從90年的規(guī)劃算起，中國的大規(guī)?；A設施建設路徑已經(jīng)走了30年,。當時間進入21世紀第二個十年，“鐵公橋”帶來的GDP增長已略顯疲態(tài),，重復建設與基建邊際成本上揚不僅阻礙了資源的有效流動,，甚至有可能催發(fā)泡沫，惡化經(jīng)濟下行時期的產(chǎn)業(yè)風險,?；诖耍醒霋伋觥靶禄ā币辉~,，試圖引導陳舊的制造業(yè)向高端轉(zhuǎn)變,。

但產(chǎn)業(yè)的變革終歸緩慢，很難有城市愿意率先跨出第一個大步,，直到COVID-19疫情事件這一催化劑的出現(xiàn),。這時，寓意著高端科技發(fā)展與新經(jīng)濟增長點的“新基建”成了改變現(xiàn)狀的一根稻草,。

背后的原因可歸納為兩個,，其一為自動化等創(chuàng)新技術的缺失導致的低生產(chǎn)效率，必須加速進行工業(yè)變革,；其二則是全球范圍內(nèi),，肉眼可見的經(jīng)濟下行。

那么,，為什么“新基建”可以解決上述兩個問題,？

追其究竟，我們現(xiàn)已可以預見下個時代的技術發(fā)展邏輯,，發(fā)展5G,、AI,、IoT等技術是加速筑造智慧城市、智慧工業(yè),、智慧醫(yī)療的必經(jīng)之路,，用美國工業(yè)機器學習初創(chuàng)企業(yè)Instrumental創(chuàng)始人的一句話可以描述第一個邏輯：“疫情讓我們意識到自動化的必要性，在電子制作方面,，市場推動我們在未來的18個月內(nèi)完成五年的創(chuàng)新,。”

其次是政策推動,，2020年5月7日,，上海市政府發(fā)布《上海市推進新型基礎設施建設行動方案（2020-2022年）》，文件梳理排摸了新基建下未來三年實施的第一批48個重大項目和工程包,，總投資預計高達2700億元,。屆時，上海已成為全球首個出臺新基建具體規(guī)劃的城市,。

浪潮之下,，醫(yī)療無疑是這波建設之中關注的重點領域，建設變革中提到的5G,、大數(shù)據(jù)中心,、人工智能均是近年來科技醫(yī)療發(fā)展重點。其中,，人工智能技術正與5G,、大數(shù)據(jù)不斷結合，協(xié)同遠程醫(yī)療拓寬基層醫(yī)療診斷能力,、輔助大數(shù)據(jù)挖掘?qū)ふ译[藏的奧秘……

如今政策,、戰(zhàn)略準備已就緒，醫(yī)療人工智能企業(yè)站在了發(fā)展的三叉路口前,。

運用人工智能幫助醫(yī)生進行輔助診斷如今已不是新鮮事，諸如依圖醫(yī)療等醫(yī)療AI企業(yè)早已

將相關應用置于上百家三甲醫(yī)院之中,，或是基層醫(yī)療之上,。但這并非新基建的常態(tài)。

用依圖醫(yī)療副總裁方驄博士的話來講,，新基建新在跨技術邊界的技術融合與點狀應用的閉環(huán)連接,。

以影像學AI為例，如果僅是單單制造一個影像識別的獨立應用,，它只能活在實驗室里,。而為了打破空間上的限制，AI可以同5G聯(lián)合,，將診斷功能下放到有通訊條件的基層地區(qū),；為了打破流程上的限制,，AI可以與大數(shù)據(jù)聯(lián)合，開發(fā)單器官全病種的應用,?？邕吔缫杂楷F(xiàn)新能力。

點狀應用閉環(huán)連接則是一種超越現(xiàn)階段人工智能布局的狀態(tài),，橫向來看,，這需要將就診全流程結合，將患者病史,、臨床癥狀,、體征以及其他相關輔助檢查相結合；縱向來看,，單一疾病可能在多個器官中表現(xiàn)出征象，需要系統(tǒng)性地看待患者病情,。

雖未有成品,，但兩個方向的研究均在進行。

以依圖醫(yī)療開發(fā)的腦卒中急診及康復智能管理系統(tǒng)為例,，該系統(tǒng)結合了5G的優(yōu)勢和依圖醫(yī)療的全棧式產(chǎn)品矩陣——將5G通訊應用在120云平臺實現(xiàn)AI云智能問診,，以確定腦卒中可能。

覆蓋患者就診全流程,，首先合理配置120急診的卒中專用出診車接診,，接診后結合卒中地圖篩選合適收治醫(yī)院，可在救護車上實現(xiàn)院前診斷及院前CT檢查并將數(shù)據(jù)同步至目標醫(yī)院卒中中心,；卒中中心可以利用AI秒級判讀CT影像以確定后續(xù)臨床處理方案,，救護車通過5G智能規(guī)劃交通路徑并快速送往目標醫(yī)院，實現(xiàn)遠程會診,，并在救護車上開始必要的病人家屬宣教,；出院后基于人體關鍵點識別技術，可實現(xiàn)院外康復降低病人負擔,。

