人工智能與大數據交叉融合，深度服務醫療領域

目前，人工智能結合大數據的尖端技術正在著力于醫療領域的發展。傳統醫學的診療方法主要通過臨床檢測結合醫生經驗來判斷病情，隨后對癥下藥，由于疾病的復雜程度和不可避免的人為判斷的主觀性，廣泛存在著某些復雜疾病誤診率較高的情況。隨著健康醫療大數據的采集和分析技術迅速加強，以及人工智能對醫療領域專業知識的深度學習，人工智能基于大數據的分析和預測能力正在醫療領域不斷發揮作用。

人工智能的尖端算法和數據模型都需要健康醫療大數據支持從而進行醫療領域的應用，健康醫療大數據在中國的發展，主要依托于政策面的鼓勵。2016年6月24日，國務院辦公廳印發《關于促進和規范健康醫療大數據應用發展的指導意見》，強調了發展和規范健康醫療大數據，促進了健康信息平臺的建設，尤其是個體化的電子健康檔案和功能完備的健康卡。健康醫療大數據產業鏈正在迅速發展。

基于健康醫療大數據的人工智能技術，主要通過數據模型擬合計算結果對疾病發展做出預測，從而更精準地診斷疾病、治療疾病，減少人為判斷的主觀性。目前，醫學影像存在誤診率高、缺口大的問題，首當其沖地成為人工智能的攻克對象。近年來人工智能+醫學影像應用的準確度、診斷效率和覆蓋病種數量都在不斷取得突破。皮膚癌的診斷和人類旗鼓相當，但效率更快；乳腺癌、甲狀腺結節等的診斷準確度已經超過人類，并且還有人工智能分析軟件通過FDA?認證。在人工智能與大數據的協同效應下，人工智能結合大數據的技術將極大地提升整體醫療水平，并創造出巨大的社會和商業價值。

復星整合先進技術與集團深厚醫療產業背景，快速在人工智能領域形成針對性突破

　　復星于2015年初開始重點打造其在大數據及人工智能領域的科技創新能力，并于2016年初正式成立復星星際大數據，旨在通過人工智能以及大數據的技術驅動，形成具有行業特色的數據驅動運營的商業模式。

復星有效整合了算法專家與醫學專家、內部專職團隊與外部戰略合作，并且依托于集團的全球化健康和科技產業布局，利用飛速發展的深度學習模型以及與醫療行業資深的專家專業知識相結合，創新性地利用無需預訓練的多模態、多尺寸卷積神經網絡模型，在預測精度與訓練計算量之間做到了良好平衡，快速在醫療人工智能領域形成了針對性突破。

2017年9月15日，在國際權威的醫療影像大賽LUNA?（Lung?Nodule?Analysis）?的排行榜上，復星星際大數據（FOVOVA）以平均召回率0.966的分數刷新“假陽性篩查”成績，榮登世界首位。LUNA評測是肺結節檢測領域權威的國際評測，也是醫學影像領域最具代表性、最受關注的評測任務之一。其采用的數據來自美國多家醫療機構，并且由多名專家醫生共同標注完成，該評測從2016年開始，吸引了大批國內外學術界和產業界團隊的參與，復星星際大數據的初露鋒芒，展現了其先進的技術以及扎實的實際應用，為其在金融、健康、零售、商業地產等多種場景下的應用，打下了堅實的基礎。

沙利文卓越創新獎是對企業在技術創新、商業模式創新以及產品創新等方面取得的卓越表現以及杰出成績的認可。復星星際大數據憑借其先進的技術以及深厚的醫療產業背景，快速在醫療人工智能領域形成了針對性突破，并努力探索在金融、健康、零售、商業地產等多種場景下的具體方案和成熟產品，獨特的市場定位以及高效的市場實踐，在中國人工智能大數據市場獨樹一幟。沙利文通過嚴格的評審，綜合考慮市場地位、增長潛力、產品特性和競爭優勢四大指標，決定授予復星星際大數據“中國區AI大數據市場卓越創新獎”。