2022年AI+醫(yī)療行業(yè)發(fā)展全景分析報告

AI+醫(yī)療行業(yè)發(fā)展全景分析報告2022目錄行業(yè)概述行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀分析行業(yè)發(fā)展環(huán)境行業(yè)前景趨勢01020304第一章行業(yè)定義、行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈、行業(yè)發(fā)展歷程行業(yè)概述什么是AI+醫(yī)療人民衛(wèi)生出版社《醫(yī)院管理詞典》中指出:“現(xiàn)代的醫(yī)療服務(wù)，已從醫(yī)院內(nèi)擴大到醫(yī)院外，形成了綜合醫(yī)療的概念，醫(yī)療內(nèi)容也日益廣泛，包括增進健康、預(yù)防疾病和災(zāi)害、健康咨詢、健康檢查、急救處理、消滅和控制疾病、臨床診療、康復(fù)醫(yī)療等?！闭J(rèn)為，現(xiàn)代醫(yī)療服務(wù)中最核心的環(huán)節(jié)是臨床診療，即通過各種檢查，使用藥物，器械及手術(shù)等方法對疾病作出判斷和消除疾病，緩解病情等。因此，將圍繞臨床診療開展的各項醫(yī)療活動定義為“核心醫(yī)療”，核心醫(yī)療的發(fā)展直接影響了整體醫(yī)療的發(fā)展進程。本報告聚焦于“人工智能如何賦能核心醫(yī)療領(lǐng)域，從而實現(xiàn)醫(yī)療模式的轉(zhuǎn)變與突破”，研究范圍包括CDSS、智慧病案、AI+檢查、AI+新藥研發(fā)及手術(shù)機器人。行業(yè)定義1960-19801980s研究方向多為中醫(yī)專家系統(tǒng),1990s專家系統(tǒng)進入西醫(yī)領(lǐng)t域,研發(fā)顳頜關(guān)節(jié)紊亂綜合征專家系統(tǒng)、個兒童心理障礙標(biāo)準(zhǔn)化診斷與治療專家系統(tǒng)、心血管疾病診斷的專家系統(tǒng)等1980-20002015年。開展Al+景如向的相關(guān)研究2016-2017。市場出現(xiàn)相對成熟的CDSS產(chǎn)品2018年,AI開始應(yīng)用于基因檢測領(lǐng)域2019年,嘗i試?yán)萌斯ぶ悄艽蛟旄茖W(xué)的智慧病案2010-至今1978年,北京中醫(yī)醫(yī)院研發(fā)出我國第一個醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)——關(guān)幼波肝病診療程序2000-20101978年,北京中醫(yī)醫(yī)院研發(fā)出我國第一個醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)——關(guān)幼波肝病診療程序發(fā)展歷程02中游03下游01上游數(shù)據(jù)標(biāo)注、芯片、傳感器、大數(shù)據(jù)、云計算醫(yī)學(xué)圖像識別、醫(yī)學(xué)知識圖譜、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)臨川決策系統(tǒng)、智慧病案、手術(shù)機器人、醫(yī)療影像、基因檢測行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈產(chǎn)業(yè)鏈上游AI+醫(yī)療行業(yè)上游龍頭企業(yè)已開始對產(chǎn)業(yè)鏈進行延伸，逐漸進軍原材料生產(chǎn)領(lǐng)域，以規(guī)避高額進口原料的成本支出，攫取上游毛利。此外，伴隨著上游原料生產(chǎn)企業(yè)的重組進程加快以及中國市場參與者技術(shù)水平的提高，AI+醫(yī)療行業(yè)上游原材料供應(yīng)有望朝著專業(yè)化和規(guī)?；姆较蚶^續(xù)發(fā)展，逐漸搶奪外資企業(yè)在行業(yè)內(nèi)的話語權(quán)。產(chǎn)業(yè)鏈上游產(chǎn)業(yè)鏈中游AI+醫(yī)療行業(yè)中游企業(yè)原材料大部分依靠進口，主要原因是下游消費終端為保障科研成果，對行業(yè)產(chǎn)品的質(zhì)量穩(wěn)定性要求較高，因此，中游科研用制備廠商更傾向于選擇儀器先進、供應(yīng)鏈穩(wěn)定的進口原材料供應(yīng)商。