中国医疗人工智能产业报告6-1.pdf

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1、智为健康中国医疗人工智能产业报告CHINA AI+HEALTHCARE INDUSTRY REPORT健康点飞利浦联合出品CHINA AI+HEALTHCARE INDUSTRYREPORT01卷首语PREFACE无论是对中国还是对世界来说，人口老龄化加剧、慢性病患者群体增长、优质医疗资源紧缺、公共医疗费用攀升等都是必须要面对的问题。而随着技术的发展，人们逐渐开始寄希望于通过人工智能来解决医疗行业的痛点。此前，美国咨询公司弗罗斯特-沙利文公司就曾提到，“人工智能可将医疗效果提高 30%到 40%，减少多达 50%的医疗成本”。在中国，医疗人工智能有着先天的发展优势。一方面，中国人口数量庞大，有

2、充足的医疗数据，为医疗人工智能的发展提供了基石。另一方面，中国足够大的医疗市场也为人工智能企业创新提供了动力。不负人们所期，近年来中国医疗人工智能市场正如火如荼地发展着。数据显示，自 2013年到 2017 年，中国医疗人工智能行业共获得 241 笔融资。其中，2017 年国内医疗人工智能行业公布的融资事件近 30 起，融资总额超过 18 亿元。2018 年，医疗人工智能市场火热依旧。一方面，资本热情不减，大额融资频发，医疗人工智能融资总额再创新高，仅2018上半年就有18家公司获投，总金额超过31亿元。另一方面，已然成熟的互联网巨头，如 BAT 等，以及传统医疗相关企业，如飞利浦等也早已重金

3、布局医疗人工智能，大手笔向产业链扩展业务。作为一种提高效率的工具，目前，医疗人工智能已经覆盖了医疗产业链条上的四大环节。其中，医疗环节以服务患者为主，针对患者提供一系列更精准、更高效的医疗服务。而医药、医保、医院环节则更多是为 B 端的医疗机构、企业等服务。并且，医疗人工智能在经历过火热的发展后，迎来了商业化的关键期，目前绝大多数医疗人工智能的公司尚未实现盈利，且其产品多在医院进行试用，但他们已经通过不同的业务模式实现了付费收入。值得注意的是，随着医疗人工智能产业的发展，其所面临的一些困难也逐渐显现。比如行业缺少统一标准进行监管、复合型人才不足、数据结构化较差、机器学习缺乏结合实际医疗场景进行

4、的训练，算法有待提高、技术仍待完善等。2智为健康中国医疗人工智能产业报告CHINA AI+HEALTHCARE INDUSTRYREPORT03中国医疗人工智能市场环境分析中国的医疗人工智能市场究竟有多大？根据前瞻产业研究院发布的20182023 年中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告显示，2016 年中国医疗人工智能的市场规模达到 96.61 亿元，增长 37.9%；2017 年将超过 130 亿元，增长 40.7%；2018 年有望达到 200 亿元。市场需求增加在市场需求方面，中国医疗行业长期存在优质医生资源分配不均，诊断误诊漏诊率较高，医疗费用成本过高，医生资源供需缺口大等问

5、题。而在中国医疗改革逐步推进，分级诊疗逐步落地的过程中，这种问题更加突出。在此背景下，人工智能将在各种场景的共同作用下，提高医疗服务水平，改善现有现状。比如在辅助医生诊断方面，人工智能可以利用图像识别技术，在经过学习大量医学影像的基础上，产品可以辅助医生进行病灶区域定位，从而在一定程度上缓解漏诊误诊问题。同时，将人工智能辅助诊断技术应用在某些特定病种领域，也可以代替医生完成疾病筛查任务，从而提高诊断效率，弥补资源供需缺口。此外，人工智能还能够填补健康管理空缺，以增加医疗服务供给，辅助制药、手术等，提升相关工作效率。这一方面得益于中国医疗市场的迫切需求，另一方面也得益于近年来医疗人工智能技术的发

6、展以及相关政策对医疗人工智能的支持。中国医疗人工智能产业市场规模2015 年050100150200单位：亿元2016 年2017 年2018 年1智为健康中国医疗人工智能产业报告CHINA AI+HEALTHCARE INDUSTRYREPORT0405以提高诊断效率，弥补资源供需缺口为例。有数据显示，目前中国每千人的平均医生拥有量仅为 2.1 人，医生资源缺口问题较为严重。这种现象在影像科、病理科等科室中更加明显。就影像科室而言，目前我国医学影像数据的年增长率约为 30%，而放射科医师数量的年增长率仅为4.1%。放射科医师数量的增长远不及影像数据增长。这个现象意味着放射科医师在未来处理影像

