2018-2020年人工智能在医疗行业应用和智能医疗发展分析报告

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2018年人工智能在医疗行业应用和智

能医疗发展分析报告

研究报告

Economic

And Market Analysis China Industy

Research Report 2018

zhongbangshuju

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前言

“重磅数据”行业分析报告主要涵盖范围

“重磅数据”系列研究报告主要涵盖行业发展环境，行业竞争格局和企业竞争分析，市场规模和市场结构，产品的生命周期，行业技术总体情况，主要领先企业的介绍和分析以及未来发展趋势等。

“重磅数据”企业数据收集解决方案

“重磅数据”平台解决方案自身数据库包含上中下游产业链数据资料。能够有效地满足不同纬度，不同部门的情报收集和整理。依据客户需求，搭建属于企业自身的知识关系图谱，打通上、中、下游的数据信息服务，一站式采集到所需要的全部数据服务。可以满足不论是企业、个人还是高校或者研究机构在不同层面需求。

关于我们

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目录

第一节人工智能在医疗领域发展分析 (5)

一、医疗人工智能影响 (5)

二、产业布局思维升级 (6)

第二节医疗人工智能发展趋势 (7)

一、商业化加速落地 (7)

二、医疗人工智能融资分析 (11)

三、医疗服务产业环境 (13)

1、供需总量分析：供给不平衡仍将延续 (13)

2、供需结构分析 (15)

3、消费者有望成为智能医疗服务付费方 (16)

四、医疗人工智能领域的相关政策 (17)

五、医疗服务人工智能服务商业前景 (18)

第三节人工智能在医疗领域应用分析-医疗影像： (20)

一、人工智能在医疗影像的应用场景 (20)

二、医疗影像市场机遇分析 (22)

三、技术实现路径和竞争壁垒分析 (25)

四、二级市场参与医疗影像+人工智能产业的路径 (27)

第四节智能辅助诊断分析 (28)

一、技术实现路径 (28)

二、竞争壁垒分析：医疗数据规模&数据结构化技术 (32)

三、二级市场参与智能辅助诊疗产业的路径 (34)

第五节智能辅助诊断商业化路径 (38)

一、to B or to C？ (38)

二、to B 领域 (41)

三、常见病 or 垂直病种？ (42)

第六节精准医疗：AI+基因组学解读生命大数据 (43)

第七节重点公司 (48)

一、医疗+人工智能 (49)

二、思创医惠 (49)

三、科大讯飞 (50)

四、东软集团 (51)

五、万东医疗 (52)

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图表 1 从边缘革命到战场中心 (6)

图表 2 医疗人工智能时代的投资逻辑变化 (7)

图表 3 现代医学是数据驱动的学科 (8)

图表 4 医疗人工智能发展史大事件整理 (9)

图表 5 医疗影像领域人工智能技术突破“人类水平”的案例 (10)

图表 6 医疗人工智能创业在 2014、2015 年开始激增 (11)

图表 7 医疗人工智能融资已经超过 180 亿 (11)

图表 8 国内巨头医疗人工智能产业布局概览 (12)

图表 9 医疗供需严重不平衡 (14)

图表 10 国内人口以及 60 岁以上人口的统计，单位（万） (14)

图表 11 分级诊疗流程 (16)

图表 12 AI+医疗影像产品认证流程 (17)

图表 13 未来医疗人工智能的商业模式 (19)

图表 14 医疗影像在众多病种的应用，已经成为最重要的临床诊断工具 (20)

图表 15 人工智能在医疗影像领域的应用场景 (21)

图表 16 病理科医生的供需缺口 (22)

图表 17 放射科医生的供需缺口 (23)

图表 18 乳腺癌淋巴转移数字病理切片诊断准确率比赛 (24)

图表 19 医疗影像市场 (25)

图表 20 “机器看片”的技术原理 (26)

图表 21 人工智能医疗影像产业链 (28)

图表 22 打造医疗大脑的流程 (29)

图表 23 医疗知识图谱的简单示意 (30)

图表 24 临床数据结构化的流程图 (32)

图表 25 医疗数据结构化的三种路径 (34)

图表 26 医疗信息化公司与核心技术公司合作是较好的选择 (35)

图表 27 医疗信息化公司与核心技术公司合作是较好的选择 (36)

图表 28 数据流的视角下的医疗信息化上市公司划分 (37)

图表 29 Babylon 的 APP 界面（对话由患者与机器完成） (39)

图表 30 IBM 沃森“看病”流程 (41)

图表 31 智能辅助诊断系统的市场定位 (42)

图表 32 基因组数据解读分析的核心就是找到基因组和表型/疾病组之间的规律 (44)

图表 33 基因预测疾病风险的经典案例 (44)

图表 34 基因检测产业链 (45)

图表 35 2001-2016 年平均每兆数据量基因测序成本 (46)

图表 36 2001-2016 年基因测序成本 (46)

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第一节人工智能在医疗领域发展分析

从 2014 年互联网医疗崛起至今，我们经历了一个完整的医疗产业技术渗透周期。看当下，以春雨医生、微医为代表的互联网医疗平台，继续在政策的夹缝中艰难摸索商业模式；传统的医疗 IT 厂商们仍然埋头做着医院、政府的项目。当颠覆医疗的口号慢慢平息，医疗健康产业似乎重新归于平静之时，新一轮人工智能的风暴开始向医疗产业袭来，我们观察到医疗这个号称最难被颠覆的产业，正在出现新的变化。

一、医疗人工智能影响

互联网医疗到医疗人工智能，是对医疗行业从表层到实质、从边缘到中心的全面升级。医疗是一个人力、智力密集型行业，医疗服务供给与需求的严重失调是我国医改面临的根本问题。为了变革升级产业，解决看病难的问题。1.0 时期的互联网医疗，大部分商家都将自身定位为平台，强调平台的连接属性、放大互联网的流量优势。典型的商业模式就是轻问诊平台，以挂号为切入口，希望通过更高效的链接患者和医生，提升医疗服务的资源配臵效率。2.0 时期，互联网医疗平台尝试通过开通互联网医院、或者到线下开诊所的形式来提供医疗服务，从增加医疗服务供给的角度去变革产业，但受限于人力的瓶颈，变革仍然是有限