2020年中國AI+醫(yī)療行業(yè)報告-2021.01-34正式版

AI+醫(yī)療發(fā)展背景1AI+醫(yī)療發(fā)展現(xiàn)狀2AI+醫(yī)療典型企業(yè)案例分析3AI+醫(yī)療發(fā)展趨勢43AI+醫(yī)療研究范疇關(guān)注在臨床診療各環(huán)節(jié)中，利用人工智能開展的醫(yī)療活動人民衛(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，包括增進健康、預(yù)防疾病和災(zāi)害、健康咨詢、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?！卑鹫J為，現(xiàn)代醫(yī)療服務(wù)中最核心的環(huán)節(jié)是臨床診療，即通過各種檢查，使用藥物，器械及手術(shù)等方法對疾病作出判斷和消除疾病，緩解病情等。因此，艾瑞將圍繞臨床診療開展的各項醫(yī)療活動定義為“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)展進程。本報告聚焦于“人工智能如何賦能核心醫(yī)療領(lǐng)域，從而實現(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)機器人。2020年中國AI+醫(yī)療行業(yè)研究報告范疇增進健康預(yù)防疾病康復(fù)醫(yī)療和災(zāi)害現(xiàn)代醫(yī)療服務(wù)健康咨詢核心臨床診療

核心醫(yī)療定義圍繞臨床診療開展的各項醫(yī)療活動，其發(fā)展直接影響整體醫(yī)療發(fā)展進程AI賦能核心醫(yī)療健康檢查消滅和控制疾病急救處理

疾病判斷?CDSS?智慧病案

檢查 藥物 器械?AI+影像 ?AI+新藥研發(fā) ?手術(shù)機器人?AI+病理?基因檢測來源：艾瑞咨詢研究院根據(jù)公開資料及自主研究繪制。?2020.12iResearchInc. 4AI+醫(yī)療發(fā)展歷程中國AI+醫(yī)療進入快速成長階段，著力于探索更多應(yīng)用場景1956年人工智能（AI）開始成為獨立的研究領(lǐng)域，20世紀(jì)前，中外對AI在醫(yī)療領(lǐng)域的研究集中在臨床知識庫上，但由于大多數(shù)臨床知識庫必須運行在LISP設(shè)備上。而由于當(dāng)時LISP設(shè)備尚不能聯(lián)網(wǎng)且價格昂貴等原因，臨床知識庫并沒有廣泛地應(yīng)用于臨床中。2000年-2015年期間，國外的研究重點為AI在臨床知識庫外的應(yīng)用，如手術(shù)機器人應(yīng)用落地、鼓勵發(fā)展電子病歷等。而中國仍以研究更多類疾病的臨床知識庫為主，發(fā)展相對緩慢。2015年-2017年，由于AI在圖像識別方面的準(zhǔn)確率有大幅度提升，AI+影像得以快速發(fā)展。得益于在臨床知識庫的長期研究，CDSS產(chǎn)品走向成熟。2018年后，中國AI+醫(yī)療進入穩(wěn)定發(fā)展階段，智慧病案等新產(chǎn)品相繼面世，目前國產(chǎn)手術(shù)機器人尚在研究階段。2020年中國及全球AI+醫(yī)療發(fā)展歷程?1960s開始嘗試研發(fā)模仿醫(yī)生?1980s出現(xiàn)少量商業(yè)化系統(tǒng)，?2000年，達芬奇手術(shù)系統(tǒng)獲決策過程的臨床知識庫如QMR、Dxplain批用于腹腔鏡手術(shù)的全?1972年，利茲大學(xué)研發(fā)出第?1985年，成功研制能自主定?2007年，IBM開發(fā)Watson系球一款醫(yī)療人工智能系統(tǒng)AAP位的手術(shù)機器人統(tǒng)HELP，用于輔助診斷?1987-1994AI寒冬：政府預(yù)?2009年，奧巴馬簽署APPA法?1976年，斯坦福大學(xué)研發(fā)算、資本投入減少案，為使用電子病歷（EMR）MYCIN系統(tǒng)；CASNET、?1992年，使用手術(shù)機器人進的醫(yī)生等提供額外的資金及獎PuFF等系統(tǒng)相繼問世行髖關(guān)節(jié)置換術(shù)勵?1978年，北京中醫(yī)醫(yī)院研發(fā)?1980s研究方向多為中醫(yī)專家?累計研制出上百個專家系統(tǒng)，中出我國第一個醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)—系統(tǒng)如耳穴信息智能識別系統(tǒng)、口—關(guān)幼波肝病診療程序?1990s專家系統(tǒng)進入西醫(yī)領(lǐng)域，腔癌/胃癌診療專家系統(tǒng)、結(jié)國研發(fā)顳頜關(guān)節(jié)紊亂綜合征專家核病診斷專家系統(tǒng)、血氣酸堿系統(tǒng)、個兒童心理障礙標(biāo)準(zhǔn)化度檢測分析計算機輔助專家系診斷與治療專家系統(tǒng)、心血管統(tǒng)，但幾乎沒有應(yīng)用于臨床，疾病診斷的專家系統(tǒng)等為醫(yī)生所用來源：艾瑞咨詢研究院根據(jù)公開資料及自主研究繪制。

?2012年，多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展使圖像識別錯誤率大大降低?2014年，Enlitic開發(fā)出能從X光及CT掃描圖像識別惡性腫瘤的軟件?2017年，心臟磁共振成像AI分析軟件CardioDL獲批?2015年，開展AI+影響的相關(guān)研究?2016-2017，市場出現(xiàn)相對成熟的CDSS產(chǎn)品?2018年，AI開始應(yīng)用于基因檢測領(lǐng)域?2019年，嘗試?yán)萌斯ぶ悄艽蛟旄茖W(xué)的智慧病案?2020.12iResearchInc. 5AI+醫(yī)療驅(qū)動因素：需求端衛(wèi)生總費用逐年上升，居民在醫(yī)療方面的付費意愿不斷提升2018年中國衛(wèi)生總費用達到近6萬億元，約為2010年的三倍，同時，2010年-2018年期間，衛(wèi)生費用占GDP的比例緩慢上升。從居民個人角度看，受農(nóng)村整體經(jīng)濟條件及醫(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性支出的比例均有所上升，居民在醫(yī)療保健方面的付費意愿不斷增強。艾瑞認為，國家、社會各界及居民個人越來越重視衛(wèi)生健康，未來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)療機構(gòu)提升醫(yī)療水平，從而滿足居民不斷增長的醫(yī)療保健需求。2010-2018年中國衛(wèi)生總費用4.8%5.0%5.2%5.3%5.5%6.0%6.2%6.4%6.6%59,121.952,598.346,344.940,974.631,669.035,312.428,119.019,980.424,345.92010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018衛(wèi)生總費用（億元）衛(wèi)生總費用占GDP比例（%）來源：艾瑞咨詢研究院根據(jù)2019年衛(wèi)生統(tǒng)計年鑒繪制。?2020.12iResearchInc.

