上海交大-中国人工智能医疗白皮书-2019.2-107页_3mb

中国人工智能医疗白皮书总结

核心内容

本报告由上海交通大学人工智能研究院、上海市卫生和健康发展研究中心、上海交通大学医学院及上海感知城市数据科学研究院联合编写，系统梳理了人工智能在医疗领域的应用现状、挑战及发展建议。报告内容涵盖人工智能医疗发展历史、政策分析、行业现状及未来发展方向，旨在为政府、投资机构、研究机构及企业等提供政策制定、投资决策、学术发展和产品应用的参考依据。

主要观点

• 人工智能医疗作为第四次工业革命的重要组成部分，已成为全球各国关注的焦点。
• 中国在2017年7月发布了《新一代人工智能发展规划》，提出“三步走”战略目标，即到2020年、2025年和2030年实现人工智能技术的跨越式发展。
• 医疗领域是人工智能的重要应用方向，涵盖医学影像、辅助诊断、药物研发、健康管理和疾病预测五大方向。
• 中国人工智能医疗行业面临人才短缺、数据难题、医疗器械审批困难、理论瓶颈和行业应用探索等挑战。

关键信息

人工智能医疗发展历史

• 人工智能发展历史：从1946年第一台通用计算机ENIAC的诞生，到1956年“人工智能”概念的提出，再到2016年AlphaGo战胜李世石，人工智能技术不断演进。
• 人工智能医疗发展历史：
  • 国外：1972年AAPHelp、1974年INTERNISTI、1976年MYCIN、2006年ImageNET数据库、2016年DeepMind Health的成立。
  • 国内：1978年“关幼波肝病诊疗程序”的开发，2016年百度医疗大脑、阿里健康Doctor You、腾讯觅影等产品的推出。

人工智能医疗应用领域

1. AI医学影像：

   • 已成为最成熟的领域，具备较高的投资热度和应用成熟度。
   • 产品在肺结节、眼底、乳腺癌、宫颈癌等领域表现突出。
   • 由于未获得三类医疗器械证书，产品仍处于医院试用阶段。

2. AI辅助诊断：

   • 应用场景包括医学影像、电子病历、导诊机器人、虚拟助理等。
   • 产品多为软硬件一体化方案，仍处于打磨阶段，未来可能向服务收费模式发展。

3. AI药物研发：

   • 国内药物研发仍以仿制药和改良药为主，AI药物研发相对落后。
   • 商业模式主要为人工智能公司与药企合作开发新药。

4. AI健康管理：

   • 产品聚焦于慢病、母婴、精神健康和人口健康管理。
   • 商业模式以企业和个人支付的健康体检为主，后续付费模式有待成熟。

5. AI疾病预测：

   • 聚焦于基因检测、生化、影像、行为数据等，用于预测疾病发生风险。
   • 上游技术被国外公司垄断，下游以医院投放和第三方检测为主。

人工智能医疗政策分析

• 世界各国人工智能国家战略：
  • 美国：2016年发布两份国家战略，推动人工智能在医疗领域的应用。
  • 法国、加拿大、日本、新加坡、阿联酋、英国等国家也纷纷发布人工智能战略，聚焦医疗、交通、教育等重点方向。
• 中国人工智能医疗政策：
  • 国家层面：2017年《新一代人工智能发展规划》提出“三步走”战略目标。
  • 省级层面：截至2018年12月，全国19个省市发布了人工智能规划，产业规模目标排名前五为上海、北京、浙江、广东和四川。
  • 市级层面：北京、上海、杭州、深圳和合肥为人工智能发展最突出的城市。

人工智能医疗行业现状

• 行业痛点：
  • 医疗资源不足，医生培养周期长，医疗成本高，误诊率偏高。
• 行业现状：
  • AI医学影像行业发展迅速，但尚未实现盈利。
  • AI辅助诊断、药物研发、健康管理、疾病预测等仍处于发展阶段。
• 商业模式：
  • AI医学影像：以医院试用为主。
  • AI辅助诊断：以软硬件一体化方案为主，未来可能转向服务收费。
  • AI药物研发：以人工智能公司与药企合作为主。
  • AI健康管理：以企业和个人支付的健康体检为主。
  • AI疾病预测：以医院和第三方检测为主。

中国AI医疗行业面临的挑战

• AI医疗人才方面：人才数量缺乏，成本高昂。
• 健康医疗数据方面：数据归属不明确、数据安全要求高、数据开放受限制、数据标准不统一、数据伦理存争议、数据成本代价高。
• AI医疗器械审批方面：审批流程复杂，难以通过。
• 人工智能理论方面：诊断系统难以解释过程，存在“黑盒”风险。
• AI医疗行业应用方面：付费方不清晰，尚未形成统一的商业模式。

中国AI医疗行业发展建议

• 整体层面：弥补人才短板、解决数据难题、助力审批工作、探索理论黑洞、推动行业应用。
• 上海层面：弥补交叉人才短板、破解医疗数据难题、鼓励制药行业参与、加强医药监管职能、发展医用传感技术。

附录与参考文献

• 附录包括中国人工智能医疗政策汇总、企业清单及参考文献。
• 本报告的参考文献涵盖了人工智能和医疗领域的多个研究和政策文件，为读者提供了详尽的背景资料和数据支持。

总结

本报告全面分析了中国人工智能医疗行业的发展历史、政策布局、行业现状及挑战，并提出了具体的发展建议。通过分析，可以得出以下结论：

1. 人工智能在医疗领域的应用已初具规模，但仍有诸多挑战需要克服。
2. 中国在人工智能医疗领域的发展势头强劲，政策支持力度大。
3. 未来人工智能医疗行业的发展将依赖于政策支持、数据开放、人才培育和行业应用的不断推进。
4. 医疗AI产品和服务的商业化和落地应用仍需时间，但已具备良好的发展基础。