中国医疗人工智能产业报告6-1
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人工智能与医疗
• 在癌症领域顶尖的美国纪念斯隆·凯特琳肿瘤中心（MSKCC）和人工智能领域顶尖的 IBM 相结合，便诞生了沃森肿瘤解决方案—这个由 IBM 研发的人工智能经过纪念斯隆·凯特琳肿瘤中心的专家历时 4 年半训练而成，它汲取了 3 469 本医学专著、248 000 篇论文、69 种治疗方案、 61 540 次实验数据和 106 000 份临床报告，同时还吸收了美国国立综合癌症网络发布的临床指南，可以为包括胃癌、肺癌、直肠癌、结肠癌、 乳腺癌、宫颈癌等提供决策支持。
• 国家癌症中心公布的数据显示，肺癌在所有恶性肿瘤的发病及 死亡中均占首位。胸部 CT 放射影像技术是肺癌早期筛查的有 效手段。最近，人工智能已经在肺结节、乳腺癌、冠状动脉斑 块、皮肤癌、眼底病、病理等领域取得了诸多成果。
2017 年 11 月 24 日，一场人类和人工智能之间的对战在 成都举行，代表人类出战的是 463 名超声医生，代表人工智能 出战的是名为“安克侦”的甲状腺肿瘤超声辅助侦测软件。
人工智能发展 与在医疗行业的应用Leabharlann 目录CONTENTS
01 人工智能发展概览 02 人工智能应用 03 人工智能与医疗
03
人工智能与医疗
03人工智能与医疗
人工智能的应用场景
• 近 5 年来，“人工智能+”应用于医疗研究已经成为现代科技 的热点。美国的五大顶尖医院如梅奥、克里夫兰等都开始与人 工智能公司合作，希望成为人工智能医疗应用领域的中心，对 疾病进行探测、诊断、治疗和管理。
双方比赛谁能更准确地读出甲状腺超声图像。来自全国各 地的 300 余位超声专家、学者见证了这次人机大战。
03人工智能与医疗
人工智能在临床医疗智能决策方面的应用
• 诊断决策支持系统（clinical decision support system）是设计用来辅助医生在诊断时进行决策的支持系统，这种主动的知识系统通过对病患 至少两种以上的数据进行分析，为医生给出诊断建议，医生再结合自己的专业进行判断，从而使诊断更快、更精准
• 国家癌症中心公布的数据显示，肺癌在所有恶性肿瘤的发病及 死亡中均占首位。胸部 CT 放射影像技术是肺癌早期筛查的有 效手段。最近，人工智能已经在肺结节、乳腺癌、冠状动脉斑 块、皮肤癌、眼底病、病理等领域取得了诸多成果。
2017 年 11 月 24 日，一场人类和人工智能之间的对战在 成都举行，代表人类出战的是 463 名超声医生，代表人工智能 出战的是名为“安克侦”的甲状腺肿瘤超声辅助侦测软件。
人工智能发展 与在医疗行业的应用Leabharlann 目录CONTENTS
01 人工智能发展概览 02 人工智能应用 03 人工智能与医疗
03
人工智能与医疗
03人工智能与医疗
人工智能的应用场景
• 近 5 年来，“人工智能+”应用于医疗研究已经成为现代科技 的热点。美国的五大顶尖医院如梅奥、克里夫兰等都开始与人 工智能公司合作，希望成为人工智能医疗应用领域的中心，对 疾病进行探测、诊断、治疗和管理。
双方比赛谁能更准确地读出甲状腺超声图像。来自全国各 地的 300 余位超声专家、学者见证了这次人机大战。
03人工智能与医疗
人工智能在临床医疗智能决策方面的应用
• 诊断决策支持系统（clinical decision support system）是设计用来辅助医生在诊断时进行决策的支持系统，这种主动的知识系统通过对病患 至少两种以上的数据进行分析，为医生给出诊断建议，医生再结合自己的专业进行判断，从而使诊断更快、更精准
近期中国在医疗科技上取得的成就有哪些？
近期中国在医疗科技上取得的成就有哪些？近年来，中国在医疗科技领域取得了显著的进步和突破。
以下是一些主要成就：1. 人工智能在医疗领域的应用中国人工智能产业快速发展，已广泛应用于医疗领域。
例如，AI辅助诊断、AI辅助治疗、AI医疗影像分析等。
一些中国科技公司如百度、阿里、腾讯等，都推出了相关产品和服务，提高了医疗诊断和治疗的准确性。
2. 医疗影像技术的发展中国在医疗影像技术方面取得了重要进展。
例如，在磁共振成像（MRI）、计算机断层扫描（CT）、超声成像等领域，国产设备和技术的性能不断提高，部分产品已达到国际先进水平。
3. 创新药物的研发近年来，中国创新药物的研发取得了突破性进展。
一些国产新药已成功上市，如PD-1抑制剂、RET抑制剂等，为癌症患者提供了更多治疗选择。
中国的药物研发企业如恒瑞医药、百济神州等，在国际市场上的竞争力逐渐增强。
4. 基因编辑技术中国在基因编辑技术领域取得了一系列重要成果。
例如，CRISPR-Cas9技术在疾病模型构建、基因治疗等领域得到广泛应用。
中国的科研团队在基因编辑技术的研究和应用方面处于国际领先地位。
5. 医疗大数据的应用中国医疗大数据的发展取得了重要进展。
政府、医疗机构和科技公司共同努力，推进医疗信息化建设，提高数据共享和利用效率。
医疗大数据在疾病预防、诊断、治疗和健康管理等方面发挥了重要作用。
6. 互联网医疗的发展近年来，中国互联网医疗行业取得了快速发展。
在线医疗咨询、远程诊疗、健康管理等服务得到了广泛应用，提高了医疗服务的可及性和便捷性。
同时，互联网医疗平台如好大夫在线、丁香园等，为医生和患者提供了更多交流和合作机会。
总之，中国在医疗科技领域取得了一系列重要成就，为改善人民生活和公共健康作出了积极贡献。
随着政府、企业和科研机构的共同努力，未来中国在医疗科技领域有望取得更多突破和进步。
中国人工智能+医疗影像行业市场现状及未来发展前景预测分析报告
中国人工智能+医疗影像行业市场现状及未来发展前景预测分析报告博研咨询&市场调研在线网中国人工智能+医疗影像行业市场现状及未来发展前景预测分析报告正文目录第一章、人工智能+医疗影像行业定义 (3)第二章、中国人工智能+医疗影像行业综述 (4)第三章、中国人工智能+医疗影像行业产业链分析 (5)第四章、中国人工智能+医疗影像行业发展现状 (6)第五章、中国人工智能+医疗影像行业重点企业分析 (8)第六章、中国人工智能+医疗影像行业发展趋势分析 (9)第七章、中国人工智能+医疗影像行业发展规划建议 (10)第八章、中国人工智能+医疗影像行业发展前景预测分析 (12)第九章、中国人工智能+医疗影像行业分析结论 (13)第一章、人工智能+医疗影像行业定义随着科技的进步和医疗需求的增长，人工智能（AI）在医疗领域的应用日益广泛，特别是在医疗影像诊断方面展现出了巨大潜力。