7、数据的压力会越来越大，甚至远远超过负荷。据国家卫生健康委员会统计显示，2013 至 2015 年三年中，全国累计完成放射诊疗12.4 亿人次。而“2017 中国医师协会放射医师年会”数据也显示，全国放射从业人员约 15.8 万，其中放射医师只有约 8 万，具有副主任医师以上职称的只有 2 万人。以此推算平均每一位影像医师每年需要处理 5100 多人次的报告，以每一例报告最少需要两个医师阅片和报告估算，每位放射医师全年的诊疗人次约为 12000，而 2 万名副高以上职称的影像科医师由于有审核工作，诊疗人次将会更多。面对如此严峻的医疗资源短缺难题，人工智能技术成为一个重要的解决方案。也正因如此，近

8、年来中国将人工智能技术应用于医学影像的企业发展迅速。技术走向成熟在技术方面，过去，由于软硬件条件的不成熟，优质数据资源的短缺，人工智能并未实现广泛的应用。如今，算法、算力等基础技术条件日渐成熟，医疗行业也积累了大量的数据，医疗人工智能行业也随之快速发展。美国人工智能的发源地，早在上个世纪 30 年代末到 50年代，美国诸多学科的科学家已经开始研究探讨制造人工大脑的可能性。维纳的控制论、香农的信息论及图灵的计算理论，为现代人工智能的出现奠定了基础。而后欧美强国相继加入人工智能研究行列，英国在 60 年代就起步人工智能的研究，并在 70 年代，在爱丁堡大学成立了 人工智能 系。日本和西欧大陆一些国

9、家虽起步较晚，但是发展速度很快，很快占有一席之地，前苏联也关注到人工智能的重要性也参与了诸多人工智能研究。相比之下，我国人工智能起步较晚。1978 年中国将“智能模拟”纳入国家研究计划，1984 年召开智能计算机及其系统的全国学术研讨会；后续中国人工智能学会（CA 人工智能）相继成立，越来越多的人工智能研究项目获得国家相关基金资助并将智能控制与智能自动化等项目列入国家科技攀登计划。进入 21 世纪，我国科技开始崛起，已经参与到第三次人工智能浪潮中，并成为主要玩家之一。2017 年11 月 15 日，我国科技部召开新一代人工智能发展规划暨重大科技项目启动会，标志着新一代人工智能发展规划和重大科技

10、项目进入全面启动实施阶段，目标是要举全国之力，在 2030 年一定要抢占人工智能全球制高点，成为世界领先的人工智能创新中心。2MATURITY OF TECHNOLOGY实际上，在过去的 30 年里，人工智能已经建立了包括问题求解、自然语言处理、人工智能方法、程序语言处理、机器学习、自动程序设计等等在内的应用。此后，随着2006 年深度神经算法的出现，人工智能发展迎来了自 1970、1990 两次人工智能爆发之后又一浪潮，各类人工智能公司呈雨后春笋般产生。深度神经网络发展催生了新一波人工智能的发展热潮。纵观人工智能技术发展历史，主要分为三个阶段：萌芽阶段（1956 年前）、形成时期（1956-

11、1961年）、发展时期（1961年后）。智为健康中国医疗人工智能产业报告CHINA AI+HEALTHCARE INDUSTRYREPORT06人工智能大事记-时间轴1946 年 ENIAC 诞生：美国数学家 Mauchly，Eckert 等制造出世界上第一台通用计算机，为人工智能奠定了物质基础。1950 年图灵测试：图灵在其一篇发表的论文中预言能够制造出“智能”机器的可能性。如果计算机能使被测人相信在与人类交流，那么计算机是拥有智能的。1956 年人工智能的诞生：在第一次人工智能研讨会上，麦卡锡（John Mc Carthy）首次提出“人工智能”的概念。纽厄尔与西蒙展示了逻辑理论机器（The

12、 Logic Theory Machine）可证明数学原理的定理，这次研讨会被广泛认为是人工智能的诞生标志。1964 年 ELIZA 与人机对话：约瑟夫（Joseph）开发出了 ELIZA 的机器人可实现与人进行固定文本对话。1966-1972 首台人工智能机器人 Shakey 诞生：美国斯坦福国际研究所（SRI）研制出首台采用人工智能的移动机器人1970 年 SHRDLU 与模块世界：斯坦福大学计算机教授 Winnograd 开发出能够分析命令并且能够真正理解语言，被认为是人工智能研究一次巨大成功。1976 年 DENDRAL 和 MYCIN 专家系统：专家系统是基于专家的专业知识和工作经验

13、，由于解答专门问题的计算机系统，DENDRAL 是由 Edward 等研制的1946 年1984 年1950 年1997 年1956 年2011 年1964 年2016 年1970 年2017 年1976 年1966-1972 年化学分析专家系统，MYCIN 则是 Shortliffe 等研发的医疗咨询系统，可用于传染病血液病的诊断。1984 年 Cyc 项目：Douglas 启动 Cyc（大百科全书）项目，试图将人类知识输入计算机中实现知识类推。1997 年“深蓝”与国际象棋：IBM 公司国际象棋电脑（DeepBlue）战胜国际象棋国际冠军 Kasparov，成为首个在标准比赛时限内击败世界

