人工智能医疗产业发展战略分析.docx

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人工智能医疗产业发展战略分析

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人工智能医疗产业发展战略分析

前言

近年来，人工智能成为推动社会经济发展的新动力之一，在提高社会生产效率、实现社会发展和经济转型等方面发挥重要作用。

作为主导新一代产业变革的核心力量，人工智能在医疗方面展示出了新的应用方式，在深度融合中又催生出新业态。

从全球范围来看，目前人工智能医疗产业仍处于发展早期阶段，相比于传媒、零售、教育等领域来说，商业化程度偏低。

但随着市场需求不断扩大，向专业化细分领域深化发展，加之各国宏观政策支持和技术进步等，人工智能医疗发展前景广阔。

美国靠早期的政策拉动医疗信息化和人工智能辅助医院管理，积累了大量数据，具备先发优势，属于领先梯队，目前已在药物研发、医疗机器人、医学影像、辅助诊断等方面全方位布局。

其他国家如英国、德国、加拿大、日本等国则紧随其后，各有侧重，各有所长。

中国作为新兴市场国家的领头羊，人工智能医疗始终保持高速发展态势。

目前，我国人工智能医疗发展历经计算智能阶段，目前正处于从感知智能向认知智能过渡的发展阶段，不同细分领域的技术发展情况和落地应用成熟度有所不同。

AI医学影像是人工智能在医疗领域应用最为广泛的场景，率先落地、率先应用、率先实现商业化。

手术机器人、药物研发、精准医疗等领域已有部分落地应用，但因成本或技术原因，尚未实现规模化普及，未来增长空间较大。

受2020年初新冠肺炎疫情影响，人工智能在公共卫生领域特别是传染病的预防与控制方面发挥重要作用，传染病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、语音服务机器人等在战“疫”一线被广泛应用。

本白皮书立足于产业发展基本面，并结合当前人工智能医疗的最新发展与应用趋势，对公共卫生、医院管理、医学影像、医疗机器人、药物研发、健康管理、精准医疗和医疗支付共八大主要细分领域进行深入研究与分析，分析各领域所处的不同发展阶段、发展特征与应用价值，并盘点市场主要参与者，力求描摹2020年互联网医疗行业发展的新风向。

中国的人工智能医疗在政府与社会各界的共同投入与支持下，面临政策、市场、技术、人才等多重因素叠加利好的重要发展机遇。

项目组重点分析了中国人工智能医疗领域目前所具有的六大发展机遇：

机遇一，顶层设计不断加码，产业

发展政策环境持续优化；机遇二，市场增长迎来发力期，资方入局窗口已经打开；机遇三，市场需求日益旺盛，慢病管理等领域颇具增长空间；机遇四，新冠疫情的迫切需求为相关产业的发展打开了新局面；机遇五，5G、量子计算等新技术的增长为产业发展提供了新动能；机遇六，复合型人才厚度增加为产业厚积薄发创造新节点。

在行业发展重要机遇期，政府密集释放相关利好政策，推动科技成果转化，推动数据共享，持续完善行业标准规范体系。

同时，“以患者为核心、切实满足医生临床工作需求”的核心理念正在逐渐成为行业共识，人工智能医疗产品正在向覆盖多病种、深入应用场景的方向发展。

可以预见，人工智能医疗大规模落地应用的时代即将来临。

第一章人工智能医疗产业发展机遇及趋势

3.1中国人工智能医疗产业发展机遇

人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，与美国、英国、德国、法国、韩国、日本等发达国家相比，中国的人工智能技术虽然起步较晚，但在政府与社会各界的投入与支持下，能够充分利用资源优势，紧紧把握住发展机遇，行业未来发展充满期待。

机遇一：

顶层设计不断加码，产业发展政策环境持续优化。

十四五期间，

国家将重点发展方向从卫生健康信息化建设转向数字化运行、智能化应用，通过加快配套基础设施，推动多行业、跨领域协同发展，促进5G、云计算、大数据、人工智能与医疗的融合发展。

