2022年AI+醫(yī)療行業(yè)市場(chǎng)研究報(bào)告VIP

2022年AI+醫(yī)療行業(yè)市場(chǎng)研究報(bào)告行業(yè)現(xiàn)狀發(fā)展歷程驅(qū)動(dòng)因素行業(yè)痛點(diǎn)產(chǎn)業(yè)鏈行業(yè)環(huán)境目錄01、行業(yè)概述

02、發(fā)展環(huán)境03、行業(yè)現(xiàn)狀

04、行業(yè)痛點(diǎn)

05、行業(yè)前景趨勢(shì)行業(yè)概述行業(yè)定義行業(yè)發(fā)展歷程行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈01行業(yè)定義人民衛(wèi)生出版社《醫(yī)院管理詞典》中指出:“現(xiàn)代的醫(yī)療服務(wù)，已從醫(yī)院內(nèi)擴(kuò)大到醫(yī)院外，形成了綜合醫(yī)療的概念，醫(yī)療內(nèi)容也日益廣泛，包括增進(jìn)健康、預(yù)防疾病和災(zāi)害、健康咨詢(xún)、健康檢查、急救處理、消滅和控制疾病、臨床診療、康復(fù)醫(yī)療等?！闭J(rèn)為，現(xiàn)代醫(yī)療服務(wù)中最核心的環(huán)節(jié)是臨床診療，即通過(guò)各種檢查，使用藥物，器械及手術(shù)等方法對(duì)疾病作出判斷和消除疾病，緩解病情等。因此，將圍繞臨床診療開(kāi)展的各項(xiàng)醫(yī)療活動(dòng)定義為“核心醫(yī)療”，核心醫(yī)療的發(fā)展直接影響了整體醫(yī)療的發(fā)展進(jìn)程。本報(bào)告聚焦于“人工智能如何賦能核心醫(yī)療領(lǐng)域，從而實(shí)現(xiàn)醫(yī)療模式的轉(zhuǎn)變與突破”，研究范圍包括CDSS、智慧病案、AI+檢查、AI+新藥研發(fā)及手術(shù)機(jī)器人。發(fā)展歷程1960-1980：1978年,北京中醫(yī)醫(yī)院研發(fā)出我國(guó)第一個(gè)醫(yī)學(xué)專(zhuān)家系統(tǒng)——關(guān)幼波肝病診療程序1980-2000：1980s研究方向多為中醫(yī)專(zhuān)家系統(tǒng),1990s專(zhuān)家系統(tǒng)進(jìn)入西醫(yī)領(lǐng)t域,研發(fā)顳頜關(guān)節(jié)紊亂綜合征專(zhuān)家系統(tǒng)、個(gè)兒童心理障礙標(biāo)準(zhǔn)化診斷與治療專(zhuān)家系統(tǒng)、心血管疾病診斷的專(zhuān)家系統(tǒng)等2000-2010：累計(jì)研制出上百個(gè)專(zhuān)家系統(tǒng),如耳穴信息智能識(shí)別系統(tǒng)、口腔癌/胃癌診療專(zhuān)家系統(tǒng)、結(jié)核病診斷專(zhuān)家系統(tǒng)、血?dú)馑釅A度檢測(cè)分析計(jì)算機(jī)輔助專(zhuān)家系統(tǒng),但幾乎沒(méi)有應(yīng)用于臨床為醫(yī)生所用2010-至今：2015年。開(kāi)展Al+景如向的相關(guān)研究2016-2017。市場(chǎng)出現(xiàn)相對(duì)成熟的CDSS產(chǎn)品2018年,AI開(kāi)始應(yīng)用于基因檢測(cè)領(lǐng)域2019年,嘗i試?yán)萌斯ぶ悄艽蛟旄茖W(xué)的智慧病案產(chǎn)業(yè)鏈產(chǎn)業(yè)鏈下游產(chǎn)業(yè)鏈中游產(chǎn)業(yè)鏈上游AI+核心醫(yī)療產(chǎn)業(yè)鏈可以分為AI基礎(chǔ)層，AI醫(yī)療技術(shù)層與應(yīng)用層:1）基礎(chǔ)層，除數(shù)據(jù)服務(wù)外，芯片與通信等基礎(chǔ)核心領(lǐng)域已形成牢固的技術(shù)壁壘，市場(chǎng)呈寡頭局面，認(rèn)為，中、短期內(nèi)市場(chǎng)格局不會(huì)改變；2）技術(shù)層，算法、框架以及通用技術(shù)則需要長(zhǎng)期的投入與研發(fā)來(lái)攻克，目前各大科技企業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)巨頭企業(yè)基本已完成布局，中小企業(yè)生存空間較少；3）應(yīng)用層，應(yīng)用層可觸達(dá)全醫(yī)療服務(wù)場(chǎng)景，如院內(nèi)臨床決策系統(tǒng)、手術(shù)機(jī)器人、智慧病案系統(tǒng)、醫(yī)療影像、藥企新藥研發(fā)與基因檢測(cè)，已有大量的互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療公司和傳統(tǒng)醫(yī)療公司涌入。