14、冠军的电脑系统。2011 年 Watson 与智力回答：IBM 开发的自然语言人工智能程序 Watson在美国智力回答节目“危险边缘”中打败两位人类冠军。这一人工智能后被用于医疗诊断领域，通过庞大的大数据分析，能够找出准确的治疗方案。2016年深度学习与AlphaGo：谷歌（Google）旗下DeepMind公司戴密斯哈萨比斯领衔的团队开发的阿尔法狗（AlphaGo）是第一个击败人类职业围棋选手、第一个战胜围棋世界冠军的人工智能程序。以 4:1 战胜顶尖人类职业棋手李世石。AlphaGo 在树搜索的框架下使用了深度学习，监督学习和增强学习等方法。2017 年升级版人工智能 AlphaGo Ze

15、ro 出现：采用新的机器学习形式，升级版人工智能 AlphaGo Zero 可以自学围棋棋谱中的一招一式。Alphabet Zero与 AlphaGo 截然不同，它从零开始，面对的只是一张空白棋盘和游戏规则。它无师自通，仅仅通过自学使自己的游戏技能得以提高。07智为健康中国医疗人工智能产业报告CHINA AI+HEALTHCARE INDUSTRYREPORT0908算法和算力的进步是人工智能发展的基础之一。具体而言，从算力的角度，GPU(图形处理器)显著提升了计算机的性能，拥有远超 CPU 的并行计算能力。而从算法的角度，深度学习是人工智能领域研究和应用的热点算法。目前深度学习通过构建多隐层

16、模型和学习海量训练数据，可以获取到数据有用的特征。通过数据挖掘进行数据处理，自动学习数据特征，尤其适用于包含少量未标识数据的大数据集。从数据积累的角度来讲，中国发展医疗人工智能的优势明显。据 IDC 统计，2011 年全球数据总量已经达到 1.8ZB，并以每两年翻一番的速度增长，预计到 2020 年全球将总共拥有 35ZB 的数据量，数据量增长近 20 倍;数据规模方面，预计到 2020 年，全球大数据产业规模将达到 2047亿美元，我国产业规模将突破万亿元人民币。此前，飞利浦中国副总裁兼首席技术官王熙在接受健康点采访时曾提到，医疗数据量巨大是中国医疗大数据的特点。有数据显示，到 2020年，

17、医疗数据将增至 35ZB，相当于 2009 年数据量的 44 倍。届时，中国的数据量将占全球的20，成为世界第一数据资源大国。而这些包含患者病历报告、检验信息、以及日常行为信息在内的大数据将对医疗人工智能的发展产生不可估量的价值。政策推动发展近年来，人工智能技术对人类社会的影响越来越深远与广泛，它正在为农业、医疗、教育、能源、国防等诸多领域提供了大量新的发展机遇。人工智能在全球范围内的关注度日渐升高，发展速度迅猛，已经成为世界各个战略布局重点。中国、美国、日本、欧盟、英国等国家陆续出台人工智能有关战略、政策和计划，来应对当前白热化的人工智能浪潮。对中国而言，在政策方面，自 2015 年以来，中

18、国各相关政府部门陆续颁布了近 20 项相关政策，从人才培养、技术创新、标准监管、行业融合、产品落地等方面做出了相关指导。2017年 7 月 20 日，国务院正式印发新一代人工智能发展规划，并指出以提升新一代人工智能科技创新能力为主攻方向，构建开放协同的人工智能科技创新体系，把握人工智能技术属性和社会属性高度融合的特征，坚持人工智能研发攻关、产品应用和产业培育“三位一体”推进。随后，2018 年 4 月，教育部印发高等学校人工智能创新行动计划，提出引导高等学校瞄准世界科技前沿，不断提高人工智能领域科技创新、人才培养和国际合作交流等能力，为我国新一代人工智能发展提供战略支撑。同月，国务院印发关于促

19、进“互联网医疗健康”发展的意见，明确指出，“互联网+医疗健康”支持研发医疗健康相关的人工智能技术、医用机器人、大型医疗设备、应急救援医疗设备、生物三维打印技术和可穿戴设备等。顺应工业互联网创新发展趋势，提升医疗健康设备的数字化、智能化制造水平，促进产业升级。POLICY31110智为健康中国医疗人工智能产业报告CHINA AI+HEALTHCARE INDUSTRYREPORT 在中国的医疗人工智能市场上，创业企业是一股不可忽视的重要力量。据健康点统计，截至2018年6月，中国共有 89 家医疗人工智能创业企业获得投资，总金额约 219.38 亿元。其中，仅 2018 年上半年度就发生 18

