中国AI医疗行业报告
作者:希麦迪医药
一、AI医疗概述
1.人工智能
人工智能已经发展了大半个世纪,经历几次大起大落。从上世纪80年代到本世纪初,人们对于深度学习探索较多,但受制于计算机的计算能力,以及算法本身的限制,效果不太好,直到2006年,Hinton解决了神经网络的大量参数训练的问题。从2009年开始人工智能飞速发展。2015年、2017年,两场世界瞩目的人机围棋大赛之后,人们对人工智能的认识将进一步的加深。而AlphaGo用于下围棋的高效算法是一种通用型的算法,这种算法可以推广到其他算法,把人工智能运用到各个领域。
2.深度学习,智能时代的核心驱动力量
世界十大人工智能科学家之一Terrence Sejnowski曾在“The Deep Learning Revolution ”一书中提出AI医疗。“随着机器学习的成熟并被应用于可获取大数据的许多其他问题,服务行业和其相关职业也将发生转变。基于数百万患者病情记录的医学诊断将变得更加准确。最近的一项研究将深度学习运用到了囊括超过2000种不同疾病的13万张皮肤病学图像中,这个医学数据库是以前的10倍大。该研究的网络被训练用于诊断“测试集”(testset)中的各种疾病。它在新图像上的诊断表现与21位皮肤科专家的结论基本一致,甚至在某些情况下还要更准确”。
3.AI+医疗
AI赋能医疗。人工智能医疗简单说即以互联网为依托,通过基础设施的搭建及数据的收集,将人工智能技术及大数据服务应用于医疗行业中,提升医疗行业的诊断效率及服务质量
二、AI医疗应用背景
1.医疗资源分布不均,人工智能弥补劳动力短缺
我国医疗资源分配严重不均,优质的医疗设备和医护资源大多集中在发达城市与地区,而使得大量外地病患由于在本地得不到良好的医疗,转而向大城市、大医院集中。
根据国家卫计委数据,截止至2018年11月底,我国共有医院32476个,其中三级医院仅有2498家,占7.69%; 然而,三级医院就诊人数(截止至2018年11月)却达到16.46亿人次,占全国总人次的50.97%。医疗资源供需明显不匹配。
数据来源:国家卫计委、公开资料
此外,我国医护人员数量不足。数据显示,2017年我国共有卫生人员1174.9万人,其中卫生技术人员898.82万人,注册护士有380.4万人,而执业医师仅有282.9万人,医师数量短缺。与此同时,2017年我国总诊疗人次达到81亿人次,出院人数2.4亿人,可见我国医疗保健中劳动力短缺。
数据来源:国家卫计委、公开资料
2. AI医疗利好政策落地
从2006年起,国家多次颁布人工智能相关政策。

2016年6月《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》中明确提出健康医疗大数据是国家重要的基础性战略资源,需要规范和推动医疗大数据融合共享、开放应用。
3. 5G商用推动智能终端发展
人工智能是一个“云端大脑”,而5G则是一条“信息高速公路”。依靠“高速公路”带来的信息和数据,人工智能才能不断学习和演化,完成机器智能化进程。5G可分别从数据、时效和算力为人工智能技术提供更好的支撑基础,大幅促进其各类终端使用场景的落地和应用。5G将激发诸如智能网联汽车、远程医疗手术等各类创新应用,补齐制约人工智能发展的短板,极大拓展AI应用场景,5G与人工智能共同引发智能终端产业下一轮技术和创新变革。5G应用将极大提升数据传输速度,提升诊断报告生成速度与准确率。
三、AI医疗市场情况分析
1. 2019年中国人工智能行业市场规模
中国人工智能产业规模远高于全球17%的增速水平,5G技术商用将推动整个机器智能化进程。5G将激发诸如智能网联汽车、远程医疗手术等各类创新应用,补齐制约人工智能发展的短板,极大拓展AI应用场景,5G与人工智能将共同引发智能终端产业下一轮技术和创新变革。

数据来源:前瞻产业研究院、博裕金融懂医行数据库
2. 我国AI医疗市场规模
随着人工智能技术的发展,语音交互、计算机视觉和认知计算、深度学习等技术也逐渐成熟,人工智能医疗领域的各项运用变成了可能。如语音录入病历、医疗影像智能识别、辅助诊疗/癌症诊断、医疗机器人、个人健康大数据的智能分析,AI医药研发等。
随着人工智能医疗市场的不断发展,热度不断提升,据统计,2017年行业市场规模已达到136.5亿元,2018年市场规模在210亿元左右,同比增长54%。随着我国医疗需求不断提升的同时,医疗资源分配不均,医护人员短缺,而人工智能刚好弥补了这一短缺,加之人工智能医疗的政策规划不断落地,更加速我国人工智能医疗的发展。据IDC统计数据,到2025年人工智能应用市场总值将达到1270亿美元,其中医疗行业将占市场规模的五分之一。

数据来源:前瞻产业研究院、博裕金融懂医行数据库
3. 我国AI医疗资本布局情况
根据前瞻产业研究院发布的《中国医疗人工智能行业市场前景预测与投资战略规划分析报告》数据统计,2013-2018年我国人工智能医疗行业融资额整体走高,截止至2018年前三季度,国内共有39家企业披露完成融资,其中18家企业披露融资金额,合计约26.2亿元; 相比2017年同期,在完成融资的企业数量上,同比增长21.88%,在披露的融资总规模上,同比增长128.42%。