本章将详细探讨“人工智能+医疗影像”这一新兴行业的定义及其重要性，并通过具体数据来展示其当前的发展状况。
1.1 行业概述人工智能+医疗影像是指利用机器学习、深度学习等先进算法处理医学图像（如X光片、CT扫描、MRI等），以辅助医生进行疾病检测、诊断及治疗规划的过程。
它不仅能够提高诊断准确率，还能显著缩短阅片时间，减轻医护人员的工作负担。
1.2 市场规模与发展现状全球范围内该领域呈现出爆发式增长态势。
2022年全球人工智能医疗影像市场规模已达约60亿美元，并预计到2027年将突破200亿美元，复合年增长率超过25%。
北美地区占据最大市场份额，欧洲和亚太地区。
1.3 关键参与者市场上活跃着众多致力于开发AI医疗影像解决方案的企业。
例如，谷歌旗下的DeepMind Health通过其深度学习技术，在早期肺癌筛查中实现了94%的准确率；而IBM Watson Health则专注于肿瘤学影像分析，帮助医生更快速地识别癌症病灶位置。
中国的依图科技也推出了基于AI的肺部疾病辅助诊断系统，有效提升了诊疗效率。
人工智能在医学中的应用现状与展望
I G I T C W产业 观察Industry Observation172DIGITCW2022.121 人工智能技术在医学领域中应用的必要性1.1 医疗资源供需差距，优质资源难以与需求匹配随着中国人口老龄化增长，以及人民健康意识的提升，出现了大量的医疗需求。
以老年人群保健医疗为例，目前中国60岁及以上老人的总量在2.5亿以上，而老年人多数患有慢性疾病，尤其是近年来国内糖尿病和高血压等疾病的发病率逐年升高，这对医疗系统产生较大压力。
根据统计数据，2021年1月到10月，全国三级医院的诊疗人数达到19.4亿人次，诊疗人数增长幅度约为39%，超过了全国一级、二级医院的诊疗人数总量[1]。
但是，当前医疗行业中存在医疗资源供需不平衡的问题，人们希望能获取优质的医疗资源，导致未来医疗资源的供需矛盾将会更大，急需更多的医疗人才，也需要更多的技术支持，才能提升医疗服务的水平。
1.2 人工智能技术在医疗领域有较大的发展空间人工智能技术在医疗领域发展是非常有价值的。
根据相关数据，人工智能将提升三到四成的医疗效果，减少大约五成的医疗成本。
人工智能技术有强大的计算能力，有海量的医疗数据支撑，也更容易应用于医疗行业，并进行严谨、有序的决断。
当下人工智能技术在很多医疗应用场景中都有试水，比如，利用人工智能影像识别技术能迅速识别病灶，有效提升医疗诊疗的效率；利用人工智能体温测量系统能助力疫情防控工作，及时做好多目标的体温测量和异筛查；利用人工智能技术帮助开发药物、疫苗等，减少了基因人工智能在医学中的应用现状与展望张 婕（东北电力大学，吉林 吉林 132011）摘要：随着时代的发展，人工智能技术在各个领域中的应用都非常广泛，在医学领域中，利用人工智能专家系统，将患者的化验数据、影像数据和海量的论文、研究分析对比，能发现一些疑难杂症，并根据患者的病症给出解决方案。
人工智能技术未来在医学和医疗保健中的应用也会越来越广泛，其具备的快速模仿人脑决策和学习、超出常人的计算能力，在一些方面可以替代人工，提升医学研究水平。
中国人工智能行业市场现状及未来发展前景预测分析报告
中国人工智能行业市场现状及未来发展前景预测分析报告博研咨询&市场调研在线网中国人工智能行业市场现状及未来发展前景预测分析报告正文目录第一章、人工智能行业定义 (3)第二章、中国人工智能行业综述 (4)第三章、中国人工智能行业产业链分析 (5)第四章、中国人工智能行业发展现状 (6)第五章、中国人工智能行业重点企业分析 (8)第六章、中国人工智能行业发展趋势分析 (9)第七章、中国人工智能行业发展规划建议 (11)第八章、中国人工智能行业发展前景预测分析 (12)第九章、中国人工智能行业分析结论 (13)第一章、人工智能行业定义人工智能（Artificial Intelligence, AI）是指由计算机系统所表现出的智能行为。
它不仅涵盖了机器学习、自然语言处理、图像识别等多个子领域，还广泛应用于从自动驾驶汽车到智能家居设备等各种场景中。
随着技术的进步和市场需求的增长，AI已成为推动全球经济增长的关键力量之一。
1.1 人工智能市场规模全球人工智能市场持续扩张。
2022全球AI市场规模达到约4,500亿美元，预计到2027这一数字将增长至16,000亿美元左右，复合年增长率超过25%。
北美地区占据了最大的市场份额，而亚太地区则显示出最快的增长速度。
1.2 主要应用领域AI技术主要应用于以下几个方面：医疗健康：通过AI算法辅助诊断疾病、个性化治疗方案设计等，有效提高了医疗服务效率与质量。
2021年全球医疗AI市场规模约为60亿美元，并有望在未来五年内实现年均35%以上的增长。
金融服务：AI在风险管理、信贷审批、智能投顾等领域发挥了重要作用。
2022全球金融科技领域中AI相关投资总额超过了100亿美元。
零售电商：AI技术帮助零售商优化库存管理、提升顾客购物体验。
根据博研咨询&市场调研在线网分析，2023年全球零售业AI解决方案市场规模将达到80亿美元左右。
智能制造：AI赋能工业自动化生产流程，显著提升了制造业的生产效率。
中国人工智能发展ppt
方位的支持。
2. 面临的挑战与未来发展方向
强化数据保护法律法规， 确保AI应用过程中用户数
据的安全与隐私。
融合多学科知识，拓展AI 在医疗、教育、环保等领
域的应用价值。
加强国际合作，共同应对 AI技术挑战，保持国际竞
争力。
1. 关键技术自主化 2. 数据隐私与安全
3. 产学研结合 4. 跨学科研究与应用 5. 伦理与法律法规 6. 国际合作与竞争
2. 创新应用领域
AI深入各领域，推动行 业数字化、智能化，开 创全新业态。
3. 强化人才培养