20、起投融资事件，其中 8 起融资超过亿元。值得注意的是，健康点经过统计发现，目前中国医疗人工智能创业公司，就融资阶段而言，天使轮到IPO 阶段均有分布，但目前大部分医疗人工智能企业处于 A 轮融资阶段，且融资额度跨度较大，从数百万人民币到数亿美元均有分布。疾病较广，但多于偏重于基于图像识别技术的影像学、病理图片识别的疾病，如肺癌、肺结节、皮肤科疾病等。实际上，一直以来“人工智能+医学影像”是行业内公认的最容易切入且最有可能率先实现商业化的细分领域。今年上半年，“人工智能+医学影像”细分领域陆续发生了几笔巨额融资。其中，视见科技完成 6000 万元的 A 轮融资，由深创投领投，盛世方舟、臻善投资跟

21、投；深睿医疗完成 1.5 亿元 B轮融资，由君联资本领投，联想之星跟投，A 轮及 A 轮+投资方丹华资本、昆仲资本、同渡资本、道彤投资、弘道资本继续跟投；人工智能 rdoc 完成复星领投、搜狗追投的数亿元人民币 B 轮融资；推想科技完成襄禾资本、尚珹基金、元生资本、红杉资本、启明创投投资的 3 亿元 C 轮融资；依图科技完成 2 亿美元的 C+轮融资，投资方为高成资本、工银国际、浦银国际。不过需要强调的是，虽然资本的热情将医疗人工智能初创企业捧上风口，但对于创业公司来说，如何实现商业化是一个巨大的难题。与此同时，同行之间的激烈竞争以及巨头排挤吞并也给这些企业带来了一定的困难。B（）轮21%（P

22、re）A 轮（）轮50%C（）轮7%战略投资5%尚未获投15%D 轮1%药物研发4%辅助诊断61%健康管理14%医院管理15%手术替代6%中国医疗 AI 企业融资轮次占比中国医疗 AI 初创公司应用领域分布从医疗人工智能业务上看，人工智能在医疗健康领域的应用主要包括辅助诊断、药物研发、健康管理、医院管理、手术替代等方向。健康点统计发现，目前中国大多数初创企业以辅助诊断为主要业务，而具体业务又多以影像学智能辅助诊断系统、语音识别为主，这主要和人工智能领域图像识别与语音识别技术较为成熟有关。另外涵盖的4 创业企业涌现1312智为健康中国医疗人工智能产业报告CHINA AI+HEALTHCARE I

23、NDUSTRYREPORT巨头大手笔入场在创业企业开始抢占市场的同时，包括 BAT 在内的互联网巨头以及包括 GPS 在内的传统医疗相关企业也纷纷开始了自己的布局。他们或是自主研发相关产品，或是通过投资并购的形式去深入产业。据健康点统计，目前共 27 家上市公司已在医疗人工智能领域有所动作。从 BAT 角度来讲，他们更倾向利用自身平台特点与优势的互联网技术来进行布局。百度和阿里都推出了自己的人工智能+医疗解决方案，而腾讯主要以投资创业公司的形式在人工智能+医疗领域布局，最近也推出了具体的人工智能医疗产品。与 BAT 等互联网巨头相比，传统医疗相关企业在医疗人工智能领域的布局则更注重“医疗”属性

24、。以飞利浦为例，在医疗人工智能领域，飞利浦的布局战略是凭借临床经验和数字化、人工智能等技术，在“健康关护全程”的理念下不断推出整合的解决方案，以更低的成本为人们提供更好的健康保障和医疗关护。实际上，包括飞利浦、GE、西门子等在内的传统医疗相关企业有着独特的优势。此前，飞利浦中国副总裁兼首席技术官王熙曾对健康点表示，器械厂商更适合来做医疗人工智能。一方面，有设备就更容易获取数据，对数据有更深刻的把握。比如目前很多肺癌筛查产品的数据来自于公开数据集，而飞利浦的数据则来源于其临床实践。另一方面，这些器械厂商的销售渠道已经非常成熟。近年来，通过合作飞利浦可以更加了解客户的需求，并且与医疗机构之间建立起

25、信任关系。比如飞利浦“星云影像平台”已经通过了 FDA 和 CFDA 的认证，相应搭载该系统的产品及平台就会更加容易被接受。作为一种提高效率的工具，目前，医疗人工智能已经覆盖了医疗产业链条上的四大环节。其中，医疗环节以服务患者为主，针对患者提供一系列更精准、更高效的医疗服务。而医药、医保、医院环节则更多是为 B 端的医疗机构、企业等服务。围绕服务患者构建生态在医疗领域，患者永远是最核心的用户，对于医疗人工智能来说也不例外。目前，中国绝大多数医疗人工智能企业首选以患者为主要服务对象研发产品，且已经有成功实践的案例。具体来说，医疗人工智能围绕患者提供的服务主要可以分为四部分，分别为：健康管理、智能

