2017-2018年医疗人工智能行业现状及发展前景趋势展望分析报告
人工智能在医疗健康领域的发展现状与未来趋势分析
人工智能在医疗健康领域的发展现状与未来趋势分析随着科技的快速发展，人工智能(AI)在各个领域都起到了重要的作用。
医疗健康领域也不例外，人工智能的应用正日益成为改善医疗质量和提高效率的关键因素。
本文将探讨人工智能在医疗健康领域的发展现状以及未来的趋势。
一、现状分析1. 诊断和治疗：人工智能在辅助医生进行诊断方面发挥了重要的作用。
通过机器学习和深度学习技术，人工智能可以分析大量的医学数据，帮助医生快速准确地判断患者的病情。
例如，某些人工智能系统可以通过扫描病理切片来检测癌症细胞，比传统的人工判读更加准确。
此外，人工智能还能提供个性化的治疗方案和药物推荐，确保患者获得最佳的治疗效果。
2. 医疗影像识别：医疗影像是医生判断病情的重要依据之一，而人工智能在医疗影像识别方面的应用已取得了很大的进展。
通过深度学习算法，人工智能可以自动识别和分析CT、MRI等影像数据，帮助医生发现潜在的病变和异常情况。
这不仅提高了医生的工作效率，还可以避免因人为误判而带来的风险。
3. 医疗数据管理：医疗领域产生的数据量很大，传统的数据管理方式已经不能满足需求。
人工智能可以用于数据的整理、分析和管理，帮助医院和医生更好地利用数据。
此外，人工智能还可以保护患者的隐私，并提供个性化的医疗建议和预测，为医疗决策提供依据。
二、未来趋势展望1. 发展智能医疗助手：未来，我们可以期待看到更多的智能医疗助手出现。
这些助手可以通过语音和图像识别技术与患者进行交互，收集和分析患者的健康信息，提供个性化的健康建议和监控。
智能医疗助手还可以与医生进行沟通，传递患者的病情和治疗进展，帮助医生更好地管理患者。
2. 加强人工智能与医疗专业的结合：人工智能技术在医疗健康领域的应用需要与医疗专业紧密结合。
未来，我们可以预见到更多的交叉学科研究和合作，帮助医疗工作者了解和应用人工智能技术。
这将加速医疗人员对人工智能技术的接受和应用，并推动医疗健康领域的创新发展。
人工智能在医疗行业的发展现状和未来趋势展望
人工智能在医疗行业的发展现状和未来趋势展望随着科技的迅速发展和人工智能的不断进步，它正在深入地渗透到各行各业，尤其在医疗领域展现出了巨大的潜力。
人工智能的应用已经在医疗行业产生了革命性的影响，不仅提升了医学研究和诊断的准确性，也改善了医疗服务的效率和质量。
本文将探讨人工智能在医疗行业的发展现状和未来趋势展望。
一、现状：人工智能在医疗诊断中的应用在医疗行业，人工智能已经得到了广泛的应用。
首先，在医学图像诊断领域，人工智能技术可以快速、准确地分析和判断各类医学影像，包括CT扫描、MRI和X射线等。
这大大提高了医生的工作效率，并可避免由于人为因素而造成的误诊。
其次，在肿瘤诊断方面，人工智能可以通过海量的病例数据和算法模型，帮助医生发现肿瘤的早期信号和异常情况，从而提高治疗的成功率。
此外，人工智能还可以辅助手术，通过机器人手臂的精准操作和智能导航，提高手术的安全性和成功率。
总的来说，由于人工智能的应用，医疗诊断的准确性和效率得到了大幅提升，从而改善了患者的治疗结果和体验。
二、前景：人工智能在医疗行业的未来趋势人工智能在医疗行业的应用前景广阔。
首先，随着大数据的不断积累和医疗信息的互联互通，人工智能可以更好地利用数据和信息，帮助医生做出更准确的诊断和治疗建议。
例如，利用人工智能的技术，可以建立起个体化医学模型，根据每个患者的病情和基因信息，推荐最适合的治疗方案和药物。
其次，人工智能还可以改善医疗服务的流程和效率。
例如，通过自动化的机器人护理系统，可以提供更加专业、高效的护理服务，解决因人力不足导致的医疗资源分配不均的问题。
此外，人工智能还可以应用于药物研发领域，通过模拟和分析大量的化合物结构和药物作用机制，加速药物研发的过程，提高新药上市的速度。
总之，未来医疗行业中人工智能的应用将更加广泛和深入，将为人们的健康提供更好的保障。
三、挑战与对策：人工智能在医疗行业所面临的问题与解决方案当然，人工智能在医疗行业的发展也面临着一些挑战。
2017-2018人工智能行业研究报告
2017-2018人工智能行业研究报告在过去的几年中，人工智能（AI）从一个相对小众的研究领域迅速崛起，成为全球科技和商业领域的热门话题。
2017 2018 年，人工智能行业更是经历了显著的发展和变革。
这一时期，人工智能技术在多个领域展现出了强大的应用潜力。
在医疗领域，人工智能辅助诊断系统能够快速分析大量的医疗影像数据，帮助医生更准确地发现疾病。