各地方政府响应号召，通过资金扶持推动人工智能医疗产品落地应用，促进产品商业化发展，优化人工智能医疗服务体系。

国家将以智慧医疗作为重点发展方向，“鼓励试点、总结经验、制定规则”，打造区域标杆、产业地标，引领医学人工智能产业健康发展。

到2023年，国家将布局20个左右新一代人工智能创新发展试验区。

机遇二：

市场增长迎来发力期，资方入局窗口已经打开。

过去三年以来，我

国医疗人工智能市场热度不断提升，市场规模增速保持在40-50%，目前规模达到210亿美元。

2013-2018年我国人工智能医疗行业融资额整体走高，截至2018

年前三季度，国内共有39家企业披露完成融资，其中18家企业披露融资金额，

合计约26.2亿元。

相比2017年同期，完成融资的企业数量增长21.88%，披露的融资总规模同比增长128.42%20。

资本方对人工智能医疗产业保持乐观态度，有利于更多的人工智能医疗企业获得资金并投入产品研发与市场推广。

机遇三：

市场需求日益旺盛，慢病管理等领域颇具增长空间。

根据国家统计

局数据显示，我国老年人口占比连年上升，截至2019年末，全国65岁及以上

20数据来源：

前瞻产业研究院

老年人口占比已达到12.6%，中国已经步入老龄化社会。

随着老龄化情况加剧以及生活节奏加快，我国慢性病发病率逐年增加。

我国现拥有超过3亿的慢性病患者群体，慢性病致死人数已占到我国因病死亡人数的80％，慢病管理产生的费用已占到全国疾病总费用的70％21，这已成为影响国家经济社会发展的严重问题。

慢性病需要长期的护理和治疗方案，但是确诊后的健康管理对医院环境的依赖较少，大多数慢病病人可以在家中完成疾病管理。

而人工智能将在慢病管理领域发挥极大作用，帮助人们更好地进行自身健康管理。

图3-1中国65岁及以上人口变化19

机遇四：

新冠疫情的严峻考验对公共卫生体系提出了新挑战。

人工智能医疗是公共卫生体系发展的重要驱动力，在新冠疫情的严峻考验下，人工智能在公共

21数据来源：

前瞻产业研究院

卫生领域应用加速落地。

人工智能医疗在疫情监测分析、防控救治、资源调配等方面都能发挥良好的支撑作用，同时，潜在传染病大数据分析预警系统和疫情排查系统的建立也需要人工智能医疗的参与。

后疫情时代，在公共卫生领域，人工智能技术仍大有可为。

机遇五：

5G、量子计算等新技术的增长为产业发展提供了新动能。

5G技术

的实时高带宽和低延迟访问特性,可以扩展医疗应用程序功能、满足医疗设备、机器人和移动设备的性能需求。

量子计算机的计算能力为人工智能医疗的发展提供革命性的工具，其并行计算力尤其适合对海量的医疗数据进行分析，适合用于解决复杂的模拟和规划问题，能够指数加速深度学习能力和速度。

机遇六：

复合型人才厚度增加为产业厚积薄发创造新节点。

我国政府陆续出

台相应政策，强调构建基础理论人才与“人工智能+X”复合型人才并重的培养体系的重要性，到2020年已经有180所高校获批开设人工智能专业。

复旦、上海交大、同济、上大、华师大等高校先后成立了以人工智能为主要内容的研究院，着力开展与人工智能相关的科学研究、技术研发和人才培养。

政府也通过人才引进政策和配套补助方案来缓解人工智能人才缺乏的状况，例如上海市2020年度发布的浦江人才计划申请指南中就提到，为人工智能、生物制药等领域的高端人才提供落户、定额资金支持等一系列优惠政策。

经过多年的人才储备和政策引导，医疗人工智能人才井喷的时代即将到来。

3.2中国人工智能医疗产业发展趋势

3.2.1人工智能医疗政策法规趋势

人工智能医疗是实现“健康中国”战略的重要驱动力，国家出台多项政策推动人工智能医疗行业的发展，不仅对技术开发，产品落地和商业化推广提供直接的资金补助和便利的融资工具，也注重人工智能医疗人才的培养和吸引。

在政策的扶持及推动下，人工智能医疗产业迅速发展，技术创新不断涌现，落地转化步伐逐渐加快。

未来，政府将继续加大政策支持、建立健全监管体制、推动标准化建

设、推动国产化进程，形成AI医疗自主可控产业链，并为项目落地和产业发展打开新局面。

趋势一：

政府对产业自主安全可控提出针对性政策，国产化进程将再度提速。

近几年，构建国内科技大循环，实现关键领域“自主可控”、“进口替代”、“智能化”成为政策重点要求，未来对于人工智能医疗领域的实施细则将逐步提出，对于核心技术、关键零部件、各类软件以及服务的安全保障体系将持续完善，国产化进程将再次提速。

