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與健康管理碩士/博士校友面對面“解讀高潛職位—健康產(chǎn)業(yè)數(shù)字化管理為你的職場賦能” 近年來，在數(shù)字經(jīng)濟不斷推進的大背景下，人工智能發(fā)展迅速，并與多種應(yīng)用場景深度融合，逐漸成為推動經(jīng)濟創(chuàng)新發(fā)展的重要技術(shù)，醫(yī)療作為社會經(jīng)濟和人民生活最密切的場景之一，人工智能與醫(yī)療應(yīng)用場景之間的聯(lián)系愈發(fā)緊密，人工智能醫(yī)療越來越受重視。

目前，我國人工智能醫(yī)療處于成長期，投融資市場發(fā)展迅速，項目以A輪和天使輪為主。醫(yī)療機器人作為人工智能醫(yī)療主要細分應(yīng)用領(lǐng)域之一，2019年市場規(guī)模達43.2億元，其中康復機器人、手術(shù)機器人、輔助機器人和醫(yī)療服務(wù)機器人占比分別為47%、17%、23%和13%。

AI醫(yī)療概述
人工智能
人工智能已經(jīng)發(fā)展了大半個世紀，人們對于深度學習探索較多，但受制于計算機的計算能力，以及算法本身的限制，效果不太好，直到2006年，Hinton解決了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大量參數(shù)訓練的問題。從2009年開始人工智能飛速發(fā)展。2015年、2017年，兩場世界矚目的人機圍棋大賽之后，人們對人工智能的認識將進一步的加深。而AlphaGo用于下圍棋的高效算法是一種通用型的算法，這種算法可以推廣到其他算法，把人工智能運用到各個領(lǐng)域。

AI+醫(yī)療
AI賦能醫(yī)療。人工智能醫(yī)療簡單說即以互聯(lián)網(wǎng)為依托，通過基礎(chǔ)設(shè)施的搭建及數(shù)據(jù)的收集，將人工智能技術(shù)及大數(shù)據(jù)服務(wù)應(yīng)用于醫(yī)療行業(yè)中，提升醫(yī)療行業(yè)的診斷效率及服務(wù)質(zhì)量。2000年-2015年期間，國外的研究重點為AI在臨床知識庫外的應(yīng)用，如手術(shù)機器人應(yīng)用落地、鼓勵發(fā)展電子病歷等。而中國仍以研究更多類疾病的臨床知識庫為主，發(fā)展相對緩慢。2015年-2017年，由于AI在圖像識別方面的準確率有大幅度提升，AI+影像得以快速發(fā)展。2018年后，中國AI+醫(yī)療進入穩(wěn)定發(fā)展階段，智慧病案等新產(chǎn)品相繼面世，目前國產(chǎn)手術(shù)機器人尚在研究階段。

我國AI醫(yī)療市場規(guī)模

隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，語音交互、計算機視覺和認知計算、深度學習等技術(shù)也逐漸成熟，人工智能醫(yī)療領(lǐng)域的各項運用變成了可能。如語音錄入病歷、醫(yī)療影像智能識別、輔助診療/癌癥診斷、醫(yī)療機器人、個人健康大數(shù)據(jù)的智能分析，AI醫(yī)藥研發(fā)等。隨著人工智能醫(yī)療市場的不斷發(fā)展，熱度不斷提升，據(jù)統(tǒng)計，2017年行業(yè)市場規(guī)模已達到136.5億元，2018年市場規(guī)模在210億元左右，同比增長54%。

隨著我國醫(yī)療需求不斷提升的同時，醫(yī)療資源分配不均，醫(yī)護人員短缺，而人工智能剛好彌補了這一短缺，加之人工智能醫(yī)療的政策規(guī)劃不斷落地，更加速我國人工智能醫(yī)療的發(fā)展。據(jù)IDC統(tǒng)計數(shù)據(jù)，到2025年人工智能應(yīng)用市場總值將達到1270億美元，其中醫(yī)療行業(yè)將占市場規(guī)模的五分之一。

