中国医疗AI市场研究报告（23页）

行业报告下载 2020年04月16日 07:17 管理员

人工智能概念在1956年被首次确立，从最初的神经网络和模糊逻辑到现在的深度学习，技术从萌芽到落地也经历了一些列的起伏。 AI在医疗最早的应用可以追溯到1978年的“关幼波肝病诊疗程序”，随后我国加快开展医疗AI产品的研发。1996年专注人工智能研发的企业开始出现， 2015年赛道内厂商数量达到峰值开始进行整合。2018年全国已有上千家三甲医院引入AI产品，但同质化、赢利模式不清晰的行业痛点依旧存在。伴随巨头的进入，整合进一步加剧并且会持续一段时间。近年来，资本对AI+医疗的关注是有目共睹的：投融资事件数量上较为突出，2018年投融资总额达到1176亿元，仅次于汽车和制造业。传统的医疗巨头和科技巨头对医疗AI领域也十分关注：强生、西门子等布局包括机器人、影像、辅助诊断在内的多个医疗AI领域，2018年谷歌、阿里、腾讯等在医疗AI领域也均有新成果。与其他领域相比，AI+医疗起步稍晚但爆发迅速，创业企业多达上千家，未来一段时间将处于淘汰、整合的状态。

医疗AI在B端应用的场景主要包括：AI医学影像、辅助诊断、药物研发、疾病预测。在C端的应用场景主要包括：在线问诊、健康管理。机器人类产品，包括导诊机器人和手术机器人，大多数是按照既定程序运行未达到人工智能程度，因此不在本次报告中展示。 AI医学影像辅助诊断的一个分支，是医疗+AI结合最为成熟的一个领域:在肺结节、眼底、乳腺等领域均有较为成熟的产品，其他病种的研发也在持续进行。获得三类医疗器械证书和摆脱试用转变赢利模式是影响该领域应用的瓶颈。医学影像是医学数据的主要体现方式，因此针对影像的研究具有训练数据较易获取、成果效益明显的特点而成为医疗AI的主要切入点，随着电子病历建设逐渐完成，辅助诊断和健康管理等方面的研发和落地将会加快。

近十年，医疗数据总量呈现出爆发增长的态势。围绕数据存储、数据安全等展开的医疗大数据平台建设也在有序开展中，有关数据应用的探索也在同步进行。目前超过90%医疗数据数据来自医学影像，图片数据结构简单、图像识别技术成熟促进了AI医学影像的火爆。随着电子病历的不断建设，非影响类数据的不断扩充，文本挖掘、语音识别等AI技术将继续为医疗数据结构化、医疗数据挖掘与应用提供助力。企业应将更多的在医疗数据应用层获得机会。

中国医疗AI市场研究报告（23页）