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一、欲知風向，先看趨勢

一）總體發(fā)展概況

1、世界人工智能醫(yī)療發(fā)展概況

全球的人工智能醫(yī)療相對于制造業(yè)、通信傳媒、零售、教育等人工智能應(yīng)用領(lǐng)域來說，還處于早期階段，商業(yè)化程度相對偏低，行業(yè)滲透率較低。

人工智能醫(yī)療具有廣泛的市場需求和多元業(yè)務(wù)趨向，擁有廣闊的發(fā)展空間。目前，市場規(guī)模高速增長，大量初創(chuàng)公司不斷涌現(xiàn)。預(yù)計到 2025 年，人工智能應(yīng)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。

從具體應(yīng)用層面來看，醫(yī)療信息化應(yīng)用早，智能診療、醫(yī)療健康管理落地廣，藥物研發(fā)市場規(guī)模大，醫(yī)學影像增速快。

此外，智能診療和醫(yī)療健康管理也是人工智能醫(yī)療產(chǎn)品落地較為廣泛的領(lǐng)域。中國的人工智能健康管理事業(yè)起步較晚，但隨著各種檢測技術(shù)（如可穿戴設(shè)備、基因檢測等）的發(fā)展，伴隨著物聯(lián)網(wǎng)大環(huán)境的促進，預(yù)計 2020 年后市場將進入高速發(fā)展階段。

藥物研發(fā)結(jié)合人工智能起步稍晚，但市場規(guī)模較大，增速較快，目前占據(jù)人工智能醫(yī)療市場 35% 以上份額。

我國目前的藥物研發(fā)以仿制藥和改良藥為主，國外藥物研發(fā)則以創(chuàng)新藥為主。由于存在算法技術(shù)優(yōu)勢和大量藥物數(shù)據(jù)積累等諸多先發(fā)優(yōu)勢，目前美國 AI 藥物研發(fā)的發(fā)展速度較快，已有基于人工智能技術(shù)進行藥物研發(fā)的多種新藥上市，市場逐漸成熟。

醫(yī)學影像與人工智能的結(jié)合是人工智能醫(yī)療的另一重要應(yīng)用領(lǐng)域，也是近年來增速較快的領(lǐng)域。這一領(lǐng)域的發(fā)展在中美兩國呈現(xiàn)不同特征，美國需要借助人工智能彌補其國內(nèi)明顯短缺的放射師數(shù)量，而中國則對跨平臺影像云技術(shù)支持的需求更加迫切。

除中美外，以色列在人工智能醫(yī)療影像分析方面也處于世界領(lǐng)先水平。

此外，人工智能醫(yī)療在手術(shù)機器人、精準醫(yī)療等領(lǐng)域也逐步落地應(yīng)用，發(fā)展前景較好。

從全球格局來看，中美兩國人工智能醫(yī)療發(fā)展雙足鼎立，日本、英國和以色列等國家緊隨其后。

2、中國人工智能醫(yī)療發(fā)展概況

據(jù)《2019 年我國衛(wèi)生健康事業(yè)發(fā)展統(tǒng)計公報》數(shù)據(jù)，2019 年我國共有三級醫(yī)院 2749 個，在我國一至三級醫(yī)院總量中占比為11.60%，但三級醫(yī)院醫(yī)療服務(wù)工作量占比為 56.75%，且我國三級醫(yī)院主要集中在北京、上海、廣州等大城市，中小城市醫(yī)療資源相對不足。

截至 2019 年末，我國共有衛(wèi)生技術(shù)人員 1010 萬人，其中執(zhí)業(yè)醫(yī)師和執(zhí)業(yè)助理醫(yī)師382萬人，注冊護士 443 萬人，而全年總診療人次為 85.2 億人次，醫(yī)療供給也存在較大壓力。在此背景下，人工智能憑借其智能化、自動化的特點，在醫(yī)學影像、藥物研發(fā)、醫(yī)院管理等多個醫(yī)療場景落地應(yīng)用，能夠輔助提高醫(yī)院診療效率和運營管理水平，在一定程度上緩解我國醫(yī)療資源不足的問題。

人工智能賦能醫(yī)療行業(yè)的發(fā)展路徑可歸結(jié)為"計算智能-感知智能-認知智能"三個階段，隨技術(shù)進步而螺旋上升發(fā)展。

計算智能是人工智能醫(yī)療發(fā)展的初期階段，在這一階段人工智能主要表現(xiàn)為對醫(yī)療行業(yè)的算力支持，通過計算機獲取海量醫(yī)療數(shù)據(jù)資源，對于數(shù)據(jù)進行整合、處理、分析，是實現(xiàn)精準醫(yī)療、智能醫(yī)療的重要保障。

感知智能是機器接收外界信息、實現(xiàn)人機交互的能力。機器對于外界信息的感知主要通過將圖像、聲音、文字等轉(zhuǎn)化為數(shù)字形式進行記憶和學習，并依據(jù)相關(guān)算法進行推理和決策。在人工智能醫(yī)療領(lǐng)域主要體現(xiàn)為對于影像、聲音等多維度醫(yī)療信息的識別和處理，幫助醫(yī)生快速診斷，大幅提高醫(yī)生診療效率。

認知智能是人工智能醫(yī)療更深一步的發(fā)展，通過機器自我學習進行有目的的推理，優(yōu)化決策系統(tǒng)，實現(xiàn)人機互動，輔助或者部分替代醫(yī)生完成醫(yī)療診斷工作。在這一階段，人工智能的計算能力和認知能力都有大幅提高，所處理的數(shù)據(jù)由健康保健向臨床醫(yī)療及前沿科研等更為復(fù)雜的多元方向拓展，將人工智能應(yīng)用于醫(yī)療生態(tài)的方方面面，利用深度學習技術(shù)對醫(yī)療數(shù)據(jù)資源進行多維度推理和使用。

人工智能醫(yī)療正從感知智能向認知智能過渡。

從整體來看，我國人工智能醫(yī)療發(fā)展歷經(jīng)計算智能階段，目前正處于從感知智能向認知智能過渡的發(fā)展階段，不同細分領(lǐng)域的技術(shù)發(fā)展情況和落地應(yīng)用成熟度有所不同。

AI 醫(yī)學影像是人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用最為廣泛的場景，率先落地、率先應(yīng)用、率先實現(xiàn)商業(yè)化。手術(shù)機器人、藥物研發(fā)、精準醫(yī)療等領(lǐng)域已有部分落地應(yīng)用，但因成本或技術(shù)原因，尚未實現(xiàn)規(guī)模化普及，未來增長空間較大，受 2020 年初新冠肺炎疫情影響，人工智能在公共衛(wèi)生領(lǐng)域特別是傳染病的預(yù)防與控制方面發(fā)揮重要作用，傳染病大數(shù)據(jù)分析預(yù)警系統(tǒng)、疫情排查系統(tǒng)、智能測溫機器人、消毒機器人、語音服務(wù)機器人等在戰(zhàn)"疫"一線被廣泛應(yīng)用。