AI醫(yī)療六大應(yīng)用場景

疾病風險管理與預測
疾病風險預測是指通過基因測序與檢測，提前預測疾病發(fā)生的風險。疾病風險預測核心解決的問題是預測個體在未來一段時間內(nèi)患某種疾病或（發(fā)生某種事件）的風險概率。疾病預測會根據(jù)某個人群定義，例如全人群、房顫人群、心梗住院人群等，針對某個預測目標，例如腦卒中、心衰、死亡等，設(shè)定特定的時間窗口，包括做出預測的時間點，和將要預測的時間窗，預測目標的發(fā)生概率。

醫(yī)院管理
主要指針對醫(yī)院內(nèi)部、醫(yī)院之間各項工作的管理，主要包括病歷結(jié)構(gòu)化、分級診療、DRGs（診斷相關(guān)分類）智能系統(tǒng)、醫(yī)院決策支持的專家系統(tǒng)等。在分級診療的政策推動之下，國內(nèi)陸續(xù)出現(xiàn)促進分級診療的企業(yè)服務(wù)，行業(yè)前景廣闊。分級診療的實現(xiàn)，離不開醫(yī)聯(lián)體與智能云服務(wù)，二者相輔相成。目前國內(nèi)共有21家公司提供“醫(yī)院管理”服務(wù)，業(yè)務(wù)大多集中于病歷結(jié)構(gòu)化服務(wù)。

輔助診療
“AI+輔助診療”的產(chǎn)品還有兩大類：醫(yī)療大數(shù)據(jù)輔助診療、醫(yī)療機器人（主要指針對診斷與治療環(huán)節(jié)的機器人）。醫(yī)療機器人主要包括手術(shù)機器人、腸胃檢查與診斷機器人、康復機器人等。我國在醫(yī)療機器人的研究與政策支持方面，都具有良好的發(fā)展環(huán)境。目前國內(nèi)致力于手術(shù)機器人的公司主要采用兩種業(yè)務(wù)模式：第一種，面向醫(yī)院進行機器人產(chǎn)品的單獨銷售，并提供長期維修服務(wù)；第二種，是為醫(yī)院提供手術(shù)中心整體工程解決方案。例如，Google研發(fā)的Deep Mind Health系統(tǒng)將機器學習和系統(tǒng)神經(jīng)科學結(jié)合，通過強大的通用學習算法模擬構(gòu)建人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以便更好的解決醫(yī)療保健問題。

虛擬助理
醫(yī)療領(lǐng)域中的虛擬助理，基于特定領(lǐng)域的知識系統(tǒng)，通過智能語音技術(shù)和自然語言處理技術(shù)，實現(xiàn)人機交互，將患者的病癥描述與標準的醫(yī)學指南作對比，為用戶提供醫(yī)療咨詢、自診、導診等服務(wù)。根統(tǒng)計，目前國內(nèi)共有15家公司提供“虛擬助理”服務(wù)，主要解決語音電子病歷、智能導診、智能問診、推薦用藥等需求，并且有衍生出更多需求的可能性。

健康管理
“健康管理”應(yīng)用場景，主要包含營養(yǎng)學、身體健康管理、精神健康管理三大子場景。目前國內(nèi)共有14家公司提供“健康管理”服務(wù)，公司大多集中于身體健康管理場景。企業(yè)包括：妙健康、碳云智能、橙意家人、人和未來、解碼DNA、時云醫(yī)療等。國內(nèi)在營養(yǎng)學場景的人工智能公司較少，國人尚未普遍樹立營養(yǎng)飲食意識；碳云智能和Airdoc的產(chǎn)品分別通過血糖監(jiān)測和菜品識別指導用戶合理用餐。

藥物挖掘與研究
傳統(tǒng)的藥物研發(fā)存在研發(fā)周期長、研發(fā)成本高、研發(fā)成功率低等痛點。人工智能與藥物挖掘的結(jié)合，使得新藥研發(fā)時間大大縮短，研發(fā)成本大大降低；這將有可能根本上改變用藥“平均”觀念。目前國內(nèi)AI+藥物挖掘已經(jīng)在逐步落地，但研發(fā)周期仍相對較長，且算法需要大量的時間和數(shù)據(jù)積累，短期內(nèi)很難產(chǎn)生營收數(shù)據(jù)。