人工智能醫(yī)療的發(fā)展現(xiàn)狀及應(yīng)用領(lǐng)域

AI正在變革醫(yī)療。

從語音電子病歷、智能導(dǎo)診、智能問診為代表的虛擬助理，到 AI 醫(yī)學(xué)影像實(shí)現(xiàn)病灶識別與標(biāo)注、三維重建、靶區(qū)自動勾畫與自適應(yīng)放療；醫(yī)療大數(shù)據(jù)、醫(yī)療機(jī)器人實(shí)現(xiàn)輔助診療，到利用 AI 技術(shù)與新藥研發(fā)、老藥新用、藥物‘篩選結(jié)合，進(jìn)行藥物挖掘；醫(yī)院管理的病歷結(jié)構(gòu)化、分級診療、DRGs 智能系統(tǒng)、專家系統(tǒng)……AI 在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用遍地開花。

尤其今年抗疫期間，人工智能在抗疫前線的風(fēng)光一時無兩。

那么，AI在醫(yī)療發(fā)展的道路上能否一路狂飆？

一、欲知風(fēng)向，先看趨勢

一）總體發(fā)展概況

1、世界人工智能醫(yī)療發(fā)展概況

全球的人工智能醫(yī)療相對于制造業(yè)、通信傳媒、零售、教育等人工智能應(yīng)用領(lǐng)域來說，還處于早期階段，商業(yè)化程度相對偏低，行業(yè)滲透率較低。

人工智能醫(yī)療具有廣泛的市場需求和多元業(yè)務(wù)趨向，擁有廣闊的發(fā)展空間。目前，市場規(guī)模高速增長，大量初創(chuàng)公司不斷涌現(xiàn)。預(yù)計到 2025 年，人工智能應(yīng)用市場總值將達(dá)到 1270 億美元。其中，醫(yī)療行業(yè)將占市場規(guī)模的五分之一。

從具體應(yīng)用層面來看，醫(yī)療信息化應(yīng)用早，智能診療、醫(yī)療健康管理落地廣，藥物研發(fā)市場規(guī)模大，醫(yī)學(xué)影像增速快。

此外，智能診療和醫(yī)療健康管理也是人工智能醫(yī)療產(chǎn)品落地較為廣泛的領(lǐng)域。中國的人工智能健康管理事業(yè)起步較晚，但隨著各種檢測技術(shù)（如可穿戴設(shè)備、基因檢測等）的發(fā)展，伴隨著物聯(lián)網(wǎng)大環(huán)境的促進(jìn)，預(yù)計 2020 年后市場將進(jìn)入高速發(fā)展階段。

藥物研發(fā)結(jié)合人工智能起步稍晚，但市場規(guī)模較大，增速較快，目前占據(jù)人工智能醫(yī)療市場 35% 以上份額。

我國目前的藥物研發(fā)以仿制藥和改良藥為主，國外藥物研發(fā)則以創(chuàng)新藥為主。由于存在算法技術(shù)優(yōu)勢和大量藥物數(shù)據(jù)積累等諸多先發(fā)優(yōu)勢，目前美國 AI 藥物研發(fā)的發(fā)展速度較快，已有基于人工智能技術(shù)進(jìn)行藥物研發(fā)的多種新藥上市，市場逐漸成熟。

醫(yī)學(xué)影像與人工智能的結(jié)合是人工智能醫(yī)療的另一重要應(yīng)用領(lǐng)域，也是近年來增速較快的領(lǐng)域。這一領(lǐng)域的發(fā)展在中美兩國呈現(xiàn)不同特征，美國需要借助人工智能彌補(bǔ)其國內(nèi)明顯短缺的放射師數(shù)量，而中國則對跨平臺影像云技術(shù)支持的需求更加迫切。

