人工智能醫(yī)療產(chǎn)業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略分析

1、1人工智能醫(yī)療產(chǎn)業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略分析前言近年來，人工智能成為推動社會經(jīng)濟發(fā)展的新動力之一，在提高社會生產(chǎn)效率、實現(xiàn)社會發(fā)展和經(jīng)濟轉(zhuǎn)型等方面發(fā)揮重要作用。作為主導新一代產(chǎn)業(yè)變革的核心力量，人工智能在醫(yī)療方面展示出了新的應用方式，在深度融合中又催生出新業(yè)態(tài)。從全球范圍來看，目前人工智能醫(yī)療產(chǎn)業(yè)仍處于發(fā)展早期階段，相比于傳媒、零售、教育等領(lǐng)域來說，商業(yè)化程度偏低。但隨著市場需求不斷擴大，向?qū)I(yè)化細分領(lǐng)域深化發(fā)展，加之各國宏觀政策支持和技術(shù)進步等，人工智能醫(yī)療發(fā)展前景廣闊。美國靠早期的政策拉動醫(yī)療信息化和人工智能輔助醫(yī)院管理，積累了大量數(shù)據(jù)，具備先發(fā)優(yōu)勢，屬于領(lǐng)先梯隊，目前已在藥物研發(fā)、醫(yī)療機器人、醫(yī)學影像

2、、輔助診斷等方面全方位布局。其他國家如英國、德國、加拿大、日本等國則緊隨其后，各有側(cè)重，各有所長。中國作為新興市場國家的領(lǐng)頭羊，人工智能醫(yī)療始終保持高速發(fā)展態(tài)勢。目前，我國人工智能醫(yī)療發(fā)展歷經(jīng)計算智能階段，目前正處于從感知智能向認知智能過渡的發(fā)展階段，不同細分領(lǐng)域的技術(shù)發(fā)展情況和落地應用成熟度有所不同。AI 醫(yī)學影像是人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域應用最為廣泛的場景，率先落地、率先應用、率先實現(xiàn)商業(yè)化。手術(shù)機器人、藥物研發(fā)、精準醫(yī)療等領(lǐng)域已有部分落地應用， 但因成本或技術(shù)原因，尚未實現(xiàn)規(guī)模化普及，未來增長空間較大。受 2020 年初新冠肺炎疫情影響，人工智能在公共衛(wèi)生領(lǐng)域特別是傳染病的預防與控制方面發(fā)揮重

3、要作用，傳染病大數(shù)據(jù)分析預警系統(tǒng)、疫情排查系統(tǒng)、智能測溫機器人、消毒機器人、語音服務機器人等在戰(zhàn)“疫”一線被廣泛應用。本白皮書立足于產(chǎn)業(yè)發(fā)展基本面，并結(jié)合當前人工智能醫(yī)療的最新發(fā)展與應用趨勢，對公共衛(wèi)生、醫(yī)院管理、醫(yī)學影像、醫(yī)療機器人、藥物研發(fā)、健康管理、精準醫(yī)療和醫(yī)療支付共八大主要細分領(lǐng)域進行深入研究與分析，分析各領(lǐng)域所處的不同發(fā)展階段、發(fā)展特征與應用價值，并盤點市場主要參與者，力求描摹 2020 年互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療行業(yè)發(fā)展的新風向。中國的人工智能醫(yī)療在政府與社會各界的共同投入與支持下，面臨政策、市場、技術(shù)、人才等多重因素疊加利好的重要發(fā)展機遇。項目組重點分析了中國人工智能醫(yī)療領(lǐng)域目前所具有的六大

4、發(fā)展機遇：機遇一，頂層設(shè)計不斷加碼，產(chǎn)業(yè)發(fā)展政策環(huán)境持續(xù)優(yōu)化；機遇二，市場增長迎來發(fā)力期，資方入局窗口已經(jīng)打開； 機遇三，市場需求日益旺盛，慢病管理等領(lǐng)域頗具增長空間；機遇四，新冠疫情的迫切需求為相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展打開了新局面；機遇五，5G、量子計算等新技術(shù)的增長為產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供了新動能；機遇六，復合型人才厚度增加為產(chǎn)業(yè)厚積薄發(fā)創(chuàng)造新節(jié)點。在行業(yè)發(fā)展重要機遇期，政府密集釋放相關(guān)利好政策，推動科技成果轉(zhuǎn)化， 推動數(shù)據(jù)共享，持續(xù)完善行業(yè)標準規(guī)范體系。同時，“以患者為核心、切實滿足醫(yī)生臨床工作需求”的核心理念正在逐漸成為行業(yè)共識，人工智能醫(yī)療產(chǎn)品正在 向覆蓋多病種、深入應用場景的方向發(fā)展?？梢灶A見，人工智

5、能醫(yī)療大規(guī)模落地應用的時代即將來臨。目錄 HYPERLINK l _bookmark87 第一章 人工智能醫(yī)療產(chǎn)業(yè)發(fā)展機遇及趨勢82 HYPERLINK l _bookmark87 中國人工智能醫(yī)療產(chǎn)業(yè)發(fā)展機遇82 HYPERLINK l _bookmark91 中國人工智能醫(yī)療產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢84 HYPERLINK l _bookmark91 人工智能醫(yī)療政策法規(guī)趨勢84 HYPERLINK l _bookmark93 人工智能醫(yī)療產(chǎn)品技術(shù)趨勢86 HYPERLINK l _bookmark98 世界人工智能醫(yī)療產(chǎn)業(yè)格局變化89 HYPERLINK l _bookmark104 第二章 人工智