26、诊断、智能治疗与智能康复。51医疗人工智能产业格局分析健康管理、智能诊断、智能治疗、智能康复等新药研发、精准临床招聘等导诊机器人、智能财务分析、智能药房等医保精准控费等医疗医药医院医保健康管理智能治疗智能诊断智能康复1514智为健康中国医疗人工智能产业报告CHINA AI+HEALTHCARE INDUSTRYREPORT识别、虚拟护士、精神健康、在线问诊、健康干预以及基于精准医学的健康管理。不过，目前中国涉足健康管理的人工智能企业数量并不多，应用的重点放在特定疾病的管理和预防。大数据驱动型精准医疗健康服务平台“记健康”是一个典型的人工智能+健康管理应用。2017 年 10 月，“记健康”宣布

27、完成6000万天使轮融资。据了解，记健康是一家以大数据为基础，人工智能技术为手段的健康管理及医疗服务公司，瞄准的是体检后的健康管理市场。目前体检后的跟踪、随访等健康管理服务还处于相对空白。而记健康以体检数据为入口，通过将各类体检数据及生命体征指标进行整合，建立完整的健康档案，利用大数据挖掘与应用对用户进行疾病风险评估，同时运用人工智能技术，提供覆盖全生命周期的精准健康管理及后续医疗服务。此前，记健康执行董事长兼CEO吴勇在融资发布会上表示，相较于其他健康管理公司，记健康的优势在于拥有慈铭体检 15年来的数据积累，以 1800 万结构化的体检数据作为支撑，从而能够搭建精准化的健康管理模型，满足客

28、户的实际需求，同时提高医生对用户的管理效率。目前，记健康已经组建了由大数据、人工智能、医疗专业人才构成的研发团队，且已经可以对 1000+疾病进行标签提取、划分风险等级，智能提供健康管理方案；可以通过生理年龄评估模型、风险预测模型、精准干预模型进行风险评估预测；同时根据用户需要提供个性化加项复查、导流导诊等内容。据介绍，目前记健康平台已经实现了95%的服务标准化，将健管医生的服务效率提升了20倍以上。智能诊断现代医学根据各种生化、影像检查结果去判断一个人是否患病。及时准确地发现早期疾病，可以有效提升患者的生存率和治愈率，并为患者节约治病成本。在中国，医学影像领域创业的医疗人工智能企业数量最多，

29、他们利用人工智能参与疾病的筛查和预测，从行为、影像、生化等检查结果中进行判断。具体来说，目前人工智能在医学影像的应用主要分为两部分：一是图像识别，其主要目的是将影像进行分析，获取一些有价值的信息；二是深度学习，应用于学习和分析环节，通过大量的影像数据和诊断数据，不断对神经元网络进行深度学习训练，促使其掌握诊断能力。相比其他细分领域的应用，目前人工智能在影像识别这一应用场景中更加成熟。依图医疗副总裁郑永升此前在接受健康点采访时表示，影像标准化程度比较高，并且较早开始尝试应用人工智能。现阶段，医学影像在肺结节、骨折、骨龄评估等方面的应用都在迅速发展。对此，汇医慧影创始人兼 CEO 柴象飞也告诉健康

30、点，“从可行性和专业性来讲，目前医学影像走得相对靠前。”他强调，医学影像相对的优势是市场更大、存量更大，未来，人工智能在医疗领域一定是影像先落地、先执行，并且率先实现商业化。以早期肺癌的筛查诊断为例，2018 年 6 月，依图医疗与华西医院宣布建立战略级合作，并正式发布肺癌多学科智能诊断系统。目前，该系统能实现结节筛查等初级功能，也能实现肺癌全类型病灶的诊断覆盖。其训练数据主要来自于国际国内最新的临床肺癌诊疗指南以及不断增加的临床诊疗案例数据，具体包括 19 个数据模块，超过一千个提取字段，覆盖肺癌诊疗链路所有重要的诊断手段和诊断方案。在诸多病种里，肺癌成为此次双方合作的切入点。对此，四川大学

31、华西医院院长李为民介绍到，目前，肺癌是中国发病率和死亡率最高的恶性肿瘤，占全国肺癌发病人数的 20.5%（约有 83 万人），每年发病人数有，占全国癌症死亡人数的 27.2%（约有 62 万人）。国家计生委的统计数据显示，目前我国的肺癌发病率以每年 26.9%的速度增长。对于早期肺癌的筛查，医生通常是通过病人的 CT 图像等放射影像检查 健康管理人工智能可以帮助人们形成更健康的生活方式吗？实际上，通过将用户的生活习惯以数据形式进行量化，借助人工智能进行科学分析，可以保持用户健康生活进而有益于身心健康。具体来说，人工智能可以集合海量数据和分析结果，为个体设计个性化的健康管理方案，用于识别和降低疾

32、病风险，帮助人们对健康进行前瞻性管理。从使用场景来看，目前主要集中在风险ABHEALTH MANAGEMENTINTELLIGENT DIAGNOSIS1716智为健康中国医疗人工智能产业报告CHINA AI+HEALTHCARE INDUSTRYREPORT肺部是否存在结节，筛查工作大多是由影像科专家人工读片完成。但是每位被检者的胸腔 CT图像有 200 多张左右，精细级的扫描甚至多达 600 张，要完成这些工作需要花费医生大量的时间；在诊断过程中，医生的经验、疲劳度都会影响肺结节检出，出现漏诊、误诊的情况。作为一个不会疲劳的“医生助手”，人工智能能帮助医生将结节识别出来，未来结合病理的研究