除中美外，以色列在人工智能醫(yī)療影像分析方面也處于世界領(lǐng)先水平。

此外，人工智能醫(yī)療在手術(shù)機(jī)器人、精準(zhǔn)醫(yī)療等領(lǐng)域也逐步落地應(yīng)用，發(fā)展前景較好。

從全球格局來看，中美兩國人工智能醫(yī)療發(fā)展雙足鼎立，日本、英國和以色列等國家緊隨其后。

2、中國人工智能醫(yī)療發(fā)展概況

據(jù)《2019 年我國衛(wèi)生健康事業(yè)發(fā)展統(tǒng)計公報》數(shù)據(jù)，2019 年我國共有三級醫(yī)院 2749 個，在我國一至三級醫(yī)院總量中占比為11.60%，但三級醫(yī)院醫(yī)療服務(wù)工作量占比為 56.75%，且我國三級醫(yī)院主要集中在北京、上海、廣州等大城市，中小城市醫(yī)療資源相對不足。

截至 2019 年末，我國共有衛(wèi)生技術(shù)人員 1010 萬人，其中執(zhí)業(yè)醫(yī)師和執(zhí)業(yè)助理醫(yī)師382萬人，注冊護(hù)士 443 萬人，而全年總診療人次為 85.2 億人次，醫(yī)療供給也存在較大壓力。在此背景下，人工智能憑借其智能化、自動化的特點(diǎn)，在醫(yī)學(xué)影像、藥物研發(fā)、醫(yī)院管理等多個醫(yī)療場景落地應(yīng)用，能夠輔助提高醫(yī)院診療效率和運(yùn)營管理水平，在一定程度上緩解我國醫(yī)療資源不足的問題。

人工智能賦能醫(yī)療行業(yè)的發(fā)展路徑可歸結(jié)為“計算智能-感知智能-認(rèn)知智能”三個階段，隨技術(shù)進(jìn)步而螺旋上升發(fā)展。

計算智能是人工智能醫(yī)療發(fā)展的初期階段，在這一階段人工智能主要表現(xiàn)為對醫(yī)療行業(yè)的算力支持，通過計算機(jī)獲取海量醫(yī)療數(shù)據(jù)資源，對于數(shù)據(jù)進(jìn)行整合、處理、分析，是實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)醫(yī)療、智能醫(yī)療的重要保障。

感知智能是機(jī)器接收外界信息、實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互的能力。機(jī)器對于外界信息的感知主要通過將圖像、聲音、文字等轉(zhuǎn)化為數(shù)字形式進(jìn)行記憶和學(xué)習(xí)，并依據(jù)相關(guān)算法進(jìn)行推理和決策。在人工智能醫(yī)療領(lǐng)域主要體現(xiàn)為對于影像、聲音等多維度醫(yī)療信息的識別和處理，幫助醫(yī)生快速診斷，大幅提高醫(yī)生診療效率。

認(rèn)知智能是人工智能醫(yī)療更深一步的發(fā)展，通過機(jī)器自我學(xué)習(xí)進(jìn)行有目的的推理，優(yōu)化決策系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)人機(jī)互動，輔助或者部分替代醫(yī)生完成醫(yī)療診斷工作。在這一階段，人工智能的計算能力和認(rèn)知能力都有大幅提高，所處理的數(shù)據(jù)由健康保健向臨床醫(yī)療及前沿科研等更為復(fù)雜的多元方向拓展，將人工智能應(yīng)用于醫(yī)療生態(tài)的方方面面，利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)對醫(yī)療數(shù)據(jù)資源進(jìn)行多維度推理和使用。

人工智能醫(yī)療正從感知智能向認(rèn)知智能過渡。

從整體來看，我國人工智能醫(yī)療發(fā)展歷經(jīng)計算智能階段，目前正處于從感知智能向認(rèn)知智能過渡的發(fā)展階段，不同細(xì)分領(lǐng)域的技術(shù)發(fā)展情況和落地應(yīng)用成熟度有所不同。

AI 醫(yī)學(xué)影像是人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用最為廣泛的場景，率先落地、率先應(yīng)用、率先實(shí)現(xiàn)商業(yè)化。手術(shù)機(jī)器人、藥物研發(fā)、精準(zhǔn)醫(yī)療等領(lǐng)域已有部分落地應(yīng)用，但因成本或技術(shù)原因，尚未實(shí)現(xiàn)規(guī)?；占?，未來增長空間較大，受 2020 年初新冠肺炎疫情影響，人工智能在公共衛(wèi)生領(lǐng)域特別是傳染病的預(yù)防與控制方面發(fā)揮重要作用，傳染病大數(shù)據(jù)分析預(yù)警系統(tǒng)、疫情排查系統(tǒng)、智能測溫機(jī)器人、消毒機(jī)器人、語音服務(wù)機(jī)器人等在戰(zhàn)“疫”一線被廣泛應(yīng)用。