6、能醫(yī)療發(fā)展挑戰(zhàn)與建議91 HYPERLINK l _bookmark104 審批挑戰(zhàn)與建議91 HYPERLINK l _bookmark105 商業(yè)挑戰(zhàn)與建議92 HYPERLINK l _bookmark106 產(chǎn)品挑戰(zhàn)與建議93 HYPERLINK l _bookmark108 人才挑戰(zhàn)與建議94 HYPERLINK l _bookmark110 數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)與建議96第一章 人工智能醫(yī)療產(chǎn)業(yè)發(fā)展機遇及趨勢中國人工智能醫(yī)療產(chǎn)業(yè)發(fā)展機遇人工智能是新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動力量，與美國、英國、德國、法國、韓國、日本等發(fā)達國家相比，中國的人工智能技術(shù)雖然起步較晚， 但在政府與社會各界的投入

7、與支持下，能夠充分利用資源優(yōu)勢，緊緊把握住發(fā)展機遇，行業(yè)未來發(fā)展充滿期待。機遇一：頂層設(shè)計不斷加碼，產(chǎn)業(yè)發(fā)展政策環(huán)境持續(xù)優(yōu)化。十四五期間，國家將重點發(fā)展方向從衛(wèi)生健康信息化建設(shè)轉(zhuǎn)向數(shù)字化運行、智能化應用，通過加快配套基礎(chǔ)設(shè)施，推動多行業(yè)、跨領(lǐng)域協(xié)同發(fā)展，促進 5G、云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能與醫(yī)療的融合發(fā)展。各地方政府響應號召，通過資金扶持推動人工智能醫(yī)療產(chǎn)品落地應用，促進產(chǎn)品商業(yè)化發(fā)展，優(yōu)化人工智能醫(yī)療服務體系。國家將以智慧醫(yī)療作為重點發(fā)展方向，“鼓勵試點、總結(jié)經(jīng)驗、制定規(guī)則”，打造區(qū)域標桿、產(chǎn)業(yè)地標，引領(lǐng)醫(yī)學人工智能產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展。到 2023 年，國家將布局 20 個左右新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)

8、展試驗區(qū)。機遇二：市場增長迎來發(fā)力期，資方入局窗口已經(jīng)打開。過去三年以來，我國醫(yī)療人工智能市場熱度不斷提升，市場規(guī)模增速保持在 40-50%，目前規(guī)模達到 210 億美元。2013-2018 年我國人工智能醫(yī)療行業(yè)融資額整體走高，截至 2018年前三季度，國內(nèi)共有 39 家企業(yè)披露完成融資，其中 18 家企業(yè)披露融資金額，合計約 26.2 億元。相比 2017 年同期，完成融資的企業(yè)數(shù)量增長 21.88%，披露的融資總規(guī)模同比增長 128.42% HYPERLINK l _bookmark88 20。資本方對人工智能醫(yī)療產(chǎn)業(yè)保持樂觀態(tài)度， 有利于更多的人工智能醫(yī)療企業(yè)獲得資金并投入產(chǎn)品研發(fā)與市

9、場推廣。機遇三：市場需求日益旺盛，慢病管理等領(lǐng)域頗具增長空間。根據(jù)國家統(tǒng)計局數(shù)據(jù)顯示，我國老年人口占比連年上升，截至 2019 年末，全國 65 歲及以上20 數(shù)據(jù)來源：前瞻產(chǎn)業(yè)研究院老年人口占比已達到 12.6%，中國已經(jīng)步入老齡化社會。隨著老齡化情況加劇以及生活節(jié)奏加快，我國慢性病發(fā)病率逐年增加。我國現(xiàn)擁有超過 3 億的慢性病患者群體，慢性病致死人數(shù)已占到我國因病死亡人數(shù)的 80，慢病管理產(chǎn)生的費用已占到全國疾病總費用的 70 HYPERLINK l _bookmark90 21，這已成為影響國家經(jīng)濟社會發(fā)展的嚴重問題。慢性病需要長期的護理和治療方案，但是確診后的健康管理對醫(yī)院環(huán)境的依賴較

10、少，大多數(shù)慢病病人可以在家中完成疾病管理。而人工智能將在慢病管理領(lǐng)域發(fā)揮極大作用，幫助人們更好地進行自身健康管理。圖 3-1 中國 65 歲及以上人口變化 19數(shù)據(jù)來源：國家統(tǒng)計局機遇四：新冠疫情的嚴峻考驗對公共衛(wèi)生體系提出了新挑戰(zhàn)。人工智能醫(yī)療是公共衛(wèi)生體系發(fā)展的重要驅(qū)動力，在新冠疫情的嚴峻考驗下，人工智能在公共數(shù)據(jù)來源：前瞻產(chǎn)業(yè)研究院衛(wèi)生領(lǐng)域應用加速落地。人工智能醫(yī)療在疫情監(jiān)測分析、防控救治、資源調(diào)配等方面都能發(fā)揮良好的支撐作用，同時，潛在傳染病大數(shù)據(jù)分析預警系統(tǒng)和疫情排查系統(tǒng)的建立也需要人工智能醫(yī)療的參與。后疫情時代， 在公共衛(wèi)生領(lǐng)域，人工智能技術(shù)仍大有可為。機遇五：5G、量子計算等新技

11、術(shù)的增長為產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供了新動能。5G 技術(shù)的實時高帶寬和低延遲訪問特性,可以擴展醫(yī)療應用程序功能、滿足醫(yī)療設(shè)備、機器人和移動設(shè)備的性能需求。量子計算機的計算能力為人工智能醫(yī)療的發(fā)展提供革命性的工具，其并行計算力尤其適合對海量的醫(yī)療數(shù)據(jù)進行分析，適合用于解決復雜的模擬和規(guī)劃問題，能夠指數(shù)加速深度學習能力和速度。機遇六：復合型人才厚度增加為產(chǎn)業(yè)厚積薄發(fā)創(chuàng)造新節(jié)點。我國政府陸續(xù)出臺相應政策，強調(diào)構(gòu)建基礎(chǔ)理論人才與“人工智能+X”復合型人才并重的培養(yǎng)體系的重要性，到 2020 年已經(jīng)有 180 所高校獲批開設(shè)人工智能專業(yè)。復旦、上海交大、同濟、上大、華師大等高校先后成立了以人工智能為主要內(nèi)容的研究院，

