①一个方向是结构化数据的研究：将以前研究出来的成果、数据重新进行研究，或去做一个新的实验；另外一个方向是非结构化数据的研究：主要从大量发表的文献、人类已经有的经验和知识中，找出对科研有新的支持、帮助的证据。

②药企的新药研发，在速度和精准度方面是有很高要求的，传统的药厂研发在这些方面有一定的局限性。“速度”和“精准性”，就是“效率”，现在人工智能首先解决的就是效率问题。如解决 “某药的疗效不错，但负作用很大”的问题——新药研发开始的过程当中，如果利用人工智能对已有的这些研究成果进行研究，可以找到这方面的端倪，然后对科研方向加以调整，避免出现上述情况。

人工智能之于患者：每个人都可能是潜在的患者，对患者来说，主要重视“药”的三个方面：疗效、安全性和费用，针对上述三点，人工智能可以起到的作用是：

①疗效：可以通过辅助诊断系统，看到其所患疾病的处方历史。

②安全性：即副作用少，这个基本为信息传播问题，可以通过人工智能给病人进行知识普及教育。

③费用情况就是经济效益：在这个医疗辅助诊断系统里面有相应的证据支持，未来将还能对医保等信息进行分析，针对每一种医生开出的处方、患者实际去用药的过程进行追踪，然后清楚用药过程当中患者实际花费情况，所以费用对于患者一目了然。

医生的任务主要就分为“临床诊断”和“学术研究”。临床方面，人工智能能够辅助他进行诊断和用药的建议。学术研究方面，人工智能对于文献研究方面的支持，能够帮助医生迅速去获取、更新他已有的学术知识。

现在“人工智能和医疗“是一个非常热的话题，二者结合前景是非常好的，但也面临着挑战。所以想要跟上这股热潮，就需要像IBM这样的合作伙伴提供良好的帮助。因为IBM不仅掌握先进的科技，且对于行业有一个高度和深刻的认识。以IBM Watson为代表的认知科技，已经在医疗的一些领域，如皮肤癌检测、肿瘤医治、慢性病管理、公共疾病预防等。

IBM的全球咨询服务部，覆盖的业务线比较广、行业也覆盖的比较全。其中医药行业，覆盖整个医疗、制药、医疗器械、基因检测、第三方检测等所有跟大健康相关的行业。

过去几年中，IBM跟全球的领先医药企业一起合作，在语意分析、在机器学习、临床辅助诊断系统等方面，都有很多的重大突破。IBM Watson在慢病管理、公共疾病和预防领域，都有一些成果发表。IBM跟药厂刚刚完成的文献研究项目，对疾病领域并没有限制，医生可以随时从当中找到跟相应的研究相关的证据来支持他的临床研究。

IBM是个有情怀的公司，所以通常都有很远大的目标。IBM的目标之一，助力医疗实现更加以普通人为中心的诊疗模式，实现更多以人为中心的整体健康管理场景。场所不一定在医院，也有可能在家里转变为一个整体健康的管理场景。将来，医疗应该是更多从患者个体角度出发，提供一个更精准、个性化的风险预估，然后去为他实现一个定制化的健康管理。

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