人工智能赋能医疗产业研究报告：现状、趋势、企业、应用场景

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。

人工智能在医疗卫生领域的应用现状及发展探究文｜辛均益 胡海翔 董静静 郑乐一通讯作者｜杨天化批教学改革研究项目（项目编号：jg20190551）人口老龄化、慢性病、新发突发传染病等因素给我国人民健康带来了巨大挑战。

利用人工智能、大数据、5G 等前沿科学技术赋能医疗健康，构建最优化的大健康生态体系，提供优质、高效、经济的新型医疗服务，成为解决我国医疗供需矛盾、推动医学发展提供有效的技术手段。

现代人工智能中深度机器学习、视觉图像识别、自然语言处理等技术已经广泛应用于大健康、潜在疾病探索等领域上，未来人工智能和医疗领域相结合是必然趋势。

据估计，全球医疗人工智能市场的价值将从2018 年的20 亿美元增长到2025 年的36 亿美元，年增长率达到50%。

从2016年开始，世界发达国家和地区在人工智能方面发布了相关的战略规划。

本文首先介绍了人工智能的基本概念和人工智能在当前医疗健康领域的一些主要应用和研究热点，最后通过对人工智能应用和研究分析提出一些可以推广和促进人工智能在医疗健康领域应用的建议和对策。

一、人工智能的背景（一）人工智能的历史和国内外情况1956年，在达特茅斯会议上，由McCarthy 等人提出了 “人工智能”的概念 。

经过50多年的发展，成为了一门多领域交叉学科。

人工智能的本质，就是利用计算机硬件和软件等技术，模拟出和人类相类似的，具有识别能力、思维能力和反应能力的高级机器智能。

其研究的领域包括了从弱人工智能的大数据分析预测，到自然语言处理、视觉图像识别、甚至是最高级别强人工智能的智能推理等。

在国外，发达国家及地区非常重视人工智能的发展，出台了人工智能的发展战略。

美国政府2016年发布《国家人工智能研究和发展战略计划》，2019年发布总统令《加速美国在人工智能领域的领先地位》等。

英国发布了《人工智能：未来决策的机遇与战略意义》（2016）、《在英国发展人工智能》（2017）等。

日本发布了《人工智能的研究开发目标和产业化路线图》（2017）、《人工智能科技战略》（2017）等。

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。

《人工智能赋能产业发展》人工智能是一项颠覆性的技术，能够为各行各业带来巨大的变革。

它已经成为目前科技领域的最热点之一。

人工智能具有自我学习、自我优化、自我进化等特点，可以实现自动化、智能化、高效化，是数字经济时代的核心驱动力之一。

随着各大企业对人工智能进行深度的探索和应用，人工智能赋能产业发展大有可为。

一、人工智能技术的应用现状人工智能的应用范围非常广泛。

根据应用领域的不同，可以分为智能制造、智能医疗、智能金融、智能交通等多个领域。

以智能制造为例，它涉及到自动化生产、智能调度、质量管理等多个方面，其中智能调度是人工智能技术的重要应用之一。

这一方面利用了人工智能技术的自我学习、自我优化和自我进化的特点，实现了自动化调度，从而提高了生产效率和生产质量。

另外，智能医疗也是人工智能技术应用的一大领域，智能医疗可以提高医疗效率，降低医疗成本，实现精准医疗，从而为医疗保健行业带来了巨大的改变。

智能医疗目前的应用方向主要包括：医疗影像辅助诊断、疾病预测和治疗规划、智能健康管理等。

智能金融也是人工智能技术的重要应用之一，它通过对金融交易、风险管控、金融服务等方面的深度应用，可以实现智能投资、智能风控、智能客服等功能。

智能金融可以提高金融机构的运营效率和风险控制能力，为金融业带来了新的发展机遇。

智能交通是另一个人工智能应用较为广泛的领域，可以实现无人驾驶、智能交通管理等功能，为人们出行带来便利和安全。

二、人工智能技术的优势人工智能技术具有很多优势，首要的优势是提高生产力和效率。

人工智能技术的应用可以将繁琐复杂的操作自动化，能够大大节约时间和人力成本，提高生产效率。

其次，人工智能技术可以实现智能化管理，从而提高企业管理水平和效率。

这里的智能化管理不仅仅是管理人员的智能化，还包括了对设备的智能化管理和监督。

此外，人工智能技术可以实现智能化决策，辅助企业决策者快速做出决策并判断后果，从而对业务流程进行优化和改进。

三、人工智能技术对企业的改变人工智能技术的发展对企业进行了革命式的变革，它可以帮助企业完成对业务数据的更好的管理和利用，从而提高生产力和效率。

中国人工智能发展现状及未来人工智能应用趋势分析一、人工智能走向产业应用人工智能是计算机科学的分支，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学。