12、著力開展與人工智能相關(guān)的科學研究、技術(shù)研發(fā)和人才培養(yǎng)。政府也通過人才引進政策和配套補助方案來緩解人工智能人才缺乏的狀況，例如上海市 2020 年度發(fā)布的浦江人才計劃申請指南中就提到，為人工智能、生物制藥等領(lǐng)域的高端人才提供落戶、定額資金支持等一系列優(yōu)惠政策。經(jīng)過多年的人才儲備和政策引導， 醫(yī)療人工智能人才井噴的時代即將到來。中國人工智能醫(yī)療產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢人工智能醫(yī)療政策法規(guī)趨勢人工智能醫(yī)療是實現(xiàn)“健康中國”戰(zhàn)略的重要驅(qū)動力，國家出臺多項政策推動人工智能醫(yī)療行業(yè)的發(fā)展，不僅對技術(shù)開發(fā)，產(chǎn)品落地和商業(yè)化推廣提供直接的資金補助和便利的融資工具，也注重人工智能醫(yī)療人才的培養(yǎng)和吸引。在政策的扶持及推動下，

13、人工智能醫(yī)療產(chǎn)業(yè)迅速發(fā)展，技術(shù)創(chuàng)新不斷涌現(xiàn)，落地轉(zhuǎn)化步伐逐漸加快。未來，政府將繼續(xù)加大政策支持、建立健全監(jiān)管體制、推動標準化建設(shè)、推動國產(chǎn)化進程，形成 AI 醫(yī)療自主可控產(chǎn)業(yè)鏈，并為項目落地和產(chǎn)業(yè)發(fā)展打開新局面。趨勢一：政府對產(chǎn)業(yè)自主安全可控提出針對性政策，國產(chǎn)化進程將再度提速。近幾年，構(gòu)建國內(nèi)科技大循環(huán)，實現(xiàn)關(guān)鍵領(lǐng)域“自主可控”、“進口替代”、 “智能化”成為政策重點要求，未來對于人工智能醫(yī)療領(lǐng)域的實施細則將逐步提出，對于核心技術(shù)、關(guān)鍵零部件、各類軟件以及服務的安全保障體系將持續(xù)完善，國產(chǎn)化進程將再次提速。目前，隨著我國這幾年加大在醫(yī)療和信息技術(shù)領(lǐng)域的研究投入，在新一代信息技術(shù)和醫(yī)療領(lǐng)域持續(xù)

14、突破重點、難點問題，部分細分領(lǐng)域的人工智能醫(yī)療產(chǎn)品已經(jīng)逐漸走向國產(chǎn)化。國內(nèi) AI 醫(yī)療企業(yè)漸漸發(fā)力，與強生、阿斯利康等外資企業(yè)在醫(yī)療影像、醫(yī)療機器人、藥物研發(fā)等多個賽道形成競爭之勢， 部分頭部人工智能醫(yī)療企業(yè)（如推想科技、傅利葉等）甚至在趕超海外企業(yè)、走向世界舞臺。未來，建設(shè)我國自主安全可控的人工智能醫(yī)療創(chuàng)新體系將成為必然趨勢，政府將更加注重對于國產(chǎn)優(yōu)秀 AI 醫(yī)療企業(yè)的扶持，鼓勵企業(yè)實現(xiàn)科技自主，突破醫(yī)療難點，攻堅重點技術(shù)，掌握完全自主知識產(chǎn)權(quán)，確保各細分場景安全可靠， 推動形成 AI 醫(yī)療自主可控產(chǎn)業(yè)鏈。趨勢二：政府將推動成果轉(zhuǎn)化，人工智能醫(yī)療產(chǎn)品將逐步實現(xiàn)大規(guī)模應用落地。目前，逾 20

15、省份發(fā)布了 30 余項專項政策，形成了包括技術(shù)攻關(guān)、建設(shè)支撐平臺、推動數(shù)據(jù)和應用場景開放、引進培育人才以及建設(shè)產(chǎn)業(yè)園區(qū)等支撐體系 HYPERLINK l _bookmark92 22。在目前建設(shè)試驗區(qū)的城市中， 醫(yī)療健康的人工智能相關(guān)企業(yè)大多分布在北京、上海、深圳、杭州，這幾個試驗區(qū)建設(shè)城市已經(jīng)出臺了相應的醫(yī)療人工智能資金支持政策，既有按項目、團隊的直接支持，也有創(chuàng)業(yè)和產(chǎn)業(yè)基金。目前， 人工智能醫(yī)療產(chǎn)業(yè)處于通過人工智能改善民生、帶動產(chǎn)業(yè)升級和助推經(jīng)濟轉(zhuǎn)型的階段，因而在此階段，研究成果的轉(zhuǎn)化應用至關(guān)重要。地方政府發(fā)布政策推動醫(yī)療人工智能產(chǎn)品從研發(fā)到落地應用到批量生資料來源：經(jīng)濟參考報產(chǎn)，助力提高

16、醫(yī)療人工智能產(chǎn)業(yè)化規(guī)模。趨勢三：政府將推動建立標準化測試數(shù)據(jù)集并推動共享，持續(xù)完善標準規(guī)范體系。目前，國家已經(jīng)對人工智能法律法規(guī)、倫理規(guī)范和政策體系的建設(shè)作出了規(guī)劃，在人工智能醫(yī)療產(chǎn)品的質(zhì)量研究與標準制定方面也開展了大量相關(guān)工作。新版醫(yī)療器械分類目錄新增了人工智能輔助診斷相關(guān)分類，為產(chǎn)業(yè)的規(guī)范化提供了依據(jù)。醫(yī)療健康數(shù)據(jù)是人工智能醫(yī)療發(fā)展的基礎(chǔ)，國家衛(wèi)健委發(fā)布新規(guī)對健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)從標準管理、安全管理、服務管理、監(jiān)督管理等方面加以規(guī)范， 將醫(yī)療健康數(shù)據(jù)定位為重要的戰(zhàn)略資源，關(guān)注數(shù)據(jù)的規(guī)范應用，鼓勵醫(yī)療機構(gòu)等主體與第三方企業(yè)共享數(shù)據(jù)。2017 年底，中國信息通信研究院起草、工業(yè)和信息化部出臺了促進新