人工智能醫(yī)療的商業(yè)化路徑通常沿著“學(xué)術(shù)研究一商業(yè)應(yīng)用”的模式進(jìn)行。與實(shí)驗(yàn)室產(chǎn)品不同，人工智能醫(yī)療的商業(yè)化需要利用人工智能技術(shù)解決醫(yī)療領(lǐng)域的實(shí)際問題，通過滿足一定規(guī)模的市場需求來實(shí)現(xiàn)商業(yè)變現(xiàn)的行為。其本質(zhì)是商業(yè)行為，以盈利為目的，因此對人工智能醫(yī)療的技術(shù)成熟度、銷售方式、盈利模式都要有明確的規(guī)定，以實(shí)現(xiàn)對于人工智能醫(yī)療領(lǐng)域的商業(yè)化規(guī)范管理。

二）發(fā)展政策分析

1、海外人工智能醫(yī)療發(fā)展政策分析

醫(yī)療資源的缺乏和就醫(yī)效率低是很多國家都面臨的難題，人工智能醫(yī)療的發(fā)展不僅能夠輔助醫(yī)生提高診療效率，還能夠促進(jìn)醫(yī)療科技的發(fā)展，為復(fù)雜病癥的治愈提供可能。美國人工智能發(fā)展較早，對于人工智能的法律規(guī)范、技術(shù)規(guī)范相對成熟。

在政策層面，美國政府在 2016 年 10 月已出臺《國家人工智能研究和發(fā)展戰(zhàn)略計劃》，鼓勵發(fā)展人工智能相關(guān)技術(shù)，提出對于人工智能的長期投資戰(zhàn)略和協(xié)作方法等。

2、中國人工智能醫(yī)療發(fā)展政策分析

政策“自上而下”持續(xù)傳導(dǎo)發(fā)酵，重點(diǎn)發(fā)展診斷輔助和疾病預(yù)防。

我國人工智能醫(yī)療政策的發(fā)展呈現(xiàn)出“由上到下”的特點(diǎn)，即從國家宏觀層面出臺指導(dǎo)性文件和發(fā)展規(guī)劃，為人工智能研發(fā)和應(yīng)用提出指導(dǎo)路線，各地政府根據(jù)中央指導(dǎo)意見出臺相關(guān)執(zhí)行文件。在工信部印發(fā)的《促進(jìn)新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動計劃（2018-2020年）》中提出在醫(yī)療影像、智能服務(wù)機(jī)器人等細(xì)分行業(yè)的發(fā)展目標(biāo)，明確發(fā)展方向。由于人工智能發(fā)展水平的限制，我國目前人工智能醫(yī)療的重點(diǎn)發(fā)展方向與國外基本一致，集中于診斷輔助和疾病預(yù)防等方面。

三）人工智能醫(yī)療現(xiàn)狀分析

1、企業(yè)現(xiàn)狀

人工智能醫(yī)療產(chǎn)業(yè)發(fā)展環(huán)節(jié)主要有基礎(chǔ)層、技術(shù)層、應(yīng)用層。

海外的互聯(lián)網(wǎng)巨頭和傳統(tǒng)醫(yī)療巨頭也加快對人工智能醫(yī)療領(lǐng)域的布局。美國是人工智能醫(yī)療領(lǐng)域布局最早的國家，各大巨頭紛紛下場，創(chuàng)業(yè)企業(yè)不斷涌現(xiàn)，在醫(yī)療大數(shù)據(jù)和輔助診斷等方面取得了率先突破。

隨著政策引導(dǎo)與扶持，中國企業(yè)也迎頭追趕，在醫(yī)療影像、輔助醫(yī)療等方面彎道超車。全球上百家 AI+醫(yī)療創(chuàng)業(yè)公司分布在醫(yī)學(xué)影像、輔助醫(yī)療、藥物發(fā)掘、健康管理等應(yīng)用領(lǐng)域。