企業(yè)產(chǎn)品價格主要受市場供求關(guān)系的影響。由于AI+醫(yī)療企業(yè)的產(chǎn)品毛利較高，原材料價格波動不會對企業(yè)的盈利能力產(chǎn)生重大影響。產(chǎn)業(yè)鏈中游產(chǎn)業(yè)鏈下游AI+醫(yī)療行業(yè)下游企業(yè)市場空間廣闊、銷售范圍廣、用戶分散、單批數(shù)量少、銷售單價高等特點。隨著全球范圍內(nèi)生物醫(yī)藥行業(yè)研究的深入及產(chǎn)業(yè)化程度的提升，中國行業(yè)產(chǎn)品種類進一步豐富，應(yīng)用領(lǐng)域持續(xù)增加，個性化、高端化的產(chǎn)品將逐漸獲得更廣闊的應(yīng)用空間。產(chǎn)業(yè)鏈下游第二章行業(yè)環(huán)境包括那些在廣闊的社會環(huán)境中影響到一個行業(yè)和業(yè)內(nèi)企業(yè)的各種因素，可以細(xì)分為人口、經(jīng)濟、政策／法律、社會文化、技術(shù)和全球化六個方面。本文主要以行業(yè)社會環(huán)境、行業(yè)發(fā)展經(jīng)濟環(huán)境、行業(yè)發(fā)展政策環(huán)境為主進行闡述。行業(yè)發(fā)展環(huán)境行業(yè)經(jīng)濟環(huán)境病理診斷，人工智能++醫(yī)療將給醫(yī)療行業(yè)的眾多細(xì)分領(lǐng)域帶來巨大變革，解放醫(yī)生緊缺現(xiàn)況。人工智能+醫(yī)療成為近年來的行業(yè)熱點，計算機技術(shù)與醫(yī)療服務(wù)的跨界合作為未來的行業(yè)發(fā)展提供了全新維度。人工智能主要應(yīng)用于醫(yī)療領(lǐng)域的疾病診斷、醫(yī)療輔助、醫(yī)藥開發(fā)等方面，具體包括病理診斷、影像診斷、語音識別、健康管理、可穿戴設(shè)備、醫(yī)院管理、精神健康、藥物挖掘、生物技術(shù)等細(xì)分領(lǐng)域。人工智能在醫(yī)療健康領(lǐng)域的深耕，有望緩解優(yōu)質(zhì)醫(yī)生資源稀缺、重復(fù)勞動負(fù)荷重、診斷質(zhì)量不均衡等醫(yī)療診療領(lǐng)域的瓶頸，不但能夠提升醫(yī)護人員的工作效率，降低醫(yī)療成本，并能夠借助大數(shù)據(jù)平臺進行科學(xué)有效的日常監(jiān)測預(yù)防。圖像識別和判讀是人工智能最有優(yōu)勢的領(lǐng)域之一，影像AI是人工智能結(jié)合醫(yī)療行業(yè)的重要分支?，F(xiàn)階段AI在醫(yī)療的主要應(yīng)用場景為醫(yī)院病理科與影像科的疾病診斷與成像輔助。病理科與影像科都是通過相關(guān)設(shè)備獲取醫(yī)學(xué)影像進行疾病診斷，但依據(jù)兩個科室診斷特點，AI應(yīng)用有所不同。病理AI現(xiàn)階段主要功能在于排除陰性樣本，提示陽性區(qū)域，輔助病理醫(yī)生提升病理診斷效率或替代病理醫(yī)生進行某些疾病的診斷；影像科應(yīng)用包括AI輔助快速成像與影像診斷兩個方面，一方面可以通過AI輔助成像可以有效縮短檢查時間，減少對人體的輻射傷害，另一方面通過機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練算法可以實現(xiàn)計算機對疾病的影像診斷行業(yè)社會環(huán)境2AI醫(yī)療利好政策落地，從2006年起，國家多次頒布人工智能相關(guān)政策。2016年6月《關(guān)于促進和規(guī)范健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用發(fā)展的指導(dǎo)意見》中明確提出健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)是國家重要的基礎(chǔ)性戰(zhàn)略資源，需要規(guī)范和推動醫(yī)療大數(shù)據(jù)融合共享、開放應(yīng)用。人工智能醫(yī)療器械創(chuàng)新合作平臺成立—距離正式向AI企業(yè)發(fā)布《深度學(xué)習(xí)輔助決策醫(yī)療器械軟件審批要點》僅半月，藥監(jiān)局再次展開了AI器械審批相關(guān)的大動作。