2019年中國醫(yī)療AI行業(yè)概況

1、_Al醫(yī)療概述1、人工智能人工智能已經發(fā)展了大半個世紀，經歷幾次大起大落。從上世紀80年代到本世紀初,人們對于深度學習探索較多，但受制于計算機的計算能力，以及算法本身的限制，效果不太好，直到2006年，Hinton解決了神經網絡的大量參數訓練的問題。從2009年開始人工智能飛速發(fā)展。2015年、2017年，兩場世界矚目的人機圍棋大賽之后，人們對人工智能的認識將進一步的加深。而AlphaG。用于下圍棋的高效算法是一種通用型的算法，這種算法可以推廣到其他算法,把人工智能運用到各個領域。2、深度學習，智能時代的核匕、驅動力量世界十大人工智能科學家之一TerrenceSejnowski曾在TheDee

2、pLearningRevolution書中提出Al醫(yī)療。隨看機器學習的成熟并被應用于可獲取大數據的許多其他問題,服務行業(yè)和其相關職業(yè)也將發(fā)生轉變?；跀蛋偃f患者病情記錄的醫(yī)學診斷將變得更加準確。最近的一項研究將深度學習運用到了曩括超過2000種不同疾病的13萬張皮膚病學圖像中,這個醫(yī)學數據庫是以前的10倍大。該研究的網絡被訓練用于診斷測試集（testset）中的各種疾病。它在新圖像上的診斷表現與21位皮膚科專家的結論基本一致,甚至在某些情況下還要更準確”。除了應用于皮膚病診斷領域之外，AI還可用于提高癌癥診斷準確度，”一個經過大量結論清晰的切片數據訓練出來的深度學習網絡能達到0.925的準確度

3、，還不錯，把深度學習與人類專家的預測結合起來，準確度達到了0.995,幾近完美?！背藢膊〉脑\斷,AI醫(yī)療可以基于數據采集分析應用于睡冃民監(jiān)測、臨床護理、慢性病監(jiān)測等各種醫(yī)療領域。3、AI+醫(yī)療Al賦能醫(yī)療。人工智能醫(yī)療簡單說即以互聯網為依托，通過基礎設施的搭建及數據的收集，將人工智能技術及大數據服務應用于醫(yī)療行業(yè)中，提升醫(yī)療行業(yè)的診斷效率及服務質量。二AI醫(yī)療應用背景1、醫(yī)療資源分布不均，人工智能彌補勞動力短缺我國醫(yī)療資源分配嚴重不均，優(yōu)質的醫(yī)療設備和醫(yī)護資源大多集中在發(fā)達城市與地區(qū),而使得大量外地病患由于在本地得不到良好的醫(yī)療，轉而向大城市、大醫(yī)院集中。根據國家衛(wèi)計委數據，截止至2018

4、年門月底，我國共有醫(yī)院32476個,其中三級醫(yī)院僅有2498家，占7.69%;然而，三級醫(yī)院就診人數（截止至2018年11月）卻達到16.46億人次，占全國總人次的50.97%。醫(yī)療資源供需明顯不匹配。此夕卜，我國醫(yī)護人員數量不足。數據顯示,2017年我國共有衛(wèi)生人員1174.9萬人，其中衛(wèi)生技術人員898.82萬人，注冊護士有380.4萬人，而執(zhí)業(yè)醫(yī)師僅有282.9萬人，醫(yī)師數量短缺。與此同時，2017年我國總診療人次達到81億人次，出院人數2.4億人，可見我國醫(yī)療保健中勞動力短缺。圭題辭：1006633.23%)辦ffiZ罰池（萬小辦1英朮人員贈（萬小圭題辭：1006633.23%)辦ff