互聯(lián)網(wǎng)巨頭更傾向于選擇在底層切入，布局智慧醫(yī)療基礎(chǔ)設(shè)施。例如IBM、Google、微軟、Facebook、Amazon、阿里、百度等。Google 的人工智能技術(shù)發(fā)展較早且布局較廣，對人工智能醫(yī)療的研發(fā)和投資也處于相對領(lǐng)先的地位，對于藥物研發(fā)、遠(yuǎn)程醫(yī)療、健康管理等方面均有涉及。

而傳統(tǒng)醫(yī)療企業(yè)則在人工智能領(lǐng)域的發(fā)展更注重產(chǎn)品的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

2、人工智能醫(yī)療投融資現(xiàn)狀分析

人工智能醫(yī)療行業(yè)處于成長期，市場規(guī)模增長快，資本熱度高。近年來，我國人工智能醫(yī)療領(lǐng)域投融資項(xiàng)目數(shù)量增長較快，熱度提升明顯，且大部分企業(yè)融資輪次較為靠前，整個行業(yè)處于成長期。

根據(jù)鯨準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫，截至 2020 年 6 月 30 日，共收錄 349 個人工智能醫(yī)療相關(guān)項(xiàng)目。其中，A 輪項(xiàng)目 126 個，天使輪項(xiàng)目 103 個，B 輪和 C 輪項(xiàng)目共 50 個，而E輪及以后的項(xiàng)目共 2 個。

從投資案例數(shù)看，2012 年-2020 年上半年，我國人工智能醫(yī)療領(lǐng)域股權(quán)投資熱度呈現(xiàn)先增后降趨勢；

從投資金額看，2015 年以前，人工智能醫(yī)療領(lǐng)域股權(quán)投資熱度較低，而 2016 年-2018 年，該領(lǐng)域的股權(quán)投資熱度快速提升。

在海外人工智能醫(yī)療領(lǐng)域，根據(jù)鯨準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫，共收錄美國、加拿大、新加坡、印度等國的人工智能醫(yī)療領(lǐng)域股權(quán)投資案例 19 起，投資金額達(dá)到 1.56 億美元，所涉及的應(yīng)用領(lǐng)域包括藥物研發(fā)、醫(yī)療咨詢、衛(wèi)生防疫、輔助治療、電子檔案。

3、人工智能醫(yī)療技術(shù)現(xiàn)狀分析

人工智能醫(yī)療技術(shù)的發(fā)展水平與人工智能技術(shù)的發(fā)展程度息息相關(guān)，而人工智能技術(shù)的發(fā)展分為計算智能、感知智能、認(rèn)知智能，需要依托算力、算法、通信等多方面的支持。

計算智能技術(shù)的核心在于計算能力，而計算能力的進(jìn)步離不開基礎(chǔ)設(shè)施和硬件設(shè)備的支持；

感知智能的技術(shù)發(fā)展體現(xiàn)在語音識別、影像識別、語言處理等方面；

認(rèn)知智能技術(shù)關(guān)鍵在于機(jī)器學(xué)習(xí)能力。但由于機(jī)器的深度學(xué)習(xí)依托于概率分析，而對于疾病的診治和治療需要結(jié)合復(fù)雜的影響因素，是一個動態(tài)的決策過程。因此，人工智能技術(shù)被較多應(yīng)用于疾病篩查，幫助醫(yī)生進(jìn)行初步診斷，我國人工智能醫(yī)療在認(rèn)知智能方面仍存在較大探索空間。

二、八種細(xì)分領(lǐng)域

藍(lán)皮書介紹了 AI 在醫(yī)療領(lǐng)域的 8 種應(yīng)用，覆蓋發(fā)現(xiàn)病情、病情分析研究、藥物研發(fā)等全流程，具體來看。