人工智能的基础理论由来已久，由深度学习引爆的第三次人工智能浪潮，以及算力的进步和数据的爆发，使得人工智能技术快速走向成熟，并逐步落地产业应用。

1、人工智能行业图谱从底层基础技术到上层行业应用，可以把人工智能行业划分为基础层、通用层和应用层三部分。

基础层为图像、语音等人工智能基础技术提供芯片、计算框架等计算能力支持，通用层提供感知、认知计算等通用技术，而应用层则是人工智能通用技术与各行业深度融合产生应用价值的产品和服务。

基础层:为计算机视觉、语音识别等人工智能基础技术提供计算能力支持，是人工智能的基础设施，包括AI芯片、AI平台以及Al计算框架等，主要以谷歌、微软、亚马逊、英特尔、IBM、百度、腾讯、华为、京东等大型互联网公司和行业巨头公司为主。

通用层:基于基础设施开发出的通用性人工智能技术和产品，如计算机视觉算法、机器人系统等，主要分为两大部分:以感知计算和认知计算技术为代表的软件通用技术，和无人机。

机器人等软硬一体化通用产品。

通用层的技术和产品主要是模拟人的各项能力。

与人类的感知、认知和执行能力相对应,通用层可以分为感知层计算机视觉、语音识别和自然语言处理，认知层的知识图谱和自然语言处理的深入应用，以及执行层的机器人等。

应用层:人工智能通用技术与各行业应用深度融合的领域，以垂直行业的人工智能应用公司为主。

应用层人工智能企业将通用技术封装成能够落地的产品，包括软硬件一体化产品以及针对具体应用场景的端到端解决方案。

随着通用技术走向成熟，行业应用价值凸显，大量通用层的公司也在基于基础技术能力向各行业应用层延伸。

2、人工智能的商业模式人工智能走向产业应用的过程中，从向企业和个人用户提供人工智能产品服务的角度，人工智能公司的商业模式主要分为四种类型：API调取、产品订阅/License、“产品+服务"解决方案及效果付费。

人工智能的应用与发展自科技迅速发展以来，人工智能日益受到人们的关注。

人工智能是指让机器拥有像人一样的思维和学习能力。

人工智能的发展为人类带来了更多的便利和可能性，也让许多传统行业面临新的机遇和挑战。

下面我们将从人工智能的基础技术、应用场景和发展趋势等方面进行探讨，带您了解人工智能的应用与发展。

一、基础技术人工智能的核心技术是机器学习、自然语言处理、计算机视觉等方面的技术。

其中，机器学习是指让计算机通过数据学习和优化自身的能力。

在机器学习领域，目前最为常用的方法是深度学习，它利用神经网络模拟人脑神经元的工作方式，通过大量数据训练系统，提高机器的识别和决策能力。

自然语言处理则是用计算机处理和分析自然语言的技术，其核心是文本分析、语义分析和自动翻译等。

计算机视觉则使用计算机处理音视频图像信息，识别出其物体、人脸等信息，并进行分类、识别或跟踪等。

二、应用场景人工智能技术已经开始渗透到各个领域，下面将重点介绍几个典型的应用场景：1.智能家居：利用人工智能技术，如人脸识别、语音识别等智能家居设备能够根据用户的需求，自动调节室内温度、灯光等，实现智能化的家居环境。

2.无人驾驶：无人驾驶是利用人工智能技术实现车辆自动驾驶的技术。

通过激光雷达、相机、超声雷达等感知设备，实时掌握车辆周围的路况信息，能够自主全面地控制车辆的行驶方向、速度等。

3.金融领域：人工智能技术应用在金融领域，可以实现智能风控、智能投顾等服务。

如智能投顾可以根据用户的风险承受能力和收益期望，自动匹配适合的投资方案，提高金融理财精准度。

4.医疗领域：人工智能技术可以应用于医疗领域中的病历管理、医学影像诊断、辅助诊断等。

如人工智能辅助诊断可以通过深度学习等技术，提高疾病诊断的准确性和效率。

三、发展趋势人工智能技术的应用越来越广泛，也让人们看到了其发展前景的广阔性。

下面将从发展趋势方面对人工智能进行分析。

1.产业结构：当前人工智能的应用主要集中在智能家居、无人驾驶、金融和医疗领域等，随着其技术不断提高完善，人工智能技术将会逐步渗透到更多的领域，全方位赋能所有行业。