17、一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動計劃（2018-2020 年），具體明確發(fā)展“醫(yī)療影像輔助診斷系統(tǒng)；推動醫(yī)學影像數(shù)據(jù)采集標準化與規(guī)范化，加快醫(yī)療影像輔助診斷系統(tǒng)的產(chǎn)品化及臨床輔助應用；面向醫(yī)療等行業(yè)領(lǐng)域，支持建設(shè)高質(zhì)量人工智能訓練資源庫、標準測試數(shù)據(jù)集并推動共享”。此外，在 2020 年人工智能健康云峰會中，中國信息通信研究院發(fā)布了人工智能醫(yī)療器械測試公共服務平臺、糖尿病視網(wǎng)膜病變常規(guī)眼底彩色照相 AI 標準數(shù)據(jù)庫、基于胸部CT 的肺結(jié)節(jié)影像輔助決策產(chǎn)品性能指標和測試方法以及基于眼底彩照的糖尿病視網(wǎng)膜病變輔助決策產(chǎn)品性能指標和測試方法， 推動人工智能醫(yī)療產(chǎn)品及醫(yī)療健康數(shù)據(jù)標準化建設(shè)及共享機制建立，

18、完善人工智能醫(yī)療標準化體系。人工智能醫(yī)療產(chǎn)品技術(shù)趨勢隨著人工智能醫(yī)療產(chǎn)品在各場景逐步落地應用，市場對人工智能醫(yī)療的認知越發(fā)清晰，對人工智能醫(yī)療產(chǎn)品提出更明確的要求。人工智能醫(yī)療企業(yè)越發(fā)了解市場需求，人工智能醫(yī)療產(chǎn)品更切合實際醫(yī)療需求，助力中國醫(yī)療服務水平升級革新。趨勢一： “ 以患者為核心、切實滿足醫(yī)生臨床工作需求” 的核心理念正在逐漸成為行業(yè)共識。對患者而言，醫(yī)療人工智能產(chǎn)品需以滿足患者就診需求為基礎(chǔ)，結(jié)合患者基因組成、病史、生活方式等因素，做出更快更精準的診斷，能夠針對性地制定個性化治療方案，從診前、診中、診后全環(huán)節(jié)對患者健康進行追蹤和支持。人工智能醫(yī)療產(chǎn)品將圍繞患者需求，關(guān)注實時監(jiān)測、早

19、期診斷、疾病預防、慢病管理等方向，向基于人工智能的個性化醫(yī)療發(fā)展。對醫(yī)生來說，人工智能醫(yī)療產(chǎn)品要能夠標準化管理患者信息、高效精準地診斷病情、提供科學合理的治療建議、智能地完成部分治療工作以及自動管理患者康復情況，更要發(fā)現(xiàn)醫(yī)生難以發(fā)現(xiàn)的細節(jié)問題，優(yōu)化操作流程，盡可能減少醫(yī)生在就診以外的工作中耗費的精力。就影像醫(yī)生而言，影像科醫(yī)生最需要的是 AI 醫(yī)療影像輔助診斷系統(tǒng)能夠識別肉眼無法識別的影像結(jié)構(gòu)、紋理等隱藏的圖像信息，需要系統(tǒng)提供完整的診斷方案，更需要系統(tǒng)優(yōu)化操作流程、加速現(xiàn)有流程 HYPERLINK l _bookmark94 23。未來，AI 醫(yī)療產(chǎn)品要更加全面地滿足患者享受高質(zhì)量醫(yī)療服務的

20、需求，盡可能減輕醫(yī)護人員的工作壓力，進一步貼合臨床醫(yī)療工作需求，大幅提升醫(yī)療效率、準確性和標準化。趨勢二：產(chǎn)品將橫向覆蓋多病種、縱向深入場景。以人工智能影像領(lǐng)域為例，目前市場上大部分醫(yī)學影像輔診系統(tǒng)只覆蓋單一病種的檢測環(huán)節(jié)，對診斷單一病種有較高的使用價值，但遠不能滿足臨床的需求。因此，部分影像類企業(yè)正在開發(fā)模塊化產(chǎn)品，如深睿醫(yī)療和安德醫(yī)智等企業(yè)將腦卒中、頭頸等模塊融合，打造出一套完整神經(jīng)系統(tǒng) AI 解決方案；有的企業(yè)嘗試打造覆蓋多個科室需求的全病種產(chǎn)品，如推想科技的 AI 肺癌科研病種庫和依圖醫(yī)療的肺部疾病智能解決方案； 還有部分放療企業(yè)嘗試針對單一場景打造全流程解決方案，如連心醫(yī)療就打造具備

21、器官自動勾畫、靶區(qū)勾畫、自動放療計劃、放療質(zhì)控等功能的一體化腫瘤放射治療方案 HYPERLINK l _bookmark95 24。隨著醫(yī)療信息數(shù)據(jù)化程度加深、AI 醫(yī)療技術(shù)的進一步推廣，“橫向覆蓋多病種、縱向覆蓋多診療環(huán)節(jié)”是 AI 醫(yī)療產(chǎn)品未來發(fā)展趨勢。趨勢三：精準醫(yī)療、健康管理和醫(yī)療機器人等將成為未來人工智能重點發(fā)展資料來源：搜狐網(wǎng)資料來源：公開資料整理領(lǐng)域。精準醫(yī)療將是人工智能醫(yī)療的重點發(fā)展方向之一，特別是癌癥精準醫(yī)療。近年，從藥理研究、藥物研發(fā)到癌癥的臨床診斷和治療，再到患者的康復監(jiān)管環(huán)節(jié)，研究人員不斷探索如何利用人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)更加精準地分析越發(fā)復雜的癌癥病情，如何制定個性化治