通过深度学习算法，这些系统可以识别肿瘤、骨折等异常情况，为早期诊断和治疗提供了有力支持。
在金融行业，人工智能被用于风险评估和欺诈检测。
它能够分析海量的交易数据，识别出异常的交易模式和潜在的欺诈行为，大大提高了金融机构的风险管理能力。
教育领域也受益于人工智能的发展。
个性化学习系统可以根据学生的学习进度和特点，为他们提供定制化的学习内容和辅导，提高学习效果。
然而，人工智能行业的发展并非一帆风顺。
数据隐私和安全问题成为了人们关注的焦点。
大量的数据被收集和使用，如何确保这些数据的合法、安全使用，保护用户的隐私，成为了亟待解决的问题。
技术人才的短缺也是制约行业发展的一个因素。
人工智能领域需要具备深厚数学、统计学和计算机科学知识的专业人才，但目前这类人才供不应求。
伦理和社会问题也随着人工智能的广泛应用而逐渐凸显。
例如，人工智能在招聘过程中的应用可能会导致无意识的歧视；自动驾驶汽车在面临道德困境时的决策问题等。
从市场角度来看，2017 2018 年，全球人工智能市场规模持续增长。
越来越多的企业开始将人工智能技术融入到其业务流程中，推动了市场的繁荣。
但同时，市场竞争也日益激烈，许多初创企业面临着巨大的生存压力。
在技术创新方面，深度学习技术仍然是人工智能的核心，但研究人员也在探索新的算法和模型，以提高人工智能系统的性能和泛化能力。
强化学习、生成对抗网络等技术也取得了重要的进展。
政策环境对于人工智能行业的发展也有着重要的影响。
一些国家和地区出台了鼓励人工智能发展的政策，加大了对科研和产业的支持力度。
人工智能在医疗行业的发展现状与未来发展趋势
人工智能在医疗行业的发展现状与未来发展趋势人工智能（Artificial Intelligence, AI）是指通过模拟人类智能的方式，用机器和计算机程序来实现自动化的决策、学习和推理的能力。
在当前的科技发展浪潮中，人工智能已成为各行各业的重要突破点之一。
尤其对于医疗行业，人工智能具有巨大的潜力和发展前景。
本文将探讨人工智能在医疗行业的发展现状以及未来发展的趋势。
一、人工智能在医疗行业的发展现状随着技术的不断进步，人工智能在医疗领域的应用已经取得了显著的突破。
一方面，人工智能在医疗影像诊断方面发挥了重要作用。
通过机器学习和深度学习的方法，人工智能可以对医学图像进行自动分析和解读，帮助医生快速准确地诊断各类疾病。
另一方面，人工智能还可以用于辅助医生进行病例诊断和治疗方案的制定。
通过分析大量的病历数据和医学文献，人工智能可以提供针对个体患者的治疗建议，帮助医生做出更为科学的决策。
此外，人工智能在医疗领域的应用还涉及到智能医疗助理。
通过语音识别和自然语言处理的技术，人工智能可以与患者进行对话，并进行病情评估、解答疑问等操作。
智能医疗助理不仅可以减轻医护人员的工作负担，还可以提高医疗服务的质量和效率。
二、人工智能在医疗行业的未来发展趋势随着人工智能的不断发展，其在医疗行业的应用前景更为广阔。
首先，人工智能可以进一步完善和优化医学影像诊断的准确性。
通过不断学习和训练，人工智能可以对各类医学图像进行更为精准的辨识和解读，帮助医生提高诊断的准确性和效率。
其次，人工智能可以从大数据中发现医学科研的新思路和新方向。
通过对医疗数据的挖掘和分析，人工智能可以发现潜在的疾病风险因素和治疗手段，为临床研究提供重要参考。
另外，人工智能还可以推动医疗服务的个性化和定制化发展。
通过对患者个人信息、基因组数据等进行分析和建模，人工智能可以为患者提供个体化的健康管理和诊疗方案。
这将为医疗行业带来一场革命性的变革，从传统的以症状为中心的医疗模式转变为以个体为中心的医疗模式。
人工智能医疗行业发展趋势和前景
人工智能医疗行业发展趋势和前景人工智能（Artificial Intelligence, AI）作为新一代信息技术的重要分支，近年来在医疗领域产生了巨大的影响。
本文将探讨人工智能医疗行业的发展趋势和前景。
一、人工智能在医疗行业的应用现状人工智能技术在医疗行业的应用已经取得了显著的成果。
例如，AI在医学影像分析方面的应用已经逐渐取代了传统的人工分析方法，大大提高了诊断的准确性和效率。
此外，AI还可以通过分析大量的医学文献和病例数据，为医生提供个性化的治疗建议，促进了精准医学的发展。
二、人工智能在疾病预测和诊断中的发展趋势未来，人工智能在疾病预测和诊断中的应用将更加广泛。
一方面，AI可以通过分析大数据，建立疾病预测模型，提前发现患者的病变迹象，从而实现早期干预。
另一方面，AI可以结合个体的基因信息、生理参数等多种数据，进行综合分析，提供准确的诊断结果。
