深度分析AI+醫(yī)療的4大趨勢與8大應(yīng)用

由于我國醫(yī)療需求不斷上升、資源嚴(yán)重缺乏、衛(wèi)生人員整體素質(zhì)有待提升、衛(wèi)生支出相對不足以及醫(yī)療資源浪費(fèi)嚴(yán)重等問題普遍存在，醫(yī)療行業(yè)急需新技術(shù)的注入。

隨著數(shù)據(jù)量的上漲、運(yùn)算力的提升、圖像識別、深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等關(guān)鍵技術(shù)的突破，極大促進(jìn)了AI+醫(yī)療的迅速發(fā)展。

AI技術(shù)本身的商業(yè)價(jià)值不大，只有將它正確、準(zhǔn)確地賦能給傳統(tǒng)行業(yè)，才會產(chǎn)生巨大價(jià)值。各個國家和地區(qū)看到AI的巨大前景，紛紛出臺政策、投入資金加快布局速度。

在全球各個地區(qū)，AI+醫(yī)療不再是一種創(chuàng)新概念，它已經(jīng)為醫(yī)生、患者、企業(yè)、醫(yī)療及研究機(jī)構(gòu)提供了最前沿和最切合實(shí)際的服務(wù)。而美國、中國、歐洲是在AI+醫(yī)療領(lǐng)域表現(xiàn)最搶眼的區(qū)域。

中國 AI+醫(yī)療 行業(yè)報(bào)告

公司數(shù)量：131家（截止至2017年7月31日）

融資公司：104家

融資總額：180億（截止至2017年8月15日）

最活躍的投資機(jī)構(gòu)：紅杉資本中國、真格基金、北極光創(chuàng)投、經(jīng)緯中國、軟銀

創(chuàng)新中心：北京、上海、深圳、杭州等一二線城市

美國 AI+醫(yī)療 行業(yè)報(bào)告

融資總額：440億美元（2009年至2017年）

投資者數(shù)量：900人

市場份額最高的應(yīng)用：藥物發(fā)現(xiàn)

2017年-2022年增速最快的場景：醫(yī)學(xué)影像和診斷技術(shù)

創(chuàng)新中心：舊金山、圣地亞哥、匹茲堡、休斯頓

AI+醫(yī)療的4大趨勢、8大應(yīng)用

AI+醫(yī)療的4大趨勢：機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算視覺、自然語言處理（NLP）、智能機(jī)器人

AI+醫(yī)療的8大應(yīng)用：虛擬助理、醫(yī)學(xué)影像、輔助診療、疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測、藥物挖掘、健康管理、醫(yī)院管理、輔助醫(yī)學(xué)研究平臺

AI+醫(yī)療的結(jié)合，創(chuàng)造了與醫(yī)療相關(guān)的產(chǎn)業(yè)鏈新模式，將逐步解決醫(yī)療領(lǐng)域的各大痛點(diǎn)。

機(jī)器學(xué)習(xí)的主要應(yīng)用：藥物發(fā)現(xiàn)、基因檢測、個性化醫(yī)療服務(wù)、醫(yī)療大數(shù)據(jù)、電子健康檔案；

計(jì)算視覺的主要應(yīng)用：腫瘤檢測、醫(yī)學(xué)成像與診斷、圖像歸檔與傳輸（PAC）、外科成像；

NLP的主要應(yīng)用：護(hù)士助理、自動化護(hù)理管理工作流、管理型工作流、遠(yuǎn)程醫(yī)療網(wǎng)絡(luò)；

智能機(jī)器人的主要應(yīng)用：機(jī)器人輔助手術(shù)、手術(shù)精度、納米機(jī)器人、機(jī)器人護(hù)士、個人助理機(jī)器人、制藥機(jī)器人。

我國“AI+醫(yī)療”領(lǐng)域的產(chǎn)品主要應(yīng)用于虛擬助理、醫(yī)學(xué)影像、疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測等8大應(yīng)用場景中。

疾病風(fēng)險(xiǎn)管理和醫(yī)學(xué)影像是最熱門的兩大應(yīng)用場景，提供藥物挖掘的公司較少。由于計(jì)算視覺與基因測序技術(shù)的迅猛發(fā)展，疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測、醫(yī)學(xué)影像場景下的公司數(shù)量最多，相關(guān)產(chǎn)品相對成熟。

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虛擬助理

醫(yī)用型虛擬助理是基于特定領(lǐng)域的知識系統(tǒng)，通過智能語音技術(shù)和NLP技術(shù)，實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互，主要解決語音電子病歷、智能導(dǎo)診、智能問診、推薦用藥等需求。

語音電子病歷

調(diào)查顯示，中國50%以上的住院醫(yī)生每天用于手寫病歷的時(shí)間平均在4小時(shí)以上，效率極低。虛擬助理可以將醫(yī)生的主訴內(nèi)容實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)換為文本，錄入到醫(yī)院信息管理軟件中，這樣不僅提高了填寫病歷的效率，還可以使醫(yī)生將更多時(shí)間和精力用于與患者交流和疾病診斷之中。

導(dǎo)診機(jī)器人

基于人臉識別、 語音識別、遠(yuǎn)場識別等技術(shù)，通過人機(jī)交互，導(dǎo)診機(jī)器人可以執(zhí)行掛號、科室分布及就醫(yī)流程引導(dǎo)、身份識別、數(shù)據(jù)分析、知識普及等導(dǎo)診任務(wù)。