2015-2018年中國城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保健支出城鎮(zhèn)居民6.7%7.1%7.3%7.8%1443.41630.81777.42045.72015201620172018農(nóng)村居民9.2%9.2%9.7%10.2%846929.21058.71240.12015201620172018人均醫(yī)療保健支出（元）醫(yī)療保健支出占消費性支出比例（%）來源：艾瑞咨詢研究院根據(jù)2019年衛(wèi)生統(tǒng)計年鑒繪制。?2020.12iResearchInc. 6AI+醫(yī)療驅(qū)動因素：供給端基層與醫(yī)院、城市與鄉(xiāng)村，醫(yī)療技術(shù)水平仍有較大差距2018年全國醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)數(shù)量接近10萬家，其中近95%為基層衛(wèi)生機構(gòu)?；鶎有l(wèi)生機構(gòu)中，社區(qū)衛(wèi)生技術(shù)人員工作年限多在10-30年，但高水平人員較少，取得正高/副高資格的醫(yī)生占比僅有5.1%。提升基層醫(yī)院尤其是社區(qū)醫(yī)院醫(yī)療技術(shù)人員的綜合能力能夠減少居民對于去基層醫(yī)療機構(gòu)就醫(yī)的顧慮，促進分級診療制度的落實。分城市與鄉(xiāng)村來看，城市每千人口衛(wèi)生技術(shù)人員總數(shù)達10.91人，其中藥師、檢驗技師、影像技師等衛(wèi)生技術(shù)人員占比相對較低。城鄉(xiāng)間每千人口衛(wèi)生技術(shù)人員總數(shù)仍有較大差距，農(nóng)村居民在醫(yī)療方面有較強付費意愿，但能夠獲得的醫(yī)療資源有限。艾瑞認為，未來AI+醫(yī)療通過向鄉(xiāng)村醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)提供標(biāo)準(zhǔn)化的產(chǎn)品，能在一定程度上彌補城鄉(xiāng)間的醫(yī)療資源差距。2018年醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)類型及衛(wèi)生技術(shù)人員構(gòu)成醫(yī)院,3.3%其他,2.1%基層醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu),全國醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)總數(shù)：94.6%997,443衛(wèi)生技術(shù)人員工作年限衛(wèi)生技術(shù)人員專業(yè)技術(shù)資格15.2%12.7%11.0%10.2%24.3%16.1%27.2%30.4%23.7%26.5%32.0%27.7%29.3%20.3%20.4%19.8%24.7%13.7%5.1%9.8%社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心醫(yī)院社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心醫(yī)院5年以下5-9年10-19年正高/副高中級師級/助理20-29年30年及以上士級其他2018年中國每千人口衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)總數(shù)：10.911.82總數(shù)：6.832.085.08總數(shù)：4.632.161.011.804.012.591.82整體情況城市鄉(xiāng)村每千人口藥師、檢驗技師、影像技師及其他衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)（每人千）人口注冊護士數(shù)（人）每千人口執(zhí)業(yè)（助理）醫(yī)師數(shù)（人）來源：艾瑞咨詢研究院根據(jù)2019年衛(wèi)生統(tǒng)計年鑒繪制。來源：艾瑞咨詢研究院根據(jù)2019年衛(wèi)生統(tǒng)計年鑒繪制。?2020.12iResearchI?2020.12iResearchI7AI+醫(yī)療驅(qū)動因素：支付端醫(yī)保全民覆蓋，需采取有效控費措施減輕醫(yī)?；鹬С鰤毫裔t(yī)保局發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示，2019年醫(yī)保覆蓋人數(shù)達13.54億人，參保覆蓋面穩(wěn)定在95%以上。在此背景下，國家急需采取有效的控費方式，保證醫(yī)?；鸬目沙掷m(xù)支付能力，并逐漸降低個人支付比例，減輕居民就醫(yī)壓力。目前我國醫(yī)保主要按項目付費，監(jiān)管部門主要通過監(jiān)控醫(yī)療各過程判斷醫(yī)院是否存在不合理檢查、濫用藥等行為，但由于缺乏判斷標(biāo)準(zhǔn)、各地各級別醫(yī)療機構(gòu)病案記錄方式混亂等原因，監(jiān)管難度較大。為了解決此問題，國家近年來開始試推行基于DRGs及DIP的醫(yī)保支付制度，嘗試通過對疾病進行分類、制定標(biāo)準(zhǔn)價格區(qū)間等方式減少醫(yī)療資源的浪費，從而達到醫(yī)?？刭M的目的。艾瑞認為，AI+醫(yī)療中的CDSS或智慧病案產(chǎn)品能有效支撐DRGs及DIP制度的推廣與應(yīng)用。2015-2019年中國全民醫(yī)保覆蓋面情況9.03.020152016201720182019城鎮(zhèn)職工（億人）新農(nóng)合（億人）城鎮(zhèn)居民（億人）注釋：2019年城鄉(xiāng)醫(yī)療保險并軌，新農(nóng)合被納入城鎮(zhèn)居民統(tǒng)計口徑。來源：艾瑞咨詢研究院根據(jù)國家醫(yī)保局?jǐn)?shù)據(jù)繪制。?2020.12iResearchI

