開展技術預見行動已經成為國家各行業遴選優先發展技術領域和技術課題的重要活動。寧瑞健康遴選出在未來十年左右四個重要技術領域的技術預見，并繪制出關鍵技術發展路線。

預 見 一：

基于臨床樣本表型與生命組學融合技術的精準醫學臨床決策支持系統在醫院內得到實際應用

建立在分子診斷、基因檢測為基礎上的，面向重大疾病及罕見病風險預測、早期篩查、分子分型、靶向治療以及個性化治療策略的精準醫學臨床決策支持系統是精準醫學技術取得實際應用的重要標志，也是未來醫學進步速度的重要體現。

目前，美國已有eMERGE等臨床表型與生命組學信息深度融合的協作網絡技術平臺，并產生了重要的科研成果。但是能夠普遍用于臨床的，并與精準醫學相結合的決策支持產品國際、國內尚未出現。精準醫學臨床決策支持系統其數據來源不僅包括院內臨床信息，同時包括來自于基因組、轉錄組、代謝物組、糖組、人體微生物組等生命組學數據及生物樣本信息，涉及中文自然語言處理、語義映射轉化、臨床與組學數據規范化、臨床與組學關聯分析、機器學習等眾多關鍵技術。

根據“精準醫學研究重點專項”要求，我國將于2020年前建成國家級多中心精準醫學大數據平臺及可持續更新的臨床樣本生命組學信息庫、中國人群組學參比庫，可為精準醫學臨床決策支持奠定數據及技術基礎。預計未來10-15年，我國將掌握精準醫學大數據有效挖掘與關鍵信息技術，完善國家級精準醫學知識庫，構建適用于臨床的精準醫學決策支持系統，推動國家精準醫學計劃長遠目標盡快實現。

預 見 二：

采用人工智能技術的醫學顧問系統得到廣泛應用

基于人工智能的多重卷積神經網絡技術可模擬醫生的認知、思考、推理與學習過程，推廣具有一定智能輔助診斷能力的醫學顧問系統，可有效彌補醫療人力資源不足、降低成本并提高準確率。

美國IBM沃森（Watson）2016進入中國，已有21家醫院計劃使用Watson人工智能專家提供的腫瘤解決方案。近年來《Nature》、《Science》論文表明，在腦瘤病理切片診斷，兒童認知障礙診斷上，AI準確率上已經超過醫生水平。

除了IBM外，谷歌、微軟、阿里、百度等科技巨頭也在醫療人工智能專家領域取得了積極進展。但當前我國醫療人工智能只形成了單點突破的形勢，尚未形成廣泛推廣局面。人工智能醫學顧問系統涉及到計算智能、感知智能、認知智能多個階段，融合深度學習、分析模型構建、虛擬現實、增強現實、語音識別等眾多技術。

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預計到2020年，我國醫療人工智能應用與世界先進水平同步；到2025年，部分技術與應用達到世界領先水平，助力智慧醫院建設取得積極進展；到2030年左右，醫學顧問系統智能理論、技術與應用總體達到世界領先水平。

預 見 三：

研制出基于機器深度學習的醫學影像智能閱片應用設備

影像數據量占醫院總數據量的90%以上，普通醫院影像數據以每年幾十G的速度增長，普及影像智能讀片技術，并建立標準化、規模化和第三方的影像分析算法平臺，可大大提高腫瘤識別率，提升閱片速度，讓不發達地區獲得名醫閱片能力。美國、日本等國家在未來5-10年將繼續大力發展疾病篩查、臟器三維成像、病灶分類/勾畫、病理分析等技術，加速影像三維后處理軟硬件一體化設備的研發。

未來5-10年，我國將在基于分子影像、多模態融合成像與分析技術上取得專利突破，2020年前，研發出基于深度學習的多尺度生物標志物發現系統以及基于GPU加速的高效后處理軟件包；2025年前，實時高空間分辨率和多模態的圖像融合設備實現國產化及應用，為疾病防診治方案的精準化奠定技術基礎；2030年前，我國將掌握醫學影像智能分析與挖掘技術，對危害性較大的主要惡性腫瘤（如肺癌、鼻咽癌等），實現重大疾病臨床診療方案技術創新。

預 見 四：

具備自然人機交互能力的醫療服務機器人設備得到實際應用

隨著全球機器人產業的爆發，精準醫療概念的興起以及國內老齡化趨勢加大，醫療機器人技術納入國家規劃并迅速發展。

目前，微創手術、配藥、物流、就醫指導、智能問診等機器人技術及設備已成功在部分醫院應用，而隨著人工智能技術快速突破，具備復雜人機感知能力、自然人機交互及柔順協作控制技術的醫療服務機器人將在患者康復、居家養老、個人護理、醫養結合層面得到普及。

近幾年，歐美日企業在醫療機器人市場占據主要份額，如日本有RIBA搬運助立機器人，德國Care-O-botII老齡護理機器人產品。BCG咨詢數據顯示，2016年全球醫療機器人行業營收74.7億美元，預計未來5年年復合增長率15.4%，未來將形成萬億的產業鏈。而我國的醫療機器人基本處于研發或者實驗驗證階段，在醫療機構普及率較低，但擁有快速發展的驅動力。具備護理能力的醫療服務型機器人直接面對人類，需要攻克混合現實、智能傳感、機器學習、中文語音語義識別、多模態信息動態感知、柔順控制、動態環境下人體追蹤及動態識別等大量前沿技術。