人工智能医疗行业浅析

随着人工智能三要素:算法,算力和数据方面的不断进步,人工智能在医疗领域的应用发展迅速,并且相关产品在近些年逐步走向市场,通过各种医疗场景走入人们的视野当中。

作者: 玖兆投资 来源: 玖兆投资 2020-07-01 11:49:51

人工智能(Artificial Intelligence)这个词最早是在1956年美国的Dartmouth会议上提出的,当时参加会议的包括明斯基、西蒙、麦卡塞等一些计算机领域的专家。关于人工智能的定义,不同的教科书中往往会有不同的解释。其中有一种比较简单、易于理解的定义,就是人工智能指的是“能够和人一样进行感知、认知、决策、执行的人工程序或系统。”


人工智能在医疗领域的应用可追溯到上个世纪60年代,医疗领域是人工智能早期的主要试验和应用领域之一。1954年华人科学家钱家其就是用计算机计算剂量分布,进行放射治疗。1959年,美国乔治敦大学教授莱德利(Robert S.Ledley)首次应用了布尔代数和贝叶斯定理建立了计算机诊断的数学模型,并成功诊断了一组肺癌病例,开创了计算机辅助诊断的先河,并且在1966年正式提出了额“计算机辅助诊断(CAD)”的概念。随着人工智能三要素:算法,算力和数据方面的不断进步,人工智能在医疗领域的应用发展迅速,并且相关产品在近些年逐步走向市场,通过各种医疗场景走入人们的视野当中。


一、人工智能医疗行业分析


(一)行业规模


随着人工智能技术的发展,语音交互、计算机视觉和认知计算、深度学习等技术也逐渐成熟,人工智能医疗领域的各项运用变成了可能。如语音录入病历、医疗影像智能识别、辅助诊疗/癌症诊断、医疗机器人、个人健康大数据的智能分析,AI医药研发等。


人工智能医疗市场热度不断提升,据统计,2017年行业市场规模已达到136.5亿元,2018年市场规模在210亿元左右,同比增长54%。人工智能与医疗相结合主要专注于解决医疗资源分布不均,医疗水平参差不齐,医院信息数据利用力度不够,医学医药研究工具落后,医疗资源发展周期长等问题。同时,政府对人工智能医疗的新政策的不断出台和落地,使得我国人工智能医疗的发展更是快马加鞭。据IDC统计数据,到2025年人工智能应用市场总值将达到1270亿美元,其中医疗行业将占市场规模的五分之一。


(数据来源:前瞻产业研究院、博裕金融懂医行数据库)


(二)行业现状


人工智能与医学领域的结合点很多,例如医学影像、辅助诊断、药物研发、健康管理、疾病预测等领域。我国医疗领域现存四大痛点:医疗资源不足、医生培养周期长、医疗成本高、医生误诊率高。


痛点一:医疗资源不足。中国每千人执业医生数仅2.2,医生密度低造成了医院无法满足患者持高不减的需求,引发就医难,看病贵等社会问题。而欧洲、美国等发达国家每千人执业医生为4,我国与国外发达国家相比存在一定差距。此外,我国医疗资源地域分布不均衡,医疗资源与经济发展水平高度相关。值得注意的是,医疗较先进的地区也存在着优质医生资源短缺的情况。


(数据来源:国家卫计委、公开资料、博裕金融懂医行整理)


痛点二:医疗成本高。2017年我国卫生总费用增速达13%,远远超过GDP同期增速。但是我国医疗资源配置不合理、利用效率低、医疗成本高、这些问题给政府带来了沉重负担。根据2018年和2019年卫生健康事业发展统计公报数据,人均卫生总费用从2018年的4148.1元增长至2019年的4654.7元,增速达12.2%远超GDP增速。数据显示,自2014年以来,中国居民人均医疗保健消费支出呈逐年增长的趋势,2019年中国居民人均医疗保健消费支出为1902元,增长率为12.9%。



痛点三:医生培养周期长。我国独立上岗医生培训周期长达8年,在极大的人力物力支出的限制下,医生数量难以满足集聚增长的医疗需求。同时,医生学习时间和学习速度有限,很难在短时间内消化并吸收所有相关的新医疗技术。在这方面,人工智能可以在短时间内学习新的医疗方法并在实践中应用,一定程度上弥补由于培养周期长而造成的医生空缺。


痛点四:误诊率偏高。受知识、情绪、偏见、诊疗手段等主客观因素影响,人工诊断存在相当高的误诊率。全美首诊误诊率达50%以上,中国基层医疗的误诊率至少在50%以上。人工智能技术可以引用海量的医疗数据、文献,辅助医生诊断治疗,提高准确率。据中国医学会数据资料显示,中国临床医疗每年的误诊人数约为5700万人,总误诊率为27.8%。


(三)相关政策支持



(四)资本布局


人工智能加医疗两大性感行业也获得了资本的高度关注。2018年前三季度,行业融资额达到26.2亿元,同比增长128.42%,行业正处于风口上。


根据前瞻产业研究院发布的《中国医疗人工智能行业市场前景预测与投资战略规划分析报告》数据统计,2013-2018年我国人工智能医疗行业融资额整体走高,截止至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,在完成融资的企业数量上,同比增长21.88%,在披露的融资总规模上,同比增长128.42%。


(数据来源:前瞻产业研究院、博裕金融懂医行数据库)