5、iZ罰池（萬小辦1英朮人員贈（萬小2018年我國醫(yī)療資源（億元、診斷需求新診人數統(tǒng)計惰況（里位：豕億人、幼201420陣我班駄員強統(tǒng)計情況根據博裕金融懂醫(yī)行數據顯示，醫(yī)療資源分配不均、衛(wèi)生人員嚴重短缺問題在眼科醫(yī)療行業(yè)表現更為明顯。需求空間巨大：中國眼健康目前所面臨的最大的挑戰(zhàn)是人口眾多并且人口老齡化加劇。我國仍然是世界上盲和視覺損傷患者數量最多的國家之一。據世界衛(wèi)生組織報告，到2035年糖尿病將成為致盲的首要原因。中國作為全球糖尿病患者數量最多的國家，防盲工作任重道遠。眼科醫(yī)療衛(wèi)生人員短缺：2016年眼科專科醫(yī)院診療人次數為2324.26萬人次，其中眼科專科醫(yī)院門急診人次數為2283.37萬

6、人次,醫(yī)師日均擔負診療人次為9.4人次。2016年我國眼科執(zhí)業(yè)（助理）醫(yī)師為4.1萬人，其中眼科執(zhí)業(yè)醫(yī)師3.7萬人左右。眼科專科醫(yī)院中衛(wèi)生技術人員數量為4.92萬人，執(zhí)業(yè)（助理）醫(yī)師數量為9932人,其中執(zhí)業(yè)醫(yī)師數量為9045人。2016年我國每百萬人口中擁有的眼科醫(yī)師數量與發(fā)達國家仍差距較大。（詳見泰山匯博裕金融-眼科醫(yī)院研究報告、視光行業(yè)研究報告）根據預測,未來我國醫(yī)療體系勞動力不足的現象將會進一步加劇。人工智能醫(yī)療是解決醫(yī)療生產力的根本之道。在我國，人口老齡化、慢病高速増長、醫(yī)療資源供需嚴重失衡以及地域分配不均等問題，造就了對醫(yī)療人工智能的巨大需求；同時，我國人口基數大、產業(yè)組合豐富、人

7、才儲備充分等特點，又給人工智能的發(fā)展提供了很好的基礎。人工智能有能力減輕臨床醫(yī)生的負擔，并為醫(yī)生提供更好的醫(yī)療工具，彌補我國醫(yī)療服務中勞動力短缺的情況，提升醫(yī)療診斷效率。2、AI醫(yī)療利好政策落地從2006年起,國家多次頒布人工智能相關政策。2016年6月關于促進和規(guī)范健康醫(yī)療大數據應用發(fā)展的指導意見中明確提出健康醫(yī)療大數據是國家重要的基礎性戰(zhàn)略資源，需要規(guī)范和推動醫(yī)療大數據融合共享、開放應用。人工智能醫(yī)療器械創(chuàng)新合作平臺成立一距離正式向AI企業(yè)發(fā)布深度學習輔助決策醫(yī)療器械軟件審批要點僅半月，藥監(jiān)局再次展開了AI器械審批相關的大動作。7月17日，人工智能醫(yī)療器械創(chuàng)新推進會在京展開，大會之上，人工

8、智能醫(yī)療器械創(chuàng)新合作平臺在此成立。該平臺以構建開放協(xié)同共享的人工智能醫(yī)療器械創(chuàng)新體系,形成服務于科學監(jiān)管、科技創(chuàng)新、產品轉化的人工智能醫(yī)療器械創(chuàng)新合作平臺為目標愿景，將全力推動醫(yī)學人工智能產品審批。合作平臺在數據庫建立方向提出：數據庫的建立是人工智能產品審批的先行之舉,過去僅存在肺結節(jié)和眼底兩類影像，而且未確定測試數據庫的類型。本次會議上,從宏觀層面上講述了數據庫的建立路徑，主要包含以下三點：1）、將申康醫(yī)聯大數據基礎上,建立起可高效用于人工智能研究和研發(fā)的專用人工智能+醫(yī)學影像類系統(tǒng)的審評技術及專業(yè)數據庫的標準、規(guī)范管理條例以及倫理學標準。2）、開展示范應用，以不斷改進和提升人工智能+醫(yī)學影