7月17日，人工智能醫(yī)療器械創(chuàng)新推進會在京展開，大會之上，人工智能醫(yī)療器械創(chuàng)新合作平臺在此成立。該平臺以構(gòu)建開放協(xié)同共享的人工智能醫(yī)療器械創(chuàng)新體系，形成服務(wù)于科學(xué)監(jiān)管、科技創(chuàng)新、產(chǎn)品轉(zhuǎn)化的人工智能醫(yī)療器械創(chuàng)新合作平臺為目標(biāo)愿景，將全力推動醫(yī)學(xué)人工智能產(chǎn)品審批。行業(yè)社會環(huán)境1醫(yī)療資源分布不均，人工智能彌補勞動力短缺，我國醫(yī)療資源分配嚴(yán)重不均，優(yōu)質(zhì)的醫(yī)療設(shè)備和醫(yī)護資源大多集中在發(fā)達城市與地區(qū)，而使得大量外地病患由于在本地得不到良好的醫(yī)療，轉(zhuǎn)而向大城市、大醫(yī)院集中。根據(jù)國家衛(wèi)計委數(shù)據(jù)，截止至2018年11月底，我國共有醫(yī)院32476個，其中三級醫(yī)院僅有2498家，占7.69%；然而，三級醫(yī)院就診人數(shù)(截止至2018年11月)卻達到16.46億人次，占全國總?cè)舜蔚?0.97%。醫(yī)療資源供需明顯不匹配。行業(yè)社會環(huán)境世界十大人工智能科學(xué)家之一TerrenceSejnowski曾在“TheDeepLearningRevolution”一書中提出AI醫(yī)療?！半S著機器學(xué)習(xí)的成熟并被應(yīng)用于可獲取大數(shù)據(jù)的許多其他問題，服務(wù)行業(yè)和其相關(guān)職業(yè)也將發(fā)生轉(zhuǎn)變?；跀?shù)百萬患者病情記錄的醫(yī)學(xué)診斷將變得更加準(zhǔn)確。最近的一項研究將深度學(xué)習(xí)運用到了囊括超過2000種不同疾病的13萬張皮膚病學(xué)圖像中，這個醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)庫是以前的10倍大。該研究的網(wǎng)絡(luò)被訓(xùn)練用于診斷“測試集”（testset）中的各種疾病。它在新圖像上的診斷表現(xiàn)與21位皮膚科專家的結(jié)論基本一致，甚至在某些情況下還要更準(zhǔn)確”。由于待遇、工作量及培養(yǎng)周期等因素造成我國病理醫(yī)生極度短缺，經(jīng)測算我國病理醫(yī)生缺口多達7萬人。病理醫(yī)生的供需失衡極大限制了病理行業(yè)的發(fā)展以及基層診療水平的提高。AI病理診斷技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)自動化診斷，將輔助病理醫(yī)生提高診斷效率，并提升診斷靈敏度，病理AI遠(yuǎn)程系統(tǒng)及獨立實驗室也有助于基層醫(yī)療診斷水平的提高。國務(wù)院《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》推廣人工智能治療新模式新手段，探索人機協(xié)同智能診體系的建設(shè);加強群體智能健康建設(shè)，突破大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等關(guān)鍵技術(shù)。國務(wù)院《國務(wù)院辦公廳關(guān)于促進“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療健康"發(fā)展的意見》鼓勵醫(yī)聯(lián)體內(nèi)上級醫(yī)療機構(gòu)借助人工智能等技術(shù)手段，面向基層提供遠(yuǎn)程會診、遠(yuǎn)程心電診斷、遠(yuǎn)程影像診斷等服務(wù)﹔推進“互聯(lián)網(wǎng)+人工智能”應(yīng)用服務(wù),研發(fā)基于人工智能的臨床診療決策支持系統(tǒng),同時加強臨床、科研數(shù)據(jù)整合共享和應(yīng)用?？