AI+醫(yī)療的市場(chǎng)空間與熱門(mén)應(yīng)用
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。埃森哲評(píng)估了10種人工智能應(yīng)用的綜合分類(lèi)，確定到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）。
整體上看，我國(guó)人工智能醫(yī)療市場(chǎng)仍處于探索階段，如何基于AI技術(shù)開(kāi)拓發(fā)展臨床應(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。
對(duì)標(biāo)美國(guó)：AI＋醫(yī)療市場(chǎng)百花齊放，醫(yī)療信息化布局較早
1、醫(yī)療信息化布局較早
2004年布什總統(tǒng)提出10年內(nèi)在全美實(shí)現(xiàn)電子病歷，2009年美國(guó)總統(tǒng)奧巴馬頒布醫(yī)療信息化法案（HITECH），提出醫(yī)療信息化項(xiàng)目建設(shè)三階段。由政府出資通過(guò)獎(jiǎng)懲機(jī)制激勵(lì)醫(yī)療機(jī)構(gòu)建設(shè)電子健康檔案有效使用（MU），截至2018年1月，MU獎(jiǎng)金已發(fā)放379億美元。到2016年，95％以上的美國(guó)醫(yī)院滿(mǎn)足電子健康檔案MU的要求，電子檔案普及率為法案出臺(tái)前的9倍。
2、各路資本大量涌入，AI醫(yī)療成熱點(diǎn)
根據(jù)CBInsights報(bào)告表明，自2011年起，美國(guó)醫(yī)療健康就逐漸開(kāi)始受到資本關(guān)注，到2014年已經(jīng)成為美國(guó)人工智能應(yīng)用場(chǎng)景中最熱的投資領(lǐng)域。
美國(guó)科技巨頭和資本巨頭如IBM、谷歌、微軟、亞馬遜、Facebook、蘋(píng)果等近年來(lái)也都在美國(guó)醫(yī)療信息化領(lǐng)域投入大量投資，搶占市場(chǎng)。
IBM在2013年就與克利夫蘭診所全面合作，研究如何利用IBM的沃森人工智能系統(tǒng)提高互利水平，并在沃森健康部門(mén)正式成立后，選擇腫瘤精準(zhǔn)治療作為主攻領(lǐng)域，利用沃森系統(tǒng)快速分析各類(lèi)數(shù)據(jù)，協(xié)助醫(yī)生診斷腫瘤。
谷歌自2014年起，風(fēng)頭資金的1／3進(jìn)入了醫(yī)療健康與生命科學(xué)領(lǐng)域，在智能醫(yī)療領(lǐng)域研發(fā)重點(diǎn)是糖尿病、神經(jīng)性疾病診療和醫(yī)療器械。
微軟2006年開(kāi)始通過(guò)投資、并購(gòu)進(jìn)入醫(yī)療信息技術(shù)領(lǐng)域，2016年公布將人工智能用于醫(yī)療健康的最新項(xiàng)目Hanover，通過(guò)人工智能深度理解最新醫(yī)學(xué)專(zhuān)業(yè)論文，幫助醫(yī)生進(jìn)行資源整合，尋找有效腫瘤藥物和治療方案。
3、龍頭云集的醫(yī)療信息化（HIT）
與此同時(shí)，美國(guó)AI＋醫(yī)療細(xì)分領(lǐng)域百花齊放，尤以四大領(lǐng)域發(fā)展態(tài)勢(shì)迅猛，其中包括：洞察與風(fēng)險(xiǎn)分析、生活方式管理與檢測(cè)、醫(yī)療影像與診斷、藥物挖掘。
美國(guó)醫(yī)療信息化（HIT）趨勢(shì)下的細(xì)分領(lǐng)域大致可分為三類(lèi)：以電子版病例記錄患者數(shù)據(jù)的電子病歷系統(tǒng)（EHR）企業(yè)、提供全面綜合性HIT服務(wù)的綜合性醫(yī)療信息化服務(wù)企業(yè)和提供專(zhuān)業(yè)第三方服務(wù)的藥品福利管理（PBM）企業(yè)。
AI＋醫(yī)療八大應(yīng)用場(chǎng)景
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)。
我國(guó)醫(yī)療人工智能企業(yè)主要集中在醫(yī)學(xué)影像和虛擬助手領(lǐng)域。
1、虛擬助理：提高醫(yī)療工作效率
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(hù)提供醫(yī)療咨詢(xún)、自診、導(dǎo)診等服務(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(hù)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(hù)端，人工智能虛擬助手能夠幫助普通用戶(hù)完成健康咨詢(xún)、導(dǎo)診等服務(wù)。
2、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。“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。
3、輔助診療：我國(guó)發(fā)展取得一定進(jìn)步，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(lèi)：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）。
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(xiāo)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。
國(guó)外，IBM和Google均已布局輔助診療，并構(gòu)建完整系統(tǒng)。IBMWatsonforOncology是基于認(rèn)知計(jì)算（讀懂大數(shù)據(jù)背后的含義）的醫(yī)療大數(shù)據(jù)輔助診療解決方案，為全球首家將認(rèn)知計(jì)算運(yùn)用于醫(yī)療臨床工作中。Google研發(fā)的DeepMindHealth系統(tǒng)將機(jī)器學(xué)習(xí)和系統(tǒng)神經(jīng)科學(xué)結(jié)合，通過(guò)強(qiáng)大的通用學(xué)習(xí)算法模擬構(gòu)建人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以便更好的解決醫(yī)療保健問(wèn)題；DeepMind系統(tǒng)于2016年在英國(guó)的一家醫(yī)院使用。
4、疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)：上游有望打破國(guó)外壟斷，中下游發(fā)展加速
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)。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，則直接推動(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。
5、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)。
6、健康管理：因居民健康意識(shí)不足發(fā)展緩慢，市場(chǎng)潛力大
“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)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Airdoc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(hù)合理用餐。
7、醫(yī)院管理：受益政策支持，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(lèi)）智能系統(tǒng)、醫(yī)院決策支持的專(zhuān)家系統(tǒng)等。目前國(guó)內(nèi)公司提供的“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)。
8、輔助醫(yī)學(xué)研究平臺(tái)：共享科研成果，醫(yī)療人員與企業(yè)實(shí)現(xiàn)雙贏
輔助醫(yī)學(xué)研究平臺(tái)，是利用人工智能技術(shù)輔助生物醫(yī)學(xué)相關(guān)研究者進(jìn)行醫(yī)學(xué)研究的技術(shù)平臺(tái)。2014年以來(lái)，國(guó)家衛(wèi)計(jì)委、國(guó)務(wù)院先后出臺(tái)相關(guān)文件，鼓勵(lì)醫(yī)療機(jī)構(gòu)及醫(yī)生進(jìn)行科學(xué)研究。
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，由于前沿技術(shù)的欠缺，仍舊是一片有待挖掘的藍(lán)海市場(chǎng)。