核心摘要：前言：本次AI+医疗研究范围仅限于围绕临床诊疗的核心医疗活动，包括CDSS、智能病历、AI+检验、AI+新药研发和手术机器人。目前，中国对AI+医疗的需求正在逐步扩大，但供给仍然不足，总体供需不平衡。AI+医疗行业目前正处于高速增长期。市场规模：2019年AI+核心医疗软件服务整体市场规模达21亿元。同比增速高达93.9%，其中CDSS占比最大，达到55.2%，智能病历位居第二，占比25.5%。受政策利好及疫情影响，艾瑞预计2020-2022年CAGR将达到51.9%，2022年市场规模有望突破70亿元。企业分布：目前AI+生态龙头企业核心医疗企业有百度灵医智慧、科大讯飞、惠美科技、医渡云等，因为百度灵医智慧在该领域有以下优势：1）通用AI能力排名第一；2）AI+医疗实力（医疗知识图谱构建、医疗大数据）强；3）核心医疗领域覆盖更全面的场景，在AI+核心医疗领域的综合实力中处于领先地位。未来趋势：未来AI+医疗知识图谱和AI+医疗算法将不断实现突破，更广泛、更深入地赋能整个医疗过程。未来随着AI+医疗的不断普及，人们会逐渐更加关注AI+医德。随着AI+医疗伦理监管的不断加强，未来将构建以人为本的AI+医疗生态圈。AI+医学研究范围集中于在临床诊疗的各个环节运用人工智能开展的医疗活动。人民卫生出版社《医院管理词典》指出：“现代医疗服务已经从院内拓展到院外，形成了综合医疗的概念，医疗的内容越来越广泛，包括促进健康、疾病防灾、健康咨询、健康体检、急救治疗、疾病消除与控制、临床诊疗、康复医学等。”艾瑞认为，现代医疗服务中最核心的环节是临床诊断和治疗，即通过各种检查，运用药物、器械、手术等手段对疾病进行判断、消除疾病、减轻疾病。因此，艾瑞将围绕临床诊疗的各种医疗活动定义为“核心医疗”，核心医疗的发展直接影响整体医疗的发展进程。本报告聚焦“人工智能如何赋能核心医疗领域，实现医疗模式的变革与突破”。研究范围包括CDSS、智能病历、AI+检查、AI+新药研发、手术机器人等。AI+医疗发展历程中国AI+医疗进入高速增长阶段，着力探索更多应用场景。1956年，人工智能（AI）开始成为一个独立的研究领域。20世纪以前，中外人工智能在医学领域的研究主要集中在临床知识库上，但由于大多数临床知识库必须运行在LISP设备上。但由于当时LISP设备无法联网且价格昂贵，临床知识库并未广泛应用于临床。2000年至2015年期间，国外研究主要集中在临床知识库之外的AI应用，如手术机器人的应用、鼓励发展电子病历等。但我国仍侧重于研究更多种类疾病的临床知识库，发展相对缓慢。2015-2017年，由于AI在图像识别上的准确率大幅提升，AI+图像发展迅速。得益于对临床知识库的长期研究，CDSS产品日趋成熟。2018年后，我国AI+医疗进入稳定发展阶段，智能病历等新产品相继推出。目前，国产手术机器人还处于研究阶段。AI+医疗算法应用AI+医疗算法生态成熟，核心医疗应用广泛。目前，传统的机器学习和深度学习算法已被广泛用于处理临床研究和医疗服务中的结构化数据，如医学影像数据、遗传数据和生物标志物数据；人类笔记、医学期刊和患者调查等非结构化数据通过专业的医学自然语言处理技术进行分析。艾瑞咨询整理了PubMed公开数据，2012-2020年医学文献中流行的机器学习算法和深度学习算法包括：1）支持向量机（38%），主要用于影像生物标志物识别和医学影像分析；2）神经网络（34%），主要用于生化分析、图像分析和药物开发；3）逻辑回归（4%），主要应用于疾病风险评估和临床决策支持系统。AI+医疗痛点分析AI+医疗存在技术难点和标准缺失，突破数据壁垒成为关键。随着我国医疗体制改革的深入和分级诊疗制度的推行，政府开始加大力度解决医疗资源配置和医疗服务效率问题。其中，医疗人工智能的广泛应用，对提高医疗质量和服务效率，减少误诊误治起到了重要作用。但目前AI+医疗还存在医疗数据相关、复合型人才短缺、行业标准缺乏、医学研究转化为成熟产品周期长等问题。