医学影像人工智能产品项目风险管理总结_参考.docx
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1、泓域/医学影像人工智能产品项目风险管理总结医学影像人工智能产品项目风险管理总结xxx有限公司目录一、 产业环境分析3二、 行业发展历程4三、 必要性分析7四、 项目简介7五、 风险价值11六、 敏感性分析及波动性分析16七、 经营风险17八、 关联风险18九、 国外的退休计划19十、 退休计划的主要类型23十一、 早期传统服务付费方式的医疗保险24十二、 医疗费用增高的原因26十三、 金融风险31十四、 危害性风险及其损失32十五、 考察风险的角度34十六、 不确定的水平与风险35十七、 风险管理的组织39十八、 风险管理的程序40十九、 经济效益评价45营业收入、税金及附加和增值税估算表45
2、综合总成本费用估算表47利润及利润分配表49项目投资现金流量表51借款还本付息计划表53二十、 项目实施进度计划54项目实施进度计划一览表54一、 产业环境分析实现“十三五”时期发展目标,必须牢固树立创新、协调、绿色、开放、共享的发展理念。坚持创新发展,形成核心竞争力。创新是引领发展的第一动力。必须把创新摆在全省发展的核心位置,让创新在全社会蔚然成风,加快实现从要素驱动向创新驱动转换、从跟随式发展向引领型发展转变,走出一条创新立省、创新兴省的路子,抢占新一轮发展制高点。坚持协调发展,增强发展协调性和整体性。协调是持续健康发展的内在要求。必须正确处理发展中的重大关系,大力促进珠三角地区和粤东西北
3、地区协调发展,促进新型工业化、信息化、城镇化、农业现代化同步发展,促进经济与社会、物质文明与精神文明协调发展,形成均衡协调发展新格局。坚持绿色发展,建设美丽广东。绿色是永续发展的必要条件和人民对美好生活追求的重要体现。必须坚持节约资源和保护环境的基本国策,坚持可持续发展,坚定走生产发展、生活富裕、生态良好的文明发展道路,加快建设资源节约型、环境友好型社会,建设绿色美好家园,促进人与自然和谐共生。坚持开放发展,增创国际竞争新优势。开放是国家繁荣发展的必由之路。必须坚持开放发展不动摇,坚持内外需协调、进出口平衡、引进来和走出去并重、引资和引技引智并举,加快融入全球化的步伐,发展更高层次的开放型经济
4、,提升国际竞争力,构建开放发展新格局。坚持共享发展,增进民生福祉。共享是中国特色社会主义的本质要求。必须坚持发展为了人民、发展依靠人民、发展成果由人民共享,努力解决人民群众最关心最直接最现实的利益问题,让人民在共建共享发展中有更多获得感,增强发展动力,增进人民团结,朝着共同富裕方向稳步前进。坚持创新发展、协调发展、绿色发展、开放发展、共享发展,是关系我国发展全局的一场深刻变革,是经济发展新常态下广东发展的根本遵循。必须把基本理念贯彻落实到全省经济建设、政治建设、文化建设、社会建设和生态文明建设中去,统一思想,协调行动,引领和指导广东发展迈上新征程、开创新局面。二、 行业发展历程中国人工智能医学
5、影像行业处于新兴行业发展的早期阶段,已经历了初期技术研发、概念兴起、价值验证及商业化模式探索阶段。自2010年中国各级医疗机构在医院系统中采用电子病历及数字化影像设备以来,医疗领域的文本及影像数据资源开始逐步积累,为后期人工智能机器学习及深度学习的使用提供了底层的数据资源。随着人工智能技术的快速发展,多家互联网企业在此期间开始布局医疗人工智能行业,随之人工智能医疗进入初步发展阶段,对医学影像数据的智能化研究也随之开展。2015年起,在政策利好和人工智能医学影像技术取得新进展的背景下,人工智能医学影像初创企业陆续成立,资本涌入促使相关技术快速成熟并向应用端转化。2017年人工智能医学影像技术在智
6、能影像识别、靶区勾画及脏器成像方面均有所突破,标志着人工智能医学影像技术日趋成熟。在技术成熟并向应用场景探索转化的过程中,人工智能发展的三大核心要素数据、算法及场景的关键性被逐步认知,数据是智能化发展的核心资源,算法是智能化决策的实现工具,场景是数据智能化价值的发挥平台。三者的紧密结合促进了人工智能的产业化发展应用。2018年人工智能医学影像设备的弊端开始显现,部分医院认为产品未能实质性降低工作强度,人工智能医学影像结果呈现许多“假阳性”现象,未能帮助降低误诊率。同时产品设计过于工程化,与医生实操需求不符,增加了医生使用的时间成本。上述情况导致医疗机构对人工智能医学影像产品的热情度下降,资本市
