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人工智能+医疗行业调研分析报告(2)——汇桔研究院出品

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3 人工智能和医疗行业现状


3.1人工智能处于新生发展时期

从AI的整体发展阶段来讲,我国仍处于早期阶段,技术的发展将先于应用层面。虽然语音识别、计算机视觉等感知层的技术目前已经取得了一定成就,但语义识别等认知层的技术仍不完善,即使是像计算机视觉这样的感知层技术也存在发展不均衡的问题。


3.1.1人工智能的行业渗透

技术实力是AI公司的核心竞争力之一,而技术+产品+行业落地更是其胜负关键。新一代人工智能的繁荣,犹如一棵枝叶繁茂的大树,渗透至各行业的蓝天之中,服务于众多领域


图 4 中国Al渗透行业热度图

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     数据来源:腾讯研究院&IT桔子联合发布的《2017年中美人工智能创投现状与趋势研究报告》统计数据



    报告数据显示,医疗行业成为AI应用最为火热的行业,其中包括了医疗影像诊断、医学病历分析等方向,目前弱人工智能更容易在医学这种专业性较强但不要求通用能力的行业发挥作用;

    汽车行业则凭借自动驾驶相关AI技术脱颖而出位列第二,有80AI公司业务和汽车相关,其中30家专注于自动驾驶相关技术;

    排在之后的AI技术行业应用方向,无可厚非包括了教育、金融、制造、安防、家居等行业。


3.1.2中国人工智能产业处于上升阶段

iiMediaResearch数据显示,中国工智能产业规模2016年已突破100亿,以43.3%的增长率达到了100.60亿元,预计2017年增长率将提高至51.2%,产业规模达到152.10亿元,并于2019年增长至344.30亿元。


图 5 2014-2019年中国人工智能产业规模及预测

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数据来源:iiMediaResearch


艾媒咨询分析师认为,中国人工智能产业起步相对较晚,但产业布局、技术研究等基础设施正处于进步期,随着科技、制造等业界巨头公司的布局深入,人工智能产业的规模将进一步扩大。而随着众多垂直领域的创业公司的诞生和成长,人工智能将出现更多的产业级和消费级应用产品。


3.2 医疗行业在人工智能大背景下的形势严峻


3.2.1全球医疗规模

根据世界卫生组织(WHO)的统计数据,截止2013年,全球医疗健康支出达7600亿美元,与2009年的6200亿美元相比,年复合增长率(CAGR)达4%。预计到2018年,全球医疗健康支出将达到9500亿美元。


全球医疗健康支出规模统计及预测(2009-2018年,单位:万亿美元)

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数据来源:世界卫生组织(WHO)


3.2.2国内医疗现状

1)人口老龄化趋势下,疾病高发的老年人口数量日趋增多,医疗需求正在逐年增大。

目前医疗产业的规模,要从我国人口结构说起。我国总人口数从2010年至2015年间,保持平均4.9%的自然增长率,人口已接近14亿;其中,60岁及以上人口占总人口比例逐年攀升,老年人口数量正在逐年膨胀。


中国总人口变化与60岁及以上人口变化比例

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数据来源:中国卫生和计划生育统计年鉴


2)我国医疗资源压力巨大,以慢性病为例,我国慢性患病人数逐年上升,慢性病治疗需求不断膨胀。

        我国医疗资源压力巨大。以慢性病为例,我国是慢性大国,世界卫生组织2016公布,我国确诊慢性病患者有近3亿人之多。根据中国卫生和计划生育统计年鉴的数据,我国2013年慢性病患病例数已接近4.5亿,比2003年增加了约230%;同时,根据国家卫生计生委疾控局2014年的数据,我国慢性病患病率正以每年8.7%的速率上升。


8 我国慢性病患病人数及患病例数

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数据来源:中国卫生和计划生育统计年鉴


3)医疗卫生机构总量较大,但院和床位供不应求,城乡资源配置不平衡。

4)医护人员数量缓慢增长,卫生总体学历偏低,“医师多点执业”处于试点阶段。

5)卫生总支出保持较快增长,但人均卫生费用与发达国家相比还有较大提升空间。与发达国家相比,中国的人均卫生费用还有所差距。以美国为例, 2016 年中国人均卫生费用仅约为美国的3.6 %左右,而中国人口约为美国人口的 4.3倍,可见中国的人均卫生费用还有较大提升空间。