9、像類系統(tǒng)的審評技術及專業(yè)數據庫。3）、在此基礎上建成人工智能+醫(yī)學影像類系統(tǒng)的審評技術及專業(yè)數據庫，為全國大規(guī)模應用推廣建立基礎。平臺的成立有利于人工智能在醫(yī)療領域的落地。AI的賦能將給醫(yī)療行業(yè)帶來全新的發(fā)展動力。3、5G商用推動智能終端發(fā)展人工智能是一個”云端大腦”，而5G則是一條”信息高速公路”。依靠”高速公路”帶來的信息和數據,人工智能才能不斷學習和演化，完成機器智能化進程。5G可分別從數據、時效和算力為人工智能技術提供更好的支撐基礎，大幅促迸其各類終端使用場景的落地應用。5G將激發(fā)諸如智能網聯汽車、遠程醫(yī)療手術等各類創(chuàng)新應用，補齊制約人工智能發(fā)展的短板，極大拓展AI應用場景，5G與人工

10、智能共同引發(fā)智能終端產業(yè)下一輪技術和創(chuàng)新變革。5G應用將極大提升數據傳輸速度,提升診斷報告生成速度與準確率。時間刪、規(guī)劃2006年國家“十一五”斟出研究發(fā)莊規(guī)劃2015年7月匡鋼蕓于枳根推逍“互聯網/行動的拒翡見2016年3月必圍民經;衲社會發(fā)展第十三個五年規(guī)劃（莎）2016年5月互聯網+人工暫能三年行動夾施方案2016年6月關干怩進和颶范健康醫(yī)療大豹據應用發(fā)麻的指導意見2016年7月十三五因家科技創(chuàng)新規(guī)劃2017年2月戰(zhàn)略性語興產業(yè)垂點產品和服務捋導目錄2017年7月新十人工智能發(fā)展規(guī)劃三.AI醫(yī)療市場情況分析1、2019年中國人工智能行業(yè)市場規(guī)模中國人工智能產業(yè)規(guī)模遠高于全球17%的增速水

11、平，5G技術商用將推動整個機器智能化進程。5G將激發(fā)諸如智能網聯汽車、遠程醫(yī)療手術等各類創(chuàng)新應用，補齊制約人工智能發(fā)展的短板，極大拓展AI應用場景,5G與人工智能將共同弓|發(fā)智能終端產業(yè)下一輪技術和創(chuàng)新變革。2018年中國新一代信息技術產業(yè)規(guī)模突破23萬億元,同比增長12%,部分新興技術領域中國已經進入全球第一梯隊。中國人工智能產業(yè)規(guī)模預計達到339億元,同比增長56%,遠高于全球17%的增速水平。隨看產業(yè)配套不斷成熟,逐步走向商用的5G網絡，將為人工智能這一云端大腦搭建一條信息高速公路，為龐大數據量和信息量的傳遞提供了高速傳輸通道，推動整個機器智能化進程。中國部分新興技術領域已經進入全球第一

12、梯隊，從人工智能產業(yè)看，中國人工智能領域融資金額居全球之首，達到325億美元，在全球占比達到58%。據前瞻產業(yè)研究院發(fā)布的中國人工智能行業(yè)市場前瞻與投資戰(zhàn)略規(guī)劃分析報告統(tǒng)計數據顯示,2015中國人工智能市場規(guī)模已突破100億元,到了2016年中國人工智能市場規(guī)模達到141.9億元,同比增長26.3%。截止到2017年中國人工智能市場規(guī)模增長至216.9億元，同比增長52.8%。初步測算2018年中國人工智能市場規(guī)模將達339億元左右,比2017年增長56.3%,遠高于全球17%的増速水平。預測在2019、2020年中國人工智能市場規(guī)模將達500億元、710億元。2015-2020年復合年均増長

