金準(zhǔn)人工智能-大數(shù)據(jù)時(shí)代下的健康醫(yī)療行業(yè)報(bào)告(共29頁)

1、精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上金準(zhǔn)人工智能 大數(shù)據(jù)時(shí)代下的健康醫(yī)療行業(yè)報(bào)告前言大數(shù)據(jù)及AI技術(shù)在健康醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用場(chǎng)景包括、輔助決策、健康/慢病管理、機(jī)構(gòu)智能化管理、基因數(shù)據(jù)等。預(yù)計(jì)2019年，輔助決策類中的影像輔助診斷將首先落地，主要因?yàn)槠?0%的準(zhǔn)確率，可以快速為醫(yī)生提供豐富的細(xì)節(jié)信息。其他應(yīng)用場(chǎng)景，醫(yī)療機(jī)構(gòu)的智能化管理，將在各省市區(qū)域信息平臺(tái)及三大健康醫(yī)療數(shù)據(jù)集團(tuán)推動(dòng)下進(jìn)行。全科輔助決策、健康/慢病管理、人工智能新藥研發(fā)等，大多處于產(chǎn)品研發(fā)中期。針對(duì)這三個(gè)領(lǐng)域，企業(yè)仍需投入大量技術(shù)人才，以縮短流程路徑，提升產(chǎn)品準(zhǔn)確率。一、大數(shù)據(jù)在健康醫(yī)療行業(yè)中應(yīng)用價(jià)值1.健康醫(yī)療行業(yè)面臨的困境1.1全球醫(yī)療困

2、境人口的增長(zhǎng)和老齡化，發(fā)展中國家醫(yī)療市場(chǎng)的擴(kuò)張、醫(yī)學(xué)技術(shù)的進(jìn)步和人力成本的不斷上漲將推動(dòng)支出增長(zhǎng)。2017-2021年全球醫(yī)療支出預(yù)計(jì)將以每年4.1%的速度增長(zhǎng)，而2012-2016年的增速僅為1.3%。慢性病發(fā)病率提升，變化的飲食習(xí)慣以及日益增加的肥胖度加劇了慢性病的上升趨勢(shì)，特別是癌癥、心臟病和糖尿病，目前中國糖尿病患者約有1.14億，而全球患者人數(shù)預(yù)計(jì)將從目前的4.15億增加至2040年的6.42億。傳統(tǒng)研發(fā)（R&D）成本上升，產(chǎn)品上市速度慢，2004年至2014年藥物開發(fā)成本增加了145%。勞動(dòng)力不足，在人口結(jié)構(gòu)的變化和技術(shù)的迅速發(fā)展下，熟練和半熟練醫(yī)療保健工作者將大幅減少。1

3、.2中國特色困境人口老齡化加劇。供需結(jié)構(gòu)失衡，金準(zhǔn)人工智能專家統(tǒng)計(jì)2016年我國每千人口執(zhí)業(yè)（助理）醫(yī)師2.31人。2015年我國每千人口醫(yī)師數(shù)量在OECD統(tǒng)計(jì)的國家中排名處于25-30之間。同時(shí)，我國醫(yī)生執(zhí)業(yè)環(huán)境較差，促使進(jìn)入醫(yī)療系統(tǒng)的優(yōu)秀人才逐年趨少。醫(yī)療資源發(fā)展失衡，據(jù)金準(zhǔn)人工智能專家了解，2010-2015年三級(jí)醫(yī)院診療人次及住院人次復(fù)合增長(zhǎng)率分別為14.6%和21.9%，而基層醫(yī)院僅為3.8%和0.5%。傳統(tǒng)就醫(yī)模式使得三級(jí)醫(yī)院人滿為患，導(dǎo)致就醫(yī)體驗(yàn)差及優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源浪費(fèi)嚴(yán)重，因此，我國仍把推行分級(jí)診療作為當(dāng)前首要任務(wù)。醫(yī)保透支，中國醫(yī)療衛(wèi)生事業(yè)發(fā)展報(bào)告2017預(yù)測(cè)，2017年城鎮(zhèn)職工

4、基本醫(yī)療保險(xiǎn)基金將出現(xiàn)當(dāng)期收不抵支的現(xiàn)象，到2024年將出現(xiàn)累計(jì)結(jié)余虧空7353億元的嚴(yán)重赤字。商業(yè)健康險(xiǎn)的發(fā)展可有效彌補(bǔ)醫(yī)保不足。在成本支出方面，健康險(xiǎn)利用市場(chǎng)規(guī)律幫助醫(yī)院合理控費(fèi)，同時(shí)，還可增加社會(huì)保障的收入來源，減輕國家醫(yī)?；鸬呢?fù)擔(dān)。提升醫(yī)?？刭M(fèi)能力，探索創(chuàng)新支付機(jī)制迫在眉睫。因此，改善現(xiàn)有就醫(yī)模式，推行分級(jí)診療勢(shì)在必行。分級(jí)診療推行需建立在信息、資源及利益互通上。2015年，國家衛(wèi)計(jì)委提出分級(jí)診療制度將在2020年全面確立，包括基層首診、雙向轉(zhuǎn)診、急慢分診、上下聯(lián)動(dòng)分診診療等。新模式的搭建過程中，主要存在以下3個(gè)問題。1）信息不流通，各醫(yī)療機(jī)構(gòu)間多為信息孤島，患者信息無法進(jìn)行快速共享