數(shù)據(jù)標(biāo)注、芯片、傳感器、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算醫(yī)學(xué)圖像識(shí)別、醫(yī)學(xué)知識(shí)圖譜、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)臨川決策系統(tǒng)、智慧病案、手術(shù)機(jī)器人、醫(yī)療影像、基因檢測(cè)產(chǎn)業(yè)鏈上游產(chǎn)業(yè)鏈上游：AI+醫(yī)療行業(yè)上游龍頭企業(yè)已開(kāi)始對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈進(jìn)行延伸，逐漸進(jìn)軍原材料生產(chǎn)領(lǐng)域，以規(guī)避高額進(jìn)口原料的成本支出，攫取上游毛利。此外，伴隨著上游原料生產(chǎn)企業(yè)的重組進(jìn)程加快以及中國(guó)市場(chǎng)參與者技術(shù)水平的提高，AI+醫(yī)療行業(yè)上游原材料供應(yīng)有望朝著專(zhuān)業(yè)化和規(guī)?；姆较蚶^續(xù)發(fā)展，逐漸搶奪外資企業(yè)在行業(yè)內(nèi)的話語(yǔ)權(quán)。產(chǎn)業(yè)鏈中游產(chǎn)業(yè)鏈中游：AI+醫(yī)療行業(yè)中游企業(yè)原材料大部分依靠進(jìn)口，主要原因是下游消費(fèi)終端為保障科研成果，對(duì)行業(yè)產(chǎn)品的質(zhì)量穩(wěn)定性要求較高，因此，中游科研用制備廠商更傾向于選擇儀器先進(jìn)、供應(yīng)鏈穩(wěn)定的進(jìn)口原材料供應(yīng)商。企業(yè)產(chǎn)品價(jià)格主要受市場(chǎng)供求關(guān)系的影響。由于AI+醫(yī)療企業(yè)的產(chǎn)品毛利較高，原材料價(jià)格波動(dòng)不會(huì)對(duì)企業(yè)的盈利能力產(chǎn)生重大影響。產(chǎn)業(yè)鏈下游產(chǎn)業(yè)鏈下游：AI+醫(yī)療行業(yè)下游企業(yè)市場(chǎng)空間廣闊、銷(xiāo)售范圍廣、用戶(hù)分散、單批數(shù)量少、銷(xiāo)售單價(jià)高等特點(diǎn)。隨著全球范圍內(nèi)生物醫(yī)藥行業(yè)研究的深入及產(chǎn)業(yè)化程度的提升，中國(guó)行業(yè)產(chǎn)品種類(lèi)進(jìn)一步豐富，應(yīng)用領(lǐng)域持續(xù)增加，個(gè)性化、高端化的產(chǎn)品將逐漸獲得更廣闊的應(yīng)用空間。發(fā)展環(huán)境政策環(huán)境經(jīng)濟(jì)環(huán)境社會(huì)環(huán)境02PartOne政策環(huán)境1鼓勵(lì)醫(yī)聯(lián)體內(nèi)上級(jí)醫(yī)療機(jī)構(gòu)借助人工智能等技術(shù)手段，面向基層提供遠(yuǎn)程會(huì)診、遠(yuǎn)程心電診斷、遠(yuǎn)程影像診斷等服務(wù)﹔推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+人工智能”應(yīng)用服務(wù),研發(fā)基于人工智能的臨床診療決策支持系統(tǒng),同時(shí)加強(qiáng)臨床、科研數(shù)據(jù)整合共享和應(yīng)用。國(guó)務(wù)院《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》《國(guó)務(wù)院辦公廳關(guān)于促進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療健康"發(fā)展的意見(jiàn)》國(guó)務(wù)院《國(guó)家新一代人工智能開(kāi)放創(chuàng)新平臺(tái)建設(shè)工作指引》科技部推廣人工智能治療新模式新手段，探索人機(jī)協(xié)同智能診體系的建設(shè);加強(qiáng)群體智能健康建設(shè)，突破大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等關(guān)鍵技術(shù)。推廣人工智能治療新模式新手段，探索人機(jī)協(xié)同智能診體系的建設(shè);加強(qiáng)群體智能健康建設(shè)，突破大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等關(guān)鍵技術(shù)。