目前，随着我国这几年加大在医疗和信息技术领域的研究投入，在新一代信息技术和医疗领域持续突破重点、难点问题，部分细分领域的人工智能医疗产品已经逐渐走向国产化。

国内AI医疗企业渐渐发力，与强生、阿斯利康等外资企业在医疗影像、医疗机器人、药物研发等多个赛道形成竞争之势，部分头部人工智能医疗企业（如推想科技、傅利叶等）甚至在赶超海外企业、走向世界舞台。

未来，建设我国自主安全可控的人工智能医疗创新体系将成为必然趋势，政府将更加注重对于国产优秀AI医疗企业的扶持，鼓励企业实现科技自主，突破医疗难点，攻坚重点技术，掌握完全自主知识产权，确保各细分场景安全可靠，推动形成AI医疗自主可控产业链。

趋势二：

政府将推动成果转化，人工智能医疗产品将逐步实现大规模应用落

地。

目前，逾20省份发布了30余项专项政策，形成了包括技术攻关、建设支撑平台、推动数据和应用场景开放、引进培育人才以及建设产业园区等支撑体

系22。

在目前建设试验区的城市中，医疗健康的人工智能相关企业大多分布在北京、上海、深圳、杭州，这几个试验区建设城市已经出台了相应的医疗人工智能资金支持政策，既有按项目、团队的直接支持，也有创业和产业基金。

目前，人工智能医疗产业处于通过人工智能改善民生、带动产业升级和助推经济转型的阶段，因而在此阶段，研究成果的转化应用至关重要。

地方政府发布政策推动医疗人工智能产品从研发到落地应用到批量生

22资料来源：

经济参考报

产，助力提高医疗人工智能产业化规模。

趋势三：

政府将推动建立标准化测试数据集并推动共享，持续完善标准规范体系。

目前，国家已经对人工智能法律法规、伦理规范和政策体系的建设作出了规划，在人工智能医疗产品的质量研究与标准制定方面也开展了大量相关工作。

新版《医疗器械分类目录》新增了人工智能辅助诊断相关分类，为产业的规范化提供了依据。

医疗健康数据是人工智能医疗发展的基础，国家卫健委发布新规对健康医疗大数据从标准管理、安全管理、服务管理、监督管理等方面加以规范，将医疗健康数据定位为重要的战略资源，关注数据的规范应用，鼓励医疗机构等主体与第三方企业共享数据。

2017年底，中国信息通信研究院起草、工业和信息化部出台了《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》，具体明确发展“医疗影像辅助诊断系统；推动医学影像数据采集标准化与规范化，加快医疗影像辅助诊断系统的产品化及临床辅助应用；面向医疗等行业领域，支持建设高质量人工智能训练资源库、标准测试数据集并推动共享”。

此外，在2020年人工智能健康云峰会中，中国信息通信研究院发布了人工智能医疗器械测试公共服务平台、糖尿病视网膜病变常规眼底彩色照相AI标准数据库、《基于胸部CT的肺结节影像辅助决策产品性能指标和测试方法》以及《基于眼底彩照的糖尿病视网膜病变辅助决策产品性能指标和测试方法》，推动人工智能医疗产品及医疗健康数据标准化建设及共享机制建立，完善人工智能医疗标准化体系。

3.2.2人工智能医疗产品技术趋势

随着人工智能医疗产品在各场景逐步落地应用，市场对人工智能医疗的认知越发清晰，对人工智能医疗产品提出更明确的要求。

人工智能医疗企业越发了解市场需求，人工智能医疗产品更切合实际医疗需求，助力中国医疗服务水平升级革新。

趋势一：

“以患者为核心、切实满足医生临床工作需求”的核心理念正在逐

渐成为行业共识。

对患者而言，医疗人工智能产品需以满足患者就诊需求为基础，

结合患者基因组成、病史、生活方式等因素，做出更快更精准的诊断，能够针对性地制定个性化治疗方案，从诊前、诊中、诊后全环节对患者健康进行追踪和支持。

人工智能医疗产品将围绕患者需求，关