AI醫(yī)療成為了人工智能的極佳落地場(chǎng)景 科技巨頭爭(zhēng)搶七大領(lǐng)域

醫(yī)療健康與我們的生活息息相關(guān)，在美國(guó)，AI+醫(yī)療健康已經(jīng)成為AI落地的最熱行業(yè)之一；而在國(guó)內(nèi)人口老齡化加劇、醫(yī)療資源分配不均、國(guó)民慢性病頻發(fā)的當(dāng)下，AI醫(yī)療成為了人工智能的極佳落地場(chǎng)景。

據(jù)IDC統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，到2025年人工智能應(yīng)用市場(chǎng)總值將達(dá)到1270億美元，其中醫(yī)療行業(yè)將占市場(chǎng)規(guī)模的五分之一。

2014-2016年，AI+醫(yī)療融資數(shù)量有了明顯的上升，而且增長(zhǎng)速度很快，資本的活躍度逐年走高。AI+醫(yī)療公司頻現(xiàn)、投融資市場(chǎng)活躍，體現(xiàn)了AI+醫(yī)療在我國(guó)具有龐大市場(chǎng)空間和良好未來(lái)預(yù)期。

有數(shù)據(jù)表明，我國(guó)83家AI醫(yī)療企業(yè)的融資額為18億元，歷年融資總額接近42億元。雖然市場(chǎng)一片欣欣向榮，目前我國(guó)AI醫(yī)療創(chuàng)業(yè)集中在虛擬助手與醫(yī)療影像方面，技術(shù)門(mén)檻相對(duì)較低，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)激烈；而在對(duì)于藥物研發(fā)、醫(yī)療機(jī)器人、輔助診療等方面，仍舊是一片有待挖掘的藍(lán)海市場(chǎng)。

AI醫(yī)療的市場(chǎng)空間與熱門(mén)應(yīng)用

整體上看，我國(guó)人工智能市場(chǎng)仍處于探索階段，如何基于AI技術(shù)開(kāi)拓發(fā)展應(yīng)用場(chǎng)景，已成為當(dāng)下各大科技公司的主攻方向。人工智能產(chǎn)業(yè)鏈可分為基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層。其中基礎(chǔ)層和技術(shù)層由于技術(shù)壁壘較高，其布局主要來(lái)自科技巨頭，應(yīng)用層則涌現(xiàn)出多家新型人工智能醫(yī)療創(chuàng)業(yè)公司。

國(guó)內(nèi)疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)、醫(yī)學(xué)影像場(chǎng)景下的公司數(shù)量最多，占醫(yī)療人工智能公司總數(shù)的一半以上，相關(guān)產(chǎn)品相對(duì)成熟。

在AI+醫(yī)療各細(xì)分領(lǐng)域中，輔助診療融資金額高居第一，高達(dá)20億元； 接下來(lái)分別是語(yǔ)音交互融資額13億元，還有醫(yī)學(xué)影像和健康管理不分伯仲。埃森哲評(píng)估了10種人工智能應(yīng)用的綜合分類，確定了到2026年，人工智能應(yīng)用到各個(gè)領(lǐng)域所產(chǎn)生的潛在年收益。其中潛在價(jià)值最高的前三個(gè)領(lǐng)域分別是機(jī)器人輔助手術(shù)（400億美元）、虛擬護(hù)理助理（200億美元）和管理工作流程協(xié)助（180億美元）。

虛擬助理提高醫(yī)療工作效率

目前，AI+醫(yī)療主要有八大應(yīng)用場(chǎng)景，其中包括：虛擬助理、醫(yī)學(xué)影像、輔助診療、疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)、藥物挖掘、健康管理、醫(yī)院管理、輔助醫(yī)學(xué)研究平臺(tái)。