新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》鼓勵(lì)醫(yī)聯(lián)體內(nèi)上級(jí)醫(yī)療機(jī)構(gòu)借助人工智能等技術(shù)手段，面向基層提供遠(yuǎn)程會(huì)診、遠(yuǎn)程心電診斷、遠(yuǎn)程影像診斷等服務(wù)；推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+人工智能”應(yīng)用服務(wù)，研發(fā)基于人工智能的臨床診療決策支持系統(tǒng)，同時(shí)加強(qiáng)臨床、科研數(shù)據(jù)整合共享和應(yīng)用在2023年率先在醫(yī)療等領(lǐng)域初步建立人工智能標(biāo)準(zhǔn)體系；智能醫(yī)療領(lǐng)域，圍繞醫(yī)療數(shù)據(jù)、醫(yī)療診斷、醫(yī)療服務(wù)、醫(yī)療監(jiān)管等，重點(diǎn)規(guī)范人工智能醫(yī)療應(yīng)用在數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)隱身管理等方面內(nèi)容，制定包括醫(yī)療數(shù)據(jù)特征表示、人工智能醫(yī)療質(zhì)量評(píng)估等標(biāo)準(zhǔn)智能醫(yī)療，推廣人工智能治療新模式新手段，探索人機(jī)協(xié)同智能診體系的建設(shè)；智能健康和養(yǎng)老，加強(qiáng)群體智能健康建設(shè)，突破大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等關(guān)鍵技術(shù)；完善支持人工智能發(fā)展的重點(diǎn)政策，完善適應(yīng)人工智能醫(yī)療、保險(xiǎn)的政策體系《國(guó)家新一代人工智能開(kāi)放創(chuàng)新平臺(tái)建設(shè)工作指引》智能醫(yī)療，推廣人工智能治療新模式新手段，探索人機(jī)協(xié)同智能診體系的建設(shè)；智能健康和養(yǎng)老，加強(qiáng)群體智能健康建設(shè)，突破大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等關(guān)鍵技術(shù)；完善支持人工智能發(fā)展的重點(diǎn)政策，完善適應(yīng)人工智能醫(yī)療、保險(xiǎn)的政策體系《國(guó)家新一代人工智能標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)指南》《國(guó)務(wù)院辦公廳關(guān)于促進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療健康”發(fā)展的意見(jiàn)》政策環(huán)境2社會(huì)環(huán)境AI醫(yī)療利好政策落地，從2006年起，國(guó)家多次頒布人工智能相關(guān)政策。2016年6月《關(guān)于促進(jìn)和規(guī)范健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用發(fā)展的指導(dǎo)意見(jiàn)》中明確提出健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)是國(guó)家重要的基礎(chǔ)性戰(zhàn)略資源，需要規(guī)范和推動(dòng)醫(yī)療大數(shù)據(jù)融合共享、開(kāi)放應(yīng)用。人工智能醫(yī)療器械創(chuàng)新合作平臺(tái)成立—距離正式向AI企業(yè)發(fā)布《深度學(xué)習(xí)輔助決策醫(yī)療器械軟件審批要點(diǎn)》僅半月，藥監(jiān)局再次展開(kāi)了AI器械審批相關(guān)的大動(dòng)作。7月17日，人工智能醫(yī)療器械創(chuàng)新推進(jìn)會(huì)在京展開(kāi)，大會(huì)之上，人工智能醫(yī)療器械創(chuàng)新合作平臺(tái)在此成立。該平臺(tái)以構(gòu)建開(kāi)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(wù)于科學(xué)監(jiān)管、科技創(chuàng)新、產(chǎn)品轉(zhuǎn)化的人工智能醫(yī)療器械創(chuàng)新合作平臺(tái)為目標(biāo)愿景，將全力推動(dòng)醫(yī)學(xué)人工智能產(chǎn)品審批。醫(yī)療資源分布不均，人工智能彌補(bǔ)勞動(dòng)力短缺，我國(guó)醫(yī)療資源分配嚴(yán)重不均，優(yōu)質(zhì)的醫(yī)療設(shè)備和醫(yī)護(hù)資源大多集中在發(fā)達(dá)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(zhuǎn)而向大城市、大醫(yī)院集中。根據(jù)國(guó)家衛(wèi)計(jì)委數(shù)據(jù)，截止至2018年11月底，我國(guó)共有醫(yī)院32476個(gè)，其中三級(jí)醫(yī)院僅有2498家，占7.69%；然而，三級(jí)醫(yī)院就診人數(shù)(截止至2018年11月)卻達(dá)到16.46億人次，占全國(guó)總?cè)舜蔚?0.97%。醫(yī)療資源供需明顯不匹配。