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2018年，億歐智庫在過往研究成果的基礎上，對醫療人工智慧產業進行更深入的研究與探討，調研了國內數十家醫療人工智慧企業，瞭解行業最新發展動態與趨勢；立足於“技術產品”與“商業化進展”兩個維度進行深度研究，並對典型企業進行梳理。希望為行業人士提供更多有價值的研究內容。

報告從醫療人工智慧的發展角度出發，以商業落地為切入點，總結出中國醫療人工智慧發展10大洞察。梳理了國內10項主流的醫療AI產品，醫療人工智慧領域中十大主流產品，並從技術成熟度、使用效果、發展情況、企業案例等角度進行分析。

2018中國醫療人工智慧十大洞察

從人工智慧在醫療健康領域的四個核心應用場景——醫學影像、虛擬助理、健康管理和藥物研發的角度，提出出中國醫療人工智慧發展的十大洞察及相關觀點。

1. 部分智慧影像診斷企業將在2018年獲得三類器械證，正式進入商業化階段。

2. 智慧影像診斷競爭格局基本形成，“偽醫療AI企業”基本出局，新入場技術型玩家基本沒有獲得風投的可能，商業機會已然錯過。

3 .語音電子病歷：落地醫院成本高，產品需進行科室定製化，客單價低，主要用於病理科、影像科等。

4. 智慧問診：知識圖譜搭建是關鍵，目前僅發揮導診、輔助檢索或連線醫患的作用。院內場景“預問診”需求量大，具備落地能力.

5. 國人健康管理意識尚待培育，健康大資料尚待採集與整合。企業以B端為主要切入口。

6. 精神心理治療師嚴重缺乏，AI或可成為替代性工具。

7. 藥物研發中化合物資料質量對於AI企業是關鍵。

8. 藉助國際力量，中國AI藥物研發企業從無到有，預計2018年起將湧現更多玩家，AI藥物研發或將是未來的新風口。

9. 產品形態以軟體/SaaS為主，收取軟體授權費的商業模式存在一定侷限性。軟硬一體化產品的商業落地更具優勢。

10. 中國醫療整體資料量大，但針對細分場景的資料量和質量仍無法滿足演算法模型的訓練需求；隨訪資料的缺失，使國內在類似“腫瘤患者五年存活率”等領域的研究一片空白。

醫療人工智慧應用場景與技術路線

人工智慧與醫療健康結合點在哪裡？下圖呈現的是人工智慧技術在醫療領域的主流應用場景與技術路線，通過該圖能夠對中國醫療人工智慧的格局有清晰的瞭解。

中國十大醫療人工智慧產品總覽

為了更深入的解讀商業落地的現狀，在報告中，億歐智庫主要按照技術成熟度和使用效果兩大維度對醫療人工智慧十大產品進行了分析與評估。其中，針對技術成熟度和使用效果兩大維度，主要通過產品出現時間、落地情況、發展情況、企業數量、行業人士和專家訪談進行判斷。另外，還從產品的發展情況、涉足的企業案例等角度更加具體地進行分析。

醫療人工智慧六大發展趨勢

結合政策和商業落地產品的現狀，億歐智庫認為市場在今年呈現出六大趨勢：

1. 2018年起，AI影像產品落地速度會加快，產品效能成熟度將不斷提高。

2. 隨著技術成熟度提高，語音電子病歷醫院普及率加快，頭部企業可形成規模效應

3. 智慧問診隨著知識圖譜的不斷完善，預問診功能可以有效提升醫生效率

4. 健康大資料的發展，會使AI在健康管理場景下的應用程度會進一步提高。

5. AI在精神心理健康的的滲透程度會更深，未來可能成為這一領域的核心推動力

6. AI+藥物研發領域將會誕生出獨角獸。

醫療人工智慧發展四大挑戰

一是資料數量問題：中國醫療整體資料量大，但針對不同病種的資料量和質量參差不齊，有些病種的訓練資料缺乏；健康大資料孤島問題有所緩解，但仍未達到深度學習的階段。

二是資料質量問題：AI資料處理中標註的準確性關乎結果的準確性，近兩年之內還是需要大量醫生去標註。藥物研發中的資料質量對於研發效率的提升至關重要。

三是人才問題：AI演算法人才與醫學人才知識體系不同，如何融合各自優勢發揮最大價值，值得企業思考。

四是市場問題：醫療被認為是人工智慧最早落地的領域，但是醫療的特殊性對產品的要求會更高，從認識到被接受再到相應支付體系的完善，以及到醫保的接入，都需要一個很長的過程。

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