发布时间：2021-08-6 阅读量：2870 来源: 我爱方案网 作者: 我爱方案网整理
人口老龄化+慢病高涨+医疗资源分配不均，医疗人工智能需求巨大
医学人工智能是解决医疗生产力的根本之道。在我国，人口老龄化、慢病高速增长、医疗资源供需严重失衡以及地域分配不均等问题，造就了对医疗人工智能的巨大需求；同时，我国人口基数大、产业组合丰富、人才储备充分等特点，又给人工智能的发展提供了很好的基础。
图表1：2010-2017年国内人口以及60岁以上的人口统计（单位：万人，%）
资料来源：前瞻产业研究院整理，前瞻经济学人APP
另一方面，近年来国家发布的80多条全国性政策以及多条医疗人工智能专项政策，都表明医疗人工智能的发展迎来政策利好。因此，中国已经成为了全球领先的AI研发中心，医学人工智能在中国的发展面临着非常好的机遇。
图表2： 截至2017年医疗人工智能的相关政策
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优质医疗资源匮乏，人工智能+医疗健康改变未来
医疗领域最突出的问题就是优质医疗资源不足，同时，医生对疾病的诊断准确度和效率还有非常大的提升空间。长期以来，大多数国家和地区，特别是进入老龄化社会之后，对医生的需求量有增无减。解决医生资源不足的问题，除了增加供给量，别无他法。但是医生培养需要周期，而且供给量也不能无限增加。于是，人们开始寄希望于机器。因为一旦能够实现机器看病，供给量将会无限增加。所以，人工智能+ 医疗健康的结合，是人工智能诸多应用场景中最重要一个。
图表3： 医疗人工智能的发展历程（人工网络神经为例）
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算力算法齐备，人工智能+医疗等待医疗大数据引爆
算法、算力和数据，是人工智能快速发展的三个要素。算力是人工智能的基础设施之一，目前每GFLOPS的算力成本已降至8 美分。算法是人工智能发展的基础，算法框架中诸如Caffe、TensorFlow、Torch 等大多数已经实现了开源，成为大多数工程师的选择，对行业的加速发展和人才的培养起到了非常大的作用。数据方面，人工智能系统必须通过大量的数据来“训练”自己，才能不断提升输出结果的质量。目前医疗数据还具有公开性不高，难以获得、清洗的特点。
图表4： 医疗人工智能的三大要素
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在过去的十年里，随着电子病历的实施，数字化的实验室幻灯片，高分辨率的放射图像、视频，医疗保健数据量呈指数级增长，整个医疗行业的数据量令人难以置信。再加上制药企业和学术研究机构档案，以及数万亿的数据流从可穿戴式设备的传感器中得到。EMC和IDC发布的报告显示，2013年全球医疗保健数据量为153EB，预计年增长率为48%。这意味着到2020年，这个数字将达到2314EB。
图表5： 2013-2020年全球医疗大数据数量及预测（单位：EB）
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图表6： 医疗数据特征
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应用丰富，人工智能和医疗行业多个领域檫出火花
在医疗健康行业，人工智能的应用场景越发丰富，人工智能技术也逐渐成为影响医疗行业发展，提升医疗服务水平的重要因素。与互联网技术在医疗行业的应用不同，人工智能对医疗行业的改造包括生产力的提高，生产方式的改变，底层技术的驱动，上层应用的丰富。人工智能与医疗的结合方式较多，就医流程方面包括诊前、诊中、诊后；适用对象包括医院、医生、药企、检验机构等；就赋能医疗行业的角度分析，包括降低医疗成本，提高诊断效率等多种模式。我国医疗人工智能企业聚焦的应用场景集中在虚拟助理、病例与文献分析、医疗影像辅助诊断、药物研发、基因测序等领域。
图表7： 医疗人工智能主要应用场景
资料来源：前瞻产业研究院整理，前瞻经济学人APP
创业公司层出不穷，国内医疗人工智能相关企业多达139家
据前瞻产业研究院统计数据显示，目前，国内医疗人工智能相关企业多达139家，主要分布在北京、广州以及长三角地区。从时间的维度上来看，国内的医疗人工智能企业从2014年开始出现了一个增长的高峰，虽然相较于国外来说发展较晚，但是近三年来的增长非常迅速，创业公司层出不穷。
图表8： 1998-2016年我国医疗人工智能成立公司数（单位：个）
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从大的产业链层面来看整个行业的业态，我们可以看到，整个产业链可以分为三个层次：基础层、技术层与应用层。由于基础算法和计算平台、海量的数据来源还有机器学习、图像识别的基础技术的壁垒较高，往往需要较长期的高投入才能有高回报，因此科技巨头往往偏向于布局底层，而创业公司则往往选择在变现能力强、容易进入的辅助诊断、健康管理和药物研发等应用层扎堆。
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