2020年中國醫(yī)保按項目支付制度模式及面臨問題醫(yī)保支付方醫(yī)保支付：根據(jù)醫(yī)保目錄及支付標(biāo)準(zhǔn)進行支付居民因病就醫(yī) 個人支付醫(yī)保支付范圍以外的醫(yī)療費用醫(yī)療總費用補充醫(yī)療保險/商業(yè)保險對個人進行賠付面臨的問題監(jiān)管部門對醫(yī)院不合理醫(yī)療行為全民醫(yī)保覆蓋人數(shù)增長及費用上升使醫(yī)?；饓毫薮?，監(jiān)管難度大醫(yī)保基因沒有得到充分利用個人支付醫(yī)保外費用增多，居民就醫(yī)所需醫(yī)療總費用增加不合理醫(yī)藥費易產(chǎn)生醫(yī)患矛盾，降低患者就醫(yī)滿意度來源：艾瑞咨詢研究院根據(jù)公開資料及自主研究繪制。?2020.12iResearchI8AI+醫(yī)療算法應(yīng)用AI+醫(yī)療算法生態(tài)成熟，核心醫(yī)療應(yīng)用廣泛目前傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法已被廣泛得應(yīng)用，來處理臨床研究和醫(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)查等則依靠專門的醫(yī)學(xué)自然語言處理技術(shù)來分析。艾瑞通過PubMed公開數(shù)據(jù)整理，2012-2020年在醫(yī)學(xué)文獻中使用到的熱門機器學(xué)習(xí)算法和深度學(xué)習(xí)算法包括：1）支持向量機（38%），主要應(yīng)用于識別成像生物標(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、圖像分析和藥物開發(fā)；3）邏輯回歸（4%），主要用于疾病風(fēng)險評估和臨床決策輔助系統(tǒng)。2020年中國院內(nèi)機器學(xué)習(xí)與自然語言應(yīng)用場景 2012-2020年醫(yī)學(xué)文獻中熱門應(yīng)用算法臨床活動，篩查，最鄰近算法決策樹隱馬爾科夫模型2%診斷，治療3%2%4%其他樸素貝葉斯2%診療記錄、線性回歸2%醫(yī)囑等(非結(jié)構(gòu)化CT、MRI影像，隨機森林3%支持向量機數(shù)據(jù))基因數(shù)據(jù)等6%38%判別分析4%主要應(yīng)用于醫(yī)自然語電子病案數(shù)據(jù)機器學(xué)習(xí)邏輯回歸療影像識別等言處理（結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)）主要應(yīng)用于臨床決策輔助系統(tǒng)人工智能34%主要應(yīng)用于新藥研神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)、圖像分析等來源：艾瑞咨詢研究院根據(jù)公開資料整理及繪制。來源：艾瑞咨詢研究院根據(jù)PubMed公開資料整理及繪制。?2020.12iResearchI?2020.12iResearchI9AI+醫(yī)療痛點分析AI+醫(yī)療存在技術(shù)難點與標(biāo)準(zhǔn)缺失，打通數(shù)據(jù)壁壘成為關(guān)鍵隨著我國醫(yī)療體制改革的深化、分級診療制度的落實，政府開始加大力度解決醫(yī)療資源分配問題以及醫(yī)療服務(wù)效率問題。其中，醫(yī)療人工智能的廣泛應(yīng)用在提高醫(yī)療質(zhì)量和服務(wù)效率、減少誤診誤治方面發(fā)揮了重要作用。然而，目前AI+醫(yī)療仍存在醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)相關(guān)問題、復(fù)合人才短缺、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)缺失以及醫(yī)療科研轉(zhuǎn)化為成熟產(chǎn)品的周期過長等問題。其中，數(shù)據(jù)的獲取、使用與數(shù)據(jù)共享是阻礙AI+醫(yī)療發(fā)展的最大因素。艾瑞認為，由于AI+醫(yī)療發(fā)展的主要推動力仍是滿足醫(yī)療行業(yè)的剛性需求，因而AI+醫(yī)療在未來必然會打通數(shù)據(jù)壁壘，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的安全、高質(zhì)量及共享的應(yīng)用。2020年中國AI+醫(yī)療痛點分析醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)問題 復(fù)合人才問題 行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)問題 醫(yī)療機構(gòu)合作?合規(guī)問題：目前醫(yī)療數(shù)據(jù)的歸屬權(quán)、使用權(quán)、存儲權(quán)、交易權(quán)利等尚不明確；?數(shù)據(jù)質(zhì)量：當(dāng)前數(shù)據(jù)標(biāo)注方法、工具、平臺不統(tǒng)一導(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”，共享仍待時日

?缺乏復(fù)合人才：AI+醫(yī)?缺標(biāo)準(zhǔn)認證尚不健全：療領(lǐng)域所需人才不僅要大多數(shù)醫(yī)療機構(gòu)對于采掌握人工智能相應(yīng)技術(shù)，購和使用醫(yī)療人工智能還需理解醫(yī)療業(yè)務(wù)流程，產(chǎn)品的態(tài)度是謹(jǐn)慎的，目前我國的人工智能人主要原因就是此類產(chǎn)品才培養(yǎng)機制尚無法滿足缺乏相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，無法得醫(yī)療領(lǐng)域?qū)ｉT人才的培到國家認證許可，但深養(yǎng)需求層原因在于目前國家層面的相關(guān)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)仍不健全