5、流通；2）資源不流通，優(yōu)質(zhì)醫(yī)生多集中在各大省會(huì)的頂級(jí)醫(yī)院，且三甲醫(yī)院醫(yī)生精力有限，每年可支援的基層醫(yī)療更是有限；3）利益不互通，醫(yī)院之間缺乏有效的利益捆綁機(jī)制，以促進(jìn)患者在院間的流通。2.大數(shù)據(jù)助力我國醫(yī)療生態(tài)全面升級(jí)大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用，將從體系搭建、機(jī)構(gòu)運(yùn)作、臨床研發(fā)、診斷治療、生活方式五個(gè)方面帶來變革性的改善。由于我國醫(yī)療體系的強(qiáng)監(jiān)管性，大數(shù)據(jù)若要在行業(yè)內(nèi)實(shí)現(xiàn)其價(jià)值，需由國家建立一套自上而下的戰(zhàn)略方針，從而引導(dǎo)醫(yī)院、藥企、民辦資本、保險(xiǎn)等機(jī)構(gòu)企業(yè)構(gòu)建項(xiàng)目，相互合作，最終實(shí)現(xiàn)從“治療”到“預(yù)防”的就醫(yī)習(xí)慣的改變，降低從個(gè)人到國家的醫(yī)療費(fèi)用。麥肯錫曾在2013年預(yù)測(cè)，在美國醫(yī)療大數(shù)據(jù)的應(yīng)用有望減

6、少3000-4500億美元/年的醫(yī)療費(fèi)用。2.1健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)宏觀利好宏觀環(huán)境利好條件滿足，靜待細(xì)分市場(chǎng)突圍。我國健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)已進(jìn)入了初步利好階段，國家作為政策引導(dǎo)方，已出臺(tái)了50余條“綱要”或“意見”，可穿戴設(shè)備、人工智能等技術(shù)的發(fā)展也為產(chǎn)品研發(fā)奠定了基礎(chǔ)，且頭部資本已進(jìn)入市場(chǎng)。下一步，各方需靜待產(chǎn)品與市場(chǎng)需求相融合，共同探索具備商業(yè)化或臨床價(jià)值的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品。2.2健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)政策利好政策引導(dǎo)，明確健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略意義。2015年8月國務(wù)院發(fā)布了促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要，指出發(fā)展醫(yī)療健康服務(wù)大數(shù)據(jù)，構(gòu)建綜合健康服務(wù)應(yīng)用。隨后，國務(wù)院、衛(wèi)計(jì)委相繼發(fā)布了多項(xiàng)政策，以促進(jìn)各省市政府將健康醫(yī)療大

7、數(shù)據(jù)提升至戰(zhàn)略層面。政策引導(dǎo)，頂層設(shè)計(jì)推動(dòng)大數(shù)據(jù)項(xiàng)目前行。2018年科技部官網(wǎng)發(fā)布了14個(gè)重點(diǎn)專項(xiàng)2017年度項(xiàng)目申報(bào)指南“精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)研究”等生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的5大專項(xiàng)，累計(jì)共撥經(jīng)費(fèi)總概算12億元。其中與健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)密切有關(guān)的項(xiàng)目有，“重大慢性非傳染性疾病防控”4.5億元，“精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)研究”1.3億元，“生殖健康及重大出生缺陷防控研究”0.9億元。此外，2月科技部發(fā)布了“主動(dòng)健康和老齡化科技應(yīng)對(duì)”2018年申報(bào)指南。2.3健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)資本利好2018年Q1大數(shù)據(jù)投融資事件35起，行業(yè)熱潮正式開啟。金準(zhǔn)人工智能專家將IT桔子中披露的醫(yī)療健康投融資數(shù)據(jù)進(jìn)行了分類整理，發(fā)現(xiàn)2014年起健康醫(yī)療類大數(shù)據(jù)投

8、融資事件增多，2016年最多共66起，2017年略有下降。2018年，健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)僅在Q1便發(fā)生了35起投融資事件，其中12件來自醫(yī)療信息化建設(shè)，多為利用AI、語義識(shí)別、數(shù)據(jù)模型，挖掘診療信息，連接院內(nèi)院外平臺(tái)等類別的企業(yè)。受人工智能熱潮影響，2017年輔助決策類共發(fā)生17次投融資事件，2018Q1共5起，預(yù)計(jì)未來將會(huì)有更多資本進(jìn)入該領(lǐng)域。2.4健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)社會(huì)結(jié)構(gòu)老齡化及不良習(xí)慣誘導(dǎo)身體不適，提升人均就醫(yī)次數(shù)至5.8。2017年，我國65歲以上人口占比11.4%，出生率12.43%（2016年出生率12.95%），人口結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)老齡化趨勢(shì)。以2013年為基礎(chǔ)，65歲以上人群兩周就診率26.