AI辅助教育，提高教学 效率，培养面向未来的 创新型人才。
4. 改善经济结构
AI改变生产方式，助力 产业升级，推动全球经 济向高效可持续发展。
3. 人工智能与法律法规
1 1. 数据隐私
2 2. 算法公正
保护用户数据安全和隐
6. 绿色与可持续发展
将人工智能与绿色可持续发展紧密结 合，为全球人工智能发展贡献中国智 慧。
要成领能 力为域技 量全已术
国 际
。球取逐 人得渐 工世走
地 位
智界向
2. 发展现状和挑战
1. 现状
1 近年来，中国人工智能产业发展迅速，尤其在图像识别、语音识别
等领域居世界领先地位。同时，政府对人工智能产业给予高度重视， 大力扶持产业发展。
2. 挑战
2
尽管中国在人工智能领域取得了显著进展，但仍面临一些挑战。首先， 人才短缺问题严重，特别是在理论研究和算法开发方面。其次，数据 隐私和安全问题也日益突出，需要在产业发展与个人隐私之间寻求平 衡。此外，人工智能技术与传统行业的融合还有待进一步加强。
济社会发展提供强大动力。
4. 人才培养与引进
2. 面临的挑战与未来发展方向
强化数据保护法律法规， 确保AI应用过程中用户数
据的安全与隐私。
融合多学科知识，拓展AI 在医疗、教育、环保等领
域的应用价值。
加强国际合作，共同应对 AI技术挑战，保持国际竞
争力。
1. 关键技术自主化 2. 数据隐私与安全
3. 产学研结合 4. 跨学科研究与应用 5. 伦理与法律法规 6. 国际合作与竞争
2. 创新应用领域
AI深入各领域，推动行 业数字化、智能化，开 创全新业态。
3. 强化人才培养
AI辅助教育，提高教学 效率，培养面向未来的 创新型人才。
4. 改善经济结构
AI改变生产方式，助力 产业升级，推动全球经 济向高效可持续发展。
3. 人工智能与法律法规
1 1. 数据隐私
2 2. 算法公正
保护用户数据安全和隐
6. 绿色与可持续发展
将人工智能与绿色可持续发展紧密结 合，为全球人工智能发展贡献中国智 慧。
要成领能 力为域技 量全已术
国 际
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地 位
智界向
2. 发展现状和挑战
1. 现状
1 近年来，中国人工智能产业发展迅速，尤其在图像识别、语音识别
等领域居世界领先地位。同时，政府对人工智能产业给予高度重视， 大力扶持产业发展。
2. 挑战
2
尽管中国在人工智能领域取得了显著进展，但仍面临一些挑战。首先， 人才短缺问题严重，特别是在理论研究和算法开发方面。其次，数据 隐私和安全问题也日益突出，需要在产业发展与个人隐私之间寻求平 衡。此外，人工智能技术与传统行业的融合还有待进一步加强。
济社会发展提供强大动力。
4. 人才培养与引进
中国人工智能医疗白皮书
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中国人工智能技术行业市场现状及未来发展前景预测分析报告
中国人工智能技术行业市场现状及未来发展前景预测分析报告博研咨询&市场调研在线网中国人工智能技术行业市场现状及未来发展前景预测分析报告正文目录第一章、人工智能技术行业定义 (3)第二章、中国人工智能技术行业综述 (4)第三章、中国人工智能技术行业产业链分析 (6)第四章、中国人工智能技术行业发展现状 (7)第五章、中国人工智能技术行业重点企业分析 (8)第六章、中国人工智能技术行业发展趋势分析 (9)第七章、中国人工智能技术行业发展规划建议 (11)第八章、中国人工智能技术行业发展前景预测分析 (13)第九章、中国人工智能技术行业分析结论 (14)第一章、人工智能技术行业定义人工智能（Artificial Intelligence, AI）是指由计算机系统或其他形式的信息处理设备所表现出来的智能行为。
它旨在通过模拟、扩展和增强人类智能的方式，使机器能够执行通常需要人类智能才能完成的任务。
自20世纪50年代以来，AI经历了多次发展高潮与低谷，如今已成为全球科技创新的重要驱动力之一，并广泛应用于各个领域。
1.1 行业概述2022年全球人工智能市场规模达到4,280亿美元，预计到2027年这一数字将增长至12,960亿美元，复合年增长率高达25%。
这表明随着技术进步和应用场景的不断拓展，AI产业正迎来前所未有的发展机遇。
1.2 核心技术构成人工智能主要由以下几项关键技术组成：机器学习：作为AI的核心组成部分，2021年全球机器学习市场规模约为110亿美元，预计未来五年内将以每年超过30%的速度增长。
自然语言处理（NLP）：2022年NLP市场规模约为130亿美元，预计到2026年将达到340亿美元左右。
计算机视觉：该领域2021年的市场规模为117亿美元，预计2028年将突破2,000亿美元大关。
机器人技术：包括工业机器人和服务机器人两大类。
2022年全球机器人销售额为510亿美元，其中服务机器人增速尤为显著，预计2025年将实现翻倍增长。
医疗人工智能行业发展概述分析
医疗人工智能行业发展概述分析一、市场规模全球人工智能医疗器械市场规模从2016年的0.87亿美元增长至2020年的3.56亿美元，2016至2020年的年复合增长率为42.4队预计未来五年将增长至2025年的177.02亿美元，2020年至2025年的年复合增长率将为118.5%,2030年将进一步达1,136.77亿美元。
我国人工智能影像医疗器械处于初期起步的快速发展阶段，随着市场需求不断增加，2020年底药监局启动了对影像辅助诊断医疗器械的注册批准，开启了我国医学影像人工智能辅助诊断产品从研发到落地的商业化推进之路。
伴随监管审批效率的逐渐提高，近两年我国的人工智能医学影像诊断市场将进入爆发式增长。
在国家政策对医疗产业与前沿技术融合的持续推动下，我国医疗产业正由医疗信息化阶段逐渐步入医疗数据智能化阶段。
预计2020年至2024年我国医疗大数据解决方案市场将保持快速增长。
预计将由2019年的105亿元增长至2024年的577亿元，复合年增长率达40.5%o二、行业发展趋势1、政策推动标准体系建设医疗Al行业的相关政策频出，推动技术研发成果加速落地及标准化体系建立。