一）AI+公共衛(wèi)生

“人工智能+公共衛(wèi)生”，即將人工智能技術(shù)應(yīng)用于公共衛(wèi)生領(lǐng)域之中。公共衛(wèi)生是關(guān)系到一國穩(wěn)定、大眾健康和人民福社的公共事業(yè)，是針對社區(qū)或全社會的醫(yī)療措施，區(qū)別于醫(yī)療機(jī)構(gòu)提供的個體性醫(yī)療服務(wù)。公共衛(wèi)生主要包括重大疾病特別是傳染病的預(yù)防與控制、健康宣教、衛(wèi)生監(jiān)督、疫苗接種等場景。

從行業(yè)參與者及市場現(xiàn)狀來看，目前公共衛(wèi)生領(lǐng)域尚處于人工智能的初期階段，仍為藍(lán)海市場，在新冠疫情催化下，有加速發(fā)展趨勢。

目前我國公共衛(wèi)生的防控治理主要面臨以下四個痛點(diǎn)∶

第一，人口規(guī)模龐大且人口流動趨向復(fù)雜，在追蹤和排查感染者及相關(guān)人員時工作難度大;

第二，緊急狀況下人員與物資調(diào)配高度緊張;

第三，疫情監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)尚不完備;

第四，民眾公共衛(wèi)生防控知識不足。

如今，人工智能已經(jīng)可用于識別、預(yù)測、優(yōu)化、決策、分類、匹配、判斷、執(zhí)行等任務(wù)中，針對我國公共衛(wèi)生領(lǐng)域存在的痛點(diǎn)，應(yīng)用人工智能技術(shù)對現(xiàn)有公共衛(wèi)生領(lǐng)域基礎(chǔ)設(shè)施和防控治理體系進(jìn)行智能化賦能，可以擴(kuò)大人員追蹤與精準(zhǔn)篩查的覆蓋范圍，提高應(yīng)對疫情等突發(fā)事件的決策能力和響應(yīng)速度，降低防控作業(yè)成本，擴(kuò)大信息傳播半徑，從而為公共衛(wèi)生防控治理能力帶來質(zhì)的提升。

二）AI+醫(yī)院管理

醫(yī)院管理是以醫(yī)院為對象的管理科學(xué)，涵蓋對醫(yī)院醫(yī)療、教學(xué)和科研活動等各項(xiàng)職能的管理工作，通過對人、財、物、信息、時間等資源進(jìn)行計劃、組織、協(xié)調(diào)與控制，實(shí)現(xiàn)醫(yī)療效用最大化。

與歐美等發(fā)達(dá)國家相比，我國醫(yī)院的智能化管理水平整體偏低，仍處于智能化技術(shù)的初期應(yīng)用階段。目前，人工智能在我國醫(yī)院管理領(lǐng)域的主要應(yīng)用方向包括電子病歷管理、智能導(dǎo)診與分診、質(zhì)量管理和精細(xì)化運(yùn)營等。

目前，該領(lǐng)域主要有三類市場參與者∶傳統(tǒng)醫(yī)療信息化企業(yè)、新興的科技賦能型醫(yī)院管理公司、醫(yī)療器械巨頭。

人工智能對于醫(yī)院管理的核心應(yīng)用價值主要體現(xiàn)在三個方面∶其一，利用智能化信息技術(shù)重塑患者端全流程就醫(yī)體驗(yàn)；其二，以人工智能和大數(shù)據(jù)驅(qū)動醫(yī)院端智慧管理與決策，推動醫(yī)院管理體制機(jī)制持續(xù)創(chuàng)新；其三，人工智能與大數(shù)據(jù)可以實(shí)現(xiàn)跨機(jī)構(gòu)互通互聯(lián)，打通醫(yī)療服務(wù)數(shù)據(jù)與生態(tài)壁壘，完善以醫(yī)院為中心的醫(yī)療服務(wù)生態(tài)。

三）AI+醫(yī)學(xué)影像

“人工智能+醫(yī)學(xué)影像”，即將人工智能技術(shù)應(yīng)用于醫(yī)學(xué)影像診斷中，目前這一場景在人工智能醫(yī)療領(lǐng)域中應(yīng)用最為廣泛。