数据来源:前瞻产业研究院、博裕金融懂医行数据库
从2018年前三季度的融资情况来看,我国人工智能医疗行业融资依旧处于早期阶段。种子轮和天使轮阶段的企业占比31%,早期融资阶段企业(A轮及以前)数量占比更是达到77%,比重较高;而处于B轮及以后融资阶段企业仅为9家,占比约23%。
数据来源:前瞻产业研究院、博裕金融懂医行数据库
4. AI医疗投资价值分析
AI+医疗发展的核心在于“算法+有效数据”。基础层的计算能力是构建生态的基础,技术层的算法、框架以及通用技术是构建技术护城河的基础,都属于人工智能产业大生态的基础设施,具有高投入、高收益的特点,需要中长期进行投资。而应用层是人工智能技术在具体行业、具体应用场景价值变现的渠道,具有变现能力强的特点。随着医疗数据互联互通程度的提升和共享机制的建立,AI+医疗行业发展将加速。
数据来源:前瞻产业研究院、博裕金融懂医行数据库
数据来源:前瞻产业研究院、博裕金融懂医行数据库
5. AI医疗细分赛道情况
我国AI产业尚处于创业发展阶段,中国168家以AI为驱动技术或业务的非上市公司中,于2015年成立的公司比例最多,占34.50%;其次为2014年成立的,占20.80%;2016年成立的,占16.70%。目前国内可统计的医疗AI产业公司有144个,并以京、沪浙苏、广东的医学AI产业为主,形成鼎足之势。四川、安徽、重庆、河南、福建、江西和湖北等地也开始布局医疗AI产业。

以其中108家企业产品研究方向布局来看,肺结节筛查、糖网筛查是两大热门方向,集结的医疗人工智能企业数量共计有33家,占比约30.6%;但同时也有相当多的企业将目光投向了心血管类疾病方面,企业数量超过了10家,由此可以看出国内医疗人工智能企业细分赛道呈现出分散竞争态势。

数据来源:前瞻产业研究院、博裕金融懂医行数据库

数据来源:前瞻产业研究院、博裕金融懂医行数据库
四、AI医疗八大应用场景
数据来源:前瞻产业研究院、博裕金融懂医行数据库
1. 疾病风险管理于预测
1、心脏病患者死亡预测:英国科学家在《放射学(Radiology)》杂志上发表文章,研究结果认为人工智能可以预测心脏病人何时死亡。英国医学研究委员会下的MRC伦敦医学科学研究所称,人工智能软件通过分析血液检测结果和心脏扫描结果,可以发现心脏即将衰竭的迹象。
2、骨关节炎发展预测:在Shinjini Kundu的研究中,通过收集大量人群10年间的软骨MRI影像数据,通过人工智能去寻找健康人群和患病人群的影像差别。正常人的软骨上的水是均匀分布的,而患有骨关节炎的患者MRI图像上红色部位有水的聚集。人工智能通过大量图像数据的学习,能够发现正常人的软骨中的异常,从而预测出未来三年患有骨关节炎的概率。据介绍,这套系统目前的准确度已经达到了86.2%,
3、流行病风险预测:医疗人工智能通过对医疗大数据的收集分析,可在多个方面提高医疗系统的效率。完成城市或国家层面的流行病风险预测。
2. 医学影像
医学影像,是目前人工智能在医疗领域最热门的应用场景之一。目前国内共有40余家公司提供“医学影像”服务。“医学影像”应用场景下,主要运用计算机视觉技术解决病灶识别与标注、靶区自动勾画与自适应放疗、影像三维重建三种需求。
3. 医院管理
医院管理,主要指针对医院内部、医院之间各项工作的管理,主要包括病历结构化、分级诊疗、DRGs(诊断相关分类)智能系统、医院决策支持的专家系统等。在分级诊疗的政策推动之下,国内陆续出现促进分级诊疗的企业服务,行业前景广阔。分级诊疗的实现,离不开医联体与智能云服务,二者相辅相成。
4. 辅助诊疗
除医学影像以外,“AI+辅助诊疗”的产品还有两大类:医疗大数据辅助诊疗、医疗机器人(主要指针对诊断与治疗环节的机器人)。医疗机器人主要包括手术机器人、肠胃检查与诊断机器人、康复机器人等。我国在医疗机器人的研究与政策支持方面,都具有良好的发展环境。目前国内致力于手术机器人的公司主要采用两种业务模式:第一种,面向医院进行机器人产品的单独销售,并提供长期维修服务;第二种,是为医院提供手术中心整体工程解决方案。国外,IBM和Google均已布局辅助诊疗,并构建完整系统。IBM Watson for Oncology 是基于认知计算(读懂大数据背后的含义)的医疗大数据辅助诊疗解决方案,为全球首家将认知计算运用于医疗临床工作中。Google研发的DeepMind Health系统将机器学习和系统神经科学结合,通过强大的通用学习算法模拟构建人脑神经网络,以便更好的解决医疗保健问题;DeepMind系统于2016年在英国的一家医院使用。
5. 虚拟助理
6. 健康管理
“健康管理”应用场景,主要包含营养学、身体健康管理、精神健康管理三大子场景。目前国内共有14家公司提供“健康管理”服务,公司大多集中于身体健康管理场景。企业包括:妙健康、碳云智能、橙意家人、人和未来、解码DNA、时云医疗等。
7. 辅助医学研究平台
辅助医学研究平台,是利用人工智能技术辅助生物医学相关研究者进行医学研究的技术平台。2014年以来,国家卫计委、国务院先后出台相关文件,鼓励医疗机构及医生进行科学研究。
8. 药物挖掘与研究
文章不错