13、率為44.5%。單位：元gw4a78S8SmTm科&回AHIS;i竽超港蔽蜀-4-沖適交曲刃SI淫2016228#聖AHIg黑sa曇苗而卻金總二ZBM盤國入工逕說醫(yī)療行業(yè)占蛙憶元）盤國人工SKSrt行業(yè)rfiSKS（件）2、我國Al醫(yī)療市場規(guī)模隨看人工智能技術的發(fā)展,語音交互、計算機視覺和認知計算、深度學習等技術也逐漸成熟,人工智能醫(yī)療領域的各項運用變成了可能。如語音錄入病歷、醫(yī)療影像智能識別、輔助診療/癌癥診斷、醫(yī)療機器人、個人健康大數據的智能分析,AI醫(yī)藥研發(fā)等。隨看人工智能醫(yī)療市場的不斷發(fā)展,熱度不斷提升,據統(tǒng)計,2017年行業(yè)市場規(guī)模已達到136.5億元，2018年市場規(guī)模在210億元

14、左右,同比增長54%。隨看我國醫(yī)療需求不斷提升的同時，醫(yī)療資源分配不均，醫(yī)護人員短缺，而人工智能剛好彌補了這一短缺,加之人工智能醫(yī)療的政策規(guī)劃不斷落地,更加速我國人工智能醫(yī)療的發(fā)展。據IDC統(tǒng)計數據,到2025年人工智能應用市場總值將達到1270億美元,其中醫(yī)療行業(yè)將占市場規(guī)模的五分之一。3、我國AI醫(yī)療資本布局情況人工智能加醫(yī)療兩大性感行業(yè)也獲得了資本的高度關注。2018年前三季度,行業(yè)融資額達到26.2億元，同比增長128.42%,行業(yè)正處于風口上。根據前瞻產業(yè)研究院發(fā)布的中國醫(yī)療人工智能行業(yè)市場前景預測與投資戰(zhàn)略規(guī)劃分析報告數據統(tǒng)計,2013-2018年我國人工智能醫(yī)療行業(yè)融資額整體走高

15、,截止至2018年前三季度,國內共有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，在完成融資的企業(yè)數量上，同比增長21.88%,在披露的融資總規(guī)模上,同比增鮫128.42%。從融資額度和融資數量的角度來看，均可以看出明顯增長趨勢。具中，千萬級別和億級的融資事件更是占到65%左右。從2018年前三季度的融資情況來看,我國人工智能醫(yī)療行業(yè)融資依舊處于早期階段。種子輪和天使輪階段的企業(yè)占比31%,早期融資階段企業(yè)（A輪及以前）數量占比更是達到77%,比重較高;而處于B輪及以后融資階段企業(yè)僅為9家，占比約23%。2DLA2：）18包3老國人工5?能氏療行業(yè)

16、詡粱額、越決勘里貌計倩況Bte：12-8OH遵：30.80%Per舲1S.40%天快輪:25陜2018年Q3人工智能醫(yī)療行業(yè)融資輪農分冇情況D輪:2.6OS種子輪：5.10%C輪：7.7OH4、Al醫(yī)療投資價值分析AI+醫(yī)療發(fā)展的核心在于算法+有效數據。基礎層的計算能力是構建生態(tài)的基礎,技術層的算法、框架以及通用技術是構建技術護城河的基礎,都屬于人工智能產業(yè)大生態(tài)的基礎設施,具有高投入、高收益的特點,需要中長期進行投資。而應用層是人工智能技術在具體行業(yè)、具體應用場景價值變現的渠道,具有變現能力強的特點。隨看醫(yī)療數據互聯互通程度的提升和共享機制的建立，AI+醫(yī)療行業(yè)發(fā)展將加速。產業(yè)鏈中市場參與主