三、人工智能在医疗机器人领域的前景医疗机器人是人工智能在医疗领域的另一个重要应用方向。
目前，医疗机器人已经被广泛应用于手术、康复和护理等方面。
未来，随着技术的不断进步，医疗机器人将更加智能化和自主化，能够完成更加复杂的医疗任务，为医生和患者提供更好的服务。
四、人工智能在药物研发和个性化治疗中的作用药物研发和个性化治疗是人工智能在医疗领域的又一个重要应用方向。
AI可以通过分析大量的临床和基础研究数据，挖掘潜在的治疗药物和靶点，并预测药物的疗效和副作用。
同时，AI还可以根据患者的个体特征，制定个性化的治疗方案，提高治疗的效果。
五、人工智能在健康管理和监测方面的发展潜力健康管理和监测是人们关注的一个重要领域。
AI可以通过分析个体的健康数据，提供个性化的健康管理方案，引导人们养成健康的生活习惯。
同时，AI还可以通过监测个体的生理参数和行为习惯，实时预警潜在的健康风险，帮助人们及时采取相应的措施。
六、人工智能在医疗系统管理中的作用医疗系统管理是一个复杂的工作，AI可以通过分析大量的医疗数据，提供科学的管理决策。
2017年医疗人工智能行业分析报告
2017年医疗人工智能行业分析报告2017年9月目录一、从互联网医疗升级到医疗人工智能 (5)1、影响范围升级：从边缘到中心 (5)2、产业布局思维升级：从“圈人”到圈“数据” (6)二、临界点已至，医疗人工智能站上风口 (7)1、技术：已走出实验室，商业化加速落地 (7)2、资本：一级市场持续火爆，巨头加速布局 (11)3、产业环境：供需不平衡仍将延续，消费升级产生新的付费方 (12)（1）供需总量分析：供给不平衡仍将延续 (13)（2）供需结构分析：分级诊疗趋势下，基层面临智能化升级的强需求 (14)（3）付费方：消费者有望成为智能医疗服务的重要付费方 (15)4、政策：需“持证”上岗，收费政策尚未明晰 (16)5、商业前景：技术赋能是当下，医疗服务是未来 (18)三、医疗影像：人工智能在医疗领域应用的第一站 (19)1、人工智能在医疗影像的应用场景 (19)2、市场机遇：医疗影像是千亿级的市场 (21)3、技术实现路径和竞争壁垒分析 (24)（1）人工智能医疗影像产品需要覆盖多病种的 (25)（2）数据资源以及数据闭环能力很重要 (25)（3）算法是人工智能医疗影像产品的关键 (26)4、二级市场参与医疗影像+人工智能产业的路径 (26)四、智能辅助诊断：现代医学皇冠上的明珠 (28)1、技术实现路径：打造“医疗大脑”的5 个步骤 (28)（1）数据集中：将分散的数据集中起来 (28)（2）数据加工：结构化、批量化的处理海量的临床数据 (29)（3）知识图谱：对临床数据、医学文献数据进行收集、整理、分类、过滤、加工并建立逻辑关联知识点 (29)（4）知识计算：有了完善的知识图谱还远远不够，系统要具备推理能力才能实现智能诊断 (30)（5）交互：用户意图理解 (31)2、竞争壁垒分析：医疗数据规模&数据结构化技术 (31)（1）传统路径：纯人工 (32)（2）纯机器 (33)（3）机器+人工 (33)3、商业化路径：智能辅助诊断系统面临的三个定位选择 (34)（1）to B or to C (34)（2）to B领域：选择基层、专科还是大三甲 (37)（3）常见病or垂直病种 (38)4、二级市场参与智能辅助诊疗产业的路径 (39)（1）发挥通道优势，联合技术方共同推广 (39)（2）补齐数据结构化能力，自研医疗大脑 (42)五、精准医疗：AI+基因组学解读生命大数据 (43)六、重点公司简析 (47)1、思创医惠：IBM沃森中国战略合作伙伴，打造自主医疗AI技术 (47)2、科大讯飞：人工智能龙头开辟新战场，医疗AI业务快速崛起 (49)3、东软集团：人工智能有望成为医疗业务二次腾飞的助推器 (50)4、万东医疗：战略合作阿里健康，打造人工智能医疗影像平台 (51)从互联网医疗升级到医疗AI。
2018年中国智慧医疗行业发展现状及前景分析，医疗行业将往便捷化和高效化发展「图」
2018年中国智慧医疗行业发展现状及前景分析，医疗行业将往便捷化和高效化发展「图」一、智慧医疗行业定义及应用智慧医疗是近几年兴起的专有医疗名词，是一套融合互联网、云计算等技术，以患者数据为中心的医疗服务模式。
智慧医疗功能资料来源：公开资料整理智能分诊、手机挂号、门诊叫号查询、取报告单、化验单解读、在线医生咨询、医院医生查询、医院地理位置导航、院内科室导航、疾病查询、药物使用、急救流程指导、健康资讯播报等等。
实现了从身体不适到完成治疗的“一站式”信息服务。
