2020 AI医疗产业八大细分领域发展

　　近年来，人工智能技术在医疗影像识别、病情分析、健康管理等方面发挥的作用逐渐得到重视，新冠肺炎疫情的暴发更是加速了这些智能技术在医疗领域的应用。

　　近日，中国信息通信研究院、工业互联网创新中心(上海)有限公司联合 36 氪研究院共同发布《2020 人工智能医疗产业发展蓝皮书》。

　　我国人工智能医疗的发展机遇

　　①顶层设计不断加码，产业发展政策环境持续优化。

　　②市场增长迎来发力期，资方入局窗口已经打开。

　　③市场需求日益旺盛，慢病管理等领域颇具增长空间。根据国家统计局数据显示，我国老年人口占比连年上升。

　　④新冠疫情的迫切需求为相关产业的发展打开了新局面。

　　⑤5G、量子计算等新技术的增长为产业发展提供了新动能。

　　⑥复合型人才厚度增加为产业厚积薄发创造新节点。

　　八大细分领域的发展探索

　　1、AI+公共卫生：防控治理是痛点也是突破口

　　重要应用场景：

　　①传染病防控传染病防控是目前人工智能在公共卫生领域的最大应用场景，人工智能主要在传染病暴发预测、传播与溯源路径排查、发展趋势预测等方面发挥作用。

　　②卫生监督利用人工智能、物联网等创新技术，打造“智慧卫监”综合监管平台，有效提升卫监人员工作效率，确保执法流程公正。

　　③人工智能技术应用于疫苗查询、真假疫苗识别和疫苗信息追溯等方面，可以在一定程度上解决这一问题。

　　重点发展趋势：

　　①从行业参与者及市场现状来看，目前公共卫生领域尚处于人工智能应用的初期阶段，仍然为蓝海市场，在新冠疫情催化下，有加速发展趋势。

　　②可提高应对疫情等突发事件的决策能力和响应速度，降低防控作业成本，扩大信息传播半径，从而为公共卫生防控治理能力带来质的提升。

　　③随着医疗数据互通互联，医疗数据孤岛问题正在被积极解决，人工智能在公共卫生领域的各项应用亦将随之逐步深化。

　　④从近两年来看，人工智能有望在传染病大数据分析预警系统和疫情排查系统这两个领域进一步释放潜力，为公共卫生治理提供有力的决策支持。

　　公共卫生领域新兴企业：

　　①百融云创(智能语音对话机器人)

　　②鲸腾网络(智能疫情通知回访和智能疫情客服系统)

　　③京东数科(疫情问询机器人)

　　2、AI+医院管理：智能协助人力提升精准+效率

　　核心应用价值∶

　　①利用智能化信息技术重塑患者端全流程就医体验;

　　②以人工智能和大数据驱动医院端智慧管理与决策，推动医院管理体制机制持续创新;

　　③人工智能与大数据可以实现跨机构互通互联，打通医疗服务数据与生态壁垒，完善以医院为中心的医疗服务生态。

　　核心发展场景：

　　①患者端：人工智能重塑就医体验利用人工智能技术，医疗服务可以突破医院的物理边界，以患者为中心，延伸到诊前、诊中、诊后的就医全流程。

　　②医院端：人工智能重构管理体系人工智能深入病人管理(电子病历)、药械管理(器械设备与药品智能化闭环管理)、病房管理(智能手术排班)、绩效管理(DRGs 绩效)、后台管理(人力财税等智能后台综合管理)等方面，为医院管理体系带来整体升级重构。

　　③生态端：人工智能完善医疗服务生态在整个医疗服务体系中，医院处于核心位置，是各项信息数据汇聚与整合的中间枢纽，此外还有其他医疗服务机构、医疗健康产品提供方、支付方、监管方等。

　　医院管理领域新兴企业：

　　①科大讯飞(导诊机器人)

　　②博识医疗云(专病结构化电子病历)

　　③上海利连(智能化医疗全息数据平台产品)

　　3、AI+医学影像：算法+分析下的提效+提准

　　核心应用价值：

　　①承担分类检出工作。②替代医师工作。③提供具有附加值的工作。

　　重点发展趋势：

　　目前中国 AI 医学影像产品布局方向主要集中在胸部、头部、盆腔、四肢关节等几大部位，以肿瘤和慢病领域的疾病筛查为主。

　　在 AI 医学影像发展应用初期，肺结节和眼底筛查为热门领域，近两年随着技术不断成熟迭代，各大 AI 医学影像公司也在不断扩大自己的业务半径，乳腺癌、脑卒中和围绕骨关节进行的骨龄测试也成为市场参与者重点布局的领域。

　　医学影像新兴企业：

　　①平安科技(平安科技肺炎 CT 影像智能辅助诊断系统)

　　②依图医疗(胸部 CT 新型冠状病毒肺炎智能评价系统)

　　③阿里达摩院(新冠病毒肺炎 AI 辅诊助手)