17、體,無論掌握底層資源優(yōu)勢、用戶規(guī)模優(yōu)勢、或技術優(yōu)勢的科技巨頭,還是在應用層面、細分領域深耕的創(chuàng)業(yè)企業(yè)，將根據自身資源稟賦、產業(yè)鏈位置、戰(zhàn)略目標等主客觀因素而制定自身競爭戰(zhàn)略,最終目的是在產業(yè)鏈中實現自身價值。目前，底層基本都已由科技巨頭布局，且未來開放人工智能平臺是其構建生態(tài)的必然趨勢。應用層匯聚了大量的AI+醫(yī)療創(chuàng)業(yè)公司,分布在多個細分領域?？傮w而言,全球AI+醫(yī)療產業(yè)結構呈現倒金字塔形全球醫(yī)療人工凸2滬業(yè)財層次分折全球90多錄醫(yī)療人工譽施印業(yè)公司在氏宇IBM、谷歆、復軟、亞馬也、阿里、百豔幾彥巨*偽低層切入嬉屁凡曲它湮手應用醫(yī)療人工智能價值分析5、Al醫(yī)療細分賽道情況我國Al產業(yè)尚處于創(chuàng)業(yè)

18、發(fā)展階段,中國168家以AI為驅動技術或業(yè)務的非上市公司中，于2015年成立的公司比例最多，占34.50%；其次為2014年成立的，占20.80%；2016年成立的,占16.70%。目前國內可統(tǒng)計的醫(yī)療AI產業(yè)公司有144個，并以京、滬浙蘇、廣東的醫(yī)學AI產業(yè)為主，形成鼎足之勢。四川、安徽、重慶、河南、福建、江西和湖北等地也開始布局醫(yī)療A產業(yè)。國冋醫(yī)疔人工咎能觀型產3及王吏分布企業(yè)布局企業(yè)產呂名稱主歪功能|科大迅飛、康夫子、斗工柩據同用戶的交談，的通過述劉xS撩助手白測用対斷炳因推想科技、理麻科據、昕優(yōu)科孩醫(yī)學影慷通過計算機現黨枝#解決病灶識別與掠注、祀區(qū)臼動勾更與曰適應放疔和彩像三細五淒譬警

19、、紅網晌診療為醫(yī)生疾吹w豐嚴療方鈿嘶晌絡科技、天智航產品半大變因、回瑪潦線、煩伯生物疾術鳳碗預測通過基因26因測存與檢測操市預測疾病發(fā)主陽鳳險悌來庭寧刁技朮應用于藥物臨床助研亢,込到患ifi迪、朋做握、決越、準嚅的挹堀和劣選合適的化合椰或生烹、擾高新藥研發(fā)成功d能1目斷磋云活能、秒fit慮、萬靈云徒康童理基于人怵生命伯恕、體適能佶息與生活機邊信佶胡人工雀帀溯扼分祈技術平臺制ESS飭康干M萬崟，買現個性化的HI準飭慮莒埋用人工西存法術優(yōu)化匪療噥務泳飪和炎瀛笙三工、醫(yī)院営理H,通過燉提分折摂嘉醫(yī)護效盼o施見降假醫(yī)療成本砂科技.皓文生物.至因電$甯助醫(yī)宇研究平臼利用人工H就枝水桶助生恂醫(yī)寧彳眨研亢倉

20、逍行匡學硏究的技木平臼以其中108家企業(yè)產品研究方向布局來看，肺結節(jié)篩查、糖網篩查是兩大熱門方向，集結的醫(yī)療人工智能企業(yè)數量共計有33家，占比約30.6%；但同時也有相當多的企業(yè)將目光投向了心血管類疾病方面,企業(yè)數量超過了10家,由此可以看出國內醫(yī)療人工智能企業(yè)細分賽道呈現出分散競爭態(tài)勢。而從負類醫(yī)療人工智能產品具體的布局企業(yè)來看，兩大熱門產品醫(yī)學影像和疾病風險預測聚集的企業(yè)較多，根據享計、二旦更亨雲家牟韭提供醫(yī)羞影像服務，主要有阿里云、翼展科技、昕健醫(yī)療等；有45家企業(yè)提供疾病風險預測服務，趙些企業(yè)有圖瑪深維、貝瑞健康、博奧生物等。可以說這兩個兩個領域企業(yè)扎堆布局。國內針對各奕疾侑進行產品研