智慧医疗采用新型传感器、互联网、通信等技术结合现代医学理念，构建出以电子健康档案为中心的区域医疗信息平台，将医院之间的业务流程进行整合，优化了区域医疗资源，实现跨医疗机构的在线预约和双向转诊，缩短病患就诊流程、缩减相关手续，使得医疗资源合理化分配，并做到精准远程医疗，是真正做到以病人为中心的智慧医疗。
二、智慧医疗行业发展现状分析40年来，我国医疗卫生支出比重逐步上升。
1978年医疗卫生支出占GDP的比例为3%，1988年为3.2%，1998年为4.3%，2008年为4.5%，2017年为6.2%。
随着政府、社会对医疗卫生投入持续增长，我国卫生总费用结构不断优化。
2011-2017年我国医疗卫生费用走势资料来源：国家统计局2011-2017年我国人均卫生费用走势资料来源：国家统计局在巨大的医疗费用支出基数下，智慧医疗的市场规模也逐年攀升，2017年，中国智慧医疗的市场规模达到375.2亿元。
同比2016年增长12.4%。
2011-2017年中国智慧医疗行业市场规模及增速资料来源：公开资料整理未来几年将是中国智慧医疗建设飞速发展的时期，在新医改方案的指导下，各地方政府将会加大当地智慧医疗建设方面的投入，将会有更多的医疗机构参与到信息化建设中，一些信息化建设较好的医疗机构也将致力于建设更为先进的医院管理系统，提升自身竞争力，给广大居民带来更好的医疗体验。
人工智能在医疗领域的发展现状及未来前景
人工智能在医疗领域的发展现状及未来前景近年来，人工智能（Artificial Intelligence，AI）的发展取得了长足的进步，其在医疗领域的应用也逐渐深入。
医疗领域是一个特别重要的领域，人工智能的介入将给医疗行业带来巨大的改变。
本文将探讨人工智能在医疗领域的现状以及未来的前景。
一、人工智能在医疗领域的现状在医疗诊断方面，人工智能技术已经展现出惊人的能力。
通过对大量不同类型的医疗数据进行分析和学习，人工智能可以辅助医生进行早期疾病诊断、提供有效的治疗方案，甚至在一些特定领域中超越医生的判断能力。
例如，人工智能在肺癌筛查中已经取得了很大的突破，通过对CT图像的分析，精准地识别出可能存在的肿瘤。
此外，人工智能还能够帮助医生进行疾病预测，通过分析患者的基因数据和生活习惯，预测患病的风险，从而采取相应的预防措施。
人工智能在医疗领域的另一个重要应用是提高医学影像的解读效率。
传统上，医生需要花费很多时间和精力来分析和解读各种医学影像，如CT、MRI等。
而通过人工智能技术，可以将这些影像进行自动识别和分析，大大减轻了医生的负担，提高了诊断速度和准确度。
一些研究显示，使用人工智能技术进行医学影像解读，其准确率可以媲美甚至超过专业医生。
除了诊断和医学影像解读，人工智能还在其他方面发挥着重要作用。
例如，通过对医疗数据库的分析，人工智能可以帮助医生进行药物选择和治疗方案的优化，从而提高患者的治疗效果。
另外，人工智能还可以监测和分析患者的生理指标，及时发现异常情况，预测病情发展趋势，提供个性化的治疗建议。
二、人工智能在医疗领域的未来前景随着技术的不断进步和突破，人工智能在医疗领域的应用前景非常广阔。
首先，人工智能技术能够处理和分析的数据类型将更为多样化。
目前，大部分医疗数据依然以图片、文字等传统格式存在，但未来随着基因数据、蛋白质数据等新型数据的普及和应用，人工智能将面临更大的挑战和机遇。
人工智能的图像分析和自然语言处理能力将得到进一步的提升，从而实现更精准的疾病诊断和治疗。
2018年人工智能+医疗行业现状与发展趋势分析报告
人工智能＋医疗行业现状与发展趋势分析报告内容目录1.前言：从互联网医疗升级到医疗人工智能 (4)2.临界点已至，医疗人工智能站上风口 (5)2.1.技术：已走出实验室，商业化加速落地 (5)2.2.资本：一级市场持续火爆，巨头加速布局 (7)2.3.产业环境：供需不平衡仍将延续，消费升级产生新的付费方 (8)2.3.1.供需总量分析：供给不平衡仍将延续 (8)2.3.2.供需结构分析：分级诊疗趋势下，基层面临智能化升级的强需求 (8)2.3.3.付费方：消费者有望成为智能医疗服务的重要付费方 (9)2.4.政策：需“持证”上岗，收费政策尚未明晰 (9)2.5.商业前景：技术赋能是当下，医疗服务是未来 (10)3.医疗影像：人工智能在医疗领域应用的第一站 (11)3.1.人工智能在医疗影像的应用场景 (11)3.2.市场机遇：医疗影像是千亿级的市场 (12)3.3.技术实现路径和竞争壁垒分析 (14)3.4.二级市场参与医疗影像+人工智能产业的路径 (15)4.智能辅助诊断：现代医学皇冠上的明珠 (16)4.1.