其中，数据获取、使用和数据共享是阻碍AI+医疗发展的最大因素。艾瑞咨询认为，由于AI+医疗发展的主要驱动力仍是满足医疗行业的刚性需求，未来AI+医疗必将突破数据壁垒，实现数据安全、优质、共享的应用.AI+医疗投融资分析行业正处于成长期，AI+影像是最热门的投融资方向之一。2020年，医疗融资事件数量持续减少，但融资总额却强势攀升，达到40亿元的历史新高。新药研发是今年最热门的话题。医疗AI领域融资占已披露投资金额的54%。AI+影像占融资金额的比例连续三年保持在20%左右，成为又一个融资热点。对比2019年和2020年的融资项目轮次，天使轮、A轮和B轮融资项目占比从85.7%下降到70.6%，市场成熟度有所提升。同时，平均单笔融资金额由单笔3900万元增加至单笔1.14亿元。该行业目前正处于高速增长期。随着市场融资集中度的提升，艾瑞咨询认为，未来拥有医疗牌照或技术领先的优质企业将更受资本市场青睐，吸引更多资源和资金。中国AI+医疗政策引导政府高度重视AI+医疗发展，持续释放政策红利。从政策层面，2017年国务院印发的《新一代人工智能发展规划》提出要发展便捷高效的智慧服务，推广应用人工智能诊疗新模式新方法，建立快速精准的智能医疗体系。2017年以来，我国将人工智能提升为国策。近年来，两会期间，人工智能也多次被纳入政府工作报告。作为人工智能的先行者，人工智能+医学一直受到政府的大力提倡。2018年，政府提出人工智能向基层医疗渗透。2019年，AI+医疗范围进一步拓展至健康医疗领域。2020年，进一步提出未来建设指南。预计2023年，将在以医疗为代表的人工智能领域建立起一套初步的标准体系规范。AI+医疗市场规模2019年市场规模突破20亿元，市场将进入高速增长期2019年，由于智能病历的兴起，整体AI+核心医疗软件服务市场规模突破20亿，同比增长93.9%，其中CDSS占比最高，达到55.2%。2019年之前，AI+医疗市场一度陷入低谷，因为大部分细分领域的盈利模式尚不明朗。但如前所述，国家、各行各业、居民对AI+医疗都有着强烈的需求。再加上疫情的影响，AI+医疗的优势更加凸显。为此，国家逐步为各类医学影像AI软件颁发三类证书，并进一步出台政策鼓励AI+医疗发展。这些将使各细分领域的盈利模式逐渐清晰，市场将进入高速增长期。据艾瑞咨询预测，2020-2022年CAGR将达到51.9%，2022年市场规模有望突破70亿元。AI+医疗产业链分析基础层技术层布局完整，应用层可触及所有医疗服务场景，芯片、通信等基础核心领域已形成坚实的技术壁垒，市场处于寡头垄断局面。艾瑞咨询认为，市场格局中短期内不会发生变化；2）技术层、算法、框架、通用技术需要长期投入目前，各大科技公司和互联网巨头基本完成布局，中小企业生存空间不大；3）应用层，可触达所有医疗服务场景，如医院临床决策系统、手术机器人、智能病历系统、医学影像、新型医疗等大量互联网医疗企业和传统医疗企业涌入制药公司的药物研发和基因检测。AI+医疗产业版图AI+医疗企业布局AI+医疗企业助力核心医疗布局，助推医疗开启新篇章医学垂直和细分深度。这类企业的长远发展需要自身强大的AI能力作为支撑。因此，兼具深度医疗合作能力和强大人工智能研发能力的企业将更有发展潜力。在AI+医疗领域，百度灵医智慧具有以下优势：1）在人工智能专利申请量和发表量方面具有较大优势，通用AI能力在该领域排名第一；2）在核心医疗领域覆盖场景更全面；3）拥有强大的AI+医疗实力（构建医疗知识图谱、医疗大数据），在AI+核心医疗领域的综合实力处于行业领先地位。此外，科大讯飞在AI+医疗领域深耕多年，在智能语音和语言技术研究方面具有强大优势，具备强大的医疗智能分析能力。AI+医疗应用分析辅助检查和CDSS最为成熟，智能病历处于快速成长期。随着人工智能产品在医疗领域的应用越来越广泛，越来越多的AI+医疗产品延伸到医院内外的更多场景，更深入地融入医疗流程。目前，以CT影像、皮肤影像、眼底筛查、病理影像等为代表的AI+辅助检查和CDSS技术和应用最为成熟。