21、發(fā)的10碌醫(yī)療人工譽能企業(yè)數魚分布悟況單位：寂辦三述建雌酥瞇珀豊時聆駆療、書桂科5目前，人工智能技術主要應用在醫(yī)學影像的診斷環(huán)節(jié)，解決以下三種需求:1）病灶識別與標注：針對醫(yī)學影像進行圖像分割、特征提取、定量分析、對比分析等工作;2）靶區(qū)自動勾畫與自適應放療：針對腫瘤放療環(huán)節(jié)的影像進行處理；3）影像三維重建：在人工智能進行識別的基礎上進行三維重建,針對手術環(huán)節(jié)的應用。目前我國共有43家公司提供醫(yī)學影像服務,其中,定位于病灶區(qū)識別與標注領域的公司最多,共有35家。領城公司數蛍1領城公司數找病比識別與標注:圖像分割、特征提職、定雖分析、對比分折阿里云、冀康科枝.羽醫(yī)甘運.迪英加.進活醫(yī)療.微做智能

22、、武漢蘭丁、騰訊、推想科技儺培科技、創(chuàng)瑪強維、秦立端、醫(yī)彼云、視見醫(yī)療、京東、檢凰科技、愛査得、回白智能、合眾萬邦安里生技、哪吒保貝、華潤萬里云、膚積木、全雖醫(yī)學、雅我科技、比格威醫(yī)療、匯俱彩、&如心智影醫(yī)療.一緜陽沅、耳求云診、醫(yī)眾耕筑醫(yī)軟科技、天明創(chuàng)訊體從不醫(yī)學憲俊三種需求冊發(fā)的企業(yè)悟況（里位：規(guī)看和支把區(qū)自動勾畫與自適應放療連心醫(yī)療、全域醫(yī)療、睿住科技、醫(yī)諾吉能、視見醫(yī)療、匯H苗影、依嵐科技7目前,我國Al醫(yī)學影像公司商業(yè)模式主要有三大類：第一大類是互聯網科技巨頭公司,如谷歌、微軟、阿里、騰訊等。其強大的財力和技術可以支捋他們進行跨界布局。這些企業(yè)大多掌握看較先進的人工智能技術，具備在醫(yī)

23、學影像應用層面取得突破的優(yōu)勢；第二大類是設備型企業(yè)。該類企業(yè)在國內的代表是聯影、邁瑞等。其特點是主營設備類產品，依靠醫(yī)學影像設備或者影像管理寫作系統(tǒng)進入醫(yī)療機構,技能獲取數據又能產生一定的營收。同時,他們還能依靠公司的其他業(yè)務收入支捋人工智能業(yè)務。第三大類是專研技術的公司。例如依圖科技、匯醫(yī)慧影、深?？萍?、推想科技等。他們基于場景或行業(yè)數據，聚焦于應用層的建設,提供最終的解決方案。技術型公司大多擁有自己的算法、在人工智能醫(yī)學影像領域布局較早,在準確率上也更有保證,因而頗受資本的青睞,主要依靠融資和微薄的收入支撐業(yè)務發(fā)展!1!AI醫(yī)療八大應用場景2、疾病風險管理與預測疾病風險預測是指通過基因測序

24、與檢測,提前預測疾病發(fā)生的風險。疾病風險預測核心解決的問題是預測個體在未來一段時間內患某種疾病或（發(fā)生某種事件）的風險概率。疾病預測會根據某個人群定義”例如全人群、房顫人群、心梗住院人群等,針對某個預測目標，例如腦卒中、心衰、死亡等,設定特定的時間窗口，包括做出預測的時間點，和將要預測的時間窗,預測目標的發(fā)生概率。目前AI可用于病種的預測包括（不限于）：心臟病患者死亡預測:英國科學家在放射學（Radiology）雜志上發(fā)表文章,研究結果認為人工智能可以預測心臟病人何時死亡。英國醫(yī)學研究委員會下的MRC倫敦醫(yī)學科學研究所稱,人工智能軟件通過分析血液檢測結果和心臟掃描結果，可以發(fā)現心臟即將衰竭的跡