具體而言，醫(yī)學(xué)影像診斷主要依托圖像識別和深度學(xué)習(xí)這兩項(xiàng)技術(shù)。依據(jù)臨床診斷路徑，首先將圖像識別技術(shù)應(yīng)用于感知環(huán)節(jié)，將非結(jié)構(gòu)化影像數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與處理，提取有用信息；其次，利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，將大量臨床影像數(shù)據(jù)和診斷經(jīng)驗(yàn)輸入人工智能模型，使神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練；最后，基于不斷驗(yàn)證與打磨的算法模型，進(jìn)行影像診斷智能推理，輸出個性化的診療判斷結(jié)果。

目前，利用圖像識別和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，主要用以解決以下三種影像診斷需求∶

1）病灶識別與標(biāo)注。對X線、CT、MRI等影像進(jìn)行圖像分割、特征提取、定量分析和對比分析，對數(shù)據(jù)進(jìn)行識別與標(biāo)注，幫助醫(yī)生發(fā)現(xiàn)肉眼難以識別的病灶，降低假陰性診斷發(fā)生率，同時提高讀片效率；

2）靶區(qū)自動勾畫與自適應(yīng)放療。主要針對腫瘤放療環(huán)節(jié)進(jìn)行自動勾畫等影像處理，在患者放療過程中不斷識別病灶位置變化，以實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)放療，減少對健康組織的輻射；

3）影像三維重建?；诨叶冉y(tǒng)計量的配準(zhǔn)算法和基于特征點(diǎn)的配準(zhǔn)算法，解決斷層圖像配準(zhǔn)問題，節(jié)約配準(zhǔn)時間，在病灶定位、病灶范圍、良惡性鑒別、手術(shù)方案設(shè)計等方面發(fā)揮作用。

從落地方向來看，目前中國 AI 醫(yī)學(xué)影像產(chǎn)品布局方向主要集中在胸部、頭部、盆腔、四肢關(guān)節(jié)等幾大部位，以腫瘤和慢病領(lǐng)域的疾病篩查為主。

四）AI+醫(yī)療機(jī)器人

醫(yī)療機(jī)器人是機(jī)器人應(yīng)用的細(xì)分領(lǐng)域之一，特指用于醫(yī)院、診所、康復(fù)中心等醫(yī)療場景的醫(yī)療或輔助醫(yī)療的機(jī)器人。根據(jù)國際機(jī)器人聯(lián)合會（IFR）分類，醫(yī)療機(jī)器人又分為手術(shù)機(jī)器人、康復(fù)機(jī)器人、輔助機(jī)器人、醫(yī)療服務(wù)機(jī)器人四大應(yīng)用領(lǐng)域。根據(jù) CCID 數(shù)據(jù)，在 2019 年我國醫(yī)療機(jī)器人市場中，康復(fù)機(jī)器人、手術(shù)機(jī)器人、輔助機(jī)器人和醫(yī)療服務(wù)機(jī)器人分別占比 47%、17%、23%、13%。

從整體來看，醫(yī)療機(jī)器人的應(yīng)用價值主要集中在以下兩個方面∶

1）小型化。隨著微電子技術(shù)不斷發(fā)展，醫(yī)療器械小型化成為一大發(fā)展趨勢。膠囊機(jī)器人、手術(shù)機(jī)器人等小型醫(yī)療機(jī)器人可以為醫(yī)療服務(wù)提供更為安全便捷的操作體驗(yàn)，輔助或部分替代人類輸出或完成醫(yī)療活動，為人類肢體動作、視覺、觸覺、知覺等帶來更為廣闊的操作體驗(yàn)范圍，實(shí)現(xiàn)更為精準(zhǔn)的操作觸達(dá)與反饋，同時亦可為患者帶來更少的創(chuàng)傷和痛苦。

2）智能化。智能化的人機(jī)交互功能，遠(yuǎn)程操作與精準(zhǔn)控制能力，基于個體狀況實(shí)現(xiàn)個性化柔性操作，具備環(huán)境變化的獨(dú)立判斷與適應(yīng)能力，隨著科技進(jìn)一步發(fā)展，醫(yī)療機(jī)器人將會更加智能化和精準(zhǔn)化，改變傳統(tǒng)醫(yī)療模式，提升病人的生命質(zhì)量。