?轉(zhuǎn)化路徑過長：目前的合作模式大多是企業(yè)與醫(yī)療機構(gòu)合作進行相關(guān)醫(yī)療人工智能的科研，但科研成果轉(zhuǎn)化為成熟產(chǎn)品路徑過長，其中涉及的知識產(chǎn)權(quán)、利益分配、品牌所有權(quán)等諸多不確定因素都會影響AI+醫(yī)療的落地來源：艾瑞咨詢研究院根據(jù)專家訪談?wù)砑袄L制。?2020.12iResearchInc. 10AI+醫(yī)療發(fā)展背景1AI+醫(yī)療發(fā)展現(xiàn)狀2AI+醫(yī)療典型企業(yè)案例分析3AI+醫(yī)療發(fā)展趨勢411AI+醫(yī)療投融資分析行業(yè)處在成長期，AI+影像是投融資熱門之一2020年醫(yī)療融資事件數(shù)持續(xù)遞減，但融資總額卻強勁走高，到達歷史最高的40億元，其中新藥研發(fā)是今年最熱門醫(yī)療AI融資領(lǐng)域，占已披露投資額的54%。AI+影像占融資額的比例連續(xù)三年保持在20%左右，成為另一熱門融資領(lǐng)域。對比2019年與2020年的融資項目輪次，其中天使輪、A輪與B輪占融資項目的比例由85.7%降低到70.6%，說明市場成熟度有所提高。同時筆均融資額從0.39億元/筆上升至1.14億元/筆。目前行業(yè)處于快速成長期，隨著市場融資集中度增加，艾瑞認為，未來擁有醫(yī)療牌照或技術(shù)領(lǐng)先的優(yōu)質(zhì)標(biāo)的公司會更受資本市場青睞，能吸引更多的資源與資金。2010-2020中國AI+醫(yī)療總?cè)谫Y金額與融資事件數(shù) 2019&2020年中國AI+醫(yī)療項目融資輪次分布57712019202040423520天使輪天使輪101310D輪及以上11,9%39.8D輪及以上14,7%7,1%A輪35,3%30.5C輪7,1%20,6%B輪4,8%16.210.48,8%7.520,6%C輪A輪69,0%B輪20102011201220132014201520162017201820192020AI+新藥研發(fā)（億元）AI+輔助檢查（億元）CDSS（億元）智慧病案（億元）手術(shù)機器人（億元）AI+基因檢查（億元）其他（億元）融資事件數(shù)（件）注釋：A輪包括preA、A、A+；B輪包括B、B+;C輪包括C、C+。來源：艾瑞咨詢研究院根據(jù)IT桔子公開資料整理及繪制。來源：艾瑞咨詢研究院根據(jù)IT桔子公開資料整理及繪制。?2020.12iResearchI?2020.12iResearchI12中國AI+醫(yī)療政策導(dǎo)向政府高度重視AI+醫(yī)療發(fā)展，持續(xù)釋放政策紅利從政策層面來說，2017年國務(wù)院發(fā)布的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》中提出要發(fā)展便捷高效的智能服務(wù)，推廣應(yīng)用人工智能治療新模式、新手段，建立快速精準(zhǔn)的智能醫(yī)療體系。從2017年開始，我國已把人工智能作為一個國策進行推動，近幾年的兩會上AI也被多次寫入政府工作報告中。而AI+醫(yī)療則作為AI中的先行者，得到了政府的大力倡導(dǎo)。2018年政府提出人工智能向基層醫(yī)療進行滲透，2019年將AI+醫(yī)療的范圍進一步擴大到康養(yǎng)范疇，2020年進一步提出未來的建設(shè)指南，期望在2023年在以醫(yī)療為代表的人工智能領(lǐng)域中建立一套初步的標(biāo)準(zhǔn)體系規(guī)范。2017-2020年中國AI+醫(yī)療典型政策分析2017.7.8國務(wù)院2019.8.1科技部《國家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺建設(shè)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》工作指引》?智能醫(yī)療，推廣人工智能治療新模式新?智能醫(yī)療，推廣人工智能治療新模式新2017手段，探索人機協(xié)同智能診體系的建設(shè)；2019手段，探索人機協(xié)同智能診體系的建設(shè)；?智能健康和養(yǎng)老，加強群體智能健康建?智能健康和養(yǎng)老，加強群體智能健康建設(shè)，突破大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等關(guān)鍵技術(shù)；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)展的重點政策，完?完善支持人工智能發(fā)展的重點政策，完善適應(yīng)人工智能醫(yī)療、保險的政策體系善適應(yīng)人工智能醫(yī)療、保險的政策體系2018.4.28國務(wù)院2020.8.7中央網(wǎng)信辦等五部門《國務(wù)院辦公廳關(guān)于促進“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療《國家新一代人工智能標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)2018健康”發(fā)展的意見》2020指南》?鼓勵醫(yī)聯(lián)體內(nèi)上級醫(yī)療機構(gòu)借助人工智?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；能等技術(shù)手段，面向基層提供遠程會診、?智能醫(yī)療領(lǐng)域，圍繞醫(yī)療數(shù)據(jù)、醫(yī)遠程心電診斷、遠程影像診斷等服務(wù)；療診斷、醫(yī)療服務(wù)、醫(yī)療監(jiān)管等，?推進“互聯(lián)網(wǎng)+人工智能”應(yīng)用服務(wù)，研重點規(guī)范人工智能醫(yī)療應(yīng)用在數(shù)據(jù)發(fā)基于人工智能的臨床診療決策支持系獲取、數(shù)據(jù)隱身管理等方面內(nèi)容，統(tǒng)，同時加強臨床、科研數(shù)據(jù)整合共享制定包括醫(yī)療數(shù)據(jù)特征表示、人工來源：艾瑞咨詢研究院根據(jù)公開資料整理及繪制。和應(yīng)用智能醫(yī)療質(zhì)量評估等標(biāo)準(zhǔn)?2020.12iResearchI13AI+醫(yī)療市場規(guī)模2019年市場規(guī)模超過20億元，市場將進入快速成長期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)市場規(guī)模超過20億，同比增速高達93.9%，其中CDSS占比最多，達到55.2%。2019年之前，由于大部分細分領(lǐng)域的盈利模式尚未明朗，導(dǎo)致AI+醫(yī)療市場一度陷入低谷。但如前所述，國家、社會各界及居民對于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)勢更加凸顯，因此，國家開始逐步發(fā)放各類醫(yī)療影像AI軟件三類證，并進一步出臺鼓勵A(yù)I+醫(yī)療發(fā)展的政策，這些將會使各細分領(lǐng)域的盈利模式逐漸明晰，市場也將會進入快速成長期。艾瑞推算，2020-2022年的CAGR將達到51.9%，2022年預(yù)計市場規(guī)模將超過70億元。2015-2022年中國AI+核心醫(yī)療軟件服務(wù)市場規(guī)模59.2%69.7%72.8%93.9%51.2%52.5%52.1%7,1924,7293,1002,0503606121,057226201520162017201820192020e2021e2022eCDSS（百萬元）智慧病案（百萬元）AI+輔助檢查（百萬元）其他（百萬元）增長率（%）注釋：1、AI+輔助檢查包括AI+影像、AI+病理、基因檢測等三項內(nèi)容；2、報告所列規(guī)模歷史數(shù)據(jù)和預(yù)測數(shù)據(jù)均取整數(shù)位（特殊情況：差值小于1時精確至小數(shù)點后一位），已包含四舍五入的情況；增長率的計算均基于精確的數(shù)值進行計算。來源：綜合公開資料、企業(yè)及專家訪談，根據(jù)艾瑞統(tǒng)計模型核算及預(yù)估。?2020.12iResearchInc. 14AI+醫(yī)療產(chǎn)業(yè)鏈分析基礎(chǔ)層技術(shù)層布局完備，應(yīng)用層可觸達全醫(yī)療服務(wù)場景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，市場呈寡頭局面，艾瑞認為，中、短期內(nèi)市場格局不會改變；2）技術(shù)層，算法、框架以及通用技術(shù)則需要長期的投入與研發(fā)來攻克，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)用層可觸達全醫(yī)療服務(wù)場景，如院內(nèi)臨床決策系統(tǒng)、手術(shù)機器人、智慧病案系統(tǒng)、醫(yī)療影像、藥企新藥研發(fā)與基因檢測，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。2020年中國AI+醫(yī)療產(chǎn)業(yè)鏈基礎(chǔ)層技術(shù)層應(yīng)用層支付方數(shù)據(jù)服務(wù)AI技術(shù)供應(yīng)商供應(yīng)商臨床決策系統(tǒng)院內(nèi)醫(yī)療數(shù)據(jù)醫(yī)學(xué)圖像識別智慧病案數(shù)據(jù)標(biāo)注醫(yī)學(xué)自然硬件供應(yīng)商語言處理手術(shù)機器人患者芯片醫(yī)學(xué)語音院外端傳感器語義識別醫(yī)療影像體檢中心醫(yī)學(xué)知識圖譜其他底層服務(wù)供應(yīng)商新藥研發(fā)基因檢測機構(gòu)5G通信機器學(xué)習(xí)藥企與深度學(xué)習(xí)基因檢測云計算大數(shù)據(jù)…………CRO來源：艾瑞咨詢研究院根據(jù)公開資料整理及繪制。信息流資金流?2020.12iResearchI15AI+醫(yī)療產(chǎn)業(yè)圖譜2020年中國AI+醫(yī)療產(chǎn)業(yè)圖譜患者醫(yī)療機構(gòu)、檢測中心、藥企、CRO