22、療方案，研究成果將逐步投入癌癥臨床治療中進行完善和使用。健康管理成為新的增長點，創(chuàng)新產(chǎn)品大量涌現(xiàn)。具備“實時檢測記錄人的身體特征、精準評估健康狀態(tài)、提供個性的專業(yè)健康管理方案”功能的新一代移動醫(yī)療健康設(shè)備將受到熱捧。目前，華為、高通等芯片廠商已推出物聯(lián)網(wǎng)芯片供移動醫(yī)療設(shè)備使用，華為、蘋果、Libayolo 等廠商已推出多個價位的健康監(jiān)測手環(huán)， 能否科學的定制個人健康管理方案并根據(jù)佩戴者身體狀況的變化及時調(diào)整方案 將成為下一個產(chǎn)品競爭點。精神健康管理是健康管理領(lǐng)域中具有較大潛力的細分場景，2019 年 7 月國家出臺健康中國行動（2019-2030 年），明確提出到2022 年和 2030 年我

23、國居民心理健康水平將提升到 20%和 30% HYPERLINK l _bookmark96 25。新冠疫情期間，人工智能心理服務機器人在武漢投入使用，幫助 40 多萬人解決心理困擾 HYPERLINK l _bookmark97 26。上海、杭州等地也紛紛使用人工智能心理健康管理產(chǎn)品為醫(yī)護人員緩解心理壓 力。未來 AI 在精神心理健康領(lǐng)域的滲透程度會更深。人工智能在醫(yī)療機器人領(lǐng)域?qū)⒊掷m(xù)發(fā)力，其中外科手術(shù)機器人和康復機器人將進一步推廣應用。以達芬奇手術(shù)機器人為代表的體外手術(shù)機器人已在多種疾病手術(shù)中使用，在中國已累計上萬件手術(shù)案例；以四肢康復機器人為代表的體外康復機器人也已投入臨床應用。以后，更

24、多種類的智能醫(yī)療機器人將進一步研發(fā)并逐步投入臨床應用，外科手術(shù)機器人、體外康復機器人等已應用于許多病例的智能機器人將被更多科室了解、接納和使用。與此同時，越來越多的醫(yī)院已開始培訓醫(yī)護人員如何操作智能醫(yī)療機器人，這類技能培訓或許在將來會成為醫(yī)護人員的必修課程。資料來源：中華人民共和國中央人民政府官網(wǎng)資料來源：浙江新聞網(wǎng)世界人工智能醫(yī)療產(chǎn)業(yè)格局變化2018 年，醫(yī)療人工智能市場規(guī)模為 13 億美元，預計 2019 年至 2025 年的復合年增長率為 41.7 HYPERLINK l _bookmark99 27，在 2025 年市場規(guī)模將達到 276 億美元。隨著不斷增長的醫(yī)療服務需求、以及不斷提

25、高的人工智能技術(shù)水平，未來人工智能市場將持續(xù)增長，各細分賽道將加速落地應用。人工智能助力個性化治療的將成為全球重點發(fā)展方向。人工智能將在基因組學和精準醫(yī)療領(lǐng)域的推廣及應用上持續(xù)發(fā)力，這將極大程度上促進個性化治療的發(fā)展，以滿足患者的個性化需求。從細分領(lǐng)域來看，藥物研發(fā)領(lǐng)域的收入將在未來幾年快速增長。藥物研發(fā)領(lǐng)域 2018 年收入為 3.45 億美元，占人工智能醫(yī)療總收入的 27%。日本政府高度重視人工智能在藥物研發(fā)方面的作用，提供 5 億日元的資金扶持相關(guān)項目 HYPERLINK l _bookmark100 28。英國的 BenevolentAI 是歐洲人工智能藥物研發(fā)領(lǐng)域最有名的公司，按照融

26、資金額算，BenevolentAI 已經(jīng)成為歐洲最值錢的人工智能初創(chuàng)公司。此外，醫(yī)學影像市場預計將同樣以超過 40%的復合年均增長率發(fā)展，在 2024 年的市值將超過25 億美元，成為第二大細分市場 HYPERLINK l _bookmark101 29。從地區(qū)來看，北美預計未來幾年將繼續(xù)保持其在頭部梯隊的優(yōu)勢。北美人工智能醫(yī)療市場在 2018 年以 6,539 億美元的價格占據(jù)了全球市場的主導地位，預計未來幾年將繼續(xù)保持領(lǐng)頭地位。據(jù)埃森哲（Accenture）最近的一項研究估計， 到 2026 年，醫(yī)療行業(yè)中的人工智能應用每年可能為美國節(jié)省 1,500 億美元。北美醫(yī)療保健行業(yè)本身基礎(chǔ)較好，

27、且人工智能醫(yī)療產(chǎn)業(yè)布局較早，占據(jù)先發(fā)優(yōu)勢。其次，北美擁有豐富的人才儲備，占有全球 44%的人工智能人才。此外，在人工智能醫(yī)療機器人領(lǐng)域，美國占有相對優(yōu)勢，例如美國直覺外科公司（Intuitive Surgical）的達芬奇手術(shù)機器人，近幾年來在全球范圍一直處于行業(yè)領(lǐng)先地位 HYPERLINK l _bookmark102 30。27 數(shù)據(jù)來源：Global Market Insights28 數(shù)據(jù)來源：Newswire29 數(shù)據(jù)來源：GMI30 資料來源：Health Weekly歐洲地區(qū)市場份額位居第二，英國將引領(lǐng)歐洲地區(qū)人工智能醫(yī)療市場。在歐洲，人工智能醫(yī)療的應用未來將更多應用于改善兒童肥