基于以上医疗行业的种种情况,不难看出医疗行业需要寻找新的突破口,来改善日益严峻的行业现状。

4章 人工智能助力医疗行业

医疗在汉语上的解释为医治和疾病的治疗。而今医疗正在突破传统含义,扩展到药品、保健、生物技术等相关领域。从产业角度看,医疗不仅包含医药行业中的医院、体检中心、制药企业等参与者,还包括了健康管理、生物技术等医疗相关领域的参与者;此外,医疗产业还涉及其他服务机构,例如保险公司、机器学习提供商、硬件生商等。


4.1人工智能+医疗应用的必然性

2014年以来,国内医疗人工智能领域迎来越多的创业公司,阿里巴巴、百度、腾讯等“巨头企业”也纷纷在该领域进行拓展和布局。究竟是何原因催生了近几年来的医疗人工智能商业热潮?在此时成“弄儿”是否抓住了正确的时机,下面分别从政策、经济、社会、技术四大方面,深入分析医疗人工智能的发展条件。



9 医疗人工智能发展背景分析

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4.2人工智能+医疗应用场景

根据人工智能在医疗行业的渗透情况,我们将人工智能+医疗分为以下八个应用场景:



10 人工智能+医疗的八大应用场景

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而在这些应用场景中,疾病风险管理和医学影像是最热门的两大应用场景,提供药物挖掘服务的公司较少;以下是八大应用场景下的公司数量统计,多数公司不仅属于单一应用场景,其提供的服务往往具有多元性。


图 11 国内人工智能+医疗各大应用场景公司数量

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4.2.1虚拟助理

在医疗领域中虚拟助理则属于专用(医用)型虚拟助, 它是基于特定领域的知识系统,通过智能语音技术(包括语音识别、语音合成和声纹识别)和自然语言处理技术(自然语言理解与自然语言生成)),实现人机交互,目的是解决使用者某一特定需求。据亿欧智库统计,目前国内共有15 家公司提“虚拟助理”服务,主要解决语音电子病历、智能导诊、智能问诊、推荐用药等需求,并且有衍生出更多的可能性。


12 虚拟助理应用及业务模式

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4.2.2医学影像

场景描述及公司现状: 医学影像,是目前人工智能在医疗领域最热门的应用场景之一。据亿欧库统计,国内共有43 家公司提供“医学影像”服务。“医学影像”应用场景下,主要运用计算机视觉技术解决以三种需求



13 医学影像需求及业务模式

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4.2.3辅助诊疗

场景描述: 辅助诊疗是个宏观概念,凡是为医生疾病诊断与制定治疗方案提供辅助的产品,都可以认为是辅助诊疗产品。其中最典型的是利用医学影像辅助医生进行诊断与治疗。据亿欧智库统计,目前国内有8家公司提供医疗大数据辅助诊疗服务,11 家公司提供“医疗机器人”服务。

除医学影像以外, “ AI+ 辅助诊疗”的产品还有两大类:


14 辅助诊疗产品及业务模式

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4.2.4疾病风险预测


场景描述:疾病风险预测,在这里主要是指通过基因测序与检,提前预测疾病发生的风险。 “疾病风险预测”场景,是除医学影像以外的另一热门应用场景。根据亿欧智库统计,目前国内共有45 家公司提供“疾病风险预测”服务。


15 疾病风险预测两大公司类型及业务模式


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4.2.5药物挖掘

药物挖掘,主要完成的是新药研发、老药新用、药物筛选、药物副作预测、药物跟踪研究等方面的内容。目前国内有7家公司提“药物挖掘”服务。人工智能与药物挖掘的结合,使得新药研发时间大大缩短,研发成本大大降低。


16药物挖掘需求及业务模式


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4.2.6健康管理

场景描述:健康管理,就是运用信息和医疗技术,在健康保障、医疗的科学基础上,建立一套完善、周密和个性化的服务程序;其目的在于通过维护健康、促进健康等方式帮助健康人群及亚健康人群建立有序健康的生活,降低风险状态,远离疾病;而一旦出现临床症状,则通过就医服务的安排,尽快地恢复健康。据亿欧智库统计,目前国内共有14家公司提供健康管理服务,公司大多集中于身体健康管理场景。

        u健康管理应用场景,主要包含以下三大子场景:


图 17健康管理三大子场景及业务模式

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墨鱼籽 3 周前
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人工智能+医疗行业调研分析报告(2)——汇桔研究院出品
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墨鱼籽
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