前言：

新冠肺炎疫情深刻改變著世界醫(yī)療健康行業(yè)，而人工智能和醫(yī)療行業(yè)的融合則為醫(yī)療技術(shù)的創(chuàng)新和進(jìn)步提供新的動(dòng)力。

在全國各地AI＋醫(yī)療行業(yè)政策的大力扶持下，AI＋醫(yī)療相關(guān)市場也迎來了一波爆發(fā)增長期。

作者 ｜ 方文

AI＋醫(yī)療算法生態(tài)成熟＋應(yīng)用廣泛

有人將人工智能在醫(yī)療上的運(yùn)用，比作是醫(yī)生的另一個(gè)大腦，而且是對數(shù)據(jù)的儲(chǔ)存處理傳輸能力更強(qiáng)的大腦。

有了它，就能為群眾提供更加智慧的服務(wù)，也能提升醫(yī)生的工作效率，有助于緩解當(dāng)前優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源緊缺的問題。

目前傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法已被廣泛得應(yīng)用，來處理臨床研究和醫(yī)療服務(wù)中的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)、基因數(shù)據(jù)和生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)。

而非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如人工筆記、醫(yī)學(xué)期刊與患者調(diào)查等則依靠專門的醫(yī)學(xué)自然語言處理技術(shù)來分析。

在全球聯(lián)合抗擊疫情的大背景下，人工智能與醫(yī)療產(chǎn)業(yè)也進(jìn)行了快速的融合，AI＋醫(yī)療產(chǎn)品開始延伸到更多不同的醫(yī)療服務(wù)應(yīng)用場景當(dāng)中，并不斷的發(fā)展落地。

目前相對成熟的應(yīng)用場景主要有：AI＋醫(yī)療影像、AI＋輔助診斷、AI＋新藥研發(fā)、以及AI＋健康管理等。

政府高度重視＋持續(xù)釋放紅利

2017年國務(wù)院發(fā)布的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》中提出要發(fā)展便捷高效的智能服務(wù)，推廣應(yīng)用人工智能治療新模式、新手段，建立快速精準(zhǔn)的智能醫(yī)療體系。

從2017年開始，我國已把人工智能作為一個(gè)國策進(jìn)行推動(dòng)，近幾年的兩會(huì)上AI也被多次寫入政府工作報(bào)告中。

2018年政府提出人工智能向基層醫(yī)療進(jìn)行滲透，2019年將AI＋醫(yī)療的范圍進(jìn)一步擴(kuò)大到康養(yǎng)范疇；2020年進(jìn)一步提出未來的建設(shè)指南，期望在2023年在以醫(yī)療為代表的人工智能領(lǐng)域中建立一套初步的標(biāo)準(zhǔn)體系規(guī)范。

AI＋醫(yī)療市場將進(jìn)入快速成長期

2019年之前，由于大部分細(xì)分領(lǐng)域的盈利模式尚未明朗，導(dǎo)致AI＋醫(yī)療市場一度陷入低谷。

2019年由于智慧病案的興起，使得整體AI＋核心醫(yī)療軟件服務(wù)市場規(guī)模超過20億，同比增速高達(dá)93．9％，其中CDSS占比最多，達(dá)到55．2％。

2020年加之疫情的影響，AI＋醫(yī)療的優(yōu)勢更加凸顯，因此，國家開始逐步發(fā)放各類醫(yī)療影像AI軟件三類證，并進(jìn)一步出臺(tái)鼓勵(lì)A(yù)I＋醫(yī)療發(fā)展的政策，這些將會(huì)使各細(xì)分領(lǐng)域的盈利模式逐漸明晰，市場也將會(huì)進(jìn)入快速成長期。

從2020年到2022年，包含CDSS、AI＋輔助檢查以及智慧病案等在內(nèi)的核心醫(yī)療軟件服務(wù)市場規(guī)模，其整體的CAGR（復(fù)合年均增長率）將達(dá)到51．9％；并預(yù)計(jì)將在2022年超過70億美元的總值。

基礎(chǔ)層技術(shù)層已布局完備

AI＋核心醫(yī)療產(chǎn)業(yè)鏈可以分為AI基礎(chǔ)層，AI+醫(yī)療技術(shù)層與應(yīng)用層：

基礎(chǔ)層：除數(shù)據(jù)服務(wù)外，芯片與通信等基礎(chǔ)核心領(lǐng)域已形成牢固的技術(shù)壁壘，市場呈寡頭局面，中、短期內(nèi)市場格局不會(huì)改變；

技術(shù)層：算法、框架以及通用技術(shù)則需要長期的投入與研發(fā)來攻克，目前各大科技企業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)巨頭企業(yè)基本已完成布局，中小企業(yè)生存空間較少；

應(yīng)用層：應(yīng)用層可觸達(dá)全醫(yī)療服務(wù)場景，如院內(nèi)臨床決策系統(tǒng)、手術(shù)機(jī)器人、智慧病案系統(tǒng)、醫(yī)療影像、藥企新藥研發(fā)與基因檢測，已有大量的互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療公司和傳統(tǒng)醫(yī)療公司涌入。

AI＋醫(yī)療本質(zhì)上可以創(chuàng)造出新的醫(yī)療資源供給市場，幫助我國解決醫(yī)療資源供給不足這個(gè)痛點(diǎn)。

憑借其出色的算法和大數(shù)據(jù)分析，不斷滲透到相關(guān)服務(wù)平臺(tái)的數(shù)據(jù)資源層和技術(shù)應(yīng)用層。

同時(shí)，打通各個(gè)服務(wù)端口的數(shù)據(jù)壁壘，降低整體醫(yī)療成本，并實(shí)現(xiàn)在醫(yī)學(xué)影像、輔助診療、健康管理、新藥研發(fā)、疾病預(yù)測、虛擬助理、流程管理、研究平臺(tái)等核心應(yīng)用場景的完美落地，最終提升國內(nèi)整體醫(yī)療水平。