智能問診

智能問診系統(tǒng)包含預(yù)問診和自診兩大功能。

消費(fèi)者可以在與醫(yī)生溝通之前，通過手機(jī)或PC端進(jìn)入醫(yī)院智能問診模塊中，輸入患者的基本信息、癥狀、既往病史、過敏史等信息，系統(tǒng)將初步形成診斷報(bào)告，以減少醫(yī)生與患者的溝通時(shí)間，大大提升醫(yī)患溝通效率。

推薦用藥

推薦用藥屬于相對小眾的應(yīng)用場景，后臺算法系統(tǒng)能夠通過手機(jī)端和PC端為患者提供用藥建議。

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醫(yī)學(xué)影像

醫(yī)學(xué)影像，是目前人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域最熱門的應(yīng)用場景之一。據(jù)統(tǒng)計(jì)，目前國內(nèi)共有43家公司致力于醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域。

計(jì)算視覺技術(shù)主要解決“醫(yī)學(xué)影像”應(yīng)用場景中的三種需求：

A.病灶識別與標(biāo)注：針對醫(yī)學(xué)影像進(jìn)行圖像分割、特征提取、定量分析、對比分析等工作；

B. 靶區(qū)自動勾畫與自適應(yīng)放療：針對腫瘤放療環(huán)節(jié)的影像進(jìn)行處理；

C. 影像三維重建：針對手術(shù)環(huán)節(jié)的應(yīng)用。

AI+醫(yī)學(xué)影像的產(chǎn)品形態(tài)主要以用于影像識別與處理的軟件為主，極少數(shù)結(jié)合硬件。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)域公司基本沒有實(shí)現(xiàn)盈利。

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輔助診療

目前國內(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)。

A.醫(yī)療大數(shù)據(jù)輔助診療：基于海量醫(yī)療數(shù)據(jù)與AI算法發(fā)現(xiàn)病癥規(guī)律，從而為醫(yī)生診斷和治療提供參考意見;

B. 醫(yī)療機(jī)器人：國內(nèi)目前的醫(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)器人以及其他用于治療的機(jī)器人。

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疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測

根據(jù)統(tǒng)計(jì)，目前國內(nèi)共有45家公司提供“疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測”服務(wù)。疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測主要通過算法對基因數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提前預(yù)測疾病發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)。

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藥物挖掘

在藥物挖掘方面，利用AI技術(shù)分析化合物結(jié)構(gòu)與藥效的關(guān)系，以及預(yù)測小分子藥物晶型結(jié)構(gòu)。AI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。

目前國內(nèi)有7家公司提供藥物挖掘服務(wù)。藥物挖掘主要應(yīng)用場景有腫瘤早期篩查、個性化藥物診斷和新藥研發(fā)。

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健康管理應(yīng)用場景

健康管理主要包括營養(yǎng)學(xué)、身體健康、精神健康三大管理領(lǐng)域。據(jù)統(tǒng)計(jì)，目前國內(nèi)共有14家公司提供“健康管理”服務(wù)，大多集中于身體健康管理場景。

營養(yǎng)學(xué)場景：利用AI技術(shù)對食物進(jìn)行識別與檢測，以幫助用戶合理膳食，保持健康的飲食習(xí)慣；

身體健康管理：結(jié)合智能穿戴設(shè)備等硬件設(shè)備提供的健康類數(shù)據(jù)，利用AI技術(shù)分析用戶健康水平，并通過行為干預(yù)，幫助用戶養(yǎng)成良好的生活習(xí)慣；

精神健康管理：利用AI技術(shù)進(jìn)行情緒管理，對精神疾病進(jìn)行預(yù)測和治療。

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醫(yī)院管理應(yīng)用場景

醫(yī)院管理是針對醫(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)。

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輔助醫(yī)學(xué)研究平臺應(yīng)用場景

輔助醫(yī)學(xué)研究平臺是利用AI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。據(jù)統(tǒng)計(jì)，目前國內(nèi)共有14家AI公司建立輔助醫(yī)學(xué)研究平臺，大致可以分為兩大類：數(shù)據(jù)收集/存儲與統(tǒng)計(jì)分析和基因測序等生物信息分析。

任何一種顛覆性的技術(shù)，其產(chǎn)生、發(fā)展和應(yīng)用必然要經(jīng)歷一個漫長的被市場認(rèn)可的過程。雖然人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用能產(chǎn)生巨大的潛在價(jià)值，但是現(xiàn)實(shí)中AI+醫(yī)療在人才、技術(shù)發(fā)展、數(shù)據(jù)壁壘、市場認(rèn)可、政府監(jiān)管、法律倫理和隱私安全等方面挑戰(zhàn)。

目前，消費(fèi)者對AI+醫(yī)療仍處于遠(yuǎn)觀和存疑的態(tài)度。普華永道2017年就AI+醫(yī)療的應(yīng)用意愿進(jìn)行了調(diào)查，有近4成的消費(fèi)者不愿意接受人工智能來看病。

但是，無論是醫(yī)療行業(yè)人士，還是AI創(chuàng)業(yè)者，他們都認(rèn)為AI醫(yī)療可以真正切入到醫(yī)療領(lǐng)域的核心，解決醫(yī)療行業(yè)的痛點(diǎn)，并將掀起醫(yī)療行業(yè)的變革。