五）AI+藥物研發(fā)

藥物研發(fā)主要包括藥物發(fā)現(xiàn)、臨床前研究、臨床研究以及審批上市四個階段。目前，藥物研發(fā)的核心困難在于研發(fā)過程中存在諸多不確定性因素，如靶點(diǎn)有效性、模型有效性等問題，需要通過大量實(shí)驗(yàn)予以確認(rèn)。而在藥物研發(fā)過程中引入人工智能技術(shù)，利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)對分子結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析與處理，在不同研發(fā)環(huán)節(jié)建立擁有較高準(zhǔn)確率的預(yù)測系統(tǒng)，可以減少各個研發(fā)環(huán)節(jié)的不確定性，從而縮短研發(fā)周期，降低試錯成本，提高研發(fā)成功率。

目前，該領(lǐng)域主要有三類市場參與者：人工智能科技公司、藥物研究機(jī)構(gòu)、大型藥企。

六）AI+健康管理

“人工智能+健康管理”是將人工智能技術(shù)應(yīng)用到健康管理的具體場景之中，通常與互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療緊密結(jié)合，被視為互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療的深化發(fā)展階段。目前，人工智能技術(shù)主要應(yīng)用于風(fēng)險識別、虛擬護(hù)士、精神健康、移動醫(yī)療、可穿戴設(shè)備等健康管理領(lǐng)域。

其應(yīng)用價值主要體現(xiàn)在以下三方面：

1、通過智能終端進(jìn)行多維度健康數(shù)據(jù)采集，提升數(shù)據(jù)應(yīng)用價值。

2、將健康管理前置到預(yù)防階段。

3、構(gòu)建醫(yī)療數(shù)據(jù)生態(tài)的重要環(huán)節(jié)。

七）AI+精準(zhǔn)醫(yī)療應(yīng)用

精準(zhǔn)醫(yī)療是以個人基因組信息為基礎(chǔ)，結(jié)合患者的個性化生活習(xí)慣和生活環(huán)境，為其提供定制化治療解決方案的新型醫(yī)學(xué)模式。其本質(zhì)是利用基因組特征、人工智能與大數(shù)據(jù)挖掘、基因檢測等前沿技術(shù)，對大樣本人群和特定疾病類型進(jìn)行生物標(biāo)記物分析與鑒定，找到精確發(fā)病原因和作用靶點(diǎn)，并結(jié)合病患個人的實(shí)際身體狀態(tài)，開展個性化精準(zhǔn)治療，提高疾病預(yù)防與治療效果。

精準(zhǔn)醫(yī)療主要包括基因測序、細(xì)胞免疫治療和基因編輯三個層次。其中，基于大量細(xì)胞和分子級別的基因測序是精準(zhǔn)醫(yī)療的基礎(chǔ)；對免疫細(xì)胞進(jìn)行功能強(qiáng)化與缺損修復(fù)是精準(zhǔn)醫(yī)療在疾病治療領(lǐng)域的常見應(yīng)用方法，目前 CAR-T 和 TCR-T 療法備受關(guān)注;對變異細(xì)胞進(jìn)行批量改造治療的基因編輯技術(shù)則為精準(zhǔn)醫(yī)療的高階應(yīng)用層次，技術(shù)壁壘較高。

八）AI+醫(yī)療支付

“人工智能+醫(yī)療支付”的落地與深化受政策導(dǎo)向明顯，現(xiàn)階段主要應(yīng)用在醫(yī)保支付、商保支付、眾籌互助支付、醫(yī)療分期和支付工具等多個領(lǐng)域。

目前，我國醫(yī)療保障體系包含社會醫(yī)療保險和商業(yè)健康保險兩大重要組成部分。其中，商業(yè)健康保險是社會醫(yī)療保險制度的重要補(bǔ)充。按照支付主體來劃分，我國目前的醫(yī)療支付方式主要包括醫(yī)保支付、商保支付和個人支付三種，涉及到醫(yī)療機(jī)構(gòu)、醫(yī)保局、保險公司、保險中介、軟硬件支付廠商、患者、監(jiān)管機(jī)構(gòu)等多方主體。