9、4%，且在現(xiàn)代生活習(xí)慣的影響下，糖尿病、高血壓等慢性病發(fā)病率也在不斷提升。金準(zhǔn)人工智能專家認(rèn)為診療人次仍將持續(xù)上升，醫(yī)療體系也將面臨巨大壓力。2.5健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)技術(shù)利好采集技術(shù)成熟促使數(shù)據(jù)爆發(fā)性增長(zhǎng)，數(shù)據(jù)價(jià)值急需被挖掘。健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)領(lǐng)域涉及的相關(guān)技術(shù)范圍非常廣，如底層數(shù)據(jù)采集中包括信息化、物聯(lián)網(wǎng)、5G技術(shù)，處理分析中包括深度學(xué)習(xí)、認(rèn)知計(jì)算、區(qū)塊鏈、生物信息學(xué)及醫(yī)院信息化建設(shè)等。據(jù)IBM統(tǒng)計(jì)，全球大健康數(shù)據(jù)正以每年48%的速度增長(zhǎng)，在2020年數(shù)據(jù)量將超過2300Exabytes。金準(zhǔn)人工智能專家預(yù)估2020年，全球健康物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備出貨量將達(dá)到161萬臺(tái)。院內(nèi)數(shù)據(jù)方面，金準(zhǔn)人工智能專家在201

10、6年統(tǒng)計(jì)，醫(yī)院管理信息系統(tǒng)整體已實(shí)施比例在70-80%之間，且集中于三級(jí)醫(yī)療機(jī)構(gòu)，大量健康醫(yī)療數(shù)據(jù)的積累為算法搭建提供了基礎(chǔ)。在處理分析方面，人工智能、生物信息學(xué)需要與實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景相結(jié)合，以便搭建有效模型。二、大數(shù)據(jù)在健康醫(yī)療行業(yè)中發(fā)展概況1.健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)分類及應(yīng)用本篇報(bào)告將健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)分為三大類，院外數(shù)據(jù)、院內(nèi)數(shù)據(jù)以及基因數(shù)據(jù)。院外數(shù)據(jù)包括健康檔案、智能硬件體征及環(huán)境監(jiān)測(cè)/檢測(cè)，院內(nèi)數(shù)據(jù)包括就醫(yī)行為、臨床診療等，基因數(shù)據(jù)包括外顯子、全基因等。在具體場(chǎng)景應(yīng)用方面，多為不同種類的數(shù)據(jù)相互交叉結(jié)合應(yīng)用，如預(yù)防預(yù)警，需要結(jié)合智能硬件監(jiān)測(cè)、診療用藥歷史等數(shù)據(jù)才能為用戶提供及時(shí)的預(yù)警監(jiān)測(cè)。2.

11、60;多項(xiàng)細(xì)分場(chǎng)景同時(shí)探索，輔助診斷將首先迎來商業(yè)化健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)行業(yè)以數(shù)據(jù)規(guī)模為基礎(chǔ)，且在政策和資本鼓勵(lì)下，部分應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)入市場(chǎng)啟動(dòng)期，如健康管理、輔助決策（全科輔助決策、影像病理輔助診斷等）、醫(yī)療智能化等。下一階段，隨著企業(yè)大數(shù)據(jù)/AI技術(shù)長(zhǎng)期的應(yīng)用實(shí)踐探索，產(chǎn)品不斷更新完善，預(yù)估2-5年的內(nèi)，產(chǎn)品將首先在B端客戶中進(jìn)行推廣；隨后，伴隨軟件友好度和準(zhǔn)確度的上升，在B端客戶使用的影響下，C端市場(chǎng)將展開競(jìng)爭(zhēng)。3.健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈概述始于用戶，終于用戶。健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈的上游是數(shù)據(jù)供應(yīng)商（醫(yī)療機(jī)構(gòu)等）或存儲(chǔ)計(jì)算服務(wù)（云服務(wù)商。中游為產(chǎn)業(yè)鏈核心企業(yè)，多為具有影像識(shí)別、深度學(xué)習(xí)、自然語義分析

12、等核心技術(shù)的技術(shù)型企業(yè)。該類企業(yè)可為聚集了大量健康醫(yī)療相關(guān)數(shù)據(jù)的機(jī)構(gòu)提供數(shù)據(jù)處理服務(wù)，在分析及可視化后賦予數(shù)據(jù)價(jià)值。下游為應(yīng)用場(chǎng)景，分為B端和C端。B端包括醫(yī)院、藥企、政府、保險(xiǎn)、PBM等企業(yè)，其最終的目的是提升醫(yī)療服務(wù)的效率和質(zhì)量，降低患者及健康人群的就醫(yī)費(fèi)用。3.1健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)上游現(xiàn)狀數(shù)據(jù)已成規(guī)模，院內(nèi)數(shù)據(jù)在樣本質(zhì)量與規(guī)模中勝出。健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈上游所提供數(shù)據(jù)的質(zhì)量與樣本量將決定，中游企業(yè)是否可以快速有效的進(jìn)行模型訓(xùn)練。整體來看，院內(nèi)、院外及基因數(shù)據(jù)供應(yīng)方均面臨三個(gè)問題，質(zhì)量、樣本量及安全。1）院內(nèi)數(shù)據(jù)在質(zhì)量和規(guī)模上最具競(jìng)爭(zhēng)力。各省市TOP級(jí)的三級(jí)醫(yī)療機(jī)構(gòu)多存有高質(zhì)量的診療數(shù)據(jù)，且已