人工智能技术在智慧医疗中的发展现状及未来趋势分析引言：人工智能（Artificial Intelligence，AI）作为一项前沿技术，正在各个领域发挥着重要作用。

智慧医疗作为其中的一个重要应用领域，也正逐渐展现出人工智能的独特价值。

本文将对人工智能技术在智慧医疗中的发展现状进行分析，并展望其未来的趋势。

一、发展现状：1. 临床诊断：人工智能技术在临床诊断中的应用，取得了显著的突破。

通过机器学习和深度学习算法，人工智能可以准确识别和判别医学影像、病理标本等数据，大大提高了医生的诊断准确性。

2. 健康管理：人工智能技术能够通过对个人健康数据的分析，提供个性化的健康管理方案。

同时，结合物联网技术，智能设备可以实时监测身体指标，并通过人工智能算法进行分析，及时预警可能的健康风险。

3. 医疗机器人：医疗机器人是人工智能技术在智慧医疗中的又一重要应用方向。

它可以在手术中提供精准的辅助，减少手术风险；在康复治疗中提供个性化的指导和监测，提高康复效果；在医疗服务中提供便利和高效性。

二、未来趋势：1. 智能辅助决策：未来人工智能技术将进一步提高在医疗决策中的辅助能力。

通过对大数据的深度分析，人工智能可以为医生提供更精准的诊疗方案，并进行风险评估和效果预测，实现个性化的治疗手段。

2. 自动化手术：随着机器视觉和机器人技术的不断进步，未来人工智能技术将在手术中发挥更重要的作用。

通过结合虚拟现实和增强现实技术，人工智能可以实现真实感触感的手术操作，并自动化识别和处理手术环境中的异常情况。

3. 智能医疗器械：人工智能技术将进一步赋能医疗器械。

例如，智能诊断仪器可以通过人工智能算法对采集到的数据进行实时分析和识别，提高医生的判断准确性；智能药品管理系统可以实现对药物的实时监测和管理，减少药物误用风险。

4. 个性化医学：人工智能技术将为实现个性化医学打开新的可能性。

通过对大数据的分析和比对，人工智能可以为患者提供更多个性化的治疗方案，并预测患者的疾病发展趋势，以便及早采取相应的干预措施。

IDC《AI赋能的知识应用市场发展现状及趋势分析》报告近年来，人工智能逐渐从感知智能向认知智能发展。

AI赋能的知识应用是实现认知智能的创新形态——该领域采用大数据、知识图谱、图存储和图计算等多种技术。

将过去结构化、半结构化、非结构化的信息变成知识库，建立模型并给出行动建议，驱动企业基于知识智能决策。

在此背景下，IDC针对“AI赋能的知识应用”领域开展研究，并发布《AI赋能的知识应用市场发展现状及趋势分析》报告。

报告从企业面临的挑战着手，介绍了当前中国行业用户正在逐步落地的应用场景，以及各个子市场上主流供应商的情况，为技术买家提供建议。

1.AI赋能的知识应用市场发展现状在本篇报告中，“AI赋能的知识应用”市场指以知识图谱的构建与应用为核心的知识应用解决方案市场，具体的软件产品及服务如图数据库/图计算引擎、知识图谱构建平台等。

在认知智能发展的过程中，知识应用系统与业务专家将持续紧密协作，并且长期并存。

2.企业面临的挑战企业想要实现知识应用，面对着知识来源、基础知识建设和统一的知识底座三个方面的挑战，表现为：•知识积累过度依赖员工•智能化转型缺乏基础知识建设，难以发挥业务价值•企业内卷与人才贬值3.行业应用场景当前知识应用正在行业中逐步落地，整体发展较为早期，行业垂深应用场景已经在互联网、金融、制造等领域落地。

长远来看，企业从数据化到知识化是必然趋势，结合场景的应用创新为企业带来持续增长潜力。

4.主流供应商如何解决当前的挑战当前知识应用市场的成熟度较低但非常活跃，大多厂商正在探索适合自己的发展路线。

5.知识应用市场中的技术供应商各有特点，可分为三大类：5.1知识应用整体方案供应商为用户提供包含从知识的采集、存储、计算、知识图谱构建及应用等的整体方案，根据知识的生命周期提供基于标准产品的应用和服务，帮助行业企业构建自己的知识应用平台。

华为云知识计算解决方案以Model A rts AI开发平台为基础，包括原子能力层、知识构建层、知识通用应用和行业知识资产四大模块，赋能企业构建知识计算平台、挖掘知识价值，服务于油气、金融、制造等行业。