其中，眼底筛查主要关注糖尿病视网膜病变和视神经疾病的预测和诊断，CDSS则结合以疾病为中心的知识图谱，智能辅助临床决策和医疗机构审核。2019年以来兴起的智能病历，由于现行的DRGs、DIP等付费政策，目前正处于快速增长期。AI+在医疗成熟期的应用分析——眼底筛查眼底筛查需求广阔，AI+眼底的商业模式将进一步拓展。眼底病是我国患者致盲的重要原因。随着糖尿病病程的延长，发病率会逐渐升高。据艾瑞测算，仅考虑DR的威胁，到2030年，我国每天将有约38.4万人需要进行眼底筛查，因此眼底筛查的需求非常广泛。艾瑞咨询认为，随着三类眼底筛查证书的出台、AI领域医保收费目录的扩大，以及基层医疗机构信息化水平的逐步提升，AI+眼底领域筛查以后会逐渐开始打包卖给医院。传统的自主销售业务模式进一步拓展为医保缴费代购、基层医疗机构代购的新型业务模式。AI+医疗成熟度阶段应用分析——CDSSAI赋能诊疗全流程，为临床工作提供切实有效的帮助近年来在现代医疗体系中的机构。.CDSS在临床工作中的应用，提高了医师诊疗水平，有效降低了临床误诊率和漏诊率。CDSS通过真实病历和循证医学数据库的积累，通过人工智能优化处理得到最佳实践数据库，并以此为依据辅助和支持医生的临床诊疗决策。2018年12月，国家卫健委出台政策，对医院电子病历分级作出规定，提出到2020年，所有三级医院均应达到4级以上要求，并作为重要标准之一对于4级以上的评级是具有不同程度的CDSS。这一政策的实施，使CDSS获得了极其广阔的发展前景和巨大的发展潜力。AI+医疗成长阶段应用分析——智能病历AI辅助审阅病历，帮助医保控费和流程管控项目计算，因此对病历第一页的审阅变得非常重要。此外，整个病历的质量控制也具有重要意义：1）解决诊断选择问题；2）规范医学术语的使用；3）便于日后追溯，防止法律纠纷；4）完善病历信息。因此，借助AI，可以构建一套规范、有效的质控、智能化的智能病历系统，实现高效、优质的医院统计工作和管理工作，同时辅助医生进行他们的日常工作流程，提高了我国医疗资源的利用率。有效利用。AI+医学图谱趋势AI助力医学知识图谱不断完善，赋能临床决策等多应用场景。医学知识图谱为医学信息系统中海量、异构、动态的医学大数据的表达、组织、管理和利用提供了一种途径。一种更有效的方式，使系统更加智能，更接近人类的认知思维。医学知识图谱的构建过程大致分为四个步骤，即医学知识表示、医学知识抽取、医学知识融合和医学知识推理。得益于人工智能的不断进步，这四个步骤都取得了长足的进步。艾瑞咨询认为，知识图谱在医疗领域的意义不仅在于它是一个全球性的医疗知识库，更重要的是它是支撑辅助诊疗、智能病历等医疗智能应用的基础。具备医疗知识图谱技术优势的企业，未来将获得更大更广阔的AI+医疗发展空间。AI+医疗算法的趋势突破了AI技术的壁垒，与医疗领域产生更深层次的融合。医疗与人工智能的深度融合是大势所趋。人工智能理论奠基人特伦斯谢诺夫斯基在其2019年新书《深度学习：智能时代的核心驱动力量》中预测“基于大数据的深度学习将改变医疗行业，提供更快更准确的疾病诊断和治疗，甚至癌症也会变得更少未来很可怕。”进一步优化程度，增强算法的通用性，保护隐私信息，加强AI+医疗结果的可解释性，持续降低可能发生的不良医疗事件风险AI+医疗通过增加可靠验证。AI+医疗伦理发展趋势AI+医疗相关伦理道德发展，构建人性化的AI+医疗体系AI+医疗的发展在为医疗健康领域带来更多机遇的同时，也带来了一些伦理问题。根据国家卫健委2019年关于AI+医疗伦理问题的调查，60%的受访者表达了对个人隐私和知情权的担忧；超过一半的受访者对大数据和算法的不可控性表示担忧；百分之三十的受访者对诊断和治疗的伦理表示担忧。在未来的发展中，随着AI+医疗伦理监管的不断加强，医生主体地位的明晰，伦理规范的加强，AI+医疗应用于医疗服务实践中将更加安全可靠，成为人们关注的焦点。构建以人为本、人性化的AI+医疗生态圈。
