CHINA AI+ HEALTHCARE INDUSTRY REPORT 智为健康 中国医疗人工智能产业报告 健康点·飞利浦联合出品 CHINA AI+ HEALTHCARE INDUSTRYREPORT 卷首语 PREFACE 无论是对中国还是对世界来说,人口老龄化加剧、慢性病患者群体增长、优质医疗资源紧缺、 公共医疗费用攀升等都是必须要面对的问题。而随着技术的发展,人们逐渐开始寄希望于 通过人工智能来解决医疗行业的痛点。此前,美国咨询公司弗罗斯特 - 沙利文公司就曾提到, “人工智能可将医疗效果提高 30% 到 40%,减少多达 50% 的医疗成本”。 在中国,医疗人工智能有着先天的发展优势。一方面,中国人口数量庞大,有充足的医疗数据, 为医疗人工智能的发展提供了基石。另一方面,中国足够大的医疗市场也为人工智能企业 创新提供了动力。 不负人们所期,近年来中国医疗人工智能市场正如火如荼地发展着。数据显示,自 2013 年到 2017 年,中国医疗人工智能行业共获得 241 笔融资。其中,2017 年国内医疗人工 智能行业公布的融资事件近 30 起,融资总额超过 18 亿元。 2018 年,医疗人工智能市场火热依旧。一方面,资本热情不减,大额融资频发,医疗人工 智能融资总额再创新高,仅 2018 上半年就有 18 家公司获投,总金额超过 31 亿元。另一方面, 已然成熟的互联网巨头,如 BAT 等,以及传统医疗相关企业,如飞利浦等也早已重金布局 医疗人工智能,大手笔向产业链扩展业务。 作为一种提高效率的工具,目前,医疗人工智能已经覆盖了医疗产业链条上的四大环节。 其中,医疗环节以服务患者为主,针对患者提供一系列更精准、更高效的医疗服务。而医药、 医保、医院环节则更多是为 B 端的医疗机构、企业等服务。并且,医疗人工智能在经历过 火热的发展后,迎来了商业化的关键期,目前绝大多数医疗人工智能的公司尚未实现盈利, 且其产品多在医院进行试用,但他们已经通过不同的业务模式实现了付费收入。 值得注意的是,随着医疗人工智能产业的发展,其所面临的一些困难也逐渐显现。比如行 业缺少统一标准进行监管、复合型人才不足、数据结构化较差、机器学习缺乏结合实际医 疗场景进行的训练,算法有待提高、技术仍待完善等。 01 智为健康 中国医疗人工智能产业报告 CHINA AI+ HEALTHCARE INDUSTRYREPORT 中国医疗人工智能市场环境分析 中国的医疗人工智能市场究竟有多大?根据前瞻产业研究 院发布的《2018—2023 年中国人工智能行业市场前瞻与 投资战略规划分析报告》显示,2016 年中国医疗人工智能 的市场规模达到 96.61 亿元,增长 37.9%;2017 年将超 过 130 亿元,增长 40.7%;2018 年有望达到 200 亿元。 中国医疗人工智能产业市场规模 200 这一方面得益于中国医疗市场的迫切需求,另一方面也得益 于近年来医疗人工智能技术的发展以及相关政策对医疗人 150 工智能的支持。 100 单位:亿元 50 0 2015 年 2016 年 2017 年 2018 年 1 市场需求增加 在市场需求方面,中国医疗行业长期存在优质医生资源分配 不均,诊断误诊漏诊率较高,医疗费用成本过高,医生资源 供需缺口大等问题。而在中国医疗改革逐步推进,分级诊疗 逐步落地的过程中,这种问题更加突出。在此背景下,人工 智能将在各种场景的共同作用下,提高医疗服务水平,改善 现有现状。比如在辅助医生诊断方面,人工智能可以利用图 像识别技术,在经过学习大量医学影像的基础上,产品可以 辅助医生进行病灶区域定位,从而在一定程度上缓解漏诊误 诊问题。同时,将人工智能辅助诊断技术应用在某些特定病 种领域,也可以代替医生完成疾病筛查任务,从而提高诊断 效率,弥补资源供需缺口。此外,人工智能还能够填补健康 管理空缺,以增加医疗服务供给,辅助制药、手术等,提升 相关工作效率。 2 03 智为健康 中国医疗人工智能产业报告 CHINA AI+ HEALTHCARE INDUSTRYREPORT 以提高诊断效率,弥补资源供需缺口为例。有数据显示, 国相继加入人工智能研究行列,英国在 60 年代就起步人工 目前中国每千人的平均医生拥有量仅为 2.1 人,医生资 智能的研究,并在 70 年代,在爱丁堡大学成立了 " 人工智 源缺口问题较为严重。这种现象在影像科、病理科等科室 能 " 系。日本和西欧大陆一些国家虽起步较晚,但是发展速 2 中更加明显。就影像科室而言,目前我国医学影像数据的 度很快,很快占有一席之地,前苏联也关注到人工智能的重 年增长率约为 30%,而放射科医师数量的年增长率仅为 要性也参与了诸多人工智能研究。 4.1%。放射科医师数量的增长远不及影像数据增长。这 相比之下,我国人工智能起步较晚。