33、也可以判断结节的良、恶性，从而能大大提升临床诊疗的效率。目前，该产品第一阶段成果已在国内几十家顶级医院投入临床试用，由华西牵头的多中心临床试验也即将启动。李为民表示，经过该项目 3 个多月的建设后，人工智能综合诊疗阅片仅需5-10秒，准确率达到90%以上，人工智能识别结节准确率达到96%。而此前借助传统手段，医生看一名肺癌病人所有片子往往需要 15-30 分钟。除依图医疗外，其他人工智能+医学影像公司也大多以肺癌筛查为业务入口。比如推想科技、汇医慧影等创业公司，以及飞利浦等大公司。智能治疗智能治疗，亦或者说“人工智能+辅助诊疗”是目前人工智能在医疗领域布局的一个重要的应用场景，具体来说就是让计

34、算机“学习”专家医生的医疗知识，模拟医生的思维和诊断推理，并得到可靠的诊断和治疗方案。从全球来看，在“人工智能+辅助诊疗”的应用中，IBM Watson 是目前较为成熟的案例，此外谷歌、微软、百度等科技巨头也在积极切入。我们来详细了解一下 IBM Watson。它将基础能力与人类医生的一般医疗诊断模型进行融合，提供辅助诊疗的处理逻辑能力。目前 Watson 已通过了美国职业医师资格考试，并部署在多家医院提供辅助诊疗服务。在全球范围内，IBM 健康解决方案帮助了 1.2 万名患者。Watson 肿瘤解决方案正在帮助来自印度、泰国、中国、韩国和美国的医生。在与印度马尼帕尔医院的专家合作中，Wats

35、on 所提供的治疗建议与该医院的肿瘤专家推荐方案有高达90的一致性。2016 年，IBM 开始拓展中国医疗健康市场。经多次考察，IBM 先后与杭州认知网络科技有限公司、百洋医药集团旗下的百洋智能科技达成合作。IBM 中国区副总裁、Watson 健康大中华区事业部副总裁郭继军曾对媒体表示，人工智能医疗诊断和人工智能下围棋不同，后者只需要提供一个分析结果，前者则需严格遵照循证医学原则，不仅提供诊断结论，还需要告诉医生诊断的依据及风险提醒。从医生的视角来看，Watson 肿瘤解决方案，就是一个在医生办公室或者MDT（多学科联合会诊）中的计算机应用界面，一个医生不可或缺的决策助手，但是它背后是一个强大

36、的深度学习系统和庞大的专业知识库体系。至今，Watson 肿瘤解决方案已经助力国内的数十家医院，助力医生为国内的癌症患者提供更加循证和精准的诊疗服务。值得注意的是，人工智能在辅助诊疗时，其只是提供的治疗方案，最终决策权仍在医生手里。也就是说，Watson 提供的是经过分析研究之后的治疗方案参考，医生和病患选择治疗方案之后，治疗过程如果出现了什么副作用、并发症、合并症等，依然需要医生根据自己的经验临场处理。CINTELLIGENT TREATMENT1918智为健康中国医疗人工智能产业报告CHINA AI+HEALTHCARE INDUSTRYREPORT 智能康复康复辅具有哪些作用？对于残疾人

37、，它可以补偿或替代其身体功能障碍，对于老年人来说，它可以提高或改进其日常生活活动能力，而对于伤病人来说，它可以帮助患者恢复健康。随着人工智能技术的发展与应用，人工智能辅助器具也逐渐走入人们的视野。目前，以机器人为主的人工智能辅助器具最为常见。有报告预测，未来 5 年广义康复机器人的年复合增长率约为 37%，其中外骨骼机器人年复合增长率为 47%，远高于其他类别的医疗机器人的平均增速。预计到2020 年，全球外骨骼机器人的市场将超过 18 亿美元。以上海傅利叶智能科技有限公司为例，今年 3 月，傅利叶智能宣布完成 A 轮3000 万融资，本轮融资由景旭创投领投，前海母基金跟投，原有投资人 IDG

38、 资本，火山石资本继续跟投。据了解，上海傅利叶智能科技有限公司于 2017 年初推出了中国首个商用化的下肢外骨骼康复机器人产品 FourierX1，医用版可以应用于医院康复训练，个人版本用于辅助行走从而让瘫痪病人摆脱轮椅，重获行走的能力，回归正常的生活。同时，公司还推出了首个具有触觉的上肢康复机器人FourierM2，M2 基于力反馈等核心技术，可以精确模拟出各种实际生活中的力学场景，为使用者提供多样的目标导向性训练，刺激大脑功能重组，进而重塑上肢功能。目前该设备也是中国首个进入欧洲市场的康复机器人产品，也是国产康复机器人的里程碑。在精神疾病的治疗领域，陪护机器人也是一种重要的康复手段。201