13、具備一定規(guī)模。醫(yī)院外聯(lián)系統(tǒng)中多存有大量就醫(yī)行為數(shù)據(jù)，然而這類數(shù)據(jù)的應(yīng)用將依賴政策指導(dǎo)，且面臨隱私安全等文圖。2）基因數(shù)據(jù)為企業(yè)的核心資源，已具備一定規(guī)模和質(zhì)量，且多由中游企業(yè)自建數(shù)據(jù)庫自行采集，或者通過與實(shí)驗(yàn)室合作的方式獲取。3）健康類數(shù)據(jù)多由智能硬件或在線醫(yī)療企業(yè)采集，該類數(shù)據(jù)增長(zhǎng)快速，但是維度多且缺乏整合，質(zhì)量參差不一。3.2健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)中游現(xiàn)狀北京大數(shù)據(jù)先行，上海、廣東、浙江緊隨。金準(zhǔn)人工智能專家就IT桔子中正在進(jìn)行融資的103家創(chuàng)業(yè)公司分析，發(fā)現(xiàn)主要集中在北上廣深一線城市，該現(xiàn)象受醫(yī)療資源、政府態(tài)度、醫(yī)生接受度三方面影響。1）北上廣深擁有多家TOP級(jí)三甲醫(yī)院，優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源豐富且信息化

14、程度高，因此企業(yè)能夠獲得可觀的高質(zhì)量數(shù)據(jù)樣本；2）初期階段，醫(yī)療大數(shù)據(jù)技術(shù)的探索多由地方政府撥款支持，如2018年2月由北京大學(xué)醫(yī)學(xué)部和大數(shù)據(jù)研究院共同籌備建立北京大學(xué)健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)研究中心。因此地方性政策支持變得尤為重要；3）一線城市的醫(yī)生對(duì)新技術(shù)接受程度較高，因此在產(chǎn)品上市后相對(duì)較易試運(yùn)行。3.3院外數(shù)據(jù)之應(yīng)用場(chǎng)景大數(shù)據(jù)及AI技術(shù)，提升企業(yè)用戶服務(wù)規(guī)模及能力平安好醫(yī)生IPO報(bào)告中公布，2017年互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到150億元人民幣，在線咨詢量達(dá)到23.8千萬次。由此可見，互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療可觸達(dá)的用戶規(guī)模將越來越大，而僅靠醫(yī)生或相關(guān)從業(yè)人員在后臺(tái)回答問題并不能滿足日益增長(zhǎng)的用戶量。因此，企業(yè)需依

15、賴大數(shù)據(jù)或AI等技術(shù)優(yōu)化問診、健康/慢病管理等產(chǎn)品的功能，從而有效滿足用戶需求，最終提升付費(fèi)率。此外，對(duì)于不斷擴(kuò)張的企業(yè)，大數(shù)據(jù)及AI技術(shù)輔助提升服務(wù)效率，降低人力成本；使得在付費(fèi)率低的情況下（好醫(yī)生IPO披露2017年付費(fèi)轉(zhuǎn)化率為2.7%），也可以形成穩(wěn)定的營收與較高的利潤率。金準(zhǔn)人工智能專家認(rèn)為，隨著企業(yè)AI智能分診、AI健康管理路徑等模型成熟且全面應(yīng)用后，院外數(shù)據(jù)的應(yīng)用市場(chǎng)將進(jìn)入快速成長(zhǎng)期。3.4院外數(shù)據(jù)的商業(yè)路徑核心能力提升用戶健康，延伸能力創(chuàng)造商業(yè)價(jià)值。能夠提供健康管理服務(wù)的企業(yè)主要分類兩類。一類是偏健康數(shù)據(jù)收集類企業(yè)，針對(duì)健康或慢病人群提供飲食、運(yùn)動(dòng)等個(gè)性化健康方案。另一類是偏輕問

16、診類，提供智能分診、輕問診、預(yù)約、轉(zhuǎn)診等服務(wù)。目前，C端服務(wù)盈利能力有限，部分企業(yè)依托其健康管理或問診能力，為企業(yè)端客戶服務(wù)。如妙健康依托其多維度健康數(shù)據(jù)及平臺(tái)搭建能力，為雇主提供內(nèi)部員工的健康管理服務(wù)，為疾控慢病中心搭建健康信息平臺(tái)提供技術(shù)服務(wù)。如平安好醫(yī)生結(jié)合其終端智能應(yīng)用，為用戶提供智能分診，為醫(yī)生提供輔助決策等服務(wù)，輔助政府搭建區(qū)域信息化。數(shù)據(jù)到行為干預(yù)仍需過程，企業(yè)付費(fèi)是首選。大部分移動(dòng)醫(yī)療公司在經(jīng)歷了4-5年數(shù)據(jù)沉淀后，積累了大量的數(shù)據(jù)樣本，然而如何通過技術(shù)將其轉(zhuǎn)化為可被解讀的報(bào)告仍需時(shí)間。目前，健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)行業(yè)的支付方主要集中在B端，包括醫(yī)院、藥企、藥店、保險(xiǎn)、政府等多類企業(yè)；

