2018中国医疗人工智能发展研究报告_62页_3mb

2018中国医疗人工智能发展总结

核心内容

2018年，中国医疗人工智能行业迎来快速发展，主要集中在医学影像、虚拟助理、健康管理、药物研发等领域。随着政策支持、资本投入及技术进步，AI在医疗场景中的应用逐步深入，但仍面临诸多挑战。

主要观点

• 技术与应用融合加深：AI技术在医疗影像、病理、放疗、问诊、健康管理等场景中逐步落地，部分产品已进入商业化阶段。
• 政策与产业推动：国家政策支持、健康医疗大数据建设、产业联盟合作、资本入股等推动行业发展。
• 产品形态多样化：AI产品以软件/SaaS为主，部分企业开始探索软硬一体化产品。
• 商业化路径探索：医疗AI企业尝试多种盈利模式，如软件授权、按使用次数收费等，但整体盈利能力仍不乐观。
• 数据与人才成为关键：数据质量与数量不足，AI算法训练受限；AI算法人才与医学人才的融合成为行业挑战。

关键信息

医疗人工智能十大洞察

1. 部分智能影像诊断企业获得三类器械证，进入商业化阶段。
2. 智能影像诊断竞争格局已形成，伪医疗AI企业退出市场。
3. 语音电子病历落地成本高，主要用于病理科、影像科等。
4. 智能问诊依赖知识图谱，具备落地能力。
5. 国人健康管理意识待培育，健康大数据采集整合不足。
6. 精神心理治疗师短缺，AI可作为替代性工具。
7. 化合物数据质量是AI药物研发的关键。
8. 中国AI药物研发企业从无到有，预计2018年将成为新风口。
9. 软件授权商业模式存在局限，软硬一体化产品更具商业优势。
10. 医疗AI数据训练仍不完善，部分细分场景数据缺失。

医疗人工智能应用场景与技术路线

• 医学影像：病灶识别与标注、结构化报告生成、结节动态追踪等。
• 虚拟助理：语音电子病历、导诊机器人、智能问诊APP。
• 健康管理：健康大数据平台、健康管理AI系统。
• 药物研发：药物发现引擎、AI辅助筛选适应症。

医疗人工智能发展四大变化

1. 政策变化：政策从审批、国家规划、人才、药物研发四个方面支持行业发展。
2. 产业发展变化：健康医疗大数据建设，由“国家队”主导，企业参与。
3. 最新动向：资本入股与产业联盟合作成为趋势。
4. 资本变化：智能影像辅助诊断获投最多，AI药物研发或成下一风口。

医疗人工智能十大产品发展分析

医疗人工智能六大趋势

1. 医学影像产品落地速度加快，性能不断成熟。
2. 语音电子病历医院普及率提升，头部企业可形成规模效应。
3. 智能问诊随着知识图谱完善，预问诊功能提升医生效率。
4. 健康管理场景下AI应用进一步提高。
5. 精神心理健康领域AI渗透加深，可能成为核心推动力。
6. AI药物研发一旦成功，可能成为独角兽企业。

医疗人工智能四大挑战

1. 数据数量与质量：中国医疗数据总量大，但针对特定病种的数据不足，质量参差不齐。
2. 人才融合：AI算法人才与医学人才的知识体系不同，融合难度大。
3. 数据标注准确性：AI数据处理中，标注准确性影响最终结果。
4. 市场培养：医疗AI产品需经历从认知到接受、支付体系完善、医保接入等长期过程。

资本与企业动向

• 融资情况：2018年1-5月，融资总金额约10亿元，其中智能影像辅助诊断产品获投最多。
• 资本入股：中国电子旗下健康基金投资多个AI医疗企业，如医联、云知声、森亿智能等。
• 产业联盟：浪潮发起国内首个健康医疗大数据产业生态战略联盟，成员包括30多家企业。
• 主要企业：
  • 推想科技：智能影像辅助诊断系统，已落地150家以上医院。
  • 深睿医疗：智能影像诊断产品，覆盖肺癌、乳腺癌、脑卒中等病种。
  • 兰丁高科：细胞病理自动诊断分析仪，已获得CFDA、FDA、CE认证。
  • 万灵盘古：精神健康诊疗一体机，预计2018年落地50家以上社区医院。
  • 晶泰科技：AI药物研发，已获得国际资本支持。

总结

2018年中国医疗人工智能行业呈现出快速发展的态势，主要集中在医学影像、虚拟助理、健康管理、药物研发等领域。政策支持、资本投入与产业联盟推动行业发展，但数据质量、人才融合、市场接受度等挑战依然存在。未来，AI将在医疗领域发挥更大作用，但需解决数据与技术瓶颈，以实现真正的商业化落地。