技术实现路径：打造“医疗大脑”的5个步骤 (16)4.2.竞争壁垒分析：医疗数据规模&数据结构化技术 (17)4.3.商业化路径：智能辅助诊断系统面临的三个定位选择 (18)4.3.1. to B or to C？ (19)4.3.2. to B领域：选择基层、专科还是大三甲？ (20)4.3.3.常见病or垂直病种？ (21)4.4.二级市场参与智能辅助诊疗产业的路径 (21)4.4.1.路径一：发挥通道优势，联合技术方共同推广 (21)4.4.2.路径二：补齐数据结构化能力，自研医疗大脑 (22)5.精准医疗：AI+基因组学解读生命大数据 (23)6.投资建议与重点推荐公司 (25)6.1.思创医惠：IBM沃森中国战略合作伙伴，打造自主医疗AI技术 (26)6.2.科大讯飞：人工智能龙头开辟新战场，医疗AI业务快速崛起 (26)6.3.东软集团：人工智能有望成为医疗业务二次腾飞的助推器 (27)6.4.万东医疗：战略合作阿里健康，打造人工智能医疗影像平台 (27)7.风险提示 (28)图表目录图1：从边缘革命到战场中心 (4)图2：医疗人工智能时代的投资逻辑变化 (5)图3：现代医学是数据驱动的学科 (5)图4：医疗人工智能发展史大事件整理 (6)图6：医疗人工智能创业在2014、2015年开始激增 (7)图7：医疗人工智能融资已经超过180亿 (7)图8：医疗供需严重不平衡 (8)图9：国内人口以及60岁以上人口的统计，单位（万） (8)图10：分级诊疗流程 (9)图11：AI+医疗影像产品认证流程 (10)图12：未来医疗人工智能的商业模式 (11)图13：人工智能在医疗影像领域的应用场景 (12)图14：病理科医生的供需缺口 (13)图15：放射科医生的供需缺口 (13)图16：乳腺癌淋巴转移数字病理切片诊断准确率比赛 (13)图17：医疗影像市场 (14)图18：“机器看片”的技术原理 (14)图19：人工智能医疗影像产业链 (15)图20：打造医疗大脑的流程 (16)图21：医疗知识图谱的简单示意 (17)图22：临床数据结构化的流程图 (18)图23：Babylon的APP界面（对话由患者与机器完成） (19)图24：IBM沃森“看病”流程 (20)图25：医疗信息化公司与核心技术公司合作是较好的选择 (21)图26：医疗信息化公司与核心技术公司合作是较好的选择 (22)图27：数据流的视角下的医疗信息化上市公司划分 (23)图28：基因组数据解读分析的核心就是找到基因组和表型/疾病组之间的规律 (24)图29：基因预测疾病风险的经典案例 (24)图30：基因检测产业链 (24)图31：2001-2016年平均每兆数据量基因测序成本 (25)图32：2001-2016年基因测序成本 (25)表1：医疗影像领域人工智能技术突破“人类水平”的案例 (6)表2：国内巨头医疗人工智能产业布局概览 (7)表3：医疗影像在众多病种的应用，已经成为最重要的临床诊断工具 (11)表4：医疗数据结构化的三种路径 (18)表5：智能辅助诊断系统的市场定位 (20)表6：医疗+人工智能股票池 (26)1. 前言：从互联网医疗升级到医疗人工智能从2014年互联网医疗崛起至今，我们经历了一个完整的医疗产业技术渗透周期，享受过牛市的甜蜜期，也体会过商业模式迟迟未能兑现所带来的阵痛。
2017年医疗人工智能行业深度研究预测咨询展望分析报告
2017年医疗人工智能行业深度分析报告(此文档为word格式，可任意修改编辑！）2017年10月正文目录1. 从互联网医疗升级到医疗人工智能 (6)2. 临界点已至，医疗人工智能站上风口 (8)2.1. 技术：已走出实验室，商业化加速落地 (8)2.2. 资本：一级市场持续火爆，巨头加速布局 (11)2.3. 产业环境：供需不平衡仍将延续，消费升级产生新的付费方 (13)2.3.1. 供需总量分析：供给不平衡仍将延续 (13)2.3.2. 供需结构分析：分级诊疗趋势下，基层面临智能化升级的强需求.. 15 2.3.3. 付费方：消费者有望成为智能医疗服务的重要付费方 (16)2.4. 政策：需“持证”上岗，收费政策尚未明晰 (17)2.5. 商业前景：技术赋能是当下，医疗服务是未来 (18)3. 医疗影像：人工智能在医疗领域应用的第一站 (19)3.1. 人工智能在医疗影像的应用场景 (19)3.2. 市场机遇：医疗影像是千亿级的市场 (21)3.3. 技术实现路径和竞争壁垒分析 (25)3.4. 二级市场参与医疗影像+人工智能产业的路径 (27)4. 智能辅助诊断：现代医学皇冠上的明珠 (28)4.1. 