17、且在主要支付方中，藥企、保險(xiǎn)已形成了一定的支付習(xí)慣。健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)的收費(fèi)方式有多種，包括項(xiàng)目制、Saas服務(wù)收費(fèi)、軟件租賃費(fèi)、增值服務(wù)費(fèi)等；前三種為現(xiàn)階段主要的收費(fèi)方式，而增值服務(wù)費(fèi)將隨著大數(shù)據(jù)及AI應(yīng)用場(chǎng)景的增多而增加。3.5院內(nèi)數(shù)據(jù)之應(yīng)用場(chǎng)景大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用廣泛，以提升診療及管理效率為主。在研發(fā)成本、運(yùn)營成本的不斷提升下，醫(yī)療機(jī)構(gòu)、藥企、藥店、保險(xiǎn)等機(jī)構(gòu)或企業(yè)均急需一套解決方案，以便在降低臨床研發(fā)、運(yùn)營管理、營銷成本的同時(shí)提升顧客滿意度，最終增加營收。該類企業(yè)利用人工智能技術(shù)分析挖掘已有信息，為醫(yī)療機(jī)構(gòu)、藥企提供有效的改善運(yùn)營、提升服務(wù)效率的解決方案。目前，提供相關(guān)業(yè)務(wù)的企業(yè)主要來自三種，1

18、）創(chuàng)業(yè)型，多為AI技術(shù)公司，如推想、羽醫(yī)甘藍(lán)、博識(shí)醫(yī)療語音等技術(shù)型企業(yè)；2）信息化/互聯(lián)網(wǎng)等企業(yè)新業(yè)務(wù)拓展，如東軟醫(yī)療的區(qū)域信息化、微醫(yī)的微醫(yī)云業(yè)務(wù)等；3）政府主導(dǎo)的健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)集團(tuán)，如中電集團(tuán)將在程度規(guī)劃、建設(shè)和運(yùn)營國家健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)平臺(tái)，開展健康醫(yī)療領(lǐng)域的數(shù)據(jù)匯集、治理、共享開放和應(yīng)用生態(tài)建設(shè)。3.6院內(nèi)數(shù)據(jù)的商業(yè)路徑依托技術(shù)與數(shù)據(jù)，收費(fèi)模式玩法多。就院內(nèi)數(shù)據(jù)付費(fèi)方來看，藥企、體檢的付費(fèi)意愿及能力最強(qiáng)；醫(yī)院、保險(xiǎn)、藥店等機(jī)構(gòu)企業(yè)的付費(fèi)意愿較弱，需要時(shí)間進(jìn)行市場(chǎng)培育。此外，在商業(yè)化道路上，醫(yī)學(xué)影像類公司也可以針對(duì)器械、美容等高端機(jī)構(gòu)進(jìn)行產(chǎn)品研發(fā)，滿足其高端用戶的服務(wù)及心理需求?，F(xiàn)階段，針對(duì)

19、不同客戶常見收費(fèi)方式有三種，1）軟件租賃或解決方案，企業(yè)為醫(yī)院機(jī)構(gòu)或政府（省市衛(wèi)計(jì)委）搭建系統(tǒng)或軟件服務(wù)（語音錄入、電子病歷搜索等），獲取一定技術(shù)服務(wù)費(fèi)或軟件租賃費(fèi)。2）數(shù)據(jù)分析收入，企業(yè)為體檢機(jī)構(gòu)提供影像識(shí)別服務(wù)，提高影像讀取效率；或利用機(jī)器學(xué)習(xí)為藥企提供服務(wù)，以便提高藥物發(fā)現(xiàn)的“命中”幾率。3）產(chǎn)品綁定，將成熟模型與健康醫(yī)療器械綁定，輔助提升其市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。大數(shù)據(jù)企業(yè)將獲得一定比例的提成或資源。4）按使用次數(shù)收費(fèi)，未來AI技術(shù)在獲得三類器械認(rèn)證后，患者可在就醫(yī)時(shí)實(shí)現(xiàn)按次付費(fèi)。細(xì)分之輔助決策輔助診斷替代醫(yī)生重復(fù)性工作，減少近八成工作量。輔助決策類企業(yè)采用的技術(shù)多為認(rèn)知計(jì)算、深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺

20、、自然語言處理。針對(duì)科室或疾病領(lǐng)域的不同，其領(lǐng)域也不同，包括影像輔助診斷、病理輔助診斷及全科輔助決策等。其中全科輔助決策準(zhǔn)確率85%左右，仍有較大提升空間；影像和病理輔助診斷的準(zhǔn)確率超過90%，其產(chǎn)品正在落地中?，F(xiàn)階段，各企業(yè)主認(rèn)為輔助診斷的價(jià)值在于為醫(yī)生提供病灶性狀描述、自動(dòng)生成報(bào)告、精準(zhǔn)定位病灶，降低漏檢風(fēng)險(xiǎn)。1）針對(duì)三甲醫(yī)院醫(yī)生，輔助診斷將替代醫(yī)生重復(fù)性工作，為其提供更多的信息，以便醫(yī)生制定最佳的治療方案?；蛘咴诙虝r(shí)間內(nèi)監(jiān)測(cè)患者的腫瘤變化，以便醫(yī)生及時(shí)觀察患者術(shù)后恢復(fù)情況。該類解決方案單價(jià)較高，從幾十萬到上百萬均有。2）針對(duì)基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)，系統(tǒng)將直接給出結(jié)果，快速有效的進(jìn)行腫瘤的初篩，提高

21、基層醫(yī)生的診療效率及質(zhì)量，釋放醫(yī)療資源。針對(duì)基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)的解決方案價(jià)格相對(duì)低一些，未來可能以按次收費(fèi)為主。3）全科輔助決策，將幫助大型三級(jí)醫(yī)院或在線醫(yī)療公司實(shí)現(xiàn)快速分診，提升效率。其價(jià)格將在幾萬到幾十萬之間。細(xì)分之輔助診斷降低數(shù)據(jù)標(biāo)注成本，構(gòu)建臨床應(yīng)用流程。行業(yè)發(fā)展初期，企業(yè)的主要困境集中在產(chǎn)品研發(fā)落地階段。在研發(fā)落地過程中，企業(yè)需要不斷豐富數(shù)據(jù)庫，發(fā)現(xiàn)CornerCase。目前，大多企業(yè)進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注主要來源以下三種形式，人工標(biāo)注、機(jī)器標(biāo)注以及醫(yī)院已有結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。1）人工標(biāo)注為主流方式，該方式能夠提供較高質(zhì)量的標(biāo)注數(shù)據(jù)，但也面臨著高成本的問題。原因是，數(shù)據(jù)標(biāo)注人員多為醫(yī)生或具備臨床經(jīng)驗(yàn)的執(zhí)業(yè)醫(yī)

22、生或醫(yī)學(xué)生，該類人員收費(fèi)較高每人每天在百元以上，且一張圖標(biāo)注時(shí)長(zhǎng)多達(dá)半小時(shí)。2）機(jī)器標(biāo)注，體素科技提出了AFT*標(biāo)注法，將主動(dòng)學(xué)習(xí)和遷移學(xué)習(xí)整合成單一框架。在腸鏡檢查幀分類、息肉監(jiān)測(cè)和肺帥塞檢測(cè)中表明該類標(biāo)注成本至少可以減少一半。3）已有結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，醫(yī)院本身會(huì)存儲(chǔ)一定量的結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，然而該部分?jǐn)?shù)據(jù)仍要在處理篩選后才可使用。此外，針對(duì)新技術(shù)的應(yīng)用，醫(yī)療機(jī)構(gòu)缺乏相應(yīng)的上線流程，因此，企業(yè)在模型訓(xùn)練過程中，建立可復(fù)制的臨床流程與標(biāo)準(zhǔn)，針對(duì)不同層級(jí)醫(yī)療機(jī)構(gòu)的應(yīng)用場(chǎng)景提供有效解決方案是關(guān)鍵所在。基因數(shù)據(jù)的快速發(fā)展臨床與消費(fèi)基因需求增長(zhǎng)，促使數(shù)據(jù)分析產(chǎn)業(yè)前行。金準(zhǔn)人工智能專家整理公開數(shù)據(jù)顯示，全球基因測(cè)序數(shù)

23、據(jù)分析市場(chǎng)規(guī)模發(fā)展迅速，2012年市場(chǎng)規(guī)模不超過2億美元，預(yù)計(jì)2018年將接近6億美元，復(fù)合增長(zhǎng)率為22.7%。金準(zhǔn)人工智能專家分析認(rèn)為，隨著高通量測(cè)序設(shè)備的廣泛應(yīng)用，基因數(shù)據(jù)量也呈倍數(shù)增長(zhǎng)。數(shù)據(jù)量的增長(zhǎng)，也使得基因測(cè)序的工作重心從繁重的人工測(cè)序轉(zhuǎn)到了中游的數(shù)據(jù)分析上。下游臨床應(yīng)用及消費(fèi)基因的成熟，為數(shù)據(jù)分析提供了客觀的支付方。因此在應(yīng)用終端的推動(dòng)下，中游數(shù)據(jù)分析產(chǎn)業(yè)將迎來快速增長(zhǎng)，現(xiàn)階段生物信息公司業(yè)務(wù)往往大而雜，而專注某一醫(yī)療領(lǐng)域的生物信息公司（如精準(zhǔn)癌癥）少之又少。國內(nèi)市場(chǎng)專注基因組數(shù)據(jù)分析的生物信息公司并不多，該領(lǐng)域值得期待。三、典型企業(yè)案例分析1.平安好醫(yī)生：探索AI應(yīng)用落地，提升服