醫(yī)療領(lǐng)域中的虛擬助理，基于特定領(lǐng)域的知識(shí)系統(tǒng)，通過(guò)智能語(yǔ)音技術(shù)和自然語(yǔ)言處理技術(shù)，實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互，將患者的病癥描述與標(biāo)準(zhǔn)的醫(yī)學(xué)指南作對(duì)比，為用戶提供醫(yī)療咨詢、自診、導(dǎo)診等服務(wù)。

據(jù)統(tǒng)計(jì)，目前國(guó)內(nèi)共有15家公司提供“虛擬助理”服務(wù)，主要解決語(yǔ)音電子病歷、智能導(dǎo)診、智能問(wèn)診、推薦用藥等需求，并且有衍生出更多需求的可能性。

其中虛擬助理的語(yǔ)音電子病歷能提供語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)為醫(yī)生書(shū)寫(xiě)病歷從而提高工作效率。智能語(yǔ)音錄入可以幫助醫(yī)生通過(guò)語(yǔ)音輸入完成查閱資料等工作，并將醫(yī)生口述的醫(yī)囑按照患者基本信息、檢查史、病史、檢查指標(biāo)、檢查結(jié)果等形式形成結(jié)構(gòu)化的電子病歷，大幅提升醫(yī)生的工作效率。

導(dǎo)診機(jī)器人主要基于人臉識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、遠(yuǎn)場(chǎng)識(shí)別等技術(shù)，通過(guò)人機(jī)交互，執(zhí)行包括掛號(hào)、科室分布及就醫(yī)流程引導(dǎo)等功能，智能導(dǎo)診準(zhǔn)確率達(dá)到95%以上。而且只要在機(jī)器人后臺(tái)嫁接醫(yī)院信息等知識(shí)系統(tǒng)，機(jī)器人便可實(shí)現(xiàn)導(dǎo)診功能，所以國(guó)內(nèi)眾多機(jī)器人制造廠商均有機(jī)會(huì)開(kāi)發(fā)醫(yī)療市場(chǎng)，進(jìn)入門(mén)檻較低，預(yù)期市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)激烈。

與此同時(shí)智能問(wèn)診在醫(yī)生端和用戶端均發(fā)揮了較大的作用。在醫(yī)生端，智能問(wèn)診可以輔助醫(yī)生診斷； 在用戶端，人工智能虛擬助手能夠幫助普通用戶完成健康咨詢、導(dǎo)診等服務(wù)。而推薦用藥虛擬助手企業(yè)前期業(yè)務(wù)模式則以to B為主，向京東到家、妙健康等醫(yī)藥電商及老百姓大藥房等線下藥店開(kāi)放“自測(cè)用藥”系統(tǒng)接口，推廣自測(cè)用藥服務(wù)，了解用戶使用習(xí)慣，優(yōu)化算法模型，為后期to C業(yè)務(wù)模式奠定基礎(chǔ)。

醫(yī)學(xué)影像準(zhǔn)確率高，預(yù)期市場(chǎng)規(guī)模較大

醫(yī)學(xué)影像，是目前人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域最熱門(mén)的應(yīng)用場(chǎng)景之一。目前國(guó)內(nèi)共有43家公司提供“醫(yī)學(xué)影像”服務(wù)。“醫(yī)學(xué)影像”應(yīng)用場(chǎng)景下，主要運(yùn)用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)解決病灶識(shí)別與標(biāo)注、靶區(qū)自動(dòng)勾畫(huà)與自適應(yīng)放療、影像三維重建三種需求。

在病灶識(shí)別與標(biāo)注細(xì)分領(lǐng)域，有不少企業(yè)參與競(jìng)爭(zhēng)，如阿里云、騰訊、京東、翼展科技、推想科技等，行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)較為激烈。醫(yī)學(xué)影像核心產(chǎn)品的病灶識(shí)別準(zhǔn)確率高、用時(shí)短。

當(dāng)下AI+醫(yī)學(xué)影像的產(chǎn)品形態(tài)主要以用于影像識(shí)別與處理的軟件為主，極少數(shù)結(jié)合硬件。