技术实现路径：打造“医疗大脑”的5个步骤 (28)4.2. 竞争壁垒分析：医疗数据规模&数据结构化技术 (31)4.3. 商业化路径：智能辅助诊断系统面临的三个定位选择 (33)4.3.1. to B or to C？ (33)4.3.2. to B领域：选择基层、专科还是大三甲？ (36)4.3.3. 常见病or垂直病种？ (37)4.4. 二级市场参与智能辅助诊疗产业的路径 (37)4.4.1. 路径一：发挥通道优势，联合技术方共同推广 (38)4.4.2. 路径二：补齐数据结构化能力，自研医疗大脑 (40)5. 精准医疗：AI+基因组学解读生命大数据 (42)6. 相关建议与主要公司分析 (47)6.1. 思创医惠 (48)6.2. 科大讯飞 (49)6.3. 东软集团 (50)6.4. 万东医疗 (51)7. 风险提示 (52)图目录图1：从边缘革命到战场中心 (7)图2：医疗人工智能时代的投资逻辑变化 (8)图3：现代医学是数据驱动的学科 (9)图4：医疗人工智能发展史大事件整理 (10)图5：医疗人工智能创业在2014、2015年开始激增 (12)图6：医疗人工智能融资已经超过180亿 (12)图7：医疗供需严重不平衡 (14)图8：国内人口以及60岁以上人口的统计，单位（万） (15)图9：分级诊疗流程 (16)图10：AI+医疗影像产品认证流程 (17)图11：未来医疗人工智能的商业模式 (19)图12：人工智能在医疗影像领域的应用场景 (21)图13：病理科医生的供需缺口 (22)图14：放射科医生的供需缺口 (23)图15：乳腺癌淋巴转移数字病理切片诊断准确率比赛 (24)图16：医疗影像市场 (25)图17：“机器看片”的技术原理 (26)图18：人工智能医疗影像产业链 (27)图19：打造医疗大脑的流程 (29)图20：医疗知识图谱的简单示意 (30)图21：临床数据结构化的流程图 (32)图22：Babylon的APP界面（对话由患者与机器完成） (34)图23：IBM沃森“看病”流程 (36)图24：医疗信息化公司与核心技术公司合作是较好的选择 (38)图25：医疗信息化公司与核心技术公司合作是较好的选择 (40)图26：数据流的视角下的医疗信息化上市公司划分 (41)图27：基因组数据解读分析的核心就是找到基因组和表型/疾病组之间的规律 (43)图28：基因预测疾病风险的经典案例 (44)图29：基因检测产业链 (45)图30：2001-2016年平均每兆数据量基因测序成本 (45)图31：2001-2016年基因测序成本 (46)表目录表1：医疗影像领域人工智能技术突破“人类水平”的案例 (11)表2：国内巨头医疗人工智能产业布局概览 (13)表3：医疗影像在众多病种的应用，已经成为最重要的临床诊断工具 (20)表4：医疗数据结构化的三种路径 (33)表5：智能辅助诊断系统的市场定位 (37)表6：医疗+人工智能股票池 (48)1. 从互联网医疗升级到医疗人工智能从2014年互联网医疗崛起至今，我们经历了一个完整的医疗产业技术渗透周期，享受过牛市的甜蜜期，也体会过商业模式迟迟未能兑现所带来的阵痛。
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2017年医疗人工智能行业现状及发展前景趋势展望分析报告内容目录1. 前言：从互联网医疗升级到医疗人工智能 (4)2. 临界点已至，医疗人工智能站上风口 (5)2.1. 技术：已走出实验室，商业化加速落地 (5)2.2. 资本：一级市场持续火爆，巨头加速布局 (7)2.3. 产业环境：供需不平衡仍将延续，消费升级产生新的付费方 (8)2.3.1. 供需总量分析：供给不平衡仍将延续 (8)2.3.2. 供需结构分析：分级诊疗趋势下，基层面临智能化升级的强需求 (8)2.3.3. 付费方：消费者有望成为智能医疗服务的重要付费方 (9)2.4. 政策：需“持证”上岗，收费政策尚未明晰 (9)2.5. 商业前景：技术赋能是当下，医疗服务是未来 (10)3. 医疗影像：人工智能在医疗领域应用的第一站 (11)3.1. 人工智能在医疗影像的应用场景 (11)3.2. 市场机遇：医疗影像是千亿级的市场 (12)3.3. 技术实现路径和竞争壁垒分析 (14)3.4. 二级市场参与医疗影像+人工智能产业的路径 (15)4. 智能辅助诊断：现代医学皇冠上的明珠 (16)4.1. 技术实现路径：打造“医疗大脑”的5 个步骤 (16)4.2. 竞争壁垒分析：医疗数据规模&数据结构化技术 (17)4.3. 