24、務(wù)效率與能力平安好醫(yī)生創(chuàng)建于2014年8月，自成立之初便開始布局AI+醫(yī)療項(xiàng)目。目前，好醫(yī)生涉及的主要項(xiàng)目包括“AI助手”、“現(xiàn)代華佗計(jì)劃”、“家庭醫(yī)生”和“一分鐘診所”，“AI助手”主要應(yīng)用于線上輔助問診環(huán)節(jié)，“現(xiàn)代華佗計(jì)劃”致力于中醫(yī)行業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)化、信息化、智能化，“家庭醫(yī)生”運(yùn)用智能問診等技術(shù)，運(yùn)用于家庭端醫(yī)療健康管理，“一分鐘診所”除智能問診外、還推出智能診斷、智能藥方，協(xié)助醫(yī)生問診。平安好醫(yī)生已于2018年5月于港交所掛牌上市，成為互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療第一股，股票代碼01833.HK，融資11億美元。平安好醫(yī)生依托其AI+醫(yī)療技術(shù)，能大幅提升醫(yī)療服務(wù)效率及能力，以便覆蓋更多的患者用戶和B端客戶。

25、C端用戶可在其移動(dòng)APP、家庭智能終端等平臺(tái)，接入平安好醫(yī)生的家庭醫(yī)生、健康管理、消費(fèi)醫(yī)療及健康商城業(yè)務(wù)。針對(duì)B端客戶，平安好醫(yī)生可為其定制系統(tǒng)，并嵌入到機(jī)構(gòu)或企業(yè)平臺(tái)軟件中。如，好醫(yī)生將智能問診系統(tǒng)接入三級(jí)醫(yī)院信息化軟件中，幫助其實(shí)現(xiàn)院內(nèi)快速分診；如為企業(yè)雇主開通PC端口，為其員工提供健康管理等服務(wù)，以提升雇主的競(jìng)爭(zhēng)力。未來，好醫(yī)生將在AI技術(shù)領(lǐng)域持續(xù)投入，不斷尋求和領(lǐng)先研究機(jī)構(gòu)、大學(xué)及企業(yè)的合作機(jī)會(huì)，以實(shí)現(xiàn)在AI技術(shù)研發(fā)和應(yīng)用上的資源整合、優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)。2.妙健康：基于健康行為大數(shù)據(jù)+AI的健康管理模式企業(yè)簡(jiǎn)介：妙健康隸屬于三胞集團(tuán)，全稱為北京妙醫(yī)佳信息技術(shù)有限公司，致力于打造為集健康數(shù)據(jù)收集

26、、健康行為干預(yù)、健康增值服務(wù)于一體的綜合性健康管理平臺(tái)。妙健康至今已完成4.5億元融資，投資機(jī)構(gòu)包括陽光融匯資本、中信資本、農(nóng)銀無錫基金、江中中醫(yī)藥基金等。業(yè)務(wù)模式：妙健康已通過自身的優(yōu)勢(shì)在移動(dòng)健康管理領(lǐng)域拓展出多種新型的B2B2C模式，如：健康管理+保險(xiǎn)、健康管理+運(yùn)營商、健康管理+新零售、健康管理+員工福利等，并已與中國聯(lián)通、華為、陽光保險(xiǎn)等諸多國際知名品牌達(dá)成合作。大數(shù)據(jù)布局：在數(shù)據(jù)采集方面，妙健康通過健康數(shù)據(jù)及服務(wù)開放平臺(tái)“妙+”接入多維度數(shù)據(jù)；在數(shù)據(jù)分析方面，妙健康通過自建數(shù)據(jù)AI團(tuán)隊(duì)（公司規(guī)模200人，研發(fā)團(tuán)隊(duì)占比60%）及外部合作（阿里云等）兩種方式提升人工智能在健康管理領(lǐng)域的應(yīng)

27、用水平。在終端應(yīng)用方面，妙健康以移動(dòng)端APP作為入口為用戶提供健康管理服務(wù)，探索以健康行為大數(shù)據(jù)和人工智能為基礎(chǔ)的新型健康管理模式。3.藍(lán)信康：數(shù)據(jù)提升健康，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)智能企業(yè)簡(jiǎn)介：藍(lán)信康隸屬上?？脐册t(yī)療科技有限公司，是旗下的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)品牌。公司成立于2014年10月，致力為B端企業(yè)客戶提供健康管理和會(huì)員管理的SaaS解決方案。2016年3月，藍(lán)信康獲得永太科技和盈科資本聯(lián)合投資的2500萬元人民幣A輪融資。業(yè)務(wù)模式：藍(lán)信康結(jié)合智能硬件、云端算法技術(shù)和智能化管理系統(tǒng)，對(duì)合作客戶的會(huì)員、健康和用藥進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，為B端客戶（藥店、醫(yī)院、藥企等）提供慢病管理、會(huì)員管理、健康咨詢和專業(yè)培訓(xùn)等一系列服務(wù)