7、场同时进入冷静期,市场开始对企业进行价值验证,逐渐优胜劣汰。领先的人工智能医学影像企业率先发展,在产品研发上持续升级并推出新的功能与产品,并加强与各级医疗机构的合作,适应并满足医生的使用场景需求,逐步获得市场认可,逐渐形成行业壁垒。疫情下医疗资源短缺加速推动了影像智能化产品的应用落地,监管政策逐步完善。2020年国家药监局启动了对人工智能影像辅助决策医疗器械产品的注册批准,截至2022年6月,我国已有超30款医学影像类人工智能产品获批医疗器械第三类注册证。产品的加速获批推动了我国医学影像人工智能辅助诊断产品从研发到落地的商业化探索之路。当前人工智能医学影像产业仍处于发展探索的初期阶段,数据资源
8、的整合与利用是驱动行业数字智能化生态建设的核心因素。目前国内大多数医院在影像数据存储及治理上的智能化投入较少,大多处于信息化运营阶段。医疗机构内部的影像数据资源集成整合已经逐渐成为制约医院数字智能化发展的障碍。医疗影像数据臃肿,扩展性差,大量宝贵的临床数据资源没有被充分利用。未来人工智能在医学影像上的应用将从单点临床诊断应用向医疗体系规模化应用过渡,帮助医院构建医学影像数据生态系统,在数据治理基础上合理利用资源实现临床辅助诊断功能和临床科研闭环应用,将是医疗领域数字智能化建设的主要方向。三、 必要性分析1、现有产能已无法满足公司业务发展需求作为行业的领先企业,公司已建立良好的品牌形象和较高的市
9、场知名度,产品销售形势良好,产销率超过 100%。预计未来几年公司的销售规模仍将保持快速增长。随着业务发展,公司现有厂房、设备资源已不能满足不断增长的市场需求。公司通过优化生产流程、强化管理等手段,不断挖掘产能潜力,但仍难以从根本上缓解产能不足问题。通过本次项目的建设,公司将有效克服产能不足对公司发展的制约,为公司把握市场机遇奠定基础。2、公司产品结构升级的需要随着制造业智能化、自动化产业升级,公司产品的性能也需要不断优化升级。公司只有以技术创新和市场开发为驱动,不断研发新产品,提升产品精密化程度,将产品质量水平提升到同类产品的领先水准,提高生产的灵活性和适应性,契合关键零部件国产化的需求,才
10、能在与国外企业的竞争中获得优势,保持公司在领域的国内领先地位。四、 项目简介(一)项目单位项目单位:xxx有限公司(二)项目建设地点本期项目选址位于xx(以最终选址方案为准),占地面积约26.00亩。项目拟定建设区域地理位置优越,交通便利,规划电力、给排水、通讯等公用设施条件完备,非常适宜本期项目建设。(三)建设规模该项目总占地面积17333.00(折合约26.00亩),预计场区规划总建筑面积31415.12。其中:主体工程18891.25,仓储工程5569.10,行政办公及生活服务设施3285.72,公共工程3669.05。(四)项目建设进度结合该项目建设的实际工作情况,xxx有限公司将项目
11、工程的建设周期确定为12个月,其工作内容包括:项目前期准备、工程勘察与设计、土建工程施工、设备采购、设备安装调试、试车投产等。(五)项目提出的理由1、不断提升技术研发实力是巩固行业地位的必要措施公司长期积累已取得了较丰富的研发成果。随着研究领域的不断扩大,公司产品不断往精密化、智能化方向发展,投资项目的建设,将支持公司在相关领域投入更多的人力、物力和财力,进一步提升公司研发实力,加快产品开发速度,持续优化产品结构,满足行业发展和市场竞争的需求,巩固并增强公司在行业内的优势竞争地位,为建设国际一流的研发平台提供充实保障。2、公司行业地位突出,项目具备实施基础公司自成立之日起就专注于行业领域,已形