　　4、AI+医疗机器人

　　核心应用价值∶

　　①小型化：随着微电子技术不断发展，医疗器械小型化成为一大发展趋势。

　　②智能化：智能化的人机交互功能，远程操作与精准控制能力，基于个体状况实现个性化柔性操作，具备环境变化的独立判断与适应能力。

　　重点发展趋势：

　　①随着我国对于高端医疗器械核心技术的研发突破，国产手术机器人在操作模式、辅助手术灵活性、工作空间、操作力、定位精度等方面也在逐渐接近世界先进水平，发展潜力巨大。

　　②医疗服务机器人在国内发展较晚，加之其覆盖场景较多，所以市场集中度并不高，产品同质化竞争程度较小。

　　③我国医疗机器人目前仍处于发展初期阶段，在政策利好、老龄化加剧、消费者认知升级和产业化发展提速等多种因素的综合影响下，未来医疗机器人的规模化使用将成为一大趋势。

　　医疗机器人领域新兴企业：

　　①力迈德医疗(下肢智能反馈训练系统 W200)

　　②Remebot 柏惠维康(神经外科机器人)

　　③金山科技(型腹胸腔微创手术机器人)

　　5、AI+药物研发：缩短周期+降低成本+提高成功率

　　核心应用价值：

　　人工智能技术在新药研发领域的应用已经渗透到各个环节，主要涉及靶点发现、化合物合成、化合物筛选、晶型预测、药理作用评估、药物重定向、新适应症开发等多个场景。

　　重点发展趋势：

　　在药物研发过程中引入人工智能技术，利用深度学习技术对分子结构进行分析与处理，在不同研发环节建立拥有较高准确率的预测系统，可以减少各个研发环节的不确定性，从而缩短研发周期，降低试错成本，提高研发成功率。

　　目前，“人工智能+药物研发”仍属蓝海领域，处于技术探索与结果验证阶段，未来市场潜力较大。

　　药物研发领域的新兴企业：

　　①晶泰科技(Renova 人工智能药物研发平台)

　　②深度智耀(AI 驱动的药物合成、药物设计、药物活性预测、临床研发一体化)

　　③亿药科技(InfinityBind：人工智能设计平台)

　　6、AI+健康管理：智能终端+管理前置+数据生态

　　核心应用价值：

　　①通过智能终端进行多维度健康数据采集，提升数据应用价值;

　　②将健康管理前置到预防阶段;

　　③构建医疗数据生态的重要环节。

　　重点发展趋势：

　　①风险识别，利用人工智能技术进行数据处理与分析，依据关键定量指标识别疾病发生风险，提供降低风险的可能性建议。

　　②虚拟护士，人工智能充当“护士”角色对患者进行个性化护理，记录并分析患者的饮食、运动和用药习惯，对患者的身体状态给予动态评估意见，协助患者规划与调整个人生活。

　　③精神健康，运用人工智能技术对用户的语言、表情和声音等信息进行挖掘，识别用户的情绪与精神状态，发现用户精神健康方面的异常情况。

　　④移动医疗，利用人工智能技术，为患者提供在线问诊和慢病管理等服务。

　　由于可穿戴设备硬件发展水平和疾病相关数据积累不足，健康管理的智能化水平仍然不高，用户付费习惯亦有待培养。

　　健康管理的新兴企业：

　　①松果数码(AI 医养云安全健康管理平台)

　　②诺华制药(护心小爱)

　　③华米科技(米动健康手环)

　　7、AI+精准医疗应用：智能+定制化解决方案

　　核心应用价值：

　　精准医疗在癌症领域已有较为成熟的诊断和治疗应用;无创产前检测成为目前高通量基因测序技术应用最为成熟的临床项目。

　　领域新兴企业：

　　①华大基因(肺癌组织个体化诊疗基因检测、基因自主测序平台)

　　②贝瑞基因(肿瘤检测)

　　③达安基因(荧光 PCR 检测、基因检测)

　　8、AI+医疗支付

　　主要应用场景：

　　分为医保支付、商保支付、众筹互助、医疗分期和支付工具五大应用场景。

　　重点发展趋势：

　　①基于人工智能的医保控费模式，主要利用大数据、深度学习、类脑信息处理等关键技术，对医疗保险数据进行深度挖掘和学习，探寻数据内部的隐含关系，发现医保违规异常数据，从而规范医疗服务行为，控制医疗费用的不合理增长。

　　②基于涵盖诊疗规则、药品规则和医保规则等多种规范在内的核心知识库，以费用监控为重要手段，利用自动分析算法，实现事前控制、事中预警和事后审核的医保全流程监管。

　　医疗支付领域的新兴企业：

　　①创业慧康(“健康中山”运营平台)

　　②数联易康(医保业务精细化管理服务、医保大数据监管方案)

　　③智诚民康(医保智能管理系统)

　　产业整体发展趋势

　　①政府对产业自主安全可控提出针对性政策，国产化进程将再度提速。

　　②政府将推动成果转化，人工智能医疗产品将逐步实现大规模应用落地。

　　③政府将推动建立标准化测试数据集并推动共享，持续完善标准规范体系。

　　④“以患者为核心、切实满足医生临床工作需求”的核心理念正在逐渐成为行业共识。

　　⑤产品将横向覆盖多病种、纵向深入场景。

　　结尾：政策利好+标准规范让落地应用成为可能

　　政府密集释放相关利好政策，推动科技成果转化，推动数据共享，持续完善行业标准规范体系。

　　同时，“以患者为核心、切实满足医生临床工作需求”的核心理念正在逐渐成为行业共识，人工智能医疗产品正在向覆盖多病种、深入应用场景的方向发展。可以预见，人工智能医疗大规模落地应用的时代即将来临。

　　未来人工智能将持续在医疗健康领域发力，优化医疗机构管理水平，提升医疗诊疗效率，提高医疗和服务水平，增强医疗创新研究能力，实现与医疗产业全生态的横向拓展及纵向深度融合。