二、AI医疗应用场景


AI医疗应用场景大致可分为五个主要应用领域,分别是:医学影像、辅助诊断、医学研究、健康管理、疾病预测与筛查。


(1)AI医学影像


根据Globalinsight Market的数据报告显示,人工智能医学影像市场是人工智能医疗应用领域的第二大细分市场,并将以40%的增速发展,预计2024年将达到25亿美元的规模。人工智能在AI医学影像主要应用在辅助影像诊断和医学影像数据优化两方面。在医学影像数据优化方面,人工智能主要用于对现有的影像数据进行三维模型重建,为医生提供更立体的影像信息。在影像辅助诊断治疗方面,人工智能主要用于根据影像数据(例如:CT,心血管造影,血管摄影等)来筛查和预测疾病,并用图像识别功能为医生标出病变所在。现阶段大部分医学影像筛查应用于例如肺结节、乳腺癌钼靶筛查、骨龄筛查。主要因为这些应用场景的数据规范,并且病例判断难度不高。再例如肝癌就很少有公司和产品涉及,主要是因为肝癌病理复杂,并且具体情况分类繁多,目前人工智能对于复杂疾病的相关应用还需更多的研发和投入。


(2)AI辅助诊断


AI辅助诊断概念广泛,通常是指帮助医生进行疾病的诊断和提出治疗方案的辅助产品,其中细分领域包括:AI医学影像,电子病历,导诊机器人、虚拟助理等。目前AI辅助诊断主要是以人机交互的形式来体现的,例如导诊机器人和虚拟助理,大多数是以与病人问答的形式获取数据,并给予导诊和辅助诊断的帮助。由于技术难度和涉及的算法(NLP等)较为成熟,且大多AI行业巨头(例如百度,腾讯,阿里,科大讯飞等)都在此领域有提前布局,此领域发展速度较快。随着医院信息化进程加快,人们对于人工智能问诊产品的接受度逐步提高,AI辅助诊断发展速度会逐步加快。


(3)AI药物研发


全球人工智能医疗应用市场中,第一大细分市场是药物研发,占达35%,国外人工智能在创新药研发的市场应用较为成熟。我国新药研发仍以仿制药和改良药为主且研发赛道不多,产业发展较慢且不成熟。耗时长、成本高、风险大是国内外新药研的行业痛点。人工智能可以通过大量数据筛选并快速挑选合适的化合物,直接较少了研发时间,节约研发成本,降低研发风险,使新药研发更加有效率。


(4)AI健康管理


相对于诊断就医环节,健康管理是把被动的疾病治疗变为主动的,主要产品为智能可穿戴设备。与其他传统可穿戴设备相比,智能可穿戴设备能够进行长时间的实时监测以及数据多维管理和分析,目前主要的应用领域为慢病管理、母婴管理、精神健康管理和人口健康管理。基于中国当前正在加速进入老龄化社会和逐步实施放开生育政策的基本国情,未来健康管理和康养市场潜力巨大。


(5)AI疾病预测


这里提及的疾病预测有别于前面所涉及的疾病预测和筛查,主要指通过基因测序与检测,提前提前预测疾病发生的风险,也包括运用各种生化、影像、行为日常大数据来预测疾病发生情况。以基因检测为例,基因决定了每个人独特的健康状况,通过对基因序的分析对某些特定病进行提前预防。另一方面,通过寻找异常的病变基因并尝试修改引发癌变的基因,被认为是潜在的根治癌症的有效方法。


三、AI医疗细分赛道情况


我国AI产业尚处于创业发展阶段,中国168家以AI为驱动技术或业务的非上市公司中,于2015年成立的公司比例最多,占34.50%;其次为2014年成立的,占20.80%;2016年成立的,占16.70%。截至2019年9月,国内可统计的医疗AI产业公司有144个。


(数据来源:前瞻产业研究院、博裕金融懂医行数据库)


而从各类医疗人工智能产品具体的布局企业来看,两大热门产品医学影像和疾病预测聚集的企业较多,根据统计,目前有43家企业提供医学影像服务,主要有阿里云、翼展科技、昕健医疗、维卓致远等;有45家企业提供疾病风险预测服务,这些企业有图玛深维、贝瑞健康、博奥生物等。两大热门领域产品应用主要以三维模重建,影像病变自动标识、云端远程阅片、基因测序、疾病预测筛选等。



小结


从人工智能医疗公司的发展策略来看,国内的人工智能公司多以底层人工智能技术为基础,从几个疾病或科室为切入点,逐步向其他科室和疾病扩展的发展策略。随着我国人工智能技术和算法的不断发展和进步,我国人工智能在医疗细分领域的应用会逐步增多。人工智能医疗行业目前还处于探索阶段,未来还有很长的路要走,很多行业内企业的商业模式需要被进一步验证,盈利模式也有待进一步清晰。


宏观角度来看,配合国家陆续出台的对智能制造、智慧医疗、互联网技术和人工智能的相关政策,人工智能+医疗的市场前景巨大。目前我国人工智能医疗领域的应用主要聚焦在解决医疗资源少,医疗资源不平均,医疗成本高等问题(国内人工智能用于药物研发的应用没有国外那么成熟,所以暂不讨论)。人工智能医疗在解决上述这些问题方面能力出众。在智慧医院信息化的大环境下,数据量的增加和数据的规范化对于人工智能医疗的产品和技术发展有着强力的推进作用。人工智能的重要使命是提高医疗效率,在现有的医疗资源供应市场中挖掘“增量”。将顶尖医学专家的知识与诊断经验进行快速复制,以及突破人类的大脑及身体的物理极限。总之,人工智能在医学领域得到深入应用的整体发展趋势已经势不可挡。


本文转载自其他网站,不代表大健康派观点和立场。如有内容和图片的著作权异议,请及时联系我们(邮箱:scarlet.s@djkpai.com)

医疗 人工智能 应用场景

关注大健康Pai 官方微信:djkpai我们将定期推送医健科技产业最新资讯