39、7 年 9 月 12日，哈尔滨市儿童医院点医人工智能认知康复中心揭牌。该中心将采用人工智能、类脑计算等先进手段对自闭症儿童进行康复治疗，为中国首家应用人工智能治疗儿童自闭症的医疗机构。目前，哈尔滨点医科技致力于类脑计算、人工智能、医疗机器人在儿童医疗方面的创新与实施，并开发出了情感机器人 RoBoHoN，其作用是医疗用陪护式机器人。据了解，RoBoHoN 可用于来医院就诊后病儿的诊后跟踪、用药提醒、日常陪护、用药数据反馈、家庭医生远程连线以及儿童自闭症、儿童孤独症等多种儿童病的康复治疗工作，也将广泛应用于未来线上医疗及社区家庭医生领域。D值得注意的是，相比于一些仅覆盖某些细分领域的产品，目前也

40、有一些企业产品逻辑比较完整，开始布局服务患者全流程的产品。以飞利浦为例，这家老牌企业已经着手打造“健康关护全程”的整合解决方案，涵盖其小家电产品、用户的可穿戴设备以及相关医疗信息技术，产品可以覆盖院前的健康管理和疾病筛查、院中的疾病诊断和治疗，以及院后的疾病康复和慢病管理等流程。据了解，在飞利浦，25%的科学家正在开展约 250 个与人工智能与大数据相关的课题研究，并与临床场景和工作流程紧密结合，包括自然语言处理、大数据挖掘与分析、构建结构化临床数据库、图像识别、影像辅助诊断、介入治疗、基因组学、慢病管理、家庭护理、云平台解决方案等。此外，从技术角度来讲，飞利浦的自适应人工智能可以不断提升数据

41、的处理速度以及模型的精准性。飞利浦星云工作站肺部疾病精准诊疗整合方案心脑血管家庭关护和康复计划致命性跌倒预警肝癌个性化治疗2120智为健康中国医疗人工智能产业报告CHINA AI+HEALTHCARE INDUSTRYREPORT那么飞利浦在智能健康管理、智能诊断、智能治疗、智能康复等方面是如何做的呢？从智能健康管理的角度来讲，飞利浦研发了致命性跌倒预警产品。据了解，跌倒受伤对于 65 岁以上人群可能是致命的。跌倒监护设备问世已经多年，而且智能化水平越来越高，不仅可以监测到跌倒，而且当跌倒后在特定时间内无法站立时，自动发出求助信号。目前，飞利浦已经利用人工智能技术，综合了数百万患者的历史医疗数

42、据和监护设备收集的实时信息，实现了预测性分析模型，最多可提前30 天识别出用户活动和步伐的细小变化是否会导致跌倒，追踪心脏骤停前 48 个小时的细微变化，并预测心脏骤停。从智能诊断的角度来讲，飞利浦的机器学习算法，可以使得 4mm-30mm 大小肺结节检测中的误差率低于 1%，敏感性（85.3%）和特异性（93.9%）达到出色平衡，其检测算法的稳定性远远高于放射科医生，并可计算倍增时间和增长百分比，支持良恶性风险评估。在智能治疗方面，飞利浦研发了肝癌个性化治疗产品，其利用自己的 NLP 技术从非结构化的报告中归纳出临床相关的信息，把从多个报告/部门中拿到的信息与时间相关联。结合机器学习，肝癌患

43、者的所有临床相关信息都能够以时间顺序呈现在医生的面前。据了解，医院的医生以前要花费 20 天左右的时间才能从 200 份非结构化报告中提取到有用的信息。飞利浦中国研究院首席科学家周子捷表示，在这项技术的的帮助下，医生可以少花费 85%的时间从非结构化报告中获取临床信息的时间。在智能康复方面，2017 年飞利浦与北京大学第一医院合作研发的“心脑血管家庭关护和康复计划”，通过互联家庭、专业医疗护理机构和医院的信息系统跟踪患者术后康复，提高了术后患者自身疾病康复管理能力。北京大学第一医院心血管内科主任医师霍勇教授曾表示，“这套管理系统很有成效，从我们宏观的科学数据来说，这些心脑血管病患者出院以后能得

44、到有效管理的话，可以额外减少 30%-40%的心脑血管事件的发生。”PHILIPS SOLUTIONS2322智为健康中国医疗人工智能产业报告CHINA AI+HEALTHCARE INDUSTRYREPORT 向产业上下游延伸在以患者为核心打造产品生态的同时，人工智能也正在向医疗产业的上下游延伸，覆盖医药、医院管理、医保控费等流程。2 人工智能医药领域在医药领域，人工智能主要可以应用到以下领域，如：人工智能应用于化合物的构效关系分析、人工智能应用于小分子药物晶型结构预测、志愿者招募信息化等。从人工智能应用于化合物的构效关系分析角度来讲，目前已经有很多软件可以将化合物的构效关系分析的过程在计算