萍疾俊秶倚乱淮斯ぶ悄荛_放創(chuàng)新平臺建設(shè)工作指引》推廣人工智能治療新模式新手段，探索人機協(xié)同智能診體系的建設(shè);加強群體智能健康建設(shè)，突破大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等關(guān)鍵技術(shù)。行業(yè)政策環(huán)境1智能醫(yī)療，推廣人工智能治療新模式新手段，探索人機協(xié)同智能診體系的建設(shè)；智能健康和養(yǎng)老，加強群體智能健康建設(shè)，突破大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等關(guān)鍵技術(shù)；完善支持人工智能發(fā)展的重點政策，完善適應(yīng)人工智能醫(yī)療、保險的政策體系新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》行業(yè)政策環(huán)境2鼓勵醫(yī)聯(lián)體內(nèi)上級醫(yī)療機構(gòu)借助人工智能等技術(shù)手段，面向基層提供遠(yuǎn)程會診、遠(yuǎn)程心電診斷、遠(yuǎn)程影像診斷等服務(wù)；推進“互聯(lián)網(wǎng)+人工智能”應(yīng)用服務(wù)，研發(fā)基于人工智能的臨床診療決策支持系統(tǒng)，同時加強臨床、科研數(shù)據(jù)整合共享和應(yīng)用《國務(wù)院辦公廳關(guān)于促進“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療健康”發(fā)展的意見》智能醫(yī)療，推廣人工智能治療新模式新手段，探索人機協(xié)同智能診體系的建設(shè)；智能健康和養(yǎng)老，加強群體智能健康建設(shè)，突破大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等關(guān)鍵技術(shù)；完善支持人工智能發(fā)展的重點政策，完善適應(yīng)人工智能醫(yī)療、保險的政策體系《國家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺建設(shè)工作指引》在2023年率先在醫(yī)療等領(lǐng)域初步建立人工智能標(biāo)準(zhǔn)體系；智能醫(yī)療領(lǐng)域，圍繞醫(yī)療數(shù)據(jù)、醫(yī)療診斷、醫(yī)療服務(wù)、醫(yī)療監(jiān)管等，重點規(guī)范人工智能醫(yī)療應(yīng)用在數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)隱身管理等方面內(nèi)容，制定包括醫(yī)療數(shù)據(jù)特征表示、人工智能醫(yī)療質(zhì)量評估等標(biāo)準(zhǔn)《國家新一代人工智能標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)指南》第三章行業(yè)現(xiàn)狀、行業(yè)規(guī)模、行業(yè)發(fā)展驅(qū)動因素、行業(yè)痛點、行業(yè)發(fā)展建議行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀市場規(guī)模:2019年AI+核心醫(yī)療軟件服務(wù)整體市場規(guī)模達到20.5億元。同比增速高達99%，其中CDSS占比最多，達到55.2%，智慧病案位列第二，占比達到25.5%。由于政策利好及疫情影響，推算，2020-2022年的CAGR將達到59%，2022年市場規(guī)模將超過70億元。市場規(guī)模處在成長期，AI+影像是投融資熱門之一.2020年醫(yī)療融資事件數(shù)持續(xù)遞減，但融資總額卻強勁走高，到達歷史最高的40億元，其中新藥研發(fā)是今年最熱門醫(yī)療AI融資領(lǐng)域，占已披露投資額的54%。AI+影像占融資額的比例連續(xù)三年保持在20%左右，成為另一熱門融資領(lǐng)域。對比2019年與2020年的融資項目輪次，其中天使輪、A輪與B輪占融資項目的比例由85.7%降低到70.6%，說明市場成熟度有所提高。同時筆均融資額從0.39億元/筆上升至14億元/筆。