28、胖、癡呆和乳腺癌的問題， 幫助歐洲醫(yī)療保健系統(tǒng)節(jié)省超過 1,960 億美元。該地區(qū)幾乎所有國家都是醫(yī)療人工智能的大力支持者和采用者。愛沙尼亞是歐洲第一個在擔任歐盟輪值主席國期間將人工智能納入歐洲政治議程的國家，比利時、荷蘭、愛爾蘭、英國和北歐國家也支持歐洲醫(yī)療人工智能戰(zhàn)略。英國政府將在全國開設(shè) 5 個以探索醫(yī)學人工智能為目標的技術(shù)中心，目標是改善 NHS 的病人護理，加快診斷速度?，F(xiàn)階段這些中心將匯集醫(yī)生、企業(yè)和學者，開發(fā)和改善癌癥等疾病的早期診斷的數(shù)字技術(shù)產(chǎn)品。未來，英國將利用人工智能加速在基因組學領(lǐng)域的研究，對復雜疾病的發(fā)展有更深入的了解，并帶動整個歐洲人工智能醫(yī)療產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。亞太地區(qū)人工

29、智能醫(yī)療市場緊隨其后，中國在人工智能醫(yī)學影像領(lǐng)域?qū)⒗^續(xù)領(lǐng)先。亞太地區(qū)擁有全球 60%的人口，人口老齡化問題以及慢性病高發(fā)問題使人民對醫(yī)療資源的需求增加，可支配收入的增長將進一步推動亞太地區(qū)醫(yī)療人工智能市場的增長。日本重視人工智能藥物研發(fā)領(lǐng)域，制藥業(yè)整合成立生命智能聯(lián)盟（LINC: Life Intelligence Consortium），僅成立 4 年便吸收了超過 90 家企業(yè)與團體參與藥物研發(fā)，在 AI 臨床診斷、AI 分子設(shè)計、AI 藥物制劑等多方面成立研究課題 HYPERLINK l _bookmark103 31。中國在人工智能醫(yī)學影像領(lǐng)域有絕對優(yōu)勢，相關(guān)公司不僅數(shù)量多、規(guī)模大，應用

30、領(lǐng)域也十分廣泛，在放射影像、糖網(wǎng)圖像、甲狀腺圖像、宮頸癌病理圖像等都有很深入的研究。31 資料來源：百度企業(yè)信用第二章 人工智能醫(yī)療發(fā)展挑戰(zhàn)與建議隨著圖像識別、深度學習、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等關(guān)鍵技術(shù)的不斷發(fā)展，人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應用范圍逐步擴大，隨之而來也面臨著來自政策、商業(yè)、產(chǎn)品、人才和數(shù)據(jù)等多方面的問題與挑戰(zhàn)。審批挑戰(zhàn)與建議挑戰(zhàn)：AI 醫(yī)療器械上市前審批嚴格。由于醫(yī)療行業(yè)的特殊屬性，產(chǎn)品監(jiān)管和風險控制十分嚴格，獲得監(jiān)管部門的審批認證成為一項必要的市場準入資質(zhì)。根據(jù)國家食藥監(jiān)總局于 2017 年 9 月發(fā)布的新版醫(yī)療器械分類目錄（2017年第 104 號），根據(jù)對人工智能軟件的界定與分類，若診斷軟件

31、通過算法，提供診斷建議，僅有輔助診斷功能，不直接給出診斷結(jié)論，則申報二類醫(yī)療器械； 如果對病變部位進行自動識別，并提供明確診斷提示，則按照第三類醫(yī)療器械管理，產(chǎn)品上市前審批難度較大。目前市面上的 AI 醫(yī)療器械產(chǎn)品大多數(shù)會提供診斷結(jié)論，并提供明確的診斷提示，其風險級別相對較高，應屬于第三類醫(yī)療器械管理范疇。多家 AI 輔助診斷頭部公司均已申請三類醫(yī)療器械審批一年有余，然而監(jiān)管部門仍然對此持審慎態(tài)度。截至 2020 年 6 月 18 日，根據(jù)監(jiān)管機構(gòu)披露及公開新聞報道，我國目前有三個三類 AI 醫(yī)療產(chǎn)品通過審批，分別為昆侖醫(yī)云的 FFR、樂普的 AI-ECG 和安德醫(yī)智的 BioMind“天醫(yī)智

32、”，而美國早在 2018 年已有多款同類產(chǎn)品獲 FDA 批準上市應用。面對人工智能醫(yī)療新產(chǎn)品與新業(yè)態(tài)，如何進行規(guī)范監(jiān)管、確立評審細則、建立標準測試數(shù)據(jù)庫，對于監(jiān)管部門來說是一大挑戰(zhàn)。國家藥品監(jiān)督管理局醫(yī)療器械技術(shù)審評中心于 2019 年 6 月公布了深度學習輔助決策醫(yī)療器械軟件的審評要點及相關(guān)說明，主要就適用范圍、審評關(guān)注重點、軟件更新、相關(guān)技術(shù)考量、和注冊申報資料說明五個方面展開說明，對具體審批指標給予確立。建議一：建立評審細則。對于人工智能醫(yī)療的政策支持與法律監(jiān)管，國家應從宏觀層面對人工智能的發(fā)展與應用方向給予明確指引與把控，并盡快出臺相關(guān)配套政策與具體落地評審細則，與國際前沿標準相接軌。

33、建議二：鼓勵中立第三方機構(gòu)建立標準數(shù)據(jù)集。建立基于不同病種和產(chǎn)品的AI 產(chǎn)品標準測試數(shù)據(jù)集，推動標準化進程。建議三：建立動態(tài)評價應對機制，持續(xù)對 AI 醫(yī)療軟件的后續(xù)更新與迭代問題進行高效處理。商業(yè)挑戰(zhàn)與建議挑戰(zhàn)：支付動力不足，可持續(xù)的商業(yè)模式尚未成熟。人工智能歷經(jīng)技術(shù)驅(qū)動和數(shù)據(jù)驅(qū)動，目前已經(jīng)進入場景驅(qū)動的發(fā)展階段。醫(yī)療作為人工智能應用熱度較高的場景之一。自 2018 年以來，公共衛(wèi)生、醫(yī)院管理、醫(yī)學影像、藥物研發(fā)、醫(yī)療機器人、健康管理等多個細分領(lǐng)域需求持續(xù)爆發(fā)，落地進程逐漸加快，在政策推動下核心技術(shù)公司與資本市場得以更好對接。然而，歷經(jīng)多輪資本狂歡與行業(yè)洗牌，市場逐漸回歸理性，受資產(chǎn)新規(guī)落地