25、象。骨關節(jié)炎發(fā)展預測:在ShinjiniKundu的研究中，通過收集大量人群10年間的軟骨MRI影像數據，通過人工智能去尋找健康人群和患病人群的影像差別。正常人的軟骨上的水是均勻分布的,而患有骨關節(jié)炎的患者MRI圖像上紅色部位有水的聚集。人工智能通過大量圖像數據的學習,能夠發(fā)現正常人的軟骨中的異常,從而預測出未來三年患有骨關節(jié)炎的概率。據介紹,這套系統(tǒng)目前的準確度已經達到了86.2%,流行病風險預測：醫(yī)療人工智能通過對醫(yī)療大數據的收集分析,可在多個方面提高醫(yī)療系統(tǒng)的效率。完成城市或國家層面的流行病風險預測。帝音韭子病萬/智能與診僧能問診/推茬用藥醫(yī)學珮話灶識別與標注三纟蝕運S112自動旬畫與自

26、適血劭力W)細醫(yī)療玄壯用場助該療匡療機器人藥物藥柳副作用杭鞏偲時枚入工智能么療星運測斥與檜繃牆及則癌癥/m血病錚至大疚術(ts&a莒祥字/身注他庶言理,5箱俚走笆迎曲叫結揪砂繪診療DR&智3踩統(tǒng)/專號系統(tǒng)価助醫(yī)學研究平臺經上科和平臺、提供GPU計亙超法框剎敢據分折等陽務勃國AI+醫(yī)療各大應月場吊公司數童Al在疾病預測上還包括精神病發(fā)病風險預測、慢性腎病分級預測、腦疝預測等。目前國內共有45家公司提供疾病風險預測服務。其中包括：華大基因、瑞昂生物、安諾優(yōu)達、圖瑪深維、博奧生物、泛生子基因、生命奇點、賽福基因、圖瑪深維、貝瑞和康等。2、醫(yī)學影像醫(yī)學影像，是目前人工智能在醫(yī)療領域最熱門的應用場景之一

27、。目前國內共有40余家公司提供醫(yī)學影像服務。醫(yī)學影像應用場景下，主要運用計算機視覺技術解決病灶識別與標注、靶區(qū)自動勾畫與自適應放療、影像三維重建三種需求。在病灶識別與標注細分領域,有不少企業(yè)參與競爭,如阿里云、騰訊、京東、翼展科技、推想科技等，行業(yè)競爭較為激烈。醫(yī)學影像核心產品的病灶識別準確率高、用時短。靶區(qū)自動勾畫和自適應放療軟件通過算法幫助放療科醫(yī)生對200-450張CT片進行自動勾畫，30分鐘即可完成一套CT片子的勾畫，遠低于醫(yī)生手動勾畫平均耗時（4小時）。研發(fā)企業(yè)包括：匯醫(yī)慧影、全域醫(yī)療、連心醫(yī)療、依圖科技等。博裕金融通過行業(yè)前景、基層眼科醫(yī)療情況分析、企業(yè)走訪等,認為醫(yī)學影像未來市場

28、空間很大,其中至真互聯是最具發(fā)展?jié)摿Φ?。至真互聯網技術有限公司是一家致力于將人工智能與醫(yī)療服務相結合的企業(yè)。亮點在于:1、高質量的影像數據:數量上來看，至真目前擁有最大成人眼底眼底病病灶影像數據庫規(guī)模1300萬張,數據時間跨度從2008年2019年的十年數據,分布于258家同仁以及醫(yī)聯體的臨床數據庫。質量上看，于2016年起協(xié)同中國最優(yōu)秀的一批眼科副主任醫(yī)生標注出的一套AI算法影像數據庫（截止至今,標注數據庫已經達到口0萬張,標注數據質量度國內最高）,標注醫(yī)生團隊來自同仁醫(yī)院。其中糖尿病視網膜影像標注已經獲得中檢院標準的認定,是目前國內標注質量和規(guī)模最大的數據庫；標注數據仍然在進行增長,目前已