目前行業(yè)處于快速成長期，隨著市場融資集中度增加，認(rèn)為，未來擁有醫(yī)療牌照或技術(shù)領(lǐng)先的優(yōu)質(zhì)標(biāo)的公司會更受資本市場青睞，能吸引更多的資源與資金。行業(yè)現(xiàn)狀分析2019年由于智慧病案的興起，使得整體AI+核心醫(yī)療軟件服務(wù)市場規(guī)模超過20億，同比增速高達99%，其中CDSS占比最多，達到55.2%。2019年之前，由于大部分細(xì)分領(lǐng)域的盈利模式尚未明朗，導(dǎo)致AI+醫(yī)療市場一度陷入低谷。但如前所述，國家、社會各界及居民對于AI+醫(yī)療的需求一直很旺盛。再加上疫情影響，AI+醫(yī)療的優(yōu)勢更加凸顯，因此，國家開始逐步發(fā)放各類醫(yī)療影像AI軟件三類證，并進一步出臺鼓勵A(yù)I+醫(yī)療發(fā)展的政策，這些將會使各細(xì)分領(lǐng)域的盈利模式逐漸明晰，市場也將會進入快速成長期。推算，2020-2022年的CAGR將達到59%，2022年市場規(guī)模將超過70億元。行業(yè)現(xiàn)狀分析AI+醫(yī)療企業(yè)助力核心醫(yī)療布局，推動醫(yī)療開啟新的篇章對于AI+醫(yī)療類公司而言，綜合技術(shù)能力主要體現(xiàn)在覆蓋醫(yī)療場景的廣度與對醫(yī)療垂直及細(xì)分領(lǐng)域研究的深度。該類公司的長遠(yuǎn)發(fā)展需要本身強大的AI能力作為支撐。因此，既具備醫(yī)療深度合作能力又具備強大AI研發(fā)能力的公司將更具發(fā)展?jié)摿?。輔助檢查、CDSS成熟度最高，智慧病案則處于快速增長期隨著人工智能產(chǎn)品在醫(yī)療領(lǐng)域被越來越多使用，更多AI+醫(yī)療產(chǎn)品延伸至院內(nèi)院外更多場景，并更加深入的整合進醫(yī)療流程。目前，以CT影像、皮膚影像、眼底篩查、病理影像等為代表的AI+輔助檢查以及CDSS在技術(shù)及應(yīng)用上最為成熟。其中眼底篩查主要集中于糖尿病視網(wǎng)膜病變、視神經(jīng)疾病的預(yù)測和診斷，CDSS則結(jié)合以疾病為中心的知識圖譜，智能輔助臨床決策并助力醫(yī)療機構(gòu)評審。2019年以來興起的智慧病案由于目前DRGs、DIP等支付政策推動，目前處于快速增長期。行業(yè)現(xiàn)狀分析02010403衛(wèi)生總費用逐年上升，基層與醫(yī)院、城市與鄉(xiāng)村，醫(yī)療技術(shù)水平仍有較大差距，醫(yī)保全民覆蓋，需采取有效控費措施減輕醫(yī)?；鹬С鰤毫Γ珹I+醫(yī)療算法生態(tài)成熟，核心醫(yī)療應(yīng)用廣泛等是行業(yè)主要驅(qū)動因素。2018年中國衛(wèi)生總費用達到近6萬億元，約為2010年的三倍，同時，2010年-2018年期間，衛(wèi)生費用占GDP的比例緩慢上升。從居民個人角度看，受農(nóng)村整體經(jīng)濟條件及醫(yī)療水平等因素影響，2015-2018年農(nóng)村居民在醫(yī)療保健方面的支出低于城鎮(zhèn)居民，差距基本保持在700元左右。城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保障支出占總消費性支出的比例均有所上升，居民在醫(yī)療保健方面的付費意愿不斷增強。認(rèn)為，國家、社會各界及居民個人越來越重視衛(wèi)生健康，未來AI不僅能幫助醫(yī)院及藥企的管理與研發(fā)，而且能幫助基層醫(yī)療機構(gòu)提升醫(yī)療水平，從而滿足居民不斷增長的醫(yī)療保健需求。衛(wèi)生總費用逐年上升，居民在醫(yī)療方面的付費意愿不斷提升行業(yè)發(fā)展驅(qū)動因素2018年全國醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)數(shù)量接近10萬家，其中近95%為基層衛(wèi)生機構(gòu)?；鶎有l(wèi)生機構(gòu)中，社區(qū)衛(wèi)生技術(shù)人員工作年限多在10-30年，但高水平人員較少，取得正高/副高資格的醫(yī)生占比僅有5.1%。提升基層醫(yī)院尤其是社區(qū)醫(yī)院醫(yī)療技術(shù)人員的綜合能力能夠減少居民對于去基層醫(yī)療機構(gòu)就醫(yī)的顧慮，促進分級診療制度的落實。