2017年7月国务院发布的《新一代人工智能发展规划》，首次在国家层面对人工智能技术内容进行全盘布局，重点对2030年我国新人工智能发展的总体思路、战略目标和主要任务、保障措施进行系统的规划和部署。
2018年4月国务院发布《关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》，明确将健全“互联网医疗健康”服务体系。
从医疗、公共卫生、家庭医生签约、药品供应保障、医保结算、医学教育和科普、人工智能应用等方面推动互联网与医疗健康服务相融合，同年政府提出人工智能向基层医疗进行渗透。
2019年8月科技部发布《国家新一代人工智能开放创新平台建设工作指引》提出推广人工智能治疗新模式新手段，探索人机协同智能诊疗体系的建设。
明确了2020年进一步提出未来的建设指南，期望在2023年率先在医疗等领域初步建成人工智能标准体系，智能医疗将围绕医疗数据、医疗诊断、医疗服务和医疗监管建立标准体系规范。
人工智能研究报告-中国人工智能行业市场前瞻与未来投资战略分析报告(2023年)
关注政策支持力度
关注政府对人工智能产业的政策支持力度，包括税收优惠 、资金扶持、人才引进等方面的政策，选择受政策支持力 度大的企业进行投资。
关注国际合作机会
关注国际间在人工智能领域的合作机会，积极参与国际合 作和交流，拓展海外市场和资源。
THANKS
感谢观看
报告范围和研究方法
报告范围
报告涵盖了中国人工智能行业的多个领域，包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等，并重点关 注了智能制造、智慧城市、智慧医疗、智慧金融等应用领域。
研究方法
报告采用了多种研究方法，包括文献综述、专家访谈、问卷调查、案例分析等，以确保研究的全面性和准确性。 同时，报告还对大量数据进行了深入挖掘和分析，通过图表和可视化工具呈现研究结果，提高报告的可读性和易 用性。
消费者需求和行为分析
消费者需求
随着人工智能技术的不断发展和应用场景的 不断拓展，消费者对人工智能产品的需求不 断增长。目前，智能语音助手、智能家居、 智能客服等已经成为消费者日常生活中不可 或缺的一部分。未来，随着人工智能技术的 进一步成熟，消费者将更加追求个性化、智 能化、便捷化的服务体验。
消费者行为
深度学习技术
深度学习是人工智能领域的重要技术之一，其在 图像识别、语音识别、自然语言处理等领域的应 用前景广阔。
智能语音技术
随着智能语音技术的不断发展，其在智能家居、 智能客服等领域的应用将越来越广泛，为人们提 供更加便捷的生活服务。
计算机视觉技术
计算机视觉技术在安防、医疗、教育等领域的应 用前景广阔，将为人工智能市场带来新的增长点 。
05
中国人工智能行业未来展望
技术创新和发展方向
深度学习技术
随着计算能力的提升和大数据的普及，深 度学习技术将持续发展，推动人工智能在
2021年中国医保信息化行业市场现状分析
2021年中国医保信息化行业市场现状分析一、中国医保信息化发展历程2018年5月31日，国家医疗保障局正式挂牌成立，在医保基金监管、医保标准化等方面，对医保信息化提出了新的要求。
2018年8月，国家医保局召开医保信息化业务标准专家座谈会，部署制定统一标准；2019年3月，确定天津、河北等16个省(直辖市)为医疗保障信息化建设试点地区；2019年6月，“医保业务编码标准动态维护”上线试运行；2020年，我国初步建成便捷高效的医保信息系统；2021年是全面深入标准化规范化建设的一年，“十四五”期间，我国将形成全国医保标准清单，医保信息化建设将逐步完善。
二、中国医保支付改革进程从1998年城镇职工基本医保正式建立开始，我国逐步建立了新农合制度，建立了城镇居民医疗保险，又整合成为城乡居民医疗保险，逐步实现了参保人民全覆盖，医保基金收支规模不断扩大，医疗保障能力显著增强，就医需求得到有效满足。
2018年国家医保局成立，2019年5月，国家医保局启动DRG付费试点工作，发布了30个试点城市，标志着以国家医保局为主导的DRG支付方式改革拉开帷幕。
三、数字医疗产业链数字医疗是把现代计算机技术、信息技术应用于整个医疗过程的一种新型的现代化医疗方式，是公共医疗的发展方向和管理目标，包括上游医疗器械和药品厂商、中游服务机构和下游医疗的完整产业链。
四、中国医保信息化行业市场现状分析1、卫生总费用及占比GDP近年来，我国的卫生总费用稳步提升，医疗规模不断扩大，医疗卫生费用在国内生产总值中的占比也不断提升。
受新冠疫情等一系列社会因素的影响，根据卫健委发布的《2021年我国卫生健康事业发展统计公报2021年我国的医疗卫生总费用在GDP中的占比为6.7%，全国卫生总费用初步推算为75593.6亿元。
2、参保人数近几年我国医保行业处于稳定增长阶段。
截至2021年底，我国基本医疗保险参保人数达13.64亿人，参保覆盖面稳定在95%以上，其中参加职工基本医疗保险人数35422万人，比2020年底增加967万人，增长2.8%。
人工智能医学应用 国家政策
人工智能医学应用国家政策
国家政策方面，许多国家都开始重视人工智能在医学领域的应用，并制定相关政策来推动发展。
以下是一些国家的政策措施：
1. 中国：中国政府将人工智能技术应用于医疗卫生事业作为工作重点之一，制定了《人工智能与医疗健康产业发展行动计划（2019-2022年）》，旨在推动人工智能在医学领域的应用与
研发。
2. 美国：美国政府通过《癌症“百万人精准医疗”计划》提供资金支持，以推动人工智能在癌症诊疗、预测和预防方面的应用。
此外，美国国立卫生研究院（NIH）和美国食品药品监督管理
局（FDA）也在推动人工智能在医学领域的研究和应用。
3. 英国：英国政府制定了《人工智能产业战略》，将人工智能应用于医学列为重要领域之一。
英国国家医疗服务体系（NHS）也积极推动人工智能在健康管理和医疗诊断方面的
应用。
4. 加拿大：加拿大政府通过国家研究委员会的“人工智能战略”的支持，加大对人工智能在医学领域的研发和应用的投入。
加拿大还制定了《数字技术超越战略》，鼓励人工智能在医学领域的创新应用。
这些国家政策的目标是推动人工智能在医学领域的发展，并提供支持和资金，以促进科研、技术创新和商业应用的推广。
这
