随着新兴技术与医疗场景的逐步融合，新兴技术将会赋能医疗“底色”，加速智慧医疗建设的进程，医疗科技行业方兴未艾。
用VR预先模拟即将进行的手术，外科医生可以浏览患者MRI或其他扫描过的3D视图，以了解他们在手术过程中会出现的情况；使用新材料制成的纱布快速止血，降低手术风险，促进术后恢复；利用物联网技术通过对医院医疗器械与病人的实时监控与跟踪，说明病人发出紧急求救信号，保护温度敏感药品和实验室样本……
近年来，在科技的赋能下，医疗领域研究不断取得突破，且速度越来越快。人类过去几十年在信息收集、研究、疾病治疗和医患沟通等方面完成了众多创新。从望、闻、问、切到可穿戴设备监测健康数据，人工智能预测蛋白质结构；从治病到治未病；从医生为主到医生患者共同努力，让患者也参与到疾病的管理。
尤其是在AI、大数据、云计算、5G、物联网等新兴技术蓬勃发展下，这些技术的集成在疾病监控、辅助决策、健康管理等方面发挥了重要的作用，为现代化智慧医疗的建设提供了技术支持，使患者就医更从容，医者行医更轻松，政府治理更高效，进一步助推了我国医疗卫生体系的发展。
随着新兴技术与医疗场景的逐步融合，新兴技术将会赋能医疗“底色”，加速智慧医疗建设的进程，医疗科技行业方兴未艾。
医疗机器人的发展面临较大提升空间
医疗行业是民生行业，整体市场容量巨大。人类对健康和长寿的追求永不止步，从而推动生命科学技术发展，这也决定了医疗行业是一个长青赛道。另外，随着世界经济的发展、人口总量的增长和老龄化速度的加快，近年来全球医疗市场需求不断扩大。
而医疗市场需求的扩大，也同时呈现了高投入、高技术、高风险特性，同时也具有弱周期的消费属性。特别是科技的发展带来了许多新的设备、药物和治疗手段，提高了人类的健康观念、医疗技术、疾病治疗水平，更挽救了许多患者的生命。
在这样的背景下，以科技赋能医疗，已经成为整个行业的大势所趋。而结合目前的优秀科学技术，医疗科技在数字医疗服务、医疗信息化、制药息化、Al药物研发、AI医学影像、类器官技术及生物芯片等医疗健康领域中都极为关键，是未来医疗健康的重点发展方向之一。
近两年，手术机器人在中国发展也相当迅猛。据统计，自2021年以来，已经累计有超过20款的国产医疗机器人注册取证，产品覆盖腹腔、骨科、神经外科、血管介入、口腔种植等多个细分领域。
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有数据显示，截至目前全球机器人辅助的手术仅仅占到外科整体术式的4%，而腔镜的术式占比约35%，余下的60%则还是开放式的手术。这就意味着，机器人辅助手术的普及仍然有着较大的提升空间。
AI技术是医疗最佳“拍档”
2020年1月24日凌晨火神山医院开工，2月2日交付使用。火神山尝试使用人工智能辅助的新冠肺炎的诊断系统，极大地降低了医生的读片的负担。远程医疗系统方便医生在5G网络下远程观察分析CT片等医疗档案，多地专家共同会诊。配备移动摄像头的自动医用推车进行云查房、智能送餐、送药。
这便是医疗科技最具体的体现。其中，最值得关注的便是AI技术在医疗当中的应用。近年来，医疗应用场景越来越明晰，通过以数据为导向的方法标准化临床流程，在医疗资源匮乏的地区，人工智能驱动的临床工具被寄予“提高医疗服务数量和质量”的厚望。
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以医生每天面对的海量医学数据为例，AI技术可以在海量影像中，迅速找出异常征象是影像医生的工作。如CTA和CCTA诊断，判定狭窄、斑块等所需的时间并不多，反而是人工提取血管耗费大量时间。
在AI辅助下，可一定程度解放医生的重复劳动时间，使其专注于诊断。此外，AI提供的快速圈定病灶与结构化报告，可使医生只需在此基础上作出判断即可，有助于在保证质量的基础上大大提高效率。单从“效率”这个维度来讲，AI就具备重大价值。
我国医疗科技将走向深度发展
可以说，AI技术与医疗相结合，为我国医疗科技打开一扇大门。为了进一步提升AI的应用覆盖范围，今年8月，科技部等6部门印发《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》的通知，明确在医疗领域积极探索医疗影像智能辅助诊断、临床诊疗辅助决策支持、医用机器人、互联网医院、智能医疗设备管理、智慧医院、智能公共卫生服务等场景。
尽管医疗科技在我国医用医疗设备范围内快速发展，但由于中高端诊疗设备如光学仪器、彩超、X射线断层检查仪、植入类产品等仍然由外资企业把控，主要依赖进口，因此，无论是医疗科技从软件还是硬件的角度，都有待突破。
对此，国家将实施科技重大专项和国家重点研发计划，布局支撑健康产业发展的基础前沿、社会公益、重大共性关键技术研究等公共科技活动，推进国家转化医学重大基础设施建设，推进国家临床医学研究中心建设。
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其中，一方面是推进药品和医疗器械提质创新。对临床急需的新药和罕见病用药予以优先审评审批。修订医疗器械标准，提高医疗器械国际标准的采标率。推进高性能医疗器械创新产品应用示范，加大推广力度。
另一方面，新一代基因测序、肿瘤免疫治疗、干细胞与再生医学、生物医学大数据分析等关键技术研究和转化应持续加快。并支持企业推广穿戴式、便携式、非接触式采集健康信息的智能化健康管理、运动健身等电子产品。
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