具體而言，“人工智能+醫(yī)療支付”可分為醫(yī)保支付、商保支付、眾籌互助、醫(yī)療分期和支付工具五大應(yīng)用場景。

三、發(fā)展風(fēng)向

機(jī)遇一∶頂層設(shè)計不斷加碼，產(chǎn)業(yè)發(fā)展政策環(huán)境持續(xù)優(yōu)化。

十四五期間，國家將重點(diǎn)發(fā)展方向從衛(wèi)生健康信息化建設(shè)轉(zhuǎn)向數(shù)字化運(yùn)行、智能化應(yīng)用，通過加快新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，推動多行業(yè)、跨領(lǐng)域共同發(fā)展，促進(jìn) 5G、云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能與醫(yī)療的融合發(fā)展。地方政府響應(yīng)號召，通過資金扶持推動人工智能醫(yī)療產(chǎn)品落地應(yīng)用，鼓勵產(chǎn)品商業(yè)化發(fā)展，改善人工智能醫(yī)療服務(wù)體系。國家將以智慧醫(yī)療作為重點(diǎn)發(fā)展方向，“鼓勵試點(diǎn)、總結(jié)經(jīng)驗(yàn)、制定規(guī)則”，打造區(qū)域標(biāo)桿、產(chǎn)業(yè)地標(biāo)，引領(lǐng)醫(yī)學(xué)人工智能產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展。到 2023 年，國家將布局 20 個左右新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗(yàn)區(qū)。

機(jī)遇二∶市場增長迎來發(fā)力期，資方入局窗口已經(jīng)打開。

過去三年以來，我國醫(yī)療人工智能市場熱度不斷提升，市場規(guī)模增速保持在40-50%，目前規(guī)模達(dá)到 210 億美元.2013-2018 年我國人工智能醫(yī)療行業(yè)融資額整體走高，截至 2018 年前三季度，國內(nèi)共有 39 家企業(yè)披露完成融資，其中 18 家企業(yè)披露融資金額，合計約 26.2 億元。相比 2017 年同期，完成融資的企業(yè)數(shù)量增長21.88%，披露的融資總規(guī)模同比增長128.42%20。資本方對人工智能醫(yī)療產(chǎn)業(yè)保持樂觀態(tài)度，有利于更多的人工智能醫(yī)療企業(yè)獲得資金并投入產(chǎn)品研發(fā)與應(yīng)用。。

機(jī)遇三∶市場需求日益旺盛，慢病管理等領(lǐng)域頗具增長空間。根據(jù)國家統(tǒng)計局?jǐn)?shù)據(jù)顯示，我國老年人口占比連年上升。

機(jī)遇四：新冠疫情的迫切需求為相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展打開了新局面。

機(jī)遇五∶5G、量子計算等新技術(shù)的增長為產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供了新動能。

5G 技術(shù)的實(shí)時高帶寬和低延遲訪問特性，可以擴(kuò)展醫(yī)療應(yīng)用程序功能、醫(yī)療設(shè)備、機(jī)器人和移動設(shè)備功能所需的性能。量子計算機(jī)的計算能力為人工智能醫(yī)療的發(fā)展提供革命性的工具，其并行計算力尤其適合對海量的醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行分解，適合用于解決復(fù)雜的模擬和規(guī)劃問題，能夠指數(shù)加速深度學(xué)習(xí)能力和速度。

機(jī)遇六∶復(fù)合型人才厚度增加為產(chǎn)業(yè)厚積薄發(fā)創(chuàng)造新節(jié)點(diǎn)。

我國政府陸續(xù)出臺相應(yīng)政策，強(qiáng)調(diào)構(gòu)建基礎(chǔ)理論人才與“人工智能+X”復(fù)合型人才并重的培養(yǎng)體系的重要性，到 2020 年已經(jīng)有 180 所高校獲批開設(shè)人工智能專業(yè)。支持等一系列優(yōu)惠政策。

經(jīng)過多年的人才儲備和政策引導(dǎo)，醫(yī)療人工智能人才井噴的時代即將到來。