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2017我国医疗人工智能产品大盘点丨亿欧智库

大健康人工智能
亿欧
尚鞅
2017-08-30 09:00
[ 亿欧导读 ] 6大需求端,8大应用场景,22类中国医疗人工智能产品大盘点,看国内医疗人工智能企业于何处发力。
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8月25日,亿欧智库正式发布《2017人工智能赋能医疗产业研究报告》,报告中对于医疗人工智能的八大应用场景、相关企业产品及业务模式、中国131家医疗人工智能企业概况进行了系统性的梳理;其中八大应用场景是此次报告的核心内容。

医疗人工智能八大应用场景

阅读更多八大应用场景解析内容,请点击:《2017人工智能赋能医疗产业研究报告》

有别于报告本身,亿欧智库通过本文,试图从另一个视角,基于不同的需求端,对医疗人工智能产品进行盘点。综合来看,国内医疗人工智能企业的业务方向以B端为主,包括医疗机构、制药企业、药品零售店、保险公司、移动医疗服务平台;少数企业的业务针对C端个人消费者(如下图所示)。笔者在下文将对图中6个具体的需求端,进行详细的产品梳理。

6大需求端+22类医疗人工智能产品 

一、医疗机构

病灶识别与标注

1. 痛点

影像科医生数量不足,漏诊、误诊率高,读片效率低;

对应报告场景:医学影像

AI医疗产品:针对X线、CT、核磁共振等医学影像的病灶自动识别与标注系统,能够帮助医生发现难以用肉眼发现和判断的早期病灶,降低假阳性诊断结果的发生概率;目前系统对十万张以上的影像进行处理,用时仅数秒之间;

公司举例:翼展科技、推想科技、体素科技等。

靶区自动勾画

2. 痛点:

放疗科医生制定放疗计划前,需要对一套CT片(每套大约有200-450张不等的CT片)进行靶区勾画,同时需要勾画出每张片子中所有的器官,医生勾画一套片子的平均用时在4小时左右,时间成本极高;

对应报告场景:医学影像

AI医疗产品:靶区自动勾画及自适应放疗系统,能够帮助放疗科医生对CT片进行自动勾画,医生只需逐一核准和调整即可,用时缩短至30分钟左右;在患者15-20次上机照射过程中间不断识别病灶位置变化以达到自适应放疗,有效减少射线对病人健康组织的伤害;

公司举例:连心医疗、全域医疗、睿佳科技等。

3. 痛点:

CT三维重建过程中,图像层间存在位移和偏差,常规的配准方法耗费时间长,效率低,不容易清楚反映易发病部位;

对应报告场景:医学影像

AI医疗产品:基于灰度统计量的配准算法和基于特征点的配准算法,解决断层图像配准问题,节省配准时间,提高配准效率;

公司举例:昕健医疗、海纳医信、锐达医疗等。

 医疗大数据辅助诊疗系统

4. 痛点:

医生诊疗方案的计划效率和精准度有待提高;

对应报告场景:辅助诊疗

AI医疗产品医疗大数据辅助诊疗系统,对海量病历数据进行深度分析与挖掘,寻找症状与疾病间的规律,为医生诊断和安排治疗方案提供参考意见;

公司举例:百洋智能科技、新屿科技、零氪科技等。

5. 痛点:

手术精准度有待提高,创面和出血量较大,手术中常出现难度较高的操作,人手操作成功几率较小;

对应报告场景:辅助诊疗

AI医疗产品:针对神经外科、心脏外科、骨科等手术机器人;

公司举例:天智航、新松机器人、博实自动化等。

 胶囊内镜机器人

6. 痛点:

传统插入式内镜,不适用于年老体弱和病情危重人群;

对应报告场景:辅助诊疗

AI医疗产品:胶囊内镜机器人,不需要插管到胃部,只需随水吞服1颗药丸大小的胶囊机器人,15分钟无痛、无创、无感染、无死角的胃部检查即可完成;