而AI+醫(yī)學(xué)影像產(chǎn)品成熟度均處于搭建基礎(chǔ)模型向優(yōu)化模型過(guò)渡階段，產(chǎn)品落地速度較緩慢，主要受以下幾方面因素影響：大量醫(yī)院不愿數(shù)據(jù)共享造成企業(yè)科研數(shù)量短期、病灶識(shí)別與標(biāo)注成本較高、AI醫(yī)學(xué)影像門(mén)檻較高。目前基本成型的AI+醫(yī)學(xué)影像產(chǎn)品大多正處于醫(yī)院試用階段，該領(lǐng)域公司基本沒(méi)有實(shí)現(xiàn)盈利。

輔助診療醫(yī)療機(jī)器人打破國(guó)外壟斷

除醫(yī)學(xué)影像以外，“AI+輔助診療”的產(chǎn)品還有兩大類：醫(yī)療大數(shù)據(jù)輔助診療、醫(yī)療機(jī)器人（主要指針對(duì)診斷與治療環(huán)節(jié)的機(jī)器人）。

目前國(guó)內(nèi)有8家公司提供醫(yī)療大數(shù)據(jù)輔助診療服務(wù)，11家公司提供“醫(yī)療機(jī)器人”服務(wù)。醫(yī)療機(jī)器人主要包括手術(shù)機(jī)器人、腸胃檢查與診斷機(jī)器人、康復(fù)機(jī)器人等。我國(guó)在醫(yī)療機(jī)器人的研究與政策支持方面，都具有良好的發(fā)展環(huán)境。

目前國(guó)內(nèi)致力于手術(shù)機(jī)器人的公司主要采用兩種業(yè)務(wù)模式：第一種，面向醫(yī)院進(jìn)行機(jī)器人產(chǎn)品的單獨(dú)銷售，并提供長(zhǎng)期維修服務(wù)；第二種，是為醫(yī)院提供手術(shù)中心整體工程解決方案。國(guó)內(nèi)的醫(yī)療機(jī)器人技術(shù)正在不斷升級(jí)，在多領(lǐng)域逐漸打破進(jìn)口機(jī)器人的壟斷地位（如：哈工大機(jī)器人研究所研制的“微創(chuàng)腹腔外科手術(shù)機(jī)器人系統(tǒng)”，打破了進(jìn)口達(dá)·芬奇手術(shù)機(jī)器人的技術(shù)壟斷，將加快實(shí)現(xiàn)國(guó)產(chǎn)微創(chuàng)手術(shù)機(jī)器人輔助外科手術(shù)），未來(lái)本土化機(jī)器人將會(huì)更具市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。

疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)上游有望打破國(guó)外壟斷

疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)場(chǎng)景，是除“醫(yī)學(xué)影像”以外的另一熱門(mén)應(yīng)用場(chǎng)景。疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)是指通過(guò)基因測(cè)序與檢測(cè)，提前預(yù)測(cè)疾病發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)。

目前國(guó)內(nèi)共有45家公司提供“疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)”服務(wù)。其中基因檢測(cè)的難度較高，我國(guó)只有不到10%的公司有能力完成基因檢測(cè)，其余停留在利用基因測(cè)序產(chǎn)品提供測(cè)序服務(wù)的水平。而基因測(cè)序方法的逐漸成熟，推動(dòng)基因測(cè)序技術(shù)的商業(yè)化進(jìn)程。

我國(guó)在上游設(shè)備技術(shù)方面較為落后，基因測(cè)序設(shè)備及配套生物試劑基本上被國(guó)外企業(yè)壟斷。相較于上游測(cè)序設(shè)備研發(fā)，中游測(cè)序服務(wù)門(mén)檻較低，目前國(guó)內(nèi)提供基因測(cè)序服務(wù)的第三方機(jī)構(gòu)數(shù)量較多，競(jìng)爭(zhēng)比較激烈，市場(chǎng)尚未形成穩(wěn)定的格局。

藥物挖掘克服傳統(tǒng)藥物研發(fā)缺點(diǎn)