商业化路径：智能辅助诊断系统面临的三个定位选择 (18)4.3.1. to B or to C？ (19)4.3.2. to B 领域：选择基层、专科还是大三甲？ (20)4.3.3. 常见病or 垂直病种？ (21)4.4. 二级市场参与智能辅助诊疗产业的路径 (21)4.4.1. 路径一：发挥通道优势，联合技术方共同推广 (21)4.4.2. 路径二：补齐数据结构化能力，自研医疗大脑 (22)5. 精准医疗：AI+基因组学解读生命大数据 (23)6. 投资建议与重点推荐公司 (25)6.1. 思创医惠：IBM 沃森中国战略合作伙伴，打造自主医疗AI 技术 (26)6.2. 科大讯飞：人工智能龙头开辟新战场，医疗AI 业务快速崛起 (26)6.3. 东软集团：人工智能有望成为医疗业务二次腾飞的助推器 (27)6.4. 万东医疗：战略合作阿里健康，打造人工智能医疗影像平台 (27)7. 风险提示 (28)图表目录图1：从边缘革命到战场中心 (4)图2：医疗人工智能时代的投资逻辑变化 (5)图3：现代医学是数据驱动的学科 (5)图4：医疗人工智能发展史大事件整理 (6)图6：医疗人工智能创业在2014、2015 年开始激增 (7)图7：医疗人工智能融资已经超过180 亿 (7)图8：医疗供需严重不平衡 (8)图9：国内人口以及60 岁以上人口的统计，单位（万） (8)图10：分级诊疗流程 (9)图11：AI+医疗影像产品认证流程 (10)图12：未来医疗人工智能的商业模式 (11)图13：人工智能在医疗影像领域的应用场景 (12)图14：病理科医生的供需缺口 (13)图15：放射科医生的供需缺口 (13)图16：乳腺癌淋巴转移数字病理切片诊断准确率比赛 (13)图17：医疗影像市场 (14)图18：“机器看片”的技术原理 (14)图19：人工智能医疗影像产业链 (15)图20：打造医疗大脑的流程 (16)图21：医疗知识图谱的简单示意 (17)图22：临床数据结构化的流程图 (18)图23：Babylon 的APP 界面（对话由患者与机器完成） (19)图24：IBM 沃森“看病”流程 (20)图25：医疗信息化公司与核心技术公司合作是较好的选择 (21)图26：医疗信息化公司与核心技术公司合作是较好的选择 (22)图27：数据流的视角下的医疗信息化上市公司划分 (23)图28：基因组数据解读分析的核心就是找到基因组和表型/疾病组之间的规律 (24)图29：基因预测疾病风险的经典案例 (24)图30：基因检测产业链 (24)图31：2001-2016 年平均每兆数据量基因测序成本 (25)图32：2001-2016 年基因测序成本 (25)表1：医疗影像领域人工智能技术突破“人类水平”的案例 (6)表2：国内巨头医疗人工智能产业布局概览 (7)表3：医疗影像在众多病种的应用，已经成为最重要的临床诊断工具 (11)表4：医疗数据结构化的三种路径 (18)表5：智能辅助诊断系统的市场定位 (20)表6：医疗+人工智能股票池 (26)1. 前言：从互联网医疗升级到医疗人工智能从2014 年互联网医疗崛起至今，我们经历了一个完整的医疗产业技术渗透周期，享受过牛市的甜蜜期，也体会过商业模式迟迟未能兑现所带来的阵痛。
看当下，以春雨医生、微医为代表的互联网医疗平台，继续在政策的夹缝中艰难摸索商业模式；传统的医疗IT 厂商们仍然埋头做着医院、政府的项目。
当颠覆医疗的口号慢慢平息，医疗健康产业似乎重新归于平静之时，新一轮人工智能的风暴开始向医疗产业袭来，我们观察到医疗这个号称最难被颠覆的产业，正在出现新的变化。
1）影响范围升级：从边缘到中心互联网医疗到医疗人工智能，是对医疗行业从表层到实质、从边缘到中心的全面升级。
医疗是一个人力、智力密集型行业，医疗服务供给与需求的严重失调是我国医改面临的根本问题。
为了变革升级产业，解决看病难的问题。
1.0 时期的互联网医疗，大部分商家都将自身定位为平台，强调平台的连接属性、放大互联网的流量优势。
典型的商业模式就是轻问诊平台，以挂号为切入口，希望通过更高效的链接患者和医生，提升医疗服务的资源配臵效率。
2.0时期，互联网医疗平台尝试通过开通互联网医院、或者到线下开诊所的形式来提供医疗服务，从增加医疗服务供给的角度去变革产业，但受限于人力的瓶颈，变革仍然是有限度的。
到了医疗人工智能时期，AI 对医疗的渗透有望大幅变革医疗服务的成本和效率，从根本上解决医疗服务资源的供给瓶颈，彻底改善看病难的问题。
图1：从边缘革命到战场中心2）产业布局思维升级：从“圈人”到圈“数据”医疗人工智能创造了全新的医疗服务供给，医疗投资回归技术驱动路径。