社會(huì)環(huán)境世界十大人工智能科學(xué)家之一TerrenceSejnowski曾在“TheDeepLearningRevolution”一書(shū)中提出AI醫(yī)療?！半S著機(jī)器學(xué)習(xí)的成熟并被應(yīng)用于可獲取大數(shù)據(jù)的許多其他問(wèn)題，服務(wù)行業(yè)和其相關(guān)職業(yè)也將發(fā)生轉(zhuǎn)變?；跀?shù)百萬(wàn)患者病情記錄的醫(yī)學(xué)診斷將變得更加準(zhǔn)確。最近的一項(xiàng)研究將深度學(xué)習(xí)運(yùn)用到了囊括超過(guò)2000種不同疾病的13萬(wàn)張皮膚病學(xué)圖像中，這個(gè)醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)是以前的10倍大。該研究的網(wǎng)絡(luò)被訓(xùn)練用于診斷“測(cè)試集”（testset）中的各種疾病。它在新圖像上的診斷表現(xiàn)與21位皮膚科專(zhuān)家的結(jié)論基本一致，甚至在某些情況下還要更準(zhǔn)確”。由于待遇、工作量及培養(yǎng)周期等因素造成我國(guó)病理醫(yī)生極度短缺，經(jīng)測(cè)算我國(guó)病理醫(yī)生缺口多達(dá)7萬(wàn)人。病理醫(yī)生的供需失衡極大限制了病理行業(yè)的發(fā)展以及基層診療水平的提高。AI病理診斷技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)自動(dòng)化診斷，將輔助病理醫(yī)生提高診斷效率，并提升診斷靈敏度，病理AI遠(yuǎn)程系統(tǒng)及獨(dú)立實(shí)驗(yàn)室也有助于基層醫(yī)療診斷水平的提高。經(jīng)濟(jì)環(huán)境病理診斷，人工智能++醫(yī)療將給醫(yī)療行業(yè)的眾多細(xì)分領(lǐng)域帶來(lái)巨大變革，解放醫(yī)生緊缺現(xiàn)況。人工智能+醫(yī)療成為近年來(lái)的行業(yè)熱點(diǎn)，計(jì)算機(jī)技術(shù)與醫(yī)療服務(wù)的跨界合作為未來(lái)的行業(yè)發(fā)展提供了全新維度。人工智能主要應(yīng)用于醫(yī)療領(lǐng)域的疾病診斷、醫(yī)療輔助、醫(yī)藥開(kāi)發(fā)等方面，具體包括病理診斷、影像診斷、語(yǔ)音識(shí)別、健康管理、可穿戴設(shè)備、醫(yī)院管理、精神健康、藥物挖掘、生物技術(shù)等細(xì)分領(lǐng)域。人工智能在醫(yī)療健康領(lǐng)域的深耕，有望緩解優(yōu)質(zhì)醫(yī)生資源稀缺、重復(fù)勞動(dòng)負(fù)荷重、診斷質(zhì)量不均衡等醫(yī)療診療領(lǐng)域的瓶頸，不但能夠提升醫(yī)護(hù)人員的工作效率，降低醫(yī)療成本，并能夠借助大數(shù)據(jù)平臺(tái)進(jìn)行科學(xué)有效的日常監(jiān)測(cè)預(yù)防。圖像識(shí)別和判讀是人工智能最有優(yōu)勢(shì)的領(lǐng)域之一，影像AI是人工智能結(jié)合醫(yī)療行業(yè)的重要分支?，F(xiàn)階段AI在醫(yī)療的主要應(yīng)用場(chǎng)景為醫(yī)院病理科與影像科的疾病診斷與成像輔助。病理科與影像科都是通過(guò)相關(guān)設(shè)備獲取醫(yī)學(xué)影像進(jìn)行疾病診斷，但依據(jù)兩個(gè)科室診斷特點(diǎn)，AI應(yīng)用有所不同。病理AI現(xiàn)階段主要功能在于排除陰性樣本，提示陽(yáng)性區(qū)域，輔助病理醫(yī)生提升病理診斷效率或替代病理醫(yī)生進(jìn)行某些疾病的診斷；影像科應(yīng)用包括AI輔助快速成像與影像診斷兩個(gè)方面，一方面可以通過(guò)AI輔助成像可以有效縮短檢查時(shí)間，減少對(duì)人體的輻射傷害，另一方面通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練算法可以實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)對(duì)疾病的影像診斷行業(yè)現(xiàn)狀分析03PartOne行業(yè)現(xiàn)狀分析市場(chǎng)規(guī)模:2019年AI+核心醫(yī)療軟件服務(wù)整體市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到20.5億元。同比增速高達(dá)99%，其中CDSS占比最多，達(dá)到55.2%，智慧病案位列第二，占比達(dá)到25.5%。由于政策利好及疫情影響，推算，2020-2022年的CAGR將達(dá)到59%，2022年市場(chǎng)規(guī)模將超過(guò)70億元。行業(yè)現(xiàn)狀分析2019年由于智慧病案的興起，使得整體AI+核心醫(yī)療軟件服務(wù)市場(chǎng)規(guī)模超過(guò)20億，同比增速高達(dá)99%，其中CDSS占比最多，達(dá)到55.2%。