34、和新冠肺炎防疫常態(tài)化影響，繼2018-2019 年私募股權(quán)投資市場連續(xù)兩年持續(xù)調(diào)整，2020 年基金募資困難加劇， 企業(yè)融資難度進一步加大。在資金趨緊的大環(huán)境下，對深耕場景理解深入、擁有規(guī)?；涞貞媚芰颓逦虡I(yè)模式的成熟項目成為資本方關(guān)注的重點。與此同時，技術(shù)與場景的深度融合能力和不依賴“燒錢”的可持續(xù)盈利能力成為人工智能醫(yī)療公司持續(xù)發(fā)展的重要支撐。人工智能醫(yī)療的商業(yè)模式主要可歸結(jié)為以下五種：銷售硬件設(shè)備、提供技術(shù)服務或軟件授權(quán)、后臺數(shù)據(jù)變現(xiàn)、軟件授權(quán)、自有數(shù)據(jù)庫建立與開放、一體化解決方案等。這五種商業(yè)模式分別對應不同的細分應用領(lǐng)域，有不同的代表性應用產(chǎn)品。但是，就目前市場整體情況來看，人

35、工智能在醫(yī)院仍未得到規(guī)?；瘧?， 醫(yī)院的付費意愿并不強烈。對于用戶端來說，使用習慣與付費習慣的培養(yǎng)、醫(yī)保政策等配套基礎(chǔ)設(shè)施的建立與完善仍然有很長的路要走。表 4-1 醫(yī)療人工智能的主要應用模式 17商業(yè)模式應用領(lǐng)域具體應用場景銷售硬件設(shè)備基礎(chǔ)層、應用層醫(yī)療機器人、智能化可穿戴設(shè)備等技術(shù)服務或軟件授權(quán)技術(shù)層、應用層醫(yī)療信息化軟件、AI 醫(yī)學影像等后臺數(shù)據(jù)變現(xiàn)應用層廣告精準推送、醫(yī)療電商、醫(yī)療金融等自有數(shù)據(jù)庫建立與開放基礎(chǔ)層、應用層藥物研發(fā)數(shù)據(jù)庫、醫(yī)學知識圖譜開源等一體化解決方案應用層軟硬一體、智慧醫(yī)院管理等一體化解決方案資料來源：36 氪研究院根據(jù)公開資料整理為此，確立差異化競爭戰(zhàn)略，探索多元化

36、商業(yè)變現(xiàn)模式，獲取可持續(xù)現(xiàn)金流成為當下人工智能醫(yī)療公司發(fā)展的主旋律。建議一：通過研、企、醫(yī)合作，切入臨床需求，提升付費意愿。尋求與更多醫(yī)院或藥企等潛在付費機構(gòu)合作，收集高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，持續(xù)打磨產(chǎn)品，優(yōu)化深度學習算法模型，提高產(chǎn)品的診斷準確率及其他智能化推理判斷水平，切實滿足醫(yī)院等潛在付費機構(gòu)對效率提升的需求，使其提升付費意愿；建議二：尋求多元化盈利模式，提高資源整合利用效率。以公司主營業(yè)務與優(yōu)勢技術(shù)為核心，開辟多條并行產(chǎn)品線，在更多醫(yī)療細分領(lǐng)域進行技術(shù)創(chuàng)新與場景深耕，以此尋求多元盈利模式，提高技術(shù)、人才、數(shù)據(jù)、市場等各方面的資源整合與利用效率，增加企業(yè)營收。產(chǎn)品挑戰(zhàn)與建議挑戰(zhàn)：單靠技術(shù)與算法難以

37、滿足臨床實際應用需求。隨著人工智能在醫(yī)療行業(yè)各垂直領(lǐng)域的不斷深入應用，所面對的臨床應用場景愈發(fā)復雜多樣，人工智能所要解決的問題也從通用場景和單點問題逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)獒槍μ囟▓鼍昂腿珮I(yè)務流程，從基本的數(shù)據(jù)計算與挖掘向智能化綜合決策能力深化發(fā)展，其技術(shù)壁壘更高， 對臨床業(yè)務場景的理解要求也不斷提升。這就意味著，單純依靠算法和技術(shù)驅(qū)動已無法滿足臨床實際應用需求，這將給以數(shù)據(jù)和技術(shù)為驅(qū)動的人工智能醫(yī)療公司帶來巨大挑戰(zhàn)。建議一：從實際臨床需求出發(fā)進行產(chǎn)品開發(fā)設(shè)計。在產(chǎn)品開發(fā)階段，不能僅僅依賴技術(shù)人員決策，而需要進一步調(diào)研臨床一線需求，挖掘用戶需求與痛點， 有針對性進行產(chǎn)品設(shè)計與產(chǎn)品開發(fā)，人工智能算法需要與專家

38、經(jīng)驗、行業(yè)需求和業(yè)務規(guī)則相融合，共同解決問題。利用知識圖譜技術(shù)，將理論知識與行業(yè)經(jīng)驗進行系統(tǒng)梳理并沉淀為知識圖譜，以此為基礎(chǔ)進行深度學習，讓算法對業(yè)務有更為充分的理解與認知，是解決人工智能業(yè)務場景理解問題的可行性實施路徑。建議二：推廣“ AI 產(chǎn)品+服務” 業(yè)務模式。在產(chǎn)品運營與推廣階段，則需要改變原有業(yè)務模式，打造敏捷靈活的產(chǎn)品與配套服務方式。企業(yè)用戶的需求是達成最終業(yè)務目標，個人用戶的需求是實現(xiàn)自身健康管理的有效成果產(chǎn)出，要保證產(chǎn)品的效用，讓人工智能真正發(fā)揮價值，僅靠技術(shù)輸出是不夠的，還需要提供可定制化及可擴展性的持續(xù)業(yè)務運營服務，即“AI 產(chǎn)品+服務”，以保證解決方案效果的達成與實現(xiàn)。人