些政策的出台为人工智能医学应用的发展提供了有力的支撑和推动。
医疗人工智能设备项目立项申请报告
医疗人工智能设备项目立项申请报告规划设计/投资分析/产业运营报告说明—该医疗人工智能设备项目计划总投资13190.40万元，其中：固定资产投资11433.50万元，占项目总投资的86.68%；流动资金1756.90万元，占项目总投资的13.32%。
达产年营业收入13503.00万元，总成本费用10511.70万元，税金及附加211.75万元，利润总额2991.30万元，利税总额3615.64万元，税后净利润2243.48万元，达产年纳税总额1372.17万元；达产年投资利润率22.68%，投资利税率27.41%，投资回报率17.01%，全部投资回收期7.38年，提供就业职位190个。
医疗健康与我们的生活息息相关，在美国，AI+医疗健康已经成为AI 落地的最热行业之一;而在国内人口老龄化加剧、医疗资源分配不均、国民慢性病频发的当下，AI医疗成为了人工智能的极佳落地场景。
据IDC统计数据，到2025年人工智能应用市场总值将达到1270亿美元，其中医疗行业将占市场规模的五分之一。
第一章 概况一、项目概况（一）项目名称及背景医疗人工智能设备项目（二）项目选址xx经济合作区对周围环境不应产生污染或对周围环境污染不超过国家有关法律和现行标准的允许范围，不会引起当地居民的不满，不会造成不良的社会影响。
项目建设方案力求在满足项目产品生产工艺、消防安全、环境保护卫生等要求的前提下尽量合并建筑；充分利用自然空间，坚决贯彻执行“十分珍惜和合理利用土地”的基本国策，因地制宜合理布置。
（三）项目用地规模项目总用地面积40560.27平方米（折合约60.81亩）。
（四）项目用地控制指标该工程规划建筑系数58.02%，建筑容积率1.25，建设区域绿化覆盖率5.08%，固定资产投资强度188.02万元/亩。
（五）土建工程指标项目净用地面积40560.27平方米，建筑物基底占地面积23533.07平方米，总建筑面积50700.34平方米，其中：规划建设主体工程34812.83平方米，项目规划绿化面积2575.21平方米。
智慧医疗行业深度报告
14
二、智慧医疗的商业模式
2.1智慧医疗产品图谱
• 智慧医疗行业的客户主要是医疗机构、政府以及个体消费者。
• 其中，医疗机构信息化，即2B端的规模最大，产品种类最多，其主要产品有HIS、CIS等。（主要介绍 一下HIS、CIS这两个发展比较成熟的细分市场。）
• HIS系统是医院管理和医疗活动中进行信息管理和联机操作的计算机应用系统,。
• 医保局成立之后，随着新政以及新管控方式的落地，需 要相关信息系统做配套支持。随着医保局工作的推进， 医保信息系统有望进入全国性更新升级期，医保IT行业 景气度有望持续提升，未来成长空间广阔。
• 医保基金管理系统加速发展，加强医保资金监管
• 现阶段医保基金管理和监管系统较为简单，新型医保基 金管理系统有望加速发展，比如2018年12月份医保局 开始按疾病诊断相关分组（DRGs）付费国家试点，探 索建立DRGs付费体系。随着医保局工作不断推进，医 保基金管理系统有望进一步加速建设。
中国医疗行业现状
6
1.1智慧医疗概述
• 与传统医疗服务模式相比，智慧医疗具备多个优势
利用多种传感器设备和适合家庭使用的医疗仪器，自 动或自助采集人 体生命各类体征数据，在减轻医务人员负担的同时，能够获取更丰富 的数据。
采集的数据通过无线网络自动传输至医院数据中心，医务人员利用 数据提供远程医疗服务，能够提高服务效率，缓解排队问题，并减 少交通成本。
组织开展“互联网+医疗健康”省级示范区建设，继续推进全民健康信息国家
《深化医药卫生体制改革2019年重 平台和省统筹区域平台建设。改造提升远程医疗网络。指导地方有序发展“互联
点工作任务》
网+医疗健康”服务，确保医疗和数据安全。及时总结评估“互联网+护理服务”
二、智慧医疗的商业模式
2.1智慧医疗产品图谱
• 智慧医疗行业的客户主要是医疗机构、政府以及个体消费者。
• 其中，医疗机构信息化，即2B端的规模最大，产品种类最多，其主要产品有HIS、CIS等。（主要介绍 一下HIS、CIS这两个发展比较成熟的细分市场。）
• HIS系统是医院管理和医疗活动中进行信息管理和联机操作的计算机应用系统,。
• 医保局成立之后，随着新政以及新管控方式的落地，需 要相关信息系统做配套支持。随着医保局工作的推进， 医保信息系统有望进入全国性更新升级期，医保IT行业 景气度有望持续提升，未来成长空间广阔。
• 医保基金管理系统加速发展，加强医保资金监管
• 现阶段医保基金管理和监管系统较为简单，新型医保基 金管理系统有望加速发展，比如2018年12月份医保局 开始按疾病诊断相关分组（DRGs）付费国家试点，探 索建立DRGs付费体系。随着医保局工作不断推进，医 保基金管理系统有望进一步加速建设。
中国医疗行业现状
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1.1智慧医疗概述
• 与传统医疗服务模式相比，智慧医疗具备多个优势
利用多种传感器设备和适合家庭使用的医疗仪器，自 动或自助采集人 体生命各类体征数据，在减轻医务人员负担的同时，能够获取更丰富 的数据。
采集的数据通过无线网络自动传输至医院数据中心，医务人员利用 数据提供远程医疗服务，能够提高服务效率，缓解排队问题，并减 少交通成本。
组织开展“互联网+医疗健康”省级示范区建设，继续推进全民健康信息国家
《深化医药卫生体制改革2019年重 平台和省统筹区域平台建设。改造提升远程医疗网络。指导地方有序发展“互联
点工作任务》
网+医疗健康”服务，确保医疗和数据安全。及时总结评估“互联网+护理服务”
6-1-人工智能及哲学思考
比较计算机输入/输出以及timing behavior和人类行为，例 子：General Problem Solver by Newell & Simon。
认知科学：把AI的计算机模型和心理学的实验相结合， 试图创立一种精确且可检验的人类思维工作方式理 论。
6
理性地思考：“思维法则”方法
“正确思考” 是不能辩驳的推理过程（ Aristotle）