2019年之前，由于大部分細(xì)分領(lǐng)域的盈利模式尚未明朗，導(dǎo)致AI+醫(yī)療市場(chǎng)一度陷入低谷。但如前所述，國(guó)家、社會(huì)各界及居民對(duì)于AI+醫(yī)療的需求一直很旺盛。再加上疫情影響，AI+醫(yī)療的優(yōu)勢(shì)更加凸顯，因此，國(guó)家開(kāi)始逐步發(fā)放各類(lèi)醫(yī)療影像AI軟件三類(lèi)證，并進(jìn)一步出臺(tái)鼓勵(lì)A(yù)I+醫(yī)療發(fā)展的政策，這些將會(huì)使各細(xì)分領(lǐng)域的盈利模式逐漸明晰，市場(chǎng)也將會(huì)進(jìn)入快速成長(zhǎng)期。推算，2020-2022年的CAGR將達(dá)到59%，2022年市場(chǎng)規(guī)模將超過(guò)70億元。行業(yè)現(xiàn)狀對(duì)于AI+醫(yī)療類(lèi)公司而言，綜合技術(shù)能力主要體現(xiàn)在覆蓋醫(yī)療場(chǎng)景的廣度與對(duì)醫(yī)療垂直及細(xì)分領(lǐng)域研究的深度。該類(lèi)公司的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展需要本身強(qiáng)大的AI能力作為支撐。因此，既具備醫(yī)療深度合作能力又具備強(qiáng)大AI研發(fā)能力的公司將更具發(fā)展?jié)摿ΑI+醫(yī)療企業(yè)助力核心醫(yī)療布局，推動(dòng)醫(yī)療開(kāi)啟新的篇章輔助檢查、CDSS成熟度最高，智慧病案則處于快速增長(zhǎng)期隨著人工智能產(chǎn)品在醫(yī)療領(lǐng)域被越來(lái)越多使用，更多AI+醫(yī)療產(chǎn)品延伸至院內(nèi)院外更多場(chǎng)景，并更加深入的整合進(jìn)醫(yī)療流程。目前，以CT影像、皮膚影像、眼底篩查、病理影像等為代表的AI+輔助檢查以及CDSS在技術(shù)及應(yīng)用上最為成熟。其中眼底篩查主要集中于糖尿病視網(wǎng)膜病變、視神經(jīng)疾病的預(yù)測(cè)和診斷，CDSS則結(jié)合以疾病為中心的知識(shí)圖譜，智能輔助臨床決策并助力醫(yī)療機(jī)構(gòu)評(píng)審。2019年以來(lái)興起的智慧病案由于目前DRGs、DIP等支付政策推動(dòng)，目前處于快速增長(zhǎng)期。2018年中國(guó)衛(wèi)生總費(fèi)用達(dá)到近6萬(wàn)億元，約為2010年的三倍，同時(shí)，2010年-2018年期間，衛(wèi)生費(fèi)用占GDP的比例緩慢上升。從居民個(gè)人角度看，受農(nóng)村整體經(jīng)濟(jì)條件及醫(yī)療水平等因素影響，2015-2018年農(nóng)村居民在醫(yī)療保健方面的支出低于城鎮(zhèn)居民，差距基本保持在700元左右。城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保障支出占總消費(fèi)性支出的比例均有所上升，居民在醫(yī)療保健方面的付費(fèi)意愿不斷增強(qiáng)。認(rèn)為，國(guó)家、社會(huì)各界及居民個(gè)人越來(lái)越重視衛(wèi)生健康，未來(lái)AI不僅能幫助醫(yī)院及藥企的管理與研發(fā)，而且能幫助基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)提升醫(yī)療水平，從而滿足居民不斷增長(zhǎng)的醫(yī)療保健需求。衛(wèi)生總費(fèi)用逐年上升，居民在醫(yī)療方面的付費(fèi)意愿不斷提升衛(wèi)生總費(fèi)用逐年上升，基層與醫(yī)院、城市與鄉(xiāng)村，醫(yī)療技術(shù)水平仍有較大差距，醫(yī)保全民覆蓋，需采取有效控費(fèi)措施減輕醫(yī)?；鹬С鰤毫?，AI+醫(yī)療算法生態(tài)成熟，核心醫(yī)療應(yīng)用廣泛等是行業(yè)主要驅(qū)動(dòng)因素。國(guó)家醫(yī)保局發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示，2019年醫(yī)保覆蓋人數(shù)達(dá)1基層與醫(yī)院、城市與鄉(xiāng)村，醫(yī)療技術(shù)水平仍有較大差距國(guó)家醫(yī)保局發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示，2019年醫(yī)保覆蓋人數(shù)達(dá)1醫(yī)保全民覆蓋，需采取有效控費(fèi)措施減輕醫(yī)?