黑天鵝事件（Black swan incidents），指非常難以預測，且不尋常的事件，通常會引起市場連鎖負面反應甚至顛覆。黑天鵝存在於各個領域，無論金融市場、商業、經濟還是個人生活，都逃不過它的控制。“灰犀牛”是與“黑天鵝”相互補足的概念，“灰犀牛事件”是太過於常見以至於人們習以為常的風險，“黑天鵝事件”則是極其罕見的、出乎人們意料的風險。
今年的新冠疫情，則是典型的黑天鵝事件。
在這次的疫情當中，全國上下眾志成城，而人工智能技術也正在輔助人類一同抗疫。人工智能可以實現更精準的診斷，預防相關疾病，有效幫助患者降低醫療保健成本。邊緣計算設備還可以將醫療保健擴展到醫療基礎服務設施有限的人群。AI技術其實早已經廣泛地應用於醫療領域， 例如：
AI算法半小時完成疑似病例基因分析
阿里達摩院針對新型冠狀病毒的AI診斷技術，研發了AI算法，可將原來數小時的疑似病例基因分析縮短至半小時，大幅縮短確診時間，並能精準檢測出病毒的變異情況。
AI檢測糖尿病視網膜病變，準確率達87%
美國某公司研發的AI醫療設備，通過護士將視網膜相機拍攝到的病人視網膜圖像上傳到系統中，檢測病人是否患有視網膜病變，其準確率準已經達到87%。
AI智能診斷
醫學影像產生的圖像比醫生診斷出的圖像多得多。在未來幾年中，圖像分類模型將幫助醫生更快速、更準確地診斷所有疾病。通過大數據和深度挖掘等技術，對病人的醫療數據進行分析和挖掘，自動識別病人的臨床變量和指標，這也是AI在醫療行業的核心應用場景。
AI醫學影像分析
通過機器學習模型結合了檢測人眼無法識別的顏色和圖案的能力，而且模型更加了解疾病結果的歷史資訊。它們可以有效幫助醫療專業人士捕捉可能遺漏的、規模明顯的疾病特徵。
家庭健康及護理
通過多種AI模型，例如姿勢和凝視檢測-甚至是藥物識別，智能醫療設備不僅可以提醒患者服藥，還可以按照醫生設定的時間表分配規定的劑量，保障服藥的安全。此外，根據人工智能而建造的智能設備可以監測到人們的一些基本身體特徵，如飲食、身體健康指數、睡眠等。
疫情之下，行業停擺，對AI+醫療行業的思考：
突如其來的新型冠狀病毒疫情給行業按下了暫停鍵，也給經濟造成了較大的衝擊，多數行業處於停擺之中，而在線醫療行業意外地迎來了“爆發”。
儘管AI在醫療行業的應用場景廣泛，但是目前市場形態發展並不成熟。舉個例子來說
，醫學影像AI就存在較高的技術和資源門檻、地域分佈差異大等問題。從地域上看，AI+輔助診療企業主要集中在北京，共15家，佔比42.86%（15/35）；其次為深圳、杭州，各有6家，分別佔比17.14%（6/35）；上海有4家，佔11.43%（4/35）。產品形態方面，多表現為加入AI技術的系統、平臺，產品作用以智能讀片為主。
如何解決該領域的行業痛點，真正將AI技術落地到實用場景中？這也正是我們需要思考的問題。
經歷此次疫情後，人工智能必將在更多醫療場景落地，AI也將由此迎來全面發展的新機遇
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