的范围内“正确行事”，它就是理性的。
像人一样思考的系统 理性地思考的系统
像人一样行动的系统 理性地行动的系统
3
像人一样行动:图灵测试
Source: lecture notes by Dr. Hwee Tou Ng, Singapore
图灵预测，2000年之前计算机有30%的概率蒙骗一 个普通人达5分钟。
字计算机将成为国际象棋世界冠军。” “十年之内， 数字计算机将发现并证明一个重要的数学定理。”
1965年，H. A. Simon：“二十年内，机器将能完成人 能做到的一切工作。”
1967年，Marvin Minsky：“一代之内……创造‘人工 智能’的问题将获得实质上的解决。”
1970年，Marvin Minsky：“在三到八年的时间里我 们将得到一台具有人类平均智能的机器。”
Turing给出了可计算模型下的局限（停机定理） NP问题描述了实际计算能力下的局限
数学（3）：概率
概率起源于对赌博问题可能结果的描述，成为所有 需要定量的科学的无价之宝，帮助对付不确定的测 量和不完备的理论。（Cardano，16世纪）
Bayes提出了根据新证据更新概率的法则（18世纪） Bayes分析形成了大多数AI系统中不确定推理的现代
2 6
语言学：语言和思维是怎样联系起来的？
认知科学：把AI的计算机模型和心理学的实验相结合， 试图创立一种精确且可检验的人类思维工作方式理 论。
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理性地思考：“思维法则”方法
“正确思考” 是不能辩驳的推理过程（ Aristotle）
的范围内“正确行事”，它就是理性的。
像人一样思考的系统 理性地思考的系统
像人一样行动的系统 理性地行动的系统
3
像人一样行动:图灵测试
Source: lecture notes by Dr. Hwee Tou Ng, Singapore
图灵预测，2000年之前计算机有30%的概率蒙骗一 个普通人达5分钟。
字计算机将成为国际象棋世界冠军。” “十年之内， 数字计算机将发现并证明一个重要的数学定理。”
1965年，H. A. Simon：“二十年内，机器将能完成人 能做到的一切工作。”
1967年，Marvin Minsky：“一代之内……创造‘人工 智能’的问题将获得实质上的解决。”
1970年，Marvin Minsky：“在三到八年的时间里我 们将得到一台具有人类平均智能的机器。”
Turing给出了可计算模型下的局限（停机定理） NP问题描述了实际计算能力下的局限
数学（3）：概率
概率起源于对赌博问题可能结果的描述，成为所有 需要定量的科学的无价之宝，帮助对付不确定的测 量和不完备的理论。（Cardano，16世纪）
Bayes提出了根据新证据更新概率的法则（18世纪） Bayes分析形成了大多数AI系统中不确定推理的现代
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语言学：语言和思维是怎样联系起来的？
医疗人工智能设备项目初步方案
医疗人工智能设备项目初步方案规划设计/投资分析/实施方案摘要说明—医疗健康与我们的生活息息相关，在美国，AI+医疗健康已经成为AI落地的最热行业之一;而在国内人口老龄化加剧、医疗资源分配不均、国民慢性病频发的当下，AI医疗成为了人工智能的极佳落地场景。
据IDC统计数据，到2025年人工智能应用市场总值将达到1270亿美元，其中医疗行业将占市场规模的五分之一。
该医疗人工智能设备项目计划总投资8109.42万元，其中：固定资产投资5447.03万元，占项目总投资的67.17%；流动资金2662.39万元，占项目总投资的32.83%。
达产年营业收入19165.00万元，总成本费用15224.94万元，税金及附加138.64万元，利润总额3940.06万元，利税总额4622.16万元，税后净利润2955.05万元，达产年纳税总额1667.11万元；达产年投资利润率48.59%，投资利税率57.00%，投资回报率36.44%，全部投资回收期4.24年，提供就业职位285个。
报告内容：项目基本信息、项目必要性分析、市场前景分析、项目规划分析、项目建设地方案、土建工程分析、工艺方案说明、清洁生产和环境保护、项目职业安全管理规划、项目风险评估分析、项目节能情况分析、实施方案、投资方案分析、项目盈利能力分析、总结及建议等。
规划设计/投资分析/产业运营医疗人工智能设备项目初步方案目录第一章 项目基本信息第二章 项目必要性分析第三章 项目规划分析第四章 项目建设地方案第五章 土建工程分析第六章 工艺方案说明第七章 清洁生产和环境保护第八章 项目职业安全管理规划第九章 项目风险评估分析第十章 项目节能情况分析第十一章 实施方案第十二章 投资方案分析第十三章 项目盈利能力分析第十四章 招标方案第十五章 总结及建议第一章 项目基本信息一、项目承办单位基本情况（一）公司名称xxx（集团）有限公司（二）公司简介经过10余年的发展，公司拥有雄厚的技术实力，完善的加工制造手段，丰富的生产经营管理经验和可靠的产品质量保证体系，综合实力进一步增强。
《中国医疗人工智能发展报告(2020)》蓝皮书正式出版
思路[J].中华中医药杂志,2017,32(6): 2587-2590. [17] 张腊梅.基于医疗档案构建临 床知识库的初步研究[J].智库时 代,2018(31):255-257. [18] 田野,李敬华,于彤,等.中医药防治 哮喘病专题知识库构建[J].医学信息学 杂志,2017,38(9):65-67. [19] 杨艳.基于临床指南的临床决策支 持系统的设计与实现[D].杭州:浙江工
【收稿日期：2020-05-29】 （责任编辑：肖婧婧）
《中国医疗人工智能发展报告（2020）》蓝皮书正式出版
《中国医疗人工智能发展报告（2020）》蓝皮书日前由社会科学文献出版社正式出版 发行。本书由国家卫生健康委医院管理研究所、《中国数字医学》杂志社联合国内知名科 研院所及三甲医院共同编写而成。全书共七章，48万字。