傳統(tǒng)的藥物研發(fā)存在研發(fā)周期長(zhǎng)、研發(fā)成本高、研發(fā)成功率低等痛點(diǎn)。人工智能與藥物挖掘的結(jié)合，使得新藥研發(fā)時(shí)間大大縮短，研發(fā)成本大大降低； 這將有可能根本上改變用藥“平均”觀念。

目前國(guó)內(nèi)AI+藥物挖掘已經(jīng)在逐步落地，但研發(fā)周期仍相對(duì)較長(zhǎng)，且算法需要大量的時(shí)間和數(shù)據(jù)積累，短期內(nèi)很難產(chǎn)生營(yíng)收數(shù)據(jù)。國(guó)內(nèi)有7家公司提供“藥物挖掘”服務(wù)。

而據(jù)蛋殼研究院統(tǒng)計(jì)，目前在北美地區(qū)已經(jīng)出現(xiàn)了數(shù)家技術(shù)領(lǐng)先的初創(chuàng)企業(yè)，他們借助深度學(xué)習(xí)，與默克等傳統(tǒng)藥企及醫(yī)藥研究機(jī)構(gòu)合作，在心血管藥物、抗腫瘤藥物、孤兒藥和經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)常見(jiàn)傳染?。ㄈ绨２├┲委熕幍榷囝I(lǐng)域取得新突破。

健康管理面向營(yíng)養(yǎng)學(xué)場(chǎng)景

“健康管理”應(yīng)用場(chǎng)景，主要包含營(yíng)養(yǎng)學(xué)、身體健康管理、精神健康管理三大子場(chǎng)景。目前國(guó)內(nèi)共有14家公司提供“健康管理”服務(wù)，公司大多集中于身體健康管理場(chǎng)景。

國(guó)內(nèi)在營(yíng)養(yǎng)學(xué)場(chǎng)景的人工智能公司較少，國(guó)人尚未普遍樹(shù)立營(yíng)養(yǎng)飲食意識(shí)； 碳云智能和Air-doc 的產(chǎn)品分別通過(guò)血糖監(jiān)測(cè)和菜品識(shí)別指導(dǎo)用戶合理用餐。致力于身體健康管理場(chǎng)景的公司，國(guó)內(nèi)以碳云智能和妙健康為典型代表，海外則有 IBM、Validic、Welltok等公司。

國(guó)際上，愛(ài)爾蘭都柏林的創(chuàng)業(yè)公司 Nuritas 是營(yíng)養(yǎng)學(xué)應(yīng)用場(chǎng)景中的典型代表。Nuritas將人工智能與生物分子學(xué)相結(jié)合，進(jìn)行肽的識(shí)別；根據(jù)每個(gè)人的身體情況，使用特定的肽來(lái)激活健康抗菌分子，改變食物成分，消除食物副作用，從而幫助個(gè)人預(yù)防糖尿病等疾病的發(fā)生、殺死抗生素耐藥菌。

醫(yī)院管理病歷結(jié)構(gòu)化服務(wù)發(fā)展較好

醫(yī)院管理，主要指針對(duì)醫(yī)院內(nèi)部、醫(yī)院之間各項(xiàng)工作的管理，主要包括病歷結(jié)構(gòu)化、分級(jí)診療、DRGs （診斷相關(guān)分類）智能系統(tǒng)、醫(yī)院決策支持的專家系統(tǒng)等。目前國(guó)內(nèi)共有21家公司提供“醫(yī)院管理”服務(wù)，業(yè)務(wù)大多集中于病歷結(jié)構(gòu)化服務(wù)。

在分級(jí)診療的政策推動(dòng)之下，國(guó)內(nèi)陸續(xù)出現(xiàn)促進(jìn)分級(jí)診療的企業(yè)服務(wù)，行業(yè)前景廣闊。分級(jí)診療的實(shí)現(xiàn)，離不開(kāi)醫(yī)聯(lián)體與智能云服務(wù)，二者相輔相成。