ToCTOB智慧病案CDSS醫(yī)療影像新藥研發(fā)手術(shù)機器人基因檢測眼底肺結(jié)節(jié)篩查篩查其他心臟疾病篩查

應(yīng)用層知識機器自然語機器圖譜視覺言處理學(xué)習(xí)云通數(shù)芯信據(jù)計片服服算務(wù)務(wù)注釋：產(chǎn)業(yè)鏈圖譜中l(wèi)ogo位置不分先后，不涉及排名。來源：艾瑞根據(jù)專家訪談，公開信息研究繪制。

技術(shù)層基礎(chǔ)層?2020.12iResearchInc. 16AI+醫(yī)療企業(yè)分布AI+醫(yī)療企業(yè)助力核心醫(yī)療布局，推動醫(yī)療開啟新的篇章對于AI+醫(yī)療類公司而言，綜合技術(shù)能力主要體現(xiàn)在覆蓋醫(yī)療場景的廣度與對醫(yī)療垂直及細分領(lǐng)域研究的深度。該類公司的長遠發(fā)展需要本身強大的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大AI研發(fā)能力的公司將更具發(fā)展?jié)摿?。在AI+醫(yī)療領(lǐng)域，百度靈醫(yī)智惠具有以下優(yōu)勢：1）在人工智能專利申請量及發(fā)布量方面極具優(yōu)勢，在領(lǐng)域內(nèi)通用AI能力位居第一；2）在核心醫(yī)療領(lǐng)域覆蓋場景更為全面；3）擁有雄厚的AI+醫(yī)療實力（構(gòu)建醫(yī)學(xué)知識圖譜、醫(yī)療大數(shù)據(jù)），因此在AI+核心醫(yī)療領(lǐng)域綜合實力處于業(yè)內(nèi)領(lǐng)先地位。除此之外，科大訊飛在AI+醫(yī)療領(lǐng)域積累與沉淀多年，在智能語音及語言技術(shù)研究中擁有較強優(yōu)勢，并具有強大的醫(yī)療智能化分析能力。2020年中國部分AI+核心醫(yī)療企業(yè)分布矩陣核應(yīng)用探索者生態(tài)領(lǐng)導(dǎo)者心百度靈醫(yī)智惠醫(yī)療惠每布醫(yī)渡云局深圳硅基程志諾維思Airdoc科大訊飛度艾登火樹精鋒三壇天智航邁納士積極跟進者技術(shù)創(chuàng)新者注釋：1.企業(yè)分布限于篇幅，僅選取了AI+醫(yī)療細分賽道的部分企業(yè)；通用AI能力2.橫坐標(biāo)為通用AI能力，參考標(biāo)準(zhǔn)為AI相關(guān)專利數(shù)情況；縱坐標(biāo)為核心醫(yī)療布局程度，參考標(biāo)準(zhǔn)為布局核心醫(yī)療場景數(shù)目及細分垂直程度，主要有公司內(nèi)部及合作院校醫(yī)療團隊能力，在該細分領(lǐng)域頂刊發(fā)表論文的數(shù)量等。來源：艾瑞咨詢研究院根據(jù)專家訪談和公開資料（不完全統(tǒng)計）自主研究及繪制。?2020.12iResearchI17AI+醫(yī)療應(yīng)用分析輔助檢查、CDSS成熟度最高，智慧病案則處于快速增長期隨著人工智能產(chǎn)品在醫(yī)療領(lǐng)域被越來越多使用，更多AI+醫(yī)療產(chǎn)品延伸至院內(nèi)院外更多場景，并更加深入的整合進醫(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)測和診斷，CDSS則結(jié)合以疾病為中心的知識圖譜，智能輔助臨床決策并助力醫(yī)療機構(gòu)評審。2019年以來興起的智慧病案由于目前DRGs、DIP等支付政策推動，目前處于快速增長期。2020年中國AI+醫(yī)療應(yīng)用成熟度分析萌芽期成長期成熟期萌芽期AI+醫(yī)療應(yīng)用領(lǐng)域的企業(yè)數(shù)量較少，技術(shù)相較國外有一定差距，在院內(nèi)院外的應(yīng)用也較少

成長期AI+醫(yī)療應(yīng)用領(lǐng)域的企業(yè)數(shù)成熟期AI+醫(yī)療應(yīng)用領(lǐng)域的企量較多，技術(shù)相較國外沒有明顯業(yè)數(shù)量最多，技術(shù)相對較為成差距，在院內(nèi)院外處于推廣階段熟，在院內(nèi)院外應(yīng)用廣泛CDSS眼底篩查皮膚影像CT影像內(nèi)窺鏡影像病理影像智慧病案新藥研發(fā)基因檢測心電圖識別 手術(shù)機器人來源：艾瑞咨詢研究院根據(jù)專家訪談?wù)砑袄L制。?2020.12iResearchInc. 182020年中國AI+眼底篩查商業(yè)模式分析AI+醫(yī)療成熟期應(yīng)用分析-眼底篩查眼底篩查需求廣闊，AI+眼底商業(yè)模式將進一步擴展眼底疾病是我國目前患者致盲的重要原因，DR（糖尿病視網(wǎng)膜病變）是其中最常見的病因，且隨著糖尿病持續(xù)時間的增加，發(fā)病率也會逐漸增加。根據(jù)艾瑞推算，僅考慮DR的威脅，到2030年，我國每天約有38.4萬人需要進行眼底篩查，因而眼底篩查需求十分廣闊。艾瑞認為，隨著眼底篩查三類證的簽發(fā)，醫(yī)保收費名錄在AI領(lǐng)域的擴大以及基層醫(yī)療機構(gòu)信息化水平的逐漸增強，未來AI+眼底篩查領(lǐng)域也得以逐漸開始從向醫(yī)院打包銷售和獨立銷售的傳統(tǒng)商業(yè)模式進一步擴展至由醫(yī)保支付購買以及由基層醫(yī)療機構(gòu)購買的新型商業(yè)模式。AI+眼底篩查必要性分析-糖尿病視網(wǎng)膜病視網(wǎng)膜病變變的發(fā)病率隨時間的變化情況01將AI醫(yī)學(xué)影像嵌入云HIS或云發(fā)病率（%）100%打PACS中，打包售賣收費內(nèi)容：AI服務(wù)license費+影像云實施運維費+服99.5%97.8%傳包務(wù)器、大屏+數(shù)字膠片80%69.3%統(tǒng)銷售02將AI圖像處理能力嵌入影像設(shè)81.6%商58.9%備中，高價銷售設(shè)備業(yè)60%收費內(nèi)容：設(shè)備銷售額抽成收費48.8%模式獨通過診斷模塊軟件開發(fā)服務(wù)、圖像分析0340%立軟件等名目賣進醫(yī)院銷收費內(nèi)容：軟件銷售費用/開發(fā)服務(wù)費用+服務(wù)器、圖售20%像終端122436糖尿病持續(xù)新型?由醫(yī)院采購的軟件系統(tǒng)，變?yōu)橹饕舍t(yī)保和患者付費的診療項目時間（年）商業(yè)?30歲以下接受胰島素治療患者30歲以上未接受胰島素患者模式由主要向醫(yī)院提供，變?yōu)橹饕蚧鶎俞t(yī)療機構(gòu)提供，打開潛在影像檢查市場來源：uptodate.KleinR.TheWisconsinepidemiologicstudyofdiabeticretinopathy.來源：艾瑞根據(jù)專家訪談?wù)砑袄L制。ArchOphthalmol?2020.12iResearchI?2020.12iResearchI19AI+醫(yī)療成熟期應(yīng)用分析-CDSSAI賦能診斷及治療全過程，為臨床工作提供切實有效的幫助CDSS是AI與醫(yī)療在院內(nèi)融合的體現(xiàn)，也是現(xiàn)代醫(yī)療體系中各醫(yī)療機構(gòu)在近年來關(guān)注的重點內(nèi)容。CDSS在臨床工作中的應(yīng)用，使得醫(yī)師的診療水平得到提升，有效降低了臨床上的誤診率和漏診率。CDSS通過真實病歷與循證醫(yī)學(xué)庫的積累，經(jīng)過人工智能的優(yōu)化處理得到最佳實踐庫，并以此為根據(jù)輔助支持醫(yī)生的臨床診斷與治療決策。2018年12月國家衛(wèi)健委出臺政策，對醫(yī)院電子病歷評級做出了規(guī)定，并提出至2020年所有三級醫(yī)院要達到評級4級以上的要求，而4級以上評級的重要標(biāo)準(zhǔn)之一即是要擁有不同程度的CDSS。這一政策的實施使得CDSS獲得了極為廣大的發(fā)展前景以及巨大的發(fā)展?jié)摿Α?020年中國CDSS應(yīng)用分析及相關(guān)電子病歷評級要求與信息化廠商合作方式進入醫(yī)院輔助臨床輔助制定投標(biāo)方式進入醫(yī)院診斷決策治療方案自然語深度學(xué)習(xí)知識圖譜數(shù)據(jù)挖掘言處理醫(yī)院臨床最佳實踐庫循證醫(yī)學(xué)最佳實踐庫去隱私NLP數(shù)據(jù)清洗機器學(xué)習(xí)多年臨床病歷積累循證醫(yī)學(xué)庫來源：艾瑞根據(jù)專家訪談及國家衛(wèi)健委公開資料整理及繪制。