建方法研究[J].上海中医药大学学 报,2009,23(4):18-20. [8] 曹宇峰.病案分析引导下的中医智 能教学的研究[D].北京:首都师范大 学,2005. [9] 王连心,孟庆刚,王志国,等.中 药知识库设计浅析[J].世界中医 药,2011,6(6):535-537. [10] 于琦,于彤,高宏杰,等.中医养生知 识库构建方法研究[J].世界科学技术-中 医药现代化,2015(8):1612-1616. [11] Zhou X,Wu Z,Yin A,et al. Ontology development for unified源自官方公众号微信小店
手机扫一扫，订阅更方便
《中国数字医学》2021 第 16 卷 第 1 期 ·39
traditional Chinese medical language system[J].Artificial Intelligence in Medicine,2004,32(1):15-27. [12] Long H,Zhu Y,Jia L,et al.An ontological framework for the formalization, organization and usage of TCM-Knowledge[J].BMC Medical Informatics and Decision Making,2019,19(S2). [13] 张柯欣,孙艳秋.中医人工智能模 型的设计要素研究[J].中华中医药学 刊,2020:1-5. [14] 李桃,郑西川,蒋伏松.基于知识库的 临床决策支持系统的设计与应用[J]. 医 疗卫生装备,2019,40(5):29-32. [15] 徐彬锋,温志浩,罗小刚,等.基于本 体的医学知识库构建及应用[J].北京生 物医学工程,2011,30(6):618-623. [16] 肖晓霞,晏峻峰,梁昊,等.基于中医 治未病理论的个人健康知识库构建
【收稿日期：2020-05-29】 （责任编辑：肖婧婧）
《中国医疗人工智能发展报告（2020）》蓝皮书正式出版
《中国医疗人工智能发展报告（2020）》蓝皮书日前由社会科学文献出版社正式出版 发行。本书由国家卫生健康委医院管理研究所、《中国数字医学》杂志社联合国内知名科 研院所及三甲医院共同编写而成。全书共七章，48万字。
建方法研究[J].上海中医药大学学 报,2009,23(4):18-20. [8] 曹宇峰.病案分析引导下的中医智 能教学的研究[D].北京:首都师范大 学,2005. [9] 王连心,孟庆刚,王志国,等.中 药知识库设计浅析[J].世界中医 药,2011,6(6):535-537. [10] 于琦,于彤,高宏杰,等.中医养生知 识库构建方法研究[J].世界科学技术-中 医药现代化,2015(8):1612-1616. [11] Zhou X,Wu Z,Yin A,et al. Ontology development for unified源自官方公众号微信小店
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《中国数字医学》2021 第 16 卷 第 1 期 ·39
traditional Chinese medical language system[J].Artificial Intelligence in Medicine,2004,32(1):15-27. [12] Long H,Zhu Y,Jia L,et al.An ontological framework for the formalization, organization and usage of TCM-Knowledge[J].BMC Medical Informatics and Decision Making,2019,19(S2). [13] 张柯欣,孙艳秋.中医人工智能模 型的设计要素研究[J].中华中医药学 刊,2020:1-5. [14] 李桃,郑西川,蒋伏松.基于知识库的 临床决策支持系统的设计与应用[J]. 医 疗卫生装备,2019,40(5):29-32. [15] 徐彬锋,温志浩,罗小刚,等.基于本 体的医学知识库构建及应用[J].北京生 物医学工程,2011,30(6):618-623. [16] 肖晓霞,晏峻峰,梁昊,等.基于中医 治未病理论的个人健康知识库构建
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01
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。
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
CHINA AI+ HEALTHCARE INDUSTRYREPORT
国相继加入人工智能研究行列，英国在 60 年代就起步人工 智能的研究，并在 70 年代，在爱丁堡大学成立了 " 人工智 能 " 系。日本和西欧大陆一些国家虽起步较晚，但是发展速 度很快，很快占有一席之地，前苏联也关注到人工智能的重 要性也参与了诸多人工智能研究。
03
智为健康 中国医疗人工智能产业报告
2
MATURITY为例。有数据显示， 目前中国每千人的平均医生拥有量仅为 2.1 人，医生资 源缺口问题较为严重。这种现象在影像科、病理科等科室 中更加明显。就影像科室而言，目前我国医学影像数据的 年增长率约为 30%，而放射科医师数量的年增长率仅为 4.1%。放射科医师数量的增长远不及影像数据增长。这 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 来越大，甚至远远超过负荷。据国家卫生健康委员会统计 显示，2013 至 2015 年三年中，全国累计完成放射诊疗 12.4 亿人次。而“2017 中国医师协会放射医师年会”数 据也显示，全国放射从业人员约 15.8 万，其中放射医师 只有约 8 万，具有副主任医师以上职称的只有 2 万人。以 此推算平均每一位影像医师每年需要处理 5100 多人次的 报告，以每一例报告最少需要两个医师阅片和报告估算， 每位放射医师全年的诊疗人次约为 12000，而 2 万名副 高以上职称的影像科医师由于有审核工作，诊疗人次将会 更多。
CHINA AI+ HEALTHCARE INDUSTRY REPORT
智为健康
中国医疗人工智能产业报告
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。
面对如此严峻的医疗资源短缺难题，人工智能技术成为一 个重要的解决方案。也正因如此，近年来中国将人工智能 技术应用于医学影像的企业发展迅速。
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 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 数据，医疗人工智能行业也随之快速发展。
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 工智能的支持。
1
中国医疗人工智能产业市场规模
200
150
100
50
0
2015 年
2016 年
2017 年
2018 年
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。
相比之下，我国人工智能起步较晚。1978 年中国将“智能 模拟”纳入国家研究计划，1984 年召开智能计算机及其系 统的全国学术研讨会；后续中国人工智能学会（CA 人工智 能）相继成立，越来越多的人工智能研究项目获得国家相 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 技攀登计划。进入 21 世纪，我国科技开始崛起，已经参与 到第三次人工智能浪潮中，并成为主要玩家之一。2017 年 11 月 15 日，我国科技部召开新一代人工智能发展规划暨 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 大科技项目进入全面启动实施阶段，目标是要举全国之力， 在 2030 年一定要抢占人工智能全球制高点，成为世界领先 的人工智能创新中心。
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。
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
CHINA AI+ HEALTHCARE INDUSTRYREPORT
国相继加入人工智能研究行列，英国在 60 年代就起步人工 智能的研究，并在 70 年代，在爱丁堡大学成立了 " 人工智 能 " 系。日本和西欧大陆一些国家虽起步较晚，但是发展速 度很快，很快占有一席之地，前苏联也关注到人工智能的重 要性也参与了诸多人工智能研究。
03
智为健康 中国医疗人工智能产业报告
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MATURITY为例。有数据显示， 目前中国每千人的平均医生拥有量仅为 2.1 人，医生资 源缺口问题较为严重。这种现象在影像科、病理科等科室 中更加明显。就影像科室而言，目前我国医学影像数据的 年增长率约为 30%，而放射科医师数量的年增长率仅为 4.1%。放射科医师数量的增长远不及影像数据增长。这 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 来越大，甚至远远超过负荷。据国家卫生健康委员会统计 显示，2013 至 2015 年三年中，全国累计完成放射诊疗 12.4 亿人次。而“2017 中国医师协会放射医师年会”数 据也显示，全国放射从业人员约 15.8 万，其中放射医师 只有约 8 万，具有副主任医师以上职称的只有 2 万人。以 此推算平均每一位影像医师每年需要处理 5100 多人次的 报告，以每一例报告最少需要两个医师阅片和报告估算， 每位放射医师全年的诊疗人次约为 12000，而 2 万名副 高以上职称的影像科医师由于有审核工作，诊疗人次将会 更多。
CHINA AI+ HEALTHCARE INDUSTRY REPORT
智为健康
中国医疗人工智能产业报告
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。
面对如此严峻的医疗资源短缺难题，人工智能技术成为一 个重要的解决方案。也正因如此，近年来中国将人工智能 技术应用于医学影像的企业发展迅速。
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 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 数据，医疗人工智能行业也随之快速发展。
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 工智能的支持。
1
中国医疗人工智能产业市场规模
200
150
100
50
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2015 年
2016 年
2017 年
2018 年
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。
相比之下，我国人工智能起步较晚。1978 年中国将“智能 模拟”纳入国家研究计划，1984 年召开智能计算机及其系 统的全国学术研讨会；后续中国人工智能学会（CA 人工智 能）相继成立，越来越多的人工智能研究项目获得国家相 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 技攀登计划。进入 21 世纪，我国科技开始崛起，已经参与 到第三次人工智能浪潮中，并成为主要玩家之一。2017 年 11 月 15 日，我国科技部召开新一代人工智能发展规划暨 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 大科技项目进入全面启动实施阶段，目标是要举全国之力， 在 2030 年一定要抢占人工智能全球制高点，成为世界领先 的人工智能创新中心。