39、才挑戰(zhàn)與建議在政策支持、技術(shù)發(fā)展和市場需求的共同推動下，我國人工智能醫(yī)療產(chǎn)業(yè)近年來迅猛發(fā)展，各大企業(yè)和資本紛紛加大人工智醫(yī)療產(chǎn)業(yè)布局力度，相關(guān)領(lǐng)域的優(yōu)質(zhì)人才需求也隨之呈井噴趨勢。根據(jù)工信部數(shù)據(jù)，到 2020 年，中國人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模將超過 1,500 億元，帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過 1 萬億元。根據(jù)高盛全球人工智能產(chǎn)業(yè)布局數(shù)據(jù)， 2017 年全球新興人工智能項目中，中國項目占比 51%；但在全球 AI 人才儲備方面，美國占比 62%，中國占比不足 5%，處于人才弱勢地位。根據(jù)工信部調(diào)研數(shù)據(jù)，我國 AI 產(chǎn)業(yè)發(fā)展與人才需求比為 1：10，AI 人才缺口已達 500 萬人。可以說，在人工智能領(lǐng)域競爭的

40、眾多關(guān)鍵要素中，人才獲取和團隊建設(shè)已經(jīng)成為最具挑戰(zhàn)性的部分之一。圖 4-1 全球主要國家 AI 領(lǐng)域人才數(shù)量（單位：萬人）20數(shù)據(jù)來源：動脈網(wǎng)，36 氪研究院整理相比其他行業(yè)，醫(yī)療行業(yè)具有更強的技術(shù)專業(yè)性和更為漫長且嚴格的醫(yī)學人才培養(yǎng)體系，除了“金字塔”頂端的前沿人工智能醫(yī)療理論研究人才缺乏外，我國作用于終端的技術(shù)應用型人才和科技轉(zhuǎn)化型人才也存在大量缺口。挑戰(zhàn)一：基層醫(yī)生知識儲備不夠。在人工智能具體落地應用及伴隨分級診療的規(guī)模性推廣方面，我國廣大基層醫(yī)生因缺乏人工智能相關(guān)知識，大病和疑難病診治經(jīng)驗不足，致使人工智能在下沉市場的應用中存在執(zhí)行偏差問題，因此需要為基層醫(yī)療工作者提供更多市場教育和系

41、統(tǒng)性的臨床實踐培訓，以保證人工智能醫(yī)療的實施效果。挑戰(zhàn)二：“ 人工智能+醫(yī)療” 復合型人才缺乏。不同科室的醫(yī)生大多只具有單獨的醫(yī)學背景，知識結(jié)構(gòu)比較單一，極少具備跨學科學習背景，在數(shù)據(jù)處理等方面經(jīng)驗不足，不善于將臨床工作流中的需求轉(zhuǎn)化為技術(shù)表達，因此可能使人工智能醫(yī)療產(chǎn)品開發(fā)設(shè)計與臨床需求存在斷層。面對這些問題，在專業(yè)的臨床診療服務、外科手術(shù)、藥物研發(fā)等場景，不僅要對人工智能算法有所研究，更要對臨床實際工作環(huán)境、工作內(nèi)容和工作流程有深入理解，“人工智能+醫(yī)療”的復合背景人才將發(fā)揮巨大價值。建議：制定人才培養(yǎng)計劃，搶占戰(zhàn)略制高點。我國政府應出臺相應政策，制定人工智能醫(yī)療產(chǎn)業(yè)人才領(lǐng)域的相關(guān)標準，完

42、善人才保障制度，降低企業(yè)用人成本和招聘壓力，建立健全人工智能產(chǎn)業(yè)人才培育的生態(tài)體系。此外，加速培育“人工智能+醫(yī)療”方向的復合型人才，一方面在高校專業(yè)設(shè)置和課程選修機制上進行開拓創(chuàng)新，增加相關(guān)學科的交叉性選修課程，另一方面探索校企聯(lián)合培養(yǎng)模式， 培育理論和實踐相結(jié)合的雙優(yōu)人才，促進人才在研究機構(gòu)與企業(yè)間的雙向流動， 為產(chǎn)業(yè)的良性發(fā)展奠定堅實的人力資源基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)與建議人工智能的進步建立于海量學習的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上，數(shù)量豐富的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集是算法模型訓練的前提，在醫(yī)療場景也不例外，醫(yī)療大數(shù)據(jù)成為人工智能醫(yī)療得以廣泛應用的基礎(chǔ)。近年來，我國醫(yī)療信息化建設(shè)水平不斷提升，HIS、CIS、PACS 等系統(tǒng)得到廣泛應用。據(jù) CHIMA 統(tǒng)計數(shù)據(jù)，醫(yī)院信息化管理系統(tǒng)在我國醫(yī)院內(nèi)實施比例達 70-80%，多集中于三級醫(yī)院。此外，數(shù)據(jù)融合、數(shù)據(jù)可視化、圖像識別處理、機器學習、人工智能等技術(shù)不斷進步，為醫(yī)療大數(shù)據(jù)發(fā)展提供了底層技術(shù)支持。隨著數(shù)據(jù)生成和數(shù)據(jù)共享速度不斷增加，海量的醫(yī)療大數(shù)據(jù)得以存儲沉淀，豐富的醫(yī)療數(shù)據(jù)集成為我國發(fā)展人工智能醫(yī)療的一大優(yōu)勢。但是，由于數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)存儲標準難以統(tǒng)一，數(shù)據(jù)真實性和有效性難以確認，醫(yī)療信息分散孤立等諸多原因，中國的醫(yī)療大數(shù)據(jù)在無形當中被浪費，并未發(fā)揮其應有價