電子病歷評級要求?實現(xiàn)患者的就醫(yī)流程信息在全4級 院范圍內(nèi)安全共享?初級醫(yī)療決策支持?各部門能夠利用全院統(tǒng)一的集成5級 信息和知識庫，統(tǒng)一數(shù)據(jù)管理?基于集成的病人信息，利用知識庫實現(xiàn)中級醫(yī)療決策支持?全流程醫(yī)療數(shù)據(jù)閉環(huán)管理，依據(jù)知識庫對各醫(yī)療環(huán)節(jié)提供實時數(shù)6級 據(jù)核查、提示與管控?形成全院級多維度醫(yī)療知識庫體系，提供高級別醫(yī)療決策支持?2020.12iResearchInc. 20AI+醫(yī)療成長期應(yīng)用分析-智慧病案AI協(xié)助審核病案，助力醫(yī)?？刭M及流程管控近年來，政府出臺DRGs等按病種付費的醫(yī)保政策，由于DRGs分組所需的全部信息基本是依據(jù)病案首頁各項目進行計算，因而對病案首頁的審核變得十分重要。除此之外，對全程病案的質(zhì)控同樣具有重大意義：1）解決診斷選擇問題；2）規(guī)范醫(yī)學(xué)使用術(shù)語；3）利于日后追溯，防止法律糾紛；4）完善病案信息。因而，能夠通過AI協(xié)助，構(gòu)建一套具有標(biāo)準(zhǔn)化、有效質(zhì)控、智能化的智慧病案系統(tǒng)，將實現(xiàn)醫(yī)院統(tǒng)計工作及管理工作的高效高質(zhì)量，同時輔助醫(yī)生的日常工作流程，提升我國醫(yī)療資源的有效利用度。2020年中國智慧病案應(yīng)用分析應(yīng)用流程實現(xiàn)功能數(shù)據(jù)上傳至衛(wèi)生統(tǒng)計信息平臺支持DRGs、DIP控費；進行數(shù)據(jù)準(zhǔn)確度稽查機器全量核查及人工抽檢復(fù)查審核病案規(guī)范性、邏輯性及一致性病案人員按照填寫信息進行疾病和手術(shù)操作編碼自動編碼合并及主要診斷選擇臨床醫(yī)生填寫病歷出院診斷自動編碼AI規(guī)范邏輯庫院內(nèi)知識庫住院病案填寫質(zhì)量規(guī)范知識庫深度學(xué)習(xí)院內(nèi)自學(xué)習(xí)系統(tǒng)醫(yī)院內(nèi)碼庫NLP機器學(xué)習(xí)醫(yī)院自建字典技術(shù)架構(gòu)來源：艾瑞根據(jù)專家訪談?wù)砑袄L制。?2020.12iResearchI21AI+醫(yī)療發(fā)展背景1AI+醫(yī)療發(fā)展現(xiàn)狀2AI+醫(yī)療典型企業(yè)案例分析3AI+醫(yī)療發(fā)展趨勢422案例介紹百度大腦AI技術(shù)驅(qū)動循證AI賦能基層醫(yī)療百度2018年成立智慧醫(yī)療部門，2019年品牌升級為靈醫(yī)智惠，目前提供智慧篩查、智慧醫(yī)院與智慧家醫(yī)等院內(nèi)外全場景解決方案。技術(shù)底層構(gòu)建在百度大腦6.0之上，醫(yī)療數(shù)據(jù)的安全與合規(guī)性受到專業(yè)技術(shù)的保障，同時百度資深醫(yī)療專家團隊與幾十家三甲醫(yī)院的醫(yī)生緊密合作，為靈醫(yī)智惠提供專業(yè)醫(yī)學(xué)知識。公司憑借資深醫(yī)療團隊與強大的AI通用能力構(gòu)建了專業(yè)的醫(yī)學(xué)知識圖譜。靈醫(yī)智惠不僅擁有B端與C端資源，近年更積極開拓G端市場，與基層衛(wèi)生機構(gòu)、政府和監(jiān)管部門合作，共同推動基層醫(yī)療發(fā)展。百度靈醫(yī)智惠業(yè)務(wù)布局智慧篩查解決方案智慧診療解決方案智慧家醫(yī)解決方案眼底影慢阻肺臨床輔智慧病案智能審方AI診前語音電小度在家慢智能外呼解決方像分析篩查助決策助手子病歷病管理案層智慧醫(yī)療服務(wù)能力群篩查診斷治療醫(yī)院管理藥學(xué)服務(wù)慢病管理服糖尿病視網(wǎng)膜病變篩查輔助問診治療方案推薦病案內(nèi)涵質(zhì)控處方事前監(jiān)控智能外呼患者教育務(wù)黃斑區(qū)域病變篩查輔助診斷相似病歷推薦醫(yī)?？刭M處方事中干預(yù)視頻問診健康檔案能青光眼篩查診斷質(zhì)控醫(yī)學(xué)知識查詢績效考核處方事后分析智能導(dǎo)診智能互聯(lián)力層肺部疾病篩查檢驗檢查推薦醫(yī)囑質(zhì)控區(qū)域鏈處方流轉(zhuǎn)監(jiān)管平臺區(qū)域/互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院遠程審方線上購藥主動提醒……醫(yī)學(xué)知識查詢用藥推薦………………醫(yī)療AI中臺醫(yī)療知識中臺醫(yī)療醫(yī)學(xué)自然語醫(yī)學(xué)語音人臉醫(yī)學(xué)圖像醫(yī)學(xué)醫(yī)學(xué)知識醫(yī)療AIAR/VR專項言理解識別識別識別OCR圖譜知識庫能力層AI通用能力層百度大腦6.0來源：艾瑞咨詢研究院根據(jù)公開資料整理及繪制。?2020.12iResearchI23案例介紹百度大腦核心算法與技術(shù)，高效賦能醫(yī)療服務(wù)全場景百度靈醫(yī)智惠依靠核心算法與技術(shù)，針對醫(yī)療全場景賦能，目前提供了五大解決方案：1）臨床輔助決策系統(tǒng)，提供輔助診斷、治療方案推薦、醫(yī)囑質(zhì)控、病歷內(nèi)涵質(zhì)控等多項臨床決策支持；2）眼底影像分析系統(tǒng)，AI驅(qū)動的眼底解決方案，覆蓋多種眼底疾病，提升基層醫(yī)生閱片能力；3）醫(yī)療大數(shù)據(jù)整體解決方案，借助多層級智能病歷結(jié)構(gòu)化，全面支持臨床、科研、管理等場景下的數(shù)據(jù)利用需求；4）智能診前助手，通過多輪友好的智能問診了解患者病情，精準(zhǔn)匹配醫(yī)生與患者，提升就診效率；5）慢病管理服務(wù)，面向C端的健康管理平臺，可實現(xiàn)診前導(dǎo)診、疾病預(yù)判，診后用藥提醒等閉環(huán)服務(wù)。