熱。
一則最新的Market Study報告指出，預計在2017年~2024年之間，醫療領域的AI應用將貢獻其年復合增長率中的40%，醫療影像、診斷、個性化的AI助手、藥物開發和基因等領域的總市場將達100億美元。
“隨著數據量劇增以及儲存管理醫療數據的需求越發旺盛，醫療領域人工智能市場將大幅發展。”報告中提到。“醫療診斷方面創新性技術的出現會進一步促進AI在醫療行業的滲透。”
基于機器學習的圖像分析和診斷市場將大步快跑式發展，分析師預測，到本世紀50年代，與此相關的工具、服務和平臺市場將超過250億美元。
同時，藥物開發應用市場將占據醫療AI的35%。越來越多的制藥商和生命科學公司探索更高效的方式處理數據以開發更高效益、安全的療法。
與人工智能市場的繁榮相關的是，隨著供應商、消費者和其他利益相關者利用他們的大數據資產指導業務實踐，大數據分析市場也將爆發。P&S Market Research預計，到2030年，全球醫療大數據分析市場將達433億美元，其中包括數據存儲和占大頭的個性化定制服務。
“促使全球醫療數據分析市場激長的因素包括醫療保健財務分析需求增加、探索醫療結構性和非結構性數據需求增加、削減支出和大數據軟件和服務增多以及全球醫療改革中數據分析新技術的增多。”報告中解釋道。
隨著醫療機構部署更多人工智能診斷和消費者關系管理工具，大數據分析和機器學習的SAAS模型變得日益流行。
2016年12月曾有預測，到2022年，隨著各大機構開始部署數據分析、NLP和算法開發環境，機器學習SAAS服務市場將達54億美元。
隨著AI風靡，醫療行業的炒作、過度樂觀和大幅投資也隨處可見， Market Study報道提到，投身AI市場時，需要注意一些問題。
“巨額初期投資、復雜的ROI結構和沉重的維護和維修成本是行業發展的不利因素，”隨后分析師指出， “大眾對于AI普及可能導致失業的擔憂阻礙了其如期擴張。”
當從業者開發先進的醫療IT工具解決診斷、預測性分析、人群健康和臨床決策支持問題時，他們需要搞定這些潛在的阻礙性因素。
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