国内医疗人工智能行业分析报告Word格式文档下载.docx

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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）toBortoC................................................................................................................34

（2）toB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。

医疗AI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，是对医疗产业从表层到实质、从边缘到中心的全面升级。

数据成为了新的要素，人工智能技术创造了全新的医疗服务供给。

临界点已至，医疗人工智能站上风口。

1）技术：

医疗人工智能在多个应用场景已突破临界点，正在加速商业化；

2）资本：

资本持续看好医疗人工智能赛道。

巨头和创业公司齐头并进，各个体量公司皆有机会；

3）产业环境：

国内医疗服务供需严重不平衡，医疗人工智能技术引入存在刚需。

消费者将成为现阶段智能医疗服务重要的买单方；

4）政策：

医疗人工智能需“持证”上岗，收费政策尚未明晰；

5）商业前景：

未来医疗AI商业化落地的模式可以分为1.0的技术赋能（联合医院共同输服务C端）以及2.0的直接切入医疗服务（基于医疗牌照+科技直接展业）。

医疗影像：

人工智能在医疗领域应用的第一站。

人工智能在医疗影像领域的应用场景可以分为两类：

机器看片和机器阅片。

前者的重点是提升医生看病效率；

后者强调对影像内容的精准分析，提升医生看病的准确率。

在4000亿的影像市场中，无论是上游医疗影像成像硬件设备还是下游医疗影像诊断服务，人工智能均有极大的发挥空间，前景广阔。

智能辅助诊断：

现代医学皇冠上的明珠。

智能辅助诊断就是让计算机模拟医生的思维和诊断推理，给出可靠的诊断。

医疗数据规模和数据结构化能力是智能辅助诊断技术竞争的核心壁垒。

精准医疗：

AI+基因组解读生命大数据。

基因组解读分析能力是现阶段基因检测产业临床应用的瓶颈。

人工智能对基因组和疾病组进行建模有望发现更多基因组—疾病组之间的规律，突破基因组解读分析能力瓶颈。

一、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。

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