百度靈醫(yī)智惠全場景解決方案與技術(shù)優(yōu)勢醫(yī)療大數(shù)據(jù)整體解決方案?電子病歷語義標(biāo)準(zhǔn)化?專病深度結(jié)構(gòu)化醫(yī)?電子病歷規(guī)范化醫(yī)學(xué)知識院智能診前助手?權(quán)威專業(yè)醫(yī)學(xué)知識圖譜圖譜內(nèi)?專業(yè)醫(yī)學(xué)NLP技術(shù)外?評級要求全覆蓋?多模型融合智能問診全臨床輔助決策系統(tǒng)?專家經(jīng)驗自學(xué)習(xí)靈醫(yī)智惠場vv技術(shù)優(yōu)勢?交付形式更靈活景AI算法與醫(yī)學(xué)自然覆慢病管理服務(wù)模型優(yōu)勢語言處理蓋?主動干預(yù)提醒?多眼疾覆蓋?交互簡單有趣?專家級能力?專業(yè)管理方案眼底影像分析系統(tǒng)?算法魯棒性v?設(shè)備端閱片來源：艾瑞咨詢研究院根據(jù)公開資料整理及繪制。?分析速度快?2020.12iResearchI24科大訊飛人工智能語音語義識別技術(shù)優(yōu)勢，助力升級CDSS相關(guān)業(yè)務(wù)科大訊飛股份有限公司成立于1999年，是亞太地區(qū)知名的智能語音和人工智能上市企業(yè)，2016年成立訊飛醫(yī)療子公司，以智能語音及人工智能技術(shù)為切入點，提供面向政府的智能醫(yī)療服務(wù)平臺和面向醫(yī)院的語音錄入解決方案，為醫(yī)生提供語音錄入和輔助診療服務(wù)。訊飛醫(yī)療提供的核心解決方案包括：1）AI電子病案系統(tǒng)，覆蓋診前病史采集，診中錄入與診后質(zhì)控全環(huán)節(jié)，具有專業(yè)定制醫(yī)用語音錄入、醫(yī)學(xué)特殊?？圃~匯語音快速生成的優(yōu)勢；2）CDSS系統(tǒng)，結(jié)合?？祁I(lǐng)域?qū)＜医?jīng)驗與醫(yī)學(xué)臨床知識庫，提供?？祁I(lǐng)域診斷治療決策輔助與信息支持；3）全科輔診診療系統(tǒng)，2017年通過執(zhí)業(yè)醫(yī)師資格考試筆試測試，通過語音、文字等交互方式，為基層全科醫(yī)生在不同診療環(huán)節(jié)提供有循證依據(jù)的輔助診斷建議?？拼笥嶏wAI+核心醫(yī)療布局CDSS平臺AI電子病案系統(tǒng)全科輔診診療系統(tǒng)深度挖掘、分析各醫(yī)療?？祁I(lǐng)域?qū)＜业?快速生成醫(yī)學(xué)通用領(lǐng)域、口腔等特殊專?全量病歷質(zhì)量和診療過程監(jiān)管核心診斷知識和經(jīng)驗科詞匯語音?基層醫(yī)生病歷書寫規(guī)范性建議?存儲海量臨床指南、醫(yī)學(xué)文獻、醫(yī)學(xué)辭?提供專業(yè)定制醫(yī)用語音錄入設(shè)備?系統(tǒng)的疾病病種涵蓋國家衛(wèi)生健康委醫(yī)療典、醫(yī)學(xué)圖譜等數(shù)據(jù)支持語音語義智能錄入、各?？曝S富的“優(yōu)質(zhì)服務(wù)基層行66種疾病”應(yīng)用??運用推理引擎規(guī)則和人機交互模式，開模板體系錄入等多種錄入模式靈活錄入?系統(tǒng)支持語音、鍵盤、鼠標(biāo)點選等多模展臨床輔助決策支持?診前病史采集智能同步病歷態(tài)錄入醫(yī)療全球先進的智技術(shù)臨床指南、醫(yī)學(xué)文獻、醫(yī)學(xué)能語音和人工基礎(chǔ)辭典、醫(yī)學(xué)圖譜等海量數(shù)據(jù)智能核心技術(shù)訊飛超腦來源：艾瑞咨詢研究院根據(jù)公開資料整理及繪制。?2020.12iResearchI25惠每科技公司以Mayo數(shù)據(jù)庫為支撐，賦能臨床決策與病案質(zhì)控惠每科技于2015年成立，是一家專注于醫(yī)療大數(shù)據(jù)的深度挖掘以及醫(yī)療人工智能產(chǎn)品研發(fā)和臨床應(yīng)用的公司?；菝靠萍甲匝械尼t(yī)療人工智能-Dr.Mayson，經(jīng)過多個版本的迭代升級已臻成熟，再結(jié)合世界頂尖的Mayo診療知識，提供可以覆蓋門診、急診、住院環(huán)節(jié)以及醫(yī)、藥、護理、檢驗、質(zhì)控等流程的醫(yī)療解決方案。Dr.Mayson提供的AI+醫(yī)療服務(wù)包括:1)病案首頁管理，AI通過病歷語義理解及診療路徑評估，對缺陷內(nèi)容進行事中干預(yù)與預(yù)警；2）病歷內(nèi)涵質(zhì)控，AI質(zhì)控覆蓋醫(yī)院所有病歷文本內(nèi)容；3）臨床決策支持系統(tǒng)（基層），通過癥狀提示和問診引導(dǎo)，幫助基層醫(yī)生快速鑒別急危重癥及跨專科疾??；4）臨床決策支持系統(tǒng)（大型醫(yī)院），基于權(quán)威醫(yī)學(xué)知識庫智能分析患者完整數(shù)據(jù)來優(yōu)化診療方案?；菝靠萍糀I+核心醫(yī)療業(yè)務(wù)病案首頁 病案質(zhì)控智能解析所有病歷內(nèi)容信息，對書寫形式、術(shù)語編碼、病歷內(nèi)容缺陷等進行事中監(jiān)測和實時干預(yù)醫(yī)學(xué)自然語言處理來源：艾瑞咨詢研究院根據(jù)公開資料整理及繪制。