12、成了包括自主研发、品牌、质量、管理等在内的一系列核心竞争优势,行业地位突出,为项目的实施提供了良好的条件。在生产方面,公司拥有良好生产管理基础,并且拥有国际先进的生产、检测设备;在技术研发方面,公司系国家高新技术企业,拥有省级企业技术中心,并与科研院所、高校保持着长期的合作关系,已形成了完善的研发体系和创新机制,具备进一步升级改造的条件;在营销网络建设方面,公司通过多年发展已建立了良好的营销服务体系,营销网络拓展具备可复制性。20世纪60年代医生开始利用计算机技术阅读X射线光片,20世纪80年代计算机辅助诊断系统成为医学影像诊断的一个研究方向。从计算机阅读到辅助诊断的研发,医生开始逐渐将人工智
13、能纳入到了医学影像的临床应用中。(六)建设投资估算1、项目总投资构成分析本期项目总投资包括建设投资、建设期利息和流动资金。根据谨慎财务估算,项目总投资12310.85万元,其中:建设投资9121.61万元,占项目总投资的74.09%;建设期利息128.41万元,占项目总投资的1.04%;流动资金3060.83万元,占项目总投资的24.86%。2、建设投资构成本期项目建设投资9121.61万元,包括工程费用、工程建设其他费用和预备费,其中:工程费用7631.89万元,工程建设其他费用1267.14万元,预备费222.58万元。(七)项目主要技术经济指标1、财务效益分析根据谨慎财务测算,项目达产后
14、每年营业收入26600.00万元,综合总成本费用20944.41万元,纳税总额2640.06万元,净利润4140.45万元,财务内部收益率26.41%,财务净现值6398.89万元,全部投资回收期5.15年。2、主要数据及技术指标表主要经济指标一览表序号项目单位指标备注1占地面积17333.00约26.00亩1.1总建筑面积31415.12容积率1.811.2基底面积10919.79建筑系数63.00%1.3投资强度万元/亩329.512总投资万元12310.852.1建设投资万元9121.612.1.1工程费用万元7631.892.1.2工程建设其他费用万元1267.142.1.3预备费万元
15、222.582.2建设期利息万元128.412.3流动资金万元3060.833资金筹措万元12310.853.1自筹资金万元7069.543.2银行贷款万元5241.314营业收入万元26600.00正常运营年份5总成本费用万元20944.416利润总额万元5520.607净利润万元4140.458所得税万元1380.159增值税万元1124.9210税金及附加万元134.9911纳税总额万元2640.0612工业增加值万元8814.2413盈亏平衡点万元9454.54产值14回收期年5.15含建设期12个月15财务内部收益率26.41%所得税后16财务净现值万元6398.89所得税后五、 风
16、险价值为了解决传统风险评估方法所不能解决的问题,一种能够全面度量复杂证券组合的市场风险的工具风险价值被提出。1.VaR的概念VaR的含义是“处于风险中的价值”,它指的是市场正常波动下,在一定的概率水平,(置信度)下,某一金融资产或证券组合在未来特定的一段时间内的最大可能损失。VaR的意义非常直观。如JPMorgan公司1994年置信度为95%的日VaR值为960万美元,这就意味着该公司可以以95%的把握保证,1994年每一特定时点上的证券组合在未来24小时内,由于市场价格变动而带来的损失不会超过960万美元。换句话说,只有5%的可能会超过960万美元。在VaR的定义中,置信度的概念非常重要。如
17、果没有置信度,VaR就相当于回答“在一个给定的期间内,资产组合可能会损失多少”,而这个问题的答案是,可能会损失资产,组合的全部价值,否则其他任何一个值我们都无法以百分之百的把握保证损失不超过它。2.VaR的计算VaR的计算方法主要有三种:非参数法、参数法和蒙特卡罗模拟法。首先,根据历史数据或模拟数据得到既定期间(如1天或10天)内资产组合价值或收益的远期分布;其次,将置信度c转化为相应的分位数,计算此分位数下的可能最大损失。如果所用数据本身就是损益值,那么按上述步骤直接就可以求出VaR值,如果所用数据是金融资产或证券组合的价值,则要进行简单的转换,使之成为损益值。(1)非参数法非参数法也称为历