分城市與鄉(xiāng)村來看，城市每千人口衛(wèi)生技術(shù)人員總數(shù)達10.91人，其中藥師、檢驗技師、影像技師等衛(wèi)生技術(shù)人員占比相對較低。城鄉(xiāng)間每千人口衛(wèi)生技術(shù)人員總數(shù)仍有較大差距，農(nóng)村居民在醫(yī)療方面有較強付費意愿，但能夠獲得的醫(yī)療資源有限。認(rèn)為，未來AI+醫(yī)療通過向鄉(xiāng)村醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)提供標(biāo)準(zhǔn)化的產(chǎn)品，能在一定程度上彌補城鄉(xiāng)間的醫(yī)療資源差距?；鶎优c醫(yī)院、城市與鄉(xiāng)村，醫(yī)療技術(shù)水平仍有較大差距國家醫(yī)保局發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示，2019年醫(yī)保覆蓋人數(shù)達1醫(yī)保全民覆蓋，需采取有效控費措施減輕醫(yī)?；鹬С鰤毫δ壳皞鹘y(tǒng)的機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法已被廣泛得應(yīng)用，來處理臨床研究和醫(yī)療服務(wù)中的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)、基因數(shù)據(jù)和生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)；而非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如人工筆記、醫(yī)學(xué)期刊與患者調(diào)查等則依靠專門的醫(yī)學(xué)自然語言處理技術(shù)來分析。通過PubMed公開數(shù)據(jù)整理，2012-2020年在醫(yī)學(xué)文獻中使用到的熱門機器學(xué)習(xí)算法和深度學(xué)習(xí)算法包括:1）支持向量機（38%），主要應(yīng)用于識別成像生物標(biāo)志物和醫(yī)療影像分析；2）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（34%），主要應(yīng)用于生化分析、圖像分析和藥物開發(fā)；3）邏輯回歸（4%），主要用于疾病風(fēng)險評估和臨床決策輔助系統(tǒng)。AI+醫(yī)療算法生態(tài)成熟，核心醫(yī)療應(yīng)用廣泛醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)問題合規(guī)問題:目前醫(yī)療數(shù)據(jù)的歸屬權(quán)、使用權(quán)、存儲權(quán)、交品權(quán)利等尚不明確﹔教據(jù)質(zhì)量:當(dāng)前數(shù)據(jù)標(biāo)注方法、工具、平臺不統(tǒng)―導(dǎo)致的標(biāo)注質(zhì)量不一致;數(shù)據(jù)共享:醫(yī)療數(shù)據(jù)目前仍如“孤島”,共享仍待時日復(fù)合人才問題缺乏復(fù)合人才:Al+醫(yī)療領(lǐng)域所需人才不僅要掌握人工智能相應(yīng)技術(shù),還需理解醫(yī)療業(yè)務(wù)流程,目前我國的人工智能人才培養(yǎng)機制尚無法滿足醫(yī)療領(lǐng)域?qū)ｉT人才的培養(yǎng)需求標(biāo)題行業(yè)痛點醫(yī)療機構(gòu)合作轉(zhuǎn)化路徑過長:目前的合作模式大多是企業(yè)與醫(yī)療機構(gòu)合作進行相關(guān)醫(yī)療人工智能的科研,但科研成果轉(zhuǎn)化為成熟產(chǎn)品路徑過長,其中涉及的知識產(chǎn)權(quán)、利益分配、品牌所有權(quán)等諸多不確定因素都會影響AI+醫(yī)療的落地AI+醫(yī)療行業(yè)痛點分析（3）從業(yè)人員需要具有優(yōu)秀的營銷談判能力、風(fēng)控反控能力及報告溝通能力。目前該行業(yè)在人才招聘時能夠匹配上述要求的人才寥寥無幾，限制行業(yè)發(fā)展。