29、經完成多病種青光眼、黃斑病變、高度近視等重要眼底病的影像標注儲備,此外至真非常重視全人群眼底影像數據投入和建設,截止2019年6月底,成功構建了新生兒眼底影像數據庫,這套數據庫目前是中國最大的新生兒眼底影像數據庫,為未來開展新生兒智能篩查提供了有利的儲備；合法合規(guī)性上看,至真是合規(guī)合法與同仁醫(yī)院簽約,針對眼底影像數據AI開發(fā)合作的公司。這為后續(xù)CFDA認證、器械評審以及國家合規(guī)性要求提供了有利支撐。2、軟件+硬件構建完整商業(yè)閉環(huán)。目前很多互聯網醫(yī)療企業(yè)面臨無法變現的困境。至真自主研發(fā)合作生產國內首款智能設備手捋式眼底照相機,自動對焦、自動曝光、自動追蹤；95%以上篩查算法直接賦能診斷推理；從眼

30、底采集到AI分析報告產出只需要5分鐘。目前設備已經在社區(qū)醫(yī)院、體檢醫(yī)院、基層醫(yī)院等醫(yī)療機構落地,用于基層眼底疾病的篩查診斷。目前已經與復興、美年健康、普瑞眼科合作,盈利模式初步打通。3、2018年獲得百度投資,2029年獲得金浦投資。金浦曾投資控股過多家眼科醫(yī)院,至真可以與眼科醫(yī)院聯動,提高眼底疾病篩查診斷效率,為醫(yī)院導流。3、醫(yī)院管理醫(yī)院管理，主要指針對醫(yī)院內部、醫(yī)院之間各項工作的管理，主要包括病歷結構化、分級診療、DRGs（診斷相關分類）智能系統(tǒng)、醫(yī)院決策支捋的專家系統(tǒng)等。在分級診療的政策推動之下，國內陸續(xù)出現促進分級診療的企業(yè)服務,行業(yè)前景廣闊。分級診療的實現,離不開醫(yī)聯體與智能云服務，

31、二者相輔相成。目前國內共有21家公司提供醫(yī)院管理服務，業(yè)務大多集中于病歷結構化服務。提供病歷結構化服務企業(yè)：大數醫(yī)達、中科匯能、科大訊飛、Airdoc.心醫(yī)國際、森億智能等。提供分級診療服務企業(yè)：銳達醫(yī)療、翼展科技、心醫(yī)國際、思派等。提供DRG&專家系統(tǒng)的企業(yè)：醫(yī)渡云、雕龍數據等。4、輔助診療除醫(yī)學影像以外,AI+輔助診療”的產品還有兩大類：醫(yī)療大數據輔助診療、醫(yī)療機器人（主要指針對診斷與治療環(huán)節(jié)的機器人）。醫(yī)療機器人主要包括手術機器人、腸胃檢查與診斷機器人、康復機器人等。我國在醫(yī)療機器人的研究與政策支捋方面，都具有良好的發(fā)展環(huán)境。目前國內致力于手術機器人的公司主要采用兩種業(yè)務模式：第一種，面向醫(yī)院進行機器人產品的單獨銷售,并提供長期維修服務；第二種,是為醫(yī)院提供手術中心整體工程解決方案。國外，IBM和Google均已布局輔助診療,并構建完整系統(tǒng)。IBMWatsonforOncology是基于認知計算（讀懂大數據背后的含義）的醫(yī)療大數據輔助診療解決方案，為全球首家將認知計算運用于醫(yī)療臨床工作中。Google研發(fā)的DeepMindHealth系統(tǒng)將機器學習和系統(tǒng)神經科學結合,通過強大的通用學習算法模擬構建人腦神經網絡，以便更好的解決醫(yī)療保