18、史模拟法,它基于历史数据的频率分布来计算VaR。因为这种方法不涉及对某种理论分布的估计,故其结果也称为非参数VaR。非参数法不依赖于对风险因子分布的任何假定,而且,因为历史数据反映了市场中所有风险因子的同步变化,所以经常需要单独考虑的波动性、相关性以及厚尾问题都可以通过数据体现出来。但这种方法完全依赖特定的历史数据,它基于这样一个假定,即未来的情况和历史数据中表现的过去的情况是一致的,但实际上,过去影响损益的一些事件在未来不一定还会重现,而未来出现的事件也可能是过去不曾有过的。另一个局限是,非参数法可能会受数据数量的限制,不能完全反映出风险的状况,如一些极端的、不太可能发生的情况。(2)参数法
19、在非参数法中,VaR是根据金融资产在1年内每日损益数据的历史分布来计算的。在这种非参数VaR的计算中,没有对损益的分布做出任何假定。如果能够假定损益分布为某种可分析的密度函数f(R),则VaR的计算就会简化,只需根据历史数据估计假定的分布函数的参数即可。参数法的计算较为简便,而且即使影响到收益的风险因子不服从正态分布,根据中心极限定理,只要风险因子的数量足够大,而且相互之间独立,也可以使用这种方法。但是,也有一些情况无法满足正态性假设,只能使用别的方法。(3)蒙特卡罗模拟法当没有充足的数据,或者现有数据无法满足参数法的假设要求时,可以使用蒙特卡罗模拟法得到大量的数据。蒙特卡罗模拟法通过对那些决
20、定市场价格和收益率的情况进行重复的模拟,得出一系列可能的结果,当模拟次数足够多时,模拟分布就将趋近于真实分布。蒙特卡罗模拟法可以适用于任何情况的分布,也可以将任何复杂的资产组合纳入模型,但这种方法计算过程复杂,极端依赖于计算机。3.持有期和置信度的选择在VaR的定义中,有两个重要的参数,即持有期和置信度。在计算VaR之前必须给定这两个参数。持有期是VaR的时间范围,持有期越长,VaR可能越大。通常选择一天或一个月作,为持有期,某些金融机构也选取更长的持有期,如一个季度或一年。在1997年年底生效的巴塞尔委员会的资本充足性条款中,持有期为两个星期(10个交易日)。流动性、正态性、头寸调整和数据约
21、束是影响持有期选择的四个因素。如果交易头寸可以快速流动,则可以选择较短的持有期。如果采用参数法,并假设投资收益服从正态分布,则选择较短的持有期更适合。由于管理者会根据市场状况不断调整其头寸或组合,在计算VaR时,往往假定在不同持有期下组合的头寸是相同的,因此,持有期越短就越容易满足组合保持不变的假定。最后,VaR的计算往往需要大量的历史数据,持有期较长,所需的历史时间跨度也越长,实际数据可能无法满足。持有期越短,得到大量样本数据的可能性越大。实践中,经常采用的置信度有95%、99%等。置信度的选择依赖于有效性验证的需要、内部风险资本需求和监管要求等。如果选择较高的置信度,则意味着实际中损失超过
22、VaR的可能性较小,在对VaR进行验证时,就需要较多的数据,否则无法观察到这种极端值。但实际中可能无法获得这么多数据,这就限制了高置信度的使用。在准备风险资本时,要反映机构对风险的厌恶程度,安全性追求越高,置信度选择也越高。此外,美国等国家的监管当局为了保持金融系统的稳定性,有时也会要求金融机构设置较高的置信度。六、 敏感性分析及波动性分析2、敏感性分析敏感性分析通过金融资产价值对相关市场因子的敏感度来评估其市场风险。敏感度是指当市场因子发生变化时,金融资产价值的变化幅度。敏感度描述了金融资产对相关市场因子变化的反应,敏感度越大的金融资产,受市场因子变化的影响越大,相应地,风险越大。不同的金融
23、资产针对不同的市场因子,有不同的敏感度。实际中常用的敏感度包括:债券的持续期和凸性,股票的Beta值,衍生工具的Delta、Gamma、Theta、Vega值等。敏感性分析在概念上简明且直观,使用起来比较简单,但它也有一定的局限性:(1)大多数敏感度指标度量的是金融资产价值相对于市场因子变化的线性变化,但一些金融资产价值的变化不是市场因子变化的线性函数,特别是期权类金融工具。(2)市场因子的变化并不能完全解释金融资产价值的变化。因此,即使某金融资产,的敏感度低,它也可能面临较大的风险。(3)不同的金融工具有不同的敏感度,这些敏感度不具有可比性,无法用来比较不同证券的风险大小,也无法度量由不同证
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