45、机上模拟，并对化合物可能的活性作出预测，进而对最有可能成为药物的化合物进行有针对性的筛选，从而可以极大地削减药物挖掘的时间。对于人工智能应用于小分子药物晶型结构预测来说，通过人工智能和云计算技术，企业可以在云端高效地动态配置千核的药物晶型，三十天内可以把一个小分子药物的所有可能的晶型全部预测。让制药企业再也无需担心由于实验搜索空间有限而漏掉重要晶型，可以更加自如地应对来自仿制药企的晶型专利挑战。在志愿者招募信息化方面，通过网络可以让临床试验招募信息快速传递到大量患者，并利用人工智能从中筛选符合临床要求的患者，极大节约患者招募的时间成本、资金成本。另外，通过智能可穿戴设备进行数据搜集，减轻了临床

46、试验的侵入性，让受试者体验更加舒适。总的来说，人工智能在医药领域的应用可以提升药企在研发新药方面的效率。以中国的本土企业晶泰科技为例，这是一家以计算驱动创新的药物固相研发公司，为全球创新药企提供药物晶型设计服务的公司，成立于 2015 年 9 月，并在 2015年 12 月获得腾讯和人人公司数千万元人民币 A 轮融资。据了解，晶泰科技致力于通过计算物理、量子化学与云端强大的智能算法，实现高度精确的药物固相筛选与设计，大幅度缩短药物设计、固相筛选与药物制剂开发的时间，对药企的专利 人工智能医院管理医院管理是指以医院为对象的管理科学，它根据医院工作的客观规律，运用现代的管理理论和方法，对人、财、物

47、、信息、时间等资源，进行计划、组织、协调、控制，充分利用医院的现有资源，实现医疗效用的最大化。实际上，在医院管理方面，人工智能也可以发挥一定的作用。传统的医院管理方式大多是依靠人工，医护人员费时费力不谈，也造成了医疗资源的浪费。而人工智能则可以通过机器学习等方式，去替代一部分医护人员的一部分行政工作，比如导诊分诊、用户调查、数据收集等。也可以通过大数据分析，为医院管理者提供一定的决策支持。目前，人工智能在医院管理方面应用最多的就是智能导诊与分诊。近年来，随着智能机器人技术和医疗的结合，智能导诊机器人成为医院的一道新的风景线。他们通过患者的语音输入进行语义分析，然后给出医院的分诊和导诊建议，节约

48、人力，方便患者。更先进的导诊机器人还能通过传感器收集患者的生命体征信息，给出更准确的建议。腾讯公司研发的睿智医疗人工智能引擎就是一款智能导诊产品。2017 年 9 月，腾讯医疗与复旦大学肿瘤医院达成战略合作，从微信电子就诊卡开始，实现了微信完成无卡就医、预约诊疗、微信支付、就诊提醒、报告查询、动态候诊排队提醒等便捷智慧就诊全流程。此外，双方也通过腾讯睿知医疗人工智能引擎来准确识别医、患双方需求并精准匹配。腾讯方面表示，其通过人工智能引擎审核的准确率达到 99.2。ABAI+MEDICINE申报与保护起到关键作用。主要提供药物晶型预测和晶型专利保护服务，帮助药企提高研发效率，降低药物的质量风险和

49、专利风险。2524智为健康中国医疗人工智能产业报告CHINA AI+HEALTHCARE INDUSTRYREPORT 人工智能医保控费城镇基本医疗保险基金支出增速超过收入增速已成常态，与此同时，各地违规使用医保基金，诈骗套取医保基金的案例时有发生。在这样的大背景下，医保监测逐步走向智能化时代。除监管方式和工具方面的经验外，在监管形式上，发达国家开始更多地运用信息技术来对医保基金使用的全流程进行监管。相较于传统的医保监管形式，医保智能监管是借助医保信息化系统而建立的一种更加科学的医疗保险监管体系，涵盖事前、事中、事后的诊疗全过程，管理对象包括参保人、医师、医院和药店，管理的处方内容包括药品、检

50、验检查及医用材料。如果发生违规问题，监控系统会及时预警，医疗保险经办机构会立即采取措施。目前，中国政府大力支持推广医保智能监管模式。我国政府十分重视将人工智能技术与“三医联动改革”相结合，在医保监管领域，政府先后出台了一系列政策，以推动医保智能监管模式在全国范围内进行推广。有数据显示，医保智能监管效果显著，违规费用下降明显。以 2013 年 12 月首批试点医保智能审核系统的 3 家定点医院：云南省人民医院、云南省中医院和昆明医科大学第一附属医院为例。根据这 3 家试点医院 2013 年 12 月至 2014 年 9 月医保报销单据的审核汇总数据显示：总问题单据金额占当月总的医保报销金额的百分