（1）從業(yè)人員需要懂行業(yè)的專業(yè)知識，包括：行業(yè)產(chǎn)品得用途與優(yōu)缺點，行業(yè)特征、市場環(huán)境和產(chǎn)業(yè)戰(zhàn)略規(guī)劃等。（2）從業(yè)人員需要具備行業(yè)基礎(chǔ)知識和法律知識，為企業(yè)客戶提供全面、可靠、專業(yè)、多樣的解決方案。由于復(fù)合型人才稀缺，AI+醫(yī)療行業(yè)企業(yè)通常采用團隊培育的方式進行專業(yè)能力建設(shè)，而該模式亦存在一定的弊端，企業(yè)的中高端人才若大量流失，初級員工的業(yè)務(wù)技能培訓(xùn)將面臨能力傳承的斷層，導(dǎo)致企業(yè)人才培養(yǎng)難度加大，制約AI+醫(yī)療行業(yè)企業(yè)發(fā)展。AI+醫(yī)療行業(yè)深陷人才困境。行業(yè)發(fā)展缺乏人才支撐，團隊模式的培育機制弊端明顯導(dǎo)致AI+醫(yī)療行業(yè)企業(yè)專業(yè)人才留存難度加大，制約AI+醫(yī)療行業(yè)企業(yè)擴張。AI+醫(yī)療行業(yè)對從業(yè)人員的業(yè)務(wù)素質(zhì)要求高，主要表現(xiàn)在以下三方面：復(fù)合型人才稀缺強化區(qū)域合作，加快打造一批特色突出、輻射帶動作用明顯的人工智能醫(yī)療產(chǎn)業(yè)集群。推動各地區(qū)差異化發(fā)展，支持打造人工智能醫(yī)療示范應(yīng)用試點，建設(shè)具有中國特色、可復(fù)制推廣的人工智能醫(yī)療產(chǎn)業(yè)園區(qū)，并培育具有重大引領(lǐng)帶動作用的企業(yè)和產(chǎn)業(yè)；支持企業(yè)、科研院所布局共性技術(shù)平臺，提供專業(yè)研發(fā)服務(wù)，重點突破人工智能醫(yī)療企業(yè)所需的共性技術(shù)。聯(lián)合衛(wèi)健委、第三方機構(gòu)協(xié)作，積極打造醫(yī)療大數(shù)據(jù)示范平臺。建立醫(yī)療大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系，建設(shè)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集。支持引進醫(yī)療數(shù)據(jù)專業(yè)標(biāo)注服務(wù)平臺，提供專業(yè)程度高、技術(shù)密集型的高質(zhì)量數(shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù)。提高醫(yī)療數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施覆蓋面，要求各級醫(yī)療機構(gòu)建設(shè)統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的醫(yī)療大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施，政府對此予以補貼。同時，以審慎監(jiān)管、保護創(chuàng)新為原則，推動建立數(shù)據(jù)開放共享規(guī)范，對大數(shù)據(jù)的保存、備份、遷移進行規(guī)范管理，按保密程度分級分類管理，以審批申請制的方式向公眾開放和共享數(shù)據(jù)，切實保障數(shù)據(jù)安全3開展人工智能醫(yī)療試點，推進示范應(yīng)用建立數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，促進開放共享設(shè)立專項基金，加大產(chǎn)業(yè)扶持力度聯(lián)合衛(wèi)健委、第三方機構(gòu)協(xié)作，積極打造醫(yī)療大數(shù)據(jù)示范平臺。建立醫(yī)療大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系，建設(shè)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集。