與5G技術的融合也被依圖應用于在癌癥早篩領域,。由于閱片醫(yī)師匱乏等多方面因素、基層醫(yī)院在閱片效率,、精度,、一致性與城市地區(qū)均有差距，但受限于網(wǎng)絡傳輸能力,，基層醫(yī)療機構產(chǎn)生的放射影像無法及時傳輸至區(qū)域閱片中心或第三方閱片中心,，遠程閱片應用一直受到較大限制。而5G通訊技術具備高帶寬,、低延時,、高可靠等諸多特點,，依據(jù)海量、低延時的信息傳輸能力,，以往局限于院內(nèi)分享的影像信息將有望實現(xiàn)實時傳輸,，并實現(xiàn)實時診斷，并具備實時遠程診療的潛力,。

“不過,，這些應用對于基層建設仍存在高要求，”方驄表示,，“如今AI技術的實際應用仍然在解決點狀需求,，只有加快速度把基礎層搭好,，才能構建出更有效的高層應用,?！?/span>

脫離概念,，“新基建”仍要回到“基”字上,。在大健康領域,，重疾,、慢病,、兒科,、重大公共衛(wèi)生事件響應體系便是人民之基,，醫(yī)療新基建便要落足在這里。

“長期以來,，重疾不斷地為醫(yī)保帶來支付壓力,，為患者帶來生活壓力。以惡性腫瘤為例,，即便技術的進步提高了腫瘤后期患者的生存率,，但處理這一病種的最佳方式仍是將其盡早扼殺，這個時候,，基層早篩便至關重要,。”方驄表示,，“這類早篩一定需要落到基層,，以我國的人口數(shù)量，二級及其以上醫(yī)院不可能肩負如此大量的早篩,?！?/span>

要實現(xiàn)這樣的愿景，最大的問題來源于醫(yī)療資源的匱乏,，這也是依圖醫(yī)療為基層醫(yī)療體系開發(fā)AI輔助診斷系統(tǒng)的原因,。而在新基建時，依圖醫(yī)療需要將這種篩查方式標準化，并與公共衛(wèi)生防御體系相結合,。

“以我們的AI防癌地圖舉例,，重疾早篩通常按照年齡對人群進行劃分，例如,，55歲以上的男性,，50歲以上的女性，國家希望這部分人群每年進行一次篩查,。我們將要做的便是在提供AI輔助診斷系統(tǒng)的同時,，幫助公衛(wèi)體系建立一個篩查數(shù)據(jù)庫，通過數(shù)年的積累,，計算出該市區(qū)的各類腫瘤患病率,。在這一背景，我們對比不同年份的數(shù)據(jù),，就能了解不同癌種的患病變化情況,。一方面，如果出現(xiàn)了某一癌種患病人群的激增,，我們能夠盡快開始調(diào)查,；另一方面，這將幫助政府制定醫(yī)療策略,，幫助合理配置醫(yī)療資源，讓更多患者在需要時能找到相應的醫(yī)生,?！?/span>

同樣的原理也可應用于重大公共衛(wèi)生事件的預防之上，只要數(shù)據(jù)庫收集到了高傳染病形式的數(shù)據(jù)結構,，系統(tǒng)就自動提出警報,，這將極大提高公衛(wèi)預警能力，畢竟,，數(shù)據(jù)不會說謊,。

疫情期間，依圖醫(yī)療正式發(fā)布“區(qū)域傳染病智能防控解決方案”,，基于依圖醫(yī)療自主研發(fā)的公衛(wèi)大數(shù)據(jù)平臺,，融匯自然文本處理、語音識別,、計算機視覺,、知識圖譜等AI及大數(shù)據(jù)技術，通過對于區(qū)域人口多維度全周期健康數(shù)據(jù)進行智能化采集,、治理與分析,，智能發(fā)現(xiàn)、上報、態(tài)勢預測,、智能決策支持等多種智能,，完善傳染性疾病的三級預防體系。

此外,，通過類似的方式,，依圖醫(yī)療還建立了慢病管理平臺，為兒童量身打骨齡AI判讀系統(tǒng),?？偟膩碚f，依圖正努力通過人工智能與大數(shù)據(jù)建立應用閉環(huán),，提升醫(yī)療整體能力,。

拋開“新基建”三個字,，依圖醫(yī)療的“防癌地圖”計劃早在一年前便奔著類似的前景向前推進。2019年一年時間,，“AI防癌地圖”已點亮廣東,、福建、河南,、浙江,、重慶、湖北,、遼寧等多個省市,，累計服務數(shù)十萬人次，實施肺癌智能早篩5000余次,，篩出疑似高?；颊?0余人。

接下來依圖醫(yī)療緊跟“新基建”思路,，將這些單點式的AI賦能成果平臺化,、標準化，將AI輔助診斷技術與云影像平臺,、區(qū)域疾控中心等中樞,，為基層區(qū)域形成系統(tǒng)化的人工智能方案，將過去的“廣”度轉(zhuǎn)化為“深”度,。

依托于依圖醫(yī)療布局各大三甲醫(yī)院的資源優(yōu)勢,，以及依圖科技在芯片與數(shù)據(jù)安全上優(yōu)勢，依圖醫(yī)療在新基建的人工智能賽道上擁有足夠的先發(fā)優(yōu)勢,。全新動力之下,，依圖醫(yī)療的表現(xiàn)值得期待。