总结过去几年互联网医疗行业的热潮，人是商家争夺的核心要素，技术暂处于边缘辅助角色，技术和人力两个生产要素的抉择中，资本更偏好人力。
其表现形式为，投资者以及创业者均认为医疗行业还处于人力驱动的逻辑，即如何圈住医生、医院这些医疗服务的供给方才是核心所在。
而人工智能技术的成熟和普及将让医疗行业步入技术驱动的轨道，从基于医生经验医学到循证医学（统计学+小样本数据）的阶段再进一步进化到基于人工智能的诊疗，医疗行业的投资逻辑将发生根本性的变革。
以医生和医院为代表的医疗服务资源将不再稀缺，数据成为了新的生产要素，人工智能技术创造了全新的医疗服务供给。
图2：医疗人工智能时代的投资逻辑变化2. 临界点已至，医疗人工智能站上风口2.1. 技术：已走出实验室，商业化加速落地现代医学是数据驱动的学科。
一提到技术对于医学的作用，可能大家的第一反应就是医疗是一门手艺活，靠的是经验和实践，技术本身并没那么重要。
我们认为这是一种偏见或者无解，事实上，中西医分科治学后，现代医学已经是一门数据驱动的学科了。
传统医学的底层驱动其实是经验医学；到了现代医学，特别是西医，强调的是循证医学，其背后的支撑是基础理论的研究+临床经验（以数据的形式呈现）。
循证医学会采集大样本的临床数据，进行系统性的评价，最后把临床数据总结成临床诊疗指南、临床路径；循证医学发展到精准医疗时代，数据的重要性更加明显。
精准医疗在循证医学的基础上，更加强调患者个体的个性化诊疗，通过对患者的数据的分析结合临床经验，给出最佳的治疗方式，甚至会出现“同病不同治”、“同治不同病”的情况。
因此，如果我们承认数据是现代医学的基础，那么将人工智能技术引入医疗领域显然是历史发展的必然。
图3：现代医学是数据驱动的学科人工智能在医疗领域的尝试最早可以追溯到80 年代。
最早的一波在医疗领域进行人工智能探索的尝试，出现在1972 年。
由利兹大学研发的AAPHelp，这是医疗领域最早出现的人工智能系统。
AAPHelp 系统基于贝叶斯理论开发，主要是用于腹部剧痛的辅助诊断以及手术的相关需求。
1976 年美国斯坦福大学开发了一个用于细菌感染病诊断的专家咨询系统-MYCIN，它是世界上第一个功能较全面的专家系统。
1980 年，已经有一些商业化应用系统的出现，比如哈佛医学院开发的DXplain，主要是依据临床表现提供诊断方案。
DXplain 的知识库中，已经收录了2200 种疾病，和5000 多种症状。
同时期，我国的医学专家系统也开始进入研究阶段。
总体来说，早期的医疗人工智能的厂商并不成功，技术本身也存在很大的局限性，包括在医疗辅助诊断领域的CDSS（临床辅助决策系统）、医疗影像领域的CAD（计算机辅助诊断），均没有获得理想的商业效果，在实际的应用过程中，也并不受医疗从业者的欢迎。
主要的原因在于，无论从算法、算力或者数据来看，人工智能技术本身并不成熟。
医疗的高度复杂性对于过去的人工智能而言还是一个不可逾越的行业。
图4：医疗人工智能发展史大事件整理在人工智能基础技术突飞猛进提供了持续的技术红利的大背景下，医疗+AI 开始突破早期的技术瓶颈，获得新的发展契机。
以医疗影像为例，新一代人工智能技术在精确度上已经实现了“超越人类水平”的技术临界点。
以前的医疗影像CAD（计算机辅助诊断）依旧主要表现为事先输入的预先假设和病例特征结构之间的判断程序，计算机识别不够精确，敏感度和特异性不够，漏诊（假阴性）和误诊（假阳性）的可能性还是比较大，因此对于一个放射科医师还是临床专业医师都无法起到很好的辅助作用，反而可能在使用的时候拖慢效率，极大地阻碍了CAD 在临床医疗实践中的推广和发展。
引入深度学习之后的医疗人工智能与过去传统的人工智能模型的区别在于，传统人工智能模型的成本非常高，需要一大批的专家来教机器某一种疾病的各种类型的特征。
这种模型准确率本身不高，而且能够做出来的病种也非常有限。
但深度学习的模型，本质上有点类似一个普通医学生的自学习过程，只要有足够的数据量作为学习材料，就能实现更精准、覆盖病种更多的模型。
从2013 年开始，已经有多个医疗影像人工智能的学术研究以及商业化的案例，通过引入深度学习算法，在某些病种的识别和诊断上，达到“超越人类水平”的技术临界点。
表1：医疗影像领域人工智能技术突破“人类水平”的案例时间内容2016.11 《美国医学会杂志》刊登了Google 的研究，利用深度学习诊断糖尿病视网膜病变，谷歌的这款实际上，医疗人工智能在众多应用场景已经走出了实验室，进入了商业化落地阶段。
除了上文提到的了医疗影像之外，医疗人工智能商业化落地的案例中，最为大家所熟知的就是 IBM沃森肿瘤医生。