支持引進醫(yī)療數(shù)據(jù)專業(yè)標(biāo)注服務(wù)平臺，提供專業(yè)程度高、技術(shù)密集型的高質(zhì)量數(shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù)。提高醫(yī)療數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施覆蓋面，要求各級醫(yī)療機構(gòu)建設(shè)統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的醫(yī)療大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施，政府對此予以補貼。同時，以審慎監(jiān)管、保護創(chuàng)新為原則，推動建立數(shù)據(jù)開放共享規(guī)范，對大數(shù)據(jù)的保存、備份、遷移進行規(guī)范管理，按保密程度分級分類管理，以審批申請制的方式向公眾開放和共享數(shù)據(jù)，切實保障數(shù)據(jù)安全行業(yè)發(fā)展建議第四章行業(yè)競爭格局、行業(yè)發(fā)展趨勢、行業(yè)標(biāo)桿企業(yè)行業(yè)前景趨勢AI助力醫(yī)學(xué)知識圖譜不斷進步，賦能臨床決策等多應(yīng)用場景突破AI技術(shù)障礙，與醫(yī)療領(lǐng)域產(chǎn)生更深度融合發(fā)展AI+醫(yī)療相關(guān)倫理道德，構(gòu)建用戶友好的AI+醫(yī)療系統(tǒng)增加算法可靠驗證醫(yī)學(xué)知識圖譜為醫(yī)療信息系統(tǒng)中海量、異構(gòu)、動態(tài)的醫(yī)療大數(shù)據(jù)的表達、組織、管理及利用提供了一種更為有效的方式，使系統(tǒng)的智能化水平更高，更加接近于人類的認(rèn)知思維。醫(yī)學(xué)知識圖譜的構(gòu)建流程大致分為四個步驟，即醫(yī)學(xué)知識表示、醫(yī)學(xué)知識抽取、醫(yī)學(xué)知識融合、醫(yī)學(xué)知識推理，受益于人工智能的不斷進步，這四個步驟都取得了較大的進步。認(rèn)為，知識圖譜在醫(yī)療領(lǐng)域的意義不僅在于它是一個全局醫(yī)學(xué)知識庫，也在于它是支撐例如輔助診療、智慧病案等醫(yī)療智能應(yīng)用的基礎(chǔ)。在醫(yī)學(xué)知識圖譜技術(shù)具有優(yōu)勢的公司未來將獲得更大、更廣闊的AI+醫(yī)療發(fā)展空間。醫(yī)療與人工智能深度融合已是大勢所趨，人工智能理論奠基人特倫斯.謝諾夫斯基在2019年其新書《深度學(xué)習(xí):智能時代的核心驅(qū)動力量》中預(yù)測“基于大數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)將改變醫(yī)療行業(yè)，對疾病提供更快速準(zhǔn)確的診斷與治療，甚至未來癌癥將變得不再可怕。”具體而言，未來AI+醫(yī)療在技術(shù)上的突破將包括算法擬合度進一步的優(yōu)化、算法泛用性的增強、對隱私信息的保護、對AI+醫(yī)療產(chǎn)生的結(jié)果可解釋性的加強，以及通過增加可靠驗證而不斷降低AI+醫(yī)療可能發(fā)生不良醫(yī)療事件的風(fēng)險。AI+醫(yī)療的發(fā)展帶給醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域更多契機的同時，也會產(chǎn)生一些倫理性問題。2019年國家衛(wèi)健委一項針對AI+醫(yī)療倫理問題的調(diào)研顯示，六成受訪者對個人隱私及知情權(quán)表示擔(dān)憂；超過一半的受訪者對大數(shù)據(jù)及算法的不可控性表示擔(dān)憂；超過三成的受訪者對于診療道德方面表示擔(dān)憂。未來發(fā)展中，隨著對AI+醫(yī)療倫理監(jiān)管的不斷加強、明確醫(yī)師主體地位以及強化倫理規(guī)約，AI+醫(yī)療在應(yīng)用于醫(yī)療服務(wù)實踐時將更加安全可靠，并構(gòu)建以人為本、用戶友好的AI+醫(yī)療生態(tài)體系。目前各大科研院所及科研巨頭都在著力研發(fā)基于人工智能技術(shù)的智慧醫(yī)療解決方案，并