；鹬С鰤毫δ壳皞鹘y(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法已被廣泛得應(yīng)用，來(lái)處理臨床研究和醫(yī)療服務(wù)中的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)、基因數(shù)據(jù)和生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)；而非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如人工筆記、醫(yī)學(xué)期刊與患者調(diào)查等則依靠專(zhuān)門(mén)的醫(yī)學(xué)自然語(yǔ)言處理技術(shù)來(lái)分析。通過(guò)PubMed公開(kāi)數(shù)據(jù)整理，2012-2020年在醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)中使用到的熱門(mén)機(jī)器學(xué)習(xí)算法和深度學(xué)習(xí)算法包括:1）支持向量機(jī)（38%），主要應(yīng)用于識(shí)別成像生物標(biāo)志物和醫(yī)療影像分析；2）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（34%），主要應(yīng)用于生化分析、圖像分析和藥物開(kāi)發(fā)；3）邏輯回歸（4%），主要用于疾病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和臨床決策輔助系統(tǒng)。AI+醫(yī)療算法生態(tài)成熟，核心醫(yī)療應(yīng)用廣泛驅(qū)動(dòng)因素70%50%醫(yī)保全民覆蓋，需采取有效控費(fèi)措施減輕醫(yī)保基金支出壓力目前傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法已被廣泛得應(yīng)用，來(lái)處理臨床研究和醫(yī)療服務(wù)中的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)、基因數(shù)據(jù)和生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)；而非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如人工筆記、醫(yī)學(xué)期刊與患者調(diào)查等則依靠專(zhuān)門(mén)的醫(yī)學(xué)自然語(yǔ)言處理技術(shù)來(lái)分析。通過(guò)PubMed公開(kāi)數(shù)據(jù)整理，2012-2020年在醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)中使用到的熱門(mén)機(jī)器學(xué)習(xí)算法和深度學(xué)習(xí)算法包括:1）支持向量機(jī)（38%），主要應(yīng)用于識(shí)別成像生物標(biāo)志物和醫(yī)療影像分析；2）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（34%），主要應(yīng)用于生化分析、圖像分析和藥物開(kāi)發(fā)；3）邏輯回歸（4%），主要用于疾病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和臨床決策輔助系統(tǒng)。國(guó)家醫(yī)保局發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示，2019年醫(yī)保覆蓋人數(shù)達(dá)1驅(qū)動(dòng)因素2AI+醫(yī)療算法生態(tài)成熟，核心醫(yī)療應(yīng)用廣泛行業(yè)痛點(diǎn)及發(fā)展建議行業(yè)痛點(diǎn)行業(yè)發(fā)展建議04PartOne行業(yè)痛點(diǎn)醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)問(wèn)題合規(guī)問(wèn)題:目前醫(yī)療數(shù)據(jù)的歸屬權(quán)、使用權(quán)、存儲(chǔ)權(quán)、交品權(quán)利等尚不明確﹔教據(jù)質(zhì)量:當(dāng)前數(shù)據(jù)標(biāo)注方法、工具、平臺(tái)不統(tǒng)―導(dǎo)致的標(biāo)注質(zhì)量不一致;數(shù)據(jù)共享:醫(yī)療數(shù)據(jù)目前仍如“孤島”,共享仍待時(shí)日復(fù)合人才問(wèn)題標(biāo)題行業(yè)痛點(diǎn)缺乏復(fù)合人才:Al+醫(yī)療領(lǐng)域所需人才不僅要掌握人工智能相應(yīng)技術(shù),還需理解醫(yī)療業(yè)務(wù)流程,目前我國(guó)的人工智能人才培養(yǎng)機(jī)制尚無(wú)法滿足醫(yī)療領(lǐng)域?qū)ｉT(mén)人才的培養(yǎng)需求醫(yī)療機(jī)構(gòu)合作轉(zhuǎn)化路徑過(guò)長(zhǎng):目前的合作模式大多是企業(yè)與醫(yī)療機(jī)構(gòu)合作進(jìn)行相關(guān)醫(yī)療人工智能的科研,但科研成果轉(zhuǎn)化為成熟產(chǎn)品路徑過(guò)長(zhǎng),其中涉及的知識(shí)產(chǎn)權(quán)、利益分配、品牌所有權(quán)等諸多不確定因素都會(huì)影響AI+醫(yī)療的落地發(fā)展建議1發(fā)展建議2發(fā)展建議3建立數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，促進(jìn)開(kāi)放共享聯(lián)合衛(wèi)健委、第三方機(jī)構(gòu)協(xié)作，積極打造醫(yī)療大數(shù)據(jù)示范平臺(tái)。建立醫(yī)療大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系，建設(shè)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集。支持引進(jìn)醫(yī)療數(shù)據(jù)專(zhuān)業(yè)標(biāo)注服務(wù)平臺(tái)，提供專(zhuān)業(yè)程度高、技術(shù)密集型的高質(zhì)量數(shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù)。提高醫(yī)療數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施覆蓋面，要求各級(jí)醫(yī)療機(jī)構(gòu)建設(shè)統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的醫(yī)療大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施，政府對(duì)此予以補(bǔ)貼。同時(shí)，以審慎監(jiān)管、保護(hù)創(chuàng)新為原則，推動(dòng)建立數(shù)據(jù)開(kāi)放共享規(guī)范，對(duì)大數(shù)據(jù)的保存、備份、遷移進(jìn)行規(guī)范管理，按保密程度分級(jí)分類(lèi)管理，以審批申請(qǐng)制的方式向公眾開(kāi)放和共享數(shù)據(jù)，切實(shí)保障數(shù)據(jù)安全開(kāi)展人工智能醫(yī)療試點(diǎn)，推進(jìn)示范應(yīng)用強(qiáng)化區(qū)域合作，加快打造一批特色突出、輻射帶動(dòng)作用明顯的人工智能醫(yī)療產(chǎn)業(yè)集群。推動(dòng)各地區(qū)差異化發(fā)展，支持打造人工智能醫(yī)療示范應(yīng)用試點(diǎn)，建設(shè)具有中國(guó)特色、可復(fù)制推廣的人工智能醫(yī)療產(chǎn)業(yè)園區(qū)，并培育具有重大引領(lǐng)帶動(dòng)作用的企業(yè)和產(chǎn)業(yè)；支持企業(yè)、科研院所布局共性技術(shù)平臺(tái)，提供專(zhuān)業(yè)研發(fā)服務(wù)，重點(diǎn)突破人工智能醫(yī)療企業(yè)所需的共性技術(shù)。設(shè)立專(zhuān)項(xiàng)基金，加大產(chǎn)業(yè)扶持力度設(shè)立人工智能醫(yī)療產(chǎn)業(yè)發(fā)展與應(yīng)用專(zhuān)項(xiàng)基金，通過(guò)直接資助、股權(quán)投資、貸款貼息、風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償?shù)榷嘣龀质侄?，重點(diǎn)支持人工智能醫(yī)療關(guān)鍵核心技術(shù)研發(fā)與產(chǎn)業(yè)化落地，提高全產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展水平和競(jìng)爭(zhēng)能力；發(fā)揮政府引導(dǎo)基金帶動(dòng)作用，引領(lǐng)中國(guó)產(chǎn)業(yè)投資基金及社會(huì)資本的投資布局。行業(yè)發(fā)展建議行業(yè)前景及競(jìng)爭(zhēng)格局行業(yè)前景行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局行業(yè)標(biāo)桿企業(yè)05PartOne醫(yī)療與人工智能深度融合已是大勢(shì)所趨，人工智能理論奠基人特倫斯.謝諾夫斯基在2019年其新書(shū)《深度學(xué)習(xí):智能時(shí)代的核心驅(qū)動(dòng)力量》中預(yù)測(cè)“基于大數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)將改變醫(yī)療行業(yè)，對(duì)疾病提供更快速準(zhǔn)確的診斷與治療，甚至未來(lái)癌癥將變得不再可怕?！