人工智能與數(shù)據(jù)技術(shù)

大型醫(yī)院CDSSMayson數(shù)據(jù)AI數(shù)據(jù)醫(yī)學(xué)知輔助CDSS滿足高級別電子病源處理識庫診療歷評級要求社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心連鎖診所基層CDSS基層醫(yī)院囊括2000余種常見疾病 互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院Mayo數(shù)據(jù)庫支持?2020.12iResearchInc. 26醫(yī)渡云打破院內(nèi)數(shù)據(jù)孤島，YiduCloud賦能醫(yī)療生態(tài)醫(yī)渡云成立于2014年，2015年開始為醫(yī)院和其他醫(yī)療機構(gòu)提供基于大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的醫(yī)療創(chuàng)新解決方案。YiduCore是醫(yī)渡云自主開發(fā)的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)智能平臺，能夠?qū)Υ笠?guī)模多源異構(gòu)醫(yī)療數(shù)據(jù)進行深度處理和分析，建立真實世界疾病領(lǐng)域模型。醫(yī)渡云以Yiducore為基礎(chǔ)，針對醫(yī)療行業(yè)內(nèi)存在的院內(nèi)數(shù)據(jù)互通互聯(lián)差、病種標(biāo)桿和?？茖２≈笜?biāo)不可比、數(shù)據(jù)指標(biāo)口徑復(fù)雜等問題，構(gòu)建出一套涵蓋臨床決策系統(tǒng)在內(nèi)的醫(yī)療大數(shù)據(jù)及醫(yī)療管理解決方案。醫(yī)渡云的病歷數(shù)據(jù)分析智能決策支持系統(tǒng)提供：1）全科醫(yī)學(xué)CDSS；2）特定疾病CDSS；3）智能病案質(zhì)量控制系統(tǒng)。醫(yī)渡云AI與大數(shù)據(jù)醫(yī)療管理解決方案數(shù)據(jù)中心醫(yī)院信息系統(tǒng)合作醫(yī)院提供數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化HIS、LIS、麻數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化醉、PACS……數(shù)據(jù)挖掘與建模知識圖譜與數(shù)據(jù)管理模型升級院外可穿戴設(shè)備、數(shù)據(jù)中心算法數(shù)據(jù)移動應(yīng)用程及結(jié)構(gòu)化搜索式收集場景運行統(tǒng)計分析與數(shù)據(jù)挖掘機器學(xué)習(xí)NLP病歷數(shù)據(jù)分析智能決策支持系統(tǒng)全科醫(yī)學(xué)CDSS與特定疾病CDSS構(gòu)建特定醫(yī)院的患者病疾病的數(shù)建立案或?qū)２鞊?jù)訓(xùn)練集特定疾病提供診療編纂、整理決策規(guī)則咨詢建議專家的經(jīng)驗質(zhì)控智能病案數(shù)據(jù)應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)演算法為病案首頁創(chuàng)建預(yù)設(shè)規(guī)則和質(zhì)量控制模型，分析病案首頁中的內(nèi)容是否符合監(jiān)管要求，以及醫(yī)院在住院病案保存方面的內(nèi)部政策來源：艾瑞咨詢研究院根據(jù)公開資料整理及繪制。?2020.12iResearchInc. 27AI+醫(yī)療發(fā)展背景1AI+醫(yī)療發(fā)展現(xiàn)狀2AI+醫(yī)療典型企業(yè)案例分析3AI+醫(yī)療發(fā)展趨勢428AI+醫(yī)療圖譜趨勢AI助力醫(yī)學(xué)知識圖譜不斷進步，賦能臨床決策等多應(yīng)用場景醫(yī)學(xué)知識圖譜為醫(yī)療信息系統(tǒng)中海量、異構(gòu)、動態(tài)的醫(yī)療大數(shù)據(jù)的表達、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，更加接近于人類的認知思維。醫(yī)學(xué)知識圖譜的構(gòu)建流程大致分為四個步驟，即醫(yī)學(xué)知識表示、醫(yī)學(xué)知識抽取、醫(yī)學(xué)知識融合、醫(yī)學(xué)知識推理，受益于人工智能的不斷進步，這四個步驟都取得了較大的進步。艾瑞認為，知識圖譜在醫(yī)療領(lǐng)域的意義不僅在于它是一個全局醫(yī)學(xué)知識庫，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)知識圖譜技術(shù)具有優(yōu)勢的公司未來將獲得更大、更廣闊的AI+醫(yī)療發(fā)展空間。2020年中國醫(yī)學(xué)圖譜現(xiàn)有技術(shù)及發(fā)展趨勢醫(yī)學(xué)知識表示醫(yī)學(xué)知識抽取醫(yī)學(xué)知識融合醫(yī)學(xué)知識推理距離平移模型實體抽取實體對齊傳統(tǒng)知識推理疾病名、藥物名、現(xiàn)消除異構(gòu)