醫療人工智能產業上游主要是為行業提供基礎技術支持的行業，如醫療數據挖掘、算法等，典型企業有碳云智能、連心醫療、大數醫達。

下游主要為醫療人工智能技術的應用層，主要的應用場景有醫學影像、虛擬助手、藥物研發、健康管理、疾病風險預測、病歷/文獻分析，代表企業包括科大訊飛、華大基因、圖瑪深維、博奧生物等。

而在醫療人工智能技術行業，我國涌現出了一大批企業，這些企業開發出了針對醫療行業應用的各種醫療人工智能產品，如智能影像輔助診療系統、導診機器人、語音電子病歷等。

在下游需求方面，中國醫療行業長期存在優質醫生資源分配不均，診斷誤診漏診率教改，醫療費用成本過高，醫生資源供需缺口大等問題。而在中國醫療改革逐步推進，分級診療逐步落地的過程中，這種問題更加突出。

除此之外，我國醫療資源分布嚴重不均等，三甲醫院主要集中在北上廣深和省會城市，集中了大量優質的醫護資源，使得大量病患涌入這些城市。而大部分時間大醫院因為收治大量常見病、多發病患者，造成看病難、看病貴，浪費了寶貴的醫療資源，使重癥、急癥患者難以得到及時救治。

在此背景下，人工智能將在各種場景的共同作用下，提高醫療服務水平，改善現有現狀。根據統計，我國醫院部署人工智能應用并成熟使用的占比不足50%，仍有近50%的醫院并未嘗試接入人工智能技術。

AI+醫療政策助推，促行業快速發展

近年來，國家發布多條全國性政策和醫療人工智能專項政策，充分體現國家層面上對 AI+醫療領域的重視。2018年4月，國務院辦公廳印發國家衛健委等部委研究起草的《關于促進“互聯網+醫療健康”發展的意見》。《意見》釋放出多重政策利好：1）承認“互聯網醫院”的合法性;2）支持處方外流;3）推進“互聯網+”醫保結算服務。

此外，醫療電子信息的“確權”研究工作正在進行;《意見》明確，到2020年，二級以上醫院普遍提供分時段預約診療、智能導醫分診、候診提醒、檢驗檢查結果查詢、診間結算、移動支付等線上服務。

在國家政策及醫療各領域需求的推動下，我國醫療人工智能行業市場規模得到了快速擴容，2017-2019年的復合增長率達到了31.98%，由此可以看出行業潛力巨大。據中國電子學會統計數據顯示，到2021年醫療人工智能行業市場規模將達到75.3億元。

醫療人工智能各端核心應用價值明晰

醫療人工智能在患者端、億元端和生態段均用較為廣泛的應用場景，從不同角度對醫療人工智能核心應用價值進行分析，具體看：

①患者端：人工智能重塑就醫體驗利用人工智能技術，醫療服務可以突破醫院的物理邊界，以患者為中心，延伸到診前、診中、診后的就醫全流程。

②醫院端：人工智能重構管理體系人工智能深入病人管理（電子病歷）、藥械管理（器械設備與藥品智能化閉環管理）、病房管理（智能手術排班）、績效管理（DRGs績效）、后臺管理（人力財稅等智能后臺綜合管理）等方面，為醫院管理體系帶來整體升級重構。

③生態端：人工智能完善醫療服務生態在整個醫療服務體系中，醫院處于核心位置，是各項信息數據匯聚與整合的中間樞紐，此外還有其他醫療服務機構、醫療健康產品提供方、支付方、監管方等。

企業產品布局呈分散趨勢，主要集中在兩大領域

自2011年Watson奠定其醫療的商業發展方向，已經有7個年頭，這7年人工智能在世界范圍內發展得風生水起，無數企業緊隨潮流，深度學習算法也經過了多次換代，但浪潮過后，也有一大批企業應聲倒閉。

現在，全球范圍內幸存下來的企業已經逐漸在醫療人工智能領域組成頭部陣營，深度學習過程下各企業都能為自己的AI產品報出一個準確高的數字，然而新時代已經不再是一個唯算法的時代，衡量AI好壞的也不再是一個數字或是人機大戰的成果可以評判的，因此只有讓人工智能技術在醫院得到廣泛應用才能長久存活下去。

目前，國內AI醫療產業的爭奪聚焦于落地環節。從市場上活躍的醫療人工智能企業看，產品主要布局在醫學影像、病歷/文獻分析、健康管理、醫院管理、虛擬助手等10大領域。

從企業產品研究方向來看，肺結節篩查、糖網篩查是兩大熱門方向，集結的醫療人工智能企業數量共計有33家，占比約30.6%;但同時也有相當多的企業將目光投向了心血管類疾病方面，企業數量超過了10家，由此可以看出國內醫療熱工智能企業產品呈現出分散趨勢。

從各類醫療人工智能產品具體的布局企業來看，兩大熱門產品醫學影像和疾病風險預測聚集的企業較多，根據統計，目前有43家企業提供醫學影像服務，主要有阿里云、翼展科技、昕健醫療等;有45家企業提供疾病風險預測服務，這些企業有圖瑪深維、貝瑞健康、博奧生物等。下表為國內典型醫療人工智能產品及主要布局企業。

醫療機器人應用廣泛，康復為主要領域

醫療機器人是機器人應用的細分領城之一，特指用于醫院、診所、康復中心等醫療場景的醫療或輔助醫療的機器人，根據國際機器人聯合會（FR）分類，醫療機器人又分為手術機器人、康復機器人、輔助機器人、醫療服務機器人四大應用領域。

根據CCID數據，在2019年我國醫療機器人市場中，康復機器人手術機器人、輔助機器人和醫療服務機器人分別占比47%、17%、23%、13%。

行業備受資本青睞，但存在投資聚集化現象

從投資案例看，2012-2020年上半年，我國人工智能醫療領域股權投資熱度呈現先增后降趨勢，其中股權投資熱度較高的年份為2016年、2017年和2018年。2019年，受到資本寒冬影響，人工智能醫療領域投資熱度有所回落，投資案例數下滑至52起，投資金額為15.46億元。

2020年上半年，由于新冠疫情的影響，投資案例數量依然處于低位，未有明顯回升，上半年投資數量為14起，投資金額為9.17億元。

據健康界不完全統計，2020年1-12月，國內醫健AI領域共發生了65起融資事件，其中醫學影像約占總融資數的1/3。從融資輪次看，部分企業開始步入發展成熟階段，產品技術得到市場認可、商業模式趨于成熟的企業也更易得到資本的青睞。各企業也紛紛加大技術研發力度，以創新厚植競爭優勢，加快發展的步伐。

除此之外，2020年，人工智能三類器械過審的通過，對于醫療AI行業來說是一件里程碑的事件。在2020年共有9項AI醫學影像產品通過NMPA批準，AI醫療影像行業跑通了困擾其多年的審評審批階段，從“應用落地”步入“商業化”。

疫情將加速醫療人工智能發展進程

AI在醫療中的應用越來越廣泛，尤其是醫學影像輔助診斷系統，已經覆蓋多種常見癌種的篩查，產品本身也已經可以嵌入醫生的工作流程。在疫情的催化作用下，AI+公共衛生、AI+醫院管理、AI+醫療機器人、AI+藥物研發、AI+健康管理和AI+醫療支付等領域將得到進一步的深化發展。

標簽：病人管理，人工智能，深度學習，醫療服務，
編輯? lyn