医疗人工智能:风正一帆悬

人工智能应用1年前 (2023)发布 aixure
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导读:当前,作为我国高质量发展核心动能的数字经济,正逐步迈入以人工智能为核心驱动的新阶段,而后疫情时代,医疗人工智能适逢其时。虽然人工智能在医疗领域的应用还处于早期阶段,因而商业化程度相对较低、行业渗透率不高,但医疗人工智能具有广泛的市场空间和…

当前,作为我国高质量发展核心动能的数字经济,正逐步迈入以人工智能为核心驱动的新阶段,而后疫情时代,医疗人工智能适逢其时。虽然人工智能在医疗领域的应用还处于早期阶段,因而商业化程度相对较低、行业渗透率不高,但医疗人工智能具有广泛的市场空间和业务多元化趋向已是业界共识;随着我国十四五规划的实施,政策利好数字新基建和智能技术应用,我国医疗人工智能将乘此东风、扬帆沧海。

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我国医疗人工智能

发展迅猛、应用广泛

医疗人工智能又称“AI医疗”、“AI+医疗”、“人工智能医疗”, 泛指人工智能技术在医疗行业的应用及赋能。人工智能与医疗结合的关键是算法+有效数据+计算能力。

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发展路径与阶段

医疗人工智能的探索尝试从1972年利兹大学研发AAPHelp系统开始,20世纪80年代初,我国开始开发研究,已历经计算智能阶段、正处于从感知智能向认知智能过渡的发展阶段。

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医疗人工智能的应用

医疗人工智能的应用基本涵盖了从发现病情、分析诊断到治疗全流程以及医院管理等内容,广泛应用在各个医疗细分领域如医疗影像、辅助诊断、药物研发、健康管理、疾病预测、医院管理、虚拟助理、医疗机器人和医学研究平台等,医学影像率先落地、率先应用、率先实现商业化,是应用最为广泛的场景;手术机器人、药物研发、精准医疗等领域已有部分落地应用,未来增长空间较大。

2020年的新冠肺炎疫情中,人工智能在新冠肺炎的预防与控制等公共卫生领域发挥了重要作用,抗疫一线广泛应用了新冠肺炎大数据分析预警系统、疫情排查系统、智能测温机器人、消毒机器人、语音服务机器人等。

此外,人工智能支付的医疗应用落地还明显受政策影响,现阶段主要在医保支付、商保支付、众筹互助支付、医疗分期和支付工具等场景应用。

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医疗人工智能行业现存问题

医疗人工智能也存在一些问题:2016年,国内医疗人工智能投资风口期,大量玩家因开源和低门槛框架起步门槛相对较低而涌入医疗人工智能行业,导致同质化竞争严重;在医疗各细分领域所采用的算法和框架差异化不足,各个病种之间模型迁移和复制壁垒较低;医疗人工智能服务商多数尚在规模化数据获取阶段、商业化程度偏低;我国医疗人工智能发展速度较快,但商业化落地迟滞,主要原因是医疗产品的注册审批制。2019年6月,国家药品监督管理局医疗器械技术审评中心组织制定了深度学习辅助决策医疗器械软件审评要点。这些行业发展中的问题,将随着技术不断创新进步、政策完善与扶持、行业逐步成熟等慢慢得以解决。

我国医疗人工智能

拥有政策扶持利好

我国医疗人工智能相关政策,是先由国家出台文件和发展规划、提出指导路线,再由各地政府根据中央相关指导意见出台执行文件。国家各部委都出台过相关政策来促进AI医疗的发展。例如,2017年7月国务院发布《新一代人工智能发展规划》,从国家战略层面部署新一代人工智能工作,规划了我国AI发展路线图;工信部印发的《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》中,提出了医疗影像、智能服务机器人等细分行业的发展目标、明确了发展方向。2021年,《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》中,更是明确提出了“建设重点行业人工智能数据集,发展算法推理训练场景,推进智能医疗装备、智能运载工具、智能识别系统等智能产品设计与制造,推动通用化和行业性人工智能开放平台建设。” 这些文件陆续出台,有望为医疗人工智能行业带来政策红利。

表-我国人工智能医疗相关政策文件

资料来源:国务院 36氪研究院

技术进步

驱动我国医疗人工智能发展

医疗大数据和深度学习算法等技术进步驱动医疗人工智能的应用,如图像领域深度学习Resnet网络结构发展、计算机视觉和综合图像处理技术等取得长足进步,医疗图像分析在诊疗过程中将发挥更大作用。同时,5G、量子计算等新技术为医疗人工智能产业发展提供了新动能。

人工智能技术进而引导医疗领域颠覆式变革:技术创新改变了医疗供给端对传统医疗机构的运作方式;推动医疗流程改进与效率提升、增量市场巨大 。

医疗人工智能的

市场空间大、需求旺

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市场空间

据美国弗若斯特沙利文(Frost & Sullivan)咨询公司预测,到2025年,全球医疗产业的收入预计将超过2.6万亿美元,高于2020年的2万亿美元。

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供需情况

我国已进入人口老龄化社会,慢性疾病数量也随之增加,预计到2026年,我国糖尿病和高血压将分别增加至14%和28%,老龄化催生大量医疗需求;而优质医生、医疗资源不足难以满足医疗需求,医生培养周期长、优质医生资源多数集中在在一、二线城市三级医院,而基层医院医生素质参差不齐,这些成为医疗行业的发展瓶颈。因而,未来医疗人工智能的价值主要体现在提升三甲医院医生效率和提升基层医疗机构的诊疗水平两个方面。

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投资布局

近年来,互联网巨头、传统医疗巨头、传统企业纷纷布局医疗人工智能,人工智能医疗影像和辅助诊断成为热门领域。IBM、Google、BAT等互联网企业巨头、GPS等传统医疗企业巨头、众多跨界拓展业务边界的传统企业,主要以自主研发相关产品、开发相关领域针对性技术赋能行业应用或通过外延并购扩张业务版图的方式进入医疗人工智能行业。互联网企业利用自身的互联网基础和平台优势来进行技术布局,如,百度收购康夫子公司、重启医疗领域布局,并发布“百度灵医”发力智能分诊、眼底筛查、临床辅助决策支持系统;阿里健康与阿里云共同建设阿里医疗人工智能系统ET大脑,并推出“Doctor You”人工智能辅助诊断系统,率先应用于CT肺结节辅助检测,并扩展到糖尿病慢病管理领域;腾讯觅影产品已经具备AI医学图像分析和AI辅助诊疗两项核心能力,腾讯还投资数百亿元对互联网医疗进行产业布局。

当前,正是医疗人工智能行业发展的重要机遇期,政府已密集释放相关利好政策;人工智能医疗产品坚持“以患者为核心、切实满足医生临床工作需求”的核心理念,正在向更多病种、更深应用场景发展。“潮平两岸阔,风正一帆悬”,人工智能医疗大规模应用时代已可展望。

作者:刘泽霖,北大纵横合伙人

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