1978 年中国将“智能 个现象意味着放射科医师在未来处理影像数据的压力会越 模拟”纳入国家研究计划,1984 年召开智能计算机及其系 来越大,甚至远远超过负荷。据国家卫生健康委员会统计 统的全国学术研讨会;后续中国人工智能学会(CA 人工智 显示,2013 至 2015 年三年中,全国累计完成放射诊疗 能)相继成立,越来越多的人工智能研究项目获得国家相 实际上,在过去的 30 年里,人工智能已经 12.4 亿人次。而“2017 中国医师协会放射医师年会”数 关基金资助并将智能控制与智能自动化等项目列入国家科 建立了包括问题求解、自然语言处理、人工 据也显示,全国放射从业人员约 15.8 万,其中放射医师 技攀登计划。进入 21 世纪,我国科技开始崛起,已经参与 智能方法、程序语言处理、机器学习、自 只有约 8 万,具有副主任医师以上职称的只有 2 万人。以 到第三次人工智能浪潮中,并成为主要玩家之一。2017 年 动程序设计等等在内的应用。此后,随着 此推算平均每一位影像医师每年需要处理 5100 多人次的 11 月 15 日,我国科技部召开新一代人工智能发展规划暨 2006 年深度神经算法的出现,人工智能发 报告,以每一例报告最少需要两个医师阅片和报告估算, 重大科技项目启动会,标志着新一代人工智能发展规划和重 展迎来了自 1970、1990 两次人工智能爆 每位放射医师全年的诊疗人次约为 12000,而 2 万名副 大科技项目进入全面启动实施阶段,目标是要举全国之力, 发之后又一浪潮,各类人工智能公司呈雨后 高以上职称的影像科医师由于有审核工作,诊疗人次将会 在 2030 年一定要抢占人工智能全球制高点,成为世界领先 春笋般产生。深度神经网络发展催生了新一 更多。 的人工智能创新中心。 波人工智能的发展热潮。 面对如此严峻的医疗资源短缺难题,人工智能技术成为一 纵观人工智能技术发展历史,主要分为三个 个重要的解决方案。也正因如此,近年来中国将人工智能 阶段:萌芽阶段(1956 年前)、形成时期 技术应用于医学影像的企业发展迅速。 (1956-1961 年)、发展时期(1961 年后)。 技术走向成熟 在技术方面,过去,由于软硬件条件的不成熟,优质数据 MATURITY OF 资源的短缺,人工智能并未实现广泛的应用。如今,算法、 算力等基础技术条件日渐成熟,医疗行业也积累了大量的 TECHNOLOGY 数据,医疗人工智能行业也随之快速发展。 美国人工智能的发源地,早在上个世纪 30 年代末到 50 年代,美国诸多学科的科学家已经开始研究探讨制造人工 大脑的可能性。维纳的控制论、香农的信息论及图灵的计 算理论,为现代人工智能的出现奠定了基础。而后欧美强 04 05 智为健康 中国医疗人工智能产业报告 CHINA AI+ HEALTHCARE INDUSTRYREPORT 人工智能大事记 - 时间轴 化学分析专家系统,MYCIN 则是 Shortliffe 等研发的医疗咨询系统,可用于传 染病血液病的诊断。 1984 年 Cyc 项目:Douglas 启动 Cyc(大百科全书)项目,试图将人类知 1946 年 ENIAC 诞生:美国数学家 Mauchly,Eckert 等制造出世界上第一台通 1984 年 1946 年 识输入计算机中实现知识类推。 用计算机,为人工智能奠定了物质基础。 1997 年“深蓝”与国际象棋:IBM 公司国际象棋电脑(DeepBlue)战胜国 1950 年图灵测试:图灵在其一篇发表的论文中预言能够制造出“智能”机器的 1997 年 1950 年 际象棋国际冠军 Kasparov,成为首个在标准比赛时限内击败世界冠军的电脑 可能性。如果计算机能使被测人相信在与人类交流,那么计算机是拥有智能的。 系统。 1956 年人工智能的诞生:在第一次人工智能研讨会上,麦卡锡(John Mc 1956 年 2011 年 2011 年 Watson 与智力回答:IBM 开发的自然语言人工智能程序 Watson Carthy)首次提出“人工智能”的概念。纽厄尔与西蒙展示了逻辑理论机器(The 在美国智力回答节目“危险边缘”中打败两位人类冠军。这一人工智能后被用 Logic Theory Machine)可证明《数学原理》的定理,这次研讨会被广泛认为是 于医疗诊断领域,通过庞大的大数据分析,能够找出准确的治疗方案。 人工智能的诞生标志。 2016 年 2016 年深度学习与 AlphaGo:谷歌(Google)旗下 DeepMind 公司戴密斯 • 1964 年 ELIZA 与人机对话:约瑟夫(Joseph)开发出了 ELIZA 的机

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