28、。4.金蝶醫(yī)療：區(qū)域電子病歷系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)共享互聯(lián)企業(yè)簡(jiǎn)介：金蝶醫(yī)療作為科技創(chuàng)新企業(yè)，為中國醫(yī)療健康行業(yè)提供信息化和互聯(lián)網(wǎng)化整體解決方案。目前，已有3000家醫(yī)院與醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)選擇金蝶醫(yī)療“數(shù)字化醫(yī)院”、“移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院”、“云醫(yī)院”、“HRP”等產(chǎn)品與解決方案，其中500家醫(yī)院已與金蝶醫(yī)療共建“移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院”。金蝶醫(yī)療旨在構(gòu)建醫(yī)療健康科技服務(wù)平臺(tái)，助力醫(yī)院適應(yīng)醫(yī)療新業(yè)態(tài)，與中國醫(yī)療機(jī)構(gòu)一起構(gòu)建中國醫(yī)療服務(wù)新模式。項(xiàng)目簡(jiǎn)介：2017年，金蝶醫(yī)療為佛山市打造了區(qū)域電子病歷共享信息平臺(tái)，輔助提升當(dāng)?shù)卦\療水平，提高區(qū)域醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量。該平臺(tái)系統(tǒng)搭建包括區(qū)域電子病歷庫標(biāo)準(zhǔn)體系、區(qū)域級(jí)衛(wèi)生數(shù)據(jù)庫（居民電子病

29、歷數(shù)據(jù)庫、健康檔案庫）的共享使用，主要服務(wù)人群是醫(yī)生、醫(yī)院、患者/居民。目前，平臺(tái)上已有3家試點(diǎn)醫(yī)院正正式接入。5.阿里、百度、騰訊健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈差異化布局BAT企業(yè)在健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)布局中略有差異。阿里著力產(chǎn)業(yè)鏈中游，以構(gòu)建云服務(wù)、AI技術(shù)為重點(diǎn)；騰訊以應(yīng)用端為主，構(gòu)建多個(gè)線上醫(yī)療服務(wù)入口的同時(shí)承接了多項(xiàng)線下服務(wù)相關(guān)項(xiàng)目；百度在2017年醫(yī)療戰(zhàn)略調(diào)整后，將重心放在AI技術(shù)應(yīng)用的新藥研發(fā)領(lǐng)域上。金準(zhǔn)人工智能專家認(rèn)為，2018年，阿里將尋求多領(lǐng)域的B端應(yīng)用落地的合作方（區(qū)域醫(yī)療、基因、輔助診斷等）。騰訊在承接多個(gè)區(qū)域醫(yī)療、信息平臺(tái)等B端應(yīng)用項(xiàng)目后，將尋求更多技術(shù)合作方來共同搭建完成。5.1阿

30、里：云為支點(diǎn)，布局醫(yī)療智能化，服務(wù)企業(yè)端客戶阿里系中涉及健康醫(yī)療領(lǐng)域的主要有阿里健康、阿里云。2014年，阿里健康推出APP，為C端用戶提供在線購藥、問診等服務(wù)，2016年天貓醫(yī)藥館并入，期間投資布局圍繞醫(yī)藥流通進(jìn)行；2015年推出云醫(yī)院平臺(tái)；2017年推出DoctorYou，通過B-B-C的模式為醫(yī)生提供輔助診斷、醫(yī)生培訓(xùn)等服務(wù)。阿里云，主要針對(duì)B端客戶（醫(yī)療機(jī)構(gòu)、基因測(cè)序）提供云計(jì)算服務(wù)及智能化的運(yùn)營管理軟件服務(wù)。5.2騰訊：與線上線下醫(yī)療服務(wù)方深入合作，探索大數(shù)據(jù)價(jià)值2013年，騰訊依托其流量?jī)?yōu)勢(shì)，上線了微信智慧醫(yī)院，2017年3.0版本中加入了AI導(dǎo)診等技術(shù)。期間，騰訊針對(duì)其線上問診服

31、務(wù)，與近10家在線醫(yī)療企業(yè)進(jìn)行了合作，且同時(shí)期與多家健康醫(yī)療APP合作，力圖打造從數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)到健康醫(yī)療服務(wù)的閉環(huán)生態(tài)。2017、2018年，騰訊將醫(yī)療市場(chǎng)拓展至線下，與多地政府、醫(yī)院合作，探索大數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)在醫(yī)療服務(wù)、醫(yī)院管理及區(qū)域信息化領(lǐng)域內(nèi)應(yīng)用場(chǎng)景的探索。五、大數(shù)據(jù)應(yīng)用在健康醫(yī)療中遇到的挑戰(zhàn)及趨勢(shì)1.法規(guī)滯后減緩行業(yè)發(fā)展速度，市場(chǎng)應(yīng)用仍需培育2.AI技術(shù)填補(bǔ)大數(shù)據(jù)到信息轉(zhuǎn)化路徑的空白，完善產(chǎn)品價(jià)值健康醫(yī)療數(shù)據(jù)多具有非結(jié)構(gòu)化特性，以往的數(shù)據(jù)分析軟件多針對(duì)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行研發(fā)應(yīng)用。人工智能（自然語義處理、卷積神經(jīng)技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)等）技術(shù)的成熟與應(yīng)用，開啟了健康醫(yī)療的“大數(shù)據(jù)時(shí)代”，為如影像類的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)應(yīng)用提供了可能性。發(fā)