本唧w而言，未來(lái)AI+醫(yī)療在技術(shù)上的突破將包括算法擬合度進(jìn)一步的優(yōu)化、算法泛用性的增強(qiáng)、對(duì)隱私信息的保護(hù)、對(duì)AI+醫(yī)療產(chǎn)生的結(jié)果可解釋性的加強(qiáng)，以及通過(guò)增加可靠驗(yàn)證而不斷降低AI+醫(yī)療可能發(fā)生不良醫(yī)療事件的風(fēng)險(xiǎn)。突破AI技術(shù)障礙，與醫(yī)療領(lǐng)域產(chǎn)生更深度融合01020304醫(yī)學(xué)知識(shí)圖譜為醫(yī)療信息系統(tǒng)中海量、異構(gòu)、動(dòng)態(tài)的醫(yī)療大數(shù)據(jù)的表達(dá)、組織、管理及利用提供了一種更為有效的方式，使系統(tǒng)的智能化水平更高，更加接近于人類(lèi)的認(rèn)知思維。醫(yī)學(xué)知識(shí)圖譜的構(gòu)建流程大致分為四個(gè)步驟，即醫(yī)學(xué)知識(shí)表示、醫(yī)學(xué)知識(shí)抽取、醫(yī)學(xué)知識(shí)融合、醫(yī)學(xué)知識(shí)推理，受益于人工智能的不斷進(jìn)步，這四個(gè)步驟都取得了較大的進(jìn)步。認(rèn)為，知識(shí)圖譜在醫(yī)療領(lǐng)域的意義不僅在于它是一個(gè)全局醫(yī)學(xué)知識(shí)庫(kù)，也在于它是支撐例如輔助診療、智慧病案等醫(yī)療智能應(yīng)用的基礎(chǔ)。在醫(yī)學(xué)知識(shí)圖譜技術(shù)具有優(yōu)勢(shì)的公司未來(lái)將獲得更大、更廣闊的AI+醫(yī)療發(fā)展空間。AI助力醫(yī)學(xué)知識(shí)圖譜不斷進(jìn)步，賦能臨床決策等多應(yīng)用場(chǎng)景AI+醫(yī)療的發(fā)展帶給醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域更多契機(jī)的同時(shí)，也會(huì)產(chǎn)生一些倫理性問(wèn)題。2019年國(guó)家衛(wèi)健委一項(xiàng)針對(duì)AI+醫(yī)療倫理問(wèn)題的調(diào)研顯示，六成受訪者對(duì)個(gè)人隱私及知情權(quán)表示擔(dān)憂；超過(guò)一半的受訪者對(duì)大數(shù)據(jù)及算法的不可控性表示擔(dān)憂；超過(guò)三成的受訪者對(duì)于診療道德方面表示擔(dān)憂。未來(lái)發(fā)展中，隨著對(duì)AI+醫(yī)療倫理監(jiān)管的不斷加強(qiáng)、明確醫(yī)師主體地位以及強(qiáng)化倫理規(guī)約，AI+醫(yī)療在應(yīng)用于醫(yī)療服務(wù)實(shí)踐時(shí)將更加安全可靠，并構(gòu)建以人為本、用戶(hù)友好的AI+醫(yī)療生態(tài)體系。發(fā)展AI+醫(yī)療相關(guān)倫理道德，構(gòu)建用戶(hù)友好的AI+醫(yī)療系統(tǒng)目前各大科研院所及科研巨頭都在著力研發(fā)基于人工智能技術(shù)的智慧醫(yī)療解決方案，并將隨著驗(yàn)證環(huán)境的拓展而不斷增加其可驗(yàn)證性，降低醫(yī)療人工智能的風(fēng)險(xiǎn)增加算法可靠驗(yàn)證行業(yè)趨勢(shì)AI+醫(yī)療行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化與定制化界限被打破，未來(lái)趨于融合。標(biāo)準(zhǔn)化加微定制的產(chǎn)品戰(zhàn)略，有效平衡企業(yè)操作層面與消費(fèi)者需求層面的矛盾讓消費(fèi)者既擁有足夠的確定性，也有足夠的彈性。AI+醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用使得實(shí)際操作和施工賦能方式深入介入，使得平臺(tái)從簡(jiǎn)單的流量供給入口轉(zhuǎn)變?yōu)楣ぞ吖┙o、技術(shù)供給、工人供給的模式。中國(guó)消費(fèi)升級(jí)倒逼AI+醫(yī)療行業(yè)提高服務(wù)質(zhì)量，用戶(hù)需求從獲取公司信息并與公司對(duì)接暢通轉(zhuǎn)變?yōu)楦幼⒅伢w驗(yàn)注重實(shí)際的效果，滿足用戶(hù)需求，提供個(gè)性化定制服務(wù)，成為AI+醫(yī)療行業(yè)新的發(fā)展方向.行業(yè)面臨洗牌標(biāo)準(zhǔn)化趨勢(shì)融合行業(yè)平臺(tái)職能轉(zhuǎn)化注重用戶(hù)體驗(yàn)行業(yè)趨勢(shì)由于新冠疫情對(duì)經(jīng)濟(jì)的巨大沖擊，各行各業(yè)都面臨資源重新洗牌，因此AI+醫(yī)療行業(yè)也進(jìn)入洗