公司举例:安翰医疗、金山科技等。

7. 痛点:

患者输液药物配置过程繁琐,耗费时间长,流程跟踪上不够健全,无法量化,安全隐患多;

对应报告场景:辅助诊疗

AI医疗产品:智能静脉输液药物配置机器人,提高配药效率,有效解决安全性和重复性问题;

公司举例:桑谷科技等。

语音电子病历

8. 痛点:

在影像科、消化内科等患者检查项目多、数据量较大的科室,医生每日病历录入时间长;

对应报告场景:虚拟助理

AI医疗产品:语音电子病历软硬一体化解决方案(医用麦克风+语音对话/识别系统),语音快速转文字,识别并提取关键词,录入病历系统中的对应位置,提高病历录入效率,减少录入时间;

公司举例:科大讯飞、中科汇能、云知声等。

9. 痛点:

大医院患者人数众多,人工导诊压力大;

对应报告场景:虚拟助理

AI医疗产品:导诊机器人,通过人机交互,执行包括挂号、科室分布及就医流程引导、身份识别、数据分析、知识普及等功能;

公司举例:科大讯飞、进化者机器人科技、纳月荷智能科技等。 

10. 痛点:

医患沟通效率低下,针对患者过敏史、病史等基本信息的询问占用宝贵的问诊时间;

对应报告场景:虚拟助理

AI医疗产品:智能问诊系统,在患者完成挂号后的等待时间内,进入医院App或公众号中的智能问诊模块,通过交互输入患者的基本信息、症状、既往病史、过敏史等信息,系统将初步形成诊断报告,在患者与医生见面之前推送给医生,以减少医生与患者的沟通内容,大大缩短问诊时间;

公司举例:康夫子、达闼科技、若水医生等。

 疾病风险管理-基因检测

11. 痛点:

重大疾病早期患者,通过常规检查项目较难查明病种;

对应报告场景:疾病风险预测

AI医疗产品:基于深度学习的基因检测系统,通过对DNA序列进行查询,系统自动鉴别出突变,并分析突变将可能导致何种疾病,以及得出致病原因;

公司举例:思路迪、瀚海基因、贝瑞和康等。

12. 痛点:

大量非结构化数据,无法进一步挖掘数据利用价值;

对应报告场景:医院管理

AI医疗产品:病历结构化服务,将处理后的数据应用到医保控费、药物研发和临床决策支持等方面;

公司举例:森亿智能、Airdoc、心医国际等。

13. 痛点:

大医院人满为患,小医院门可罗雀;

对应报告场景:医院管理

AI医疗产品:分级诊疗系统,可以根据患者病症的描述给出初步诊断分析,给出合理的分诊及就医建议;

公司举例:翼展科技、锐达医疗、心医国际等。

14. 痛点:

医生医疗行为存在过度检查、开大处方等不规范现象,患者负担重,医保基金承受力不足;

对应报告场景:医院管理

AI医疗产品:DRGs智能系统,对于不同治疗方式的病种,有区分地进行付费,有效地规范医师的医疗行为,提高了治疗的有效性,降低了患者的负担,同时兼顾基金的可承受能力;

公司举例:医渡云等。

15. 痛点:

院内传染病检测难度大/护理质量与考核缺乏标准和管理等;

对应报告场景:医院管理

AI医疗产品:医院决策支持专家系统,具体包括医院传染病监测报告系统、护理质量与安全考核系统、单病种质量管理系统等服务系统;

公司举例:雕龙数据等。

16. 痛点:

医生在科研项目进程中,数据处理能力有限,且无法得到足量结构化数据;

对应报告场景:辅助医学研究平台

AI医疗产品:辅助医学研究平台,为参与科研项目的医生提供数据服务;

公司举例:推想科技、明码生物科技、零氪科技等。

二、制药公司

 药物挖掘

痛点:

药物研发成本高、周期长、成功率低;

对应报告场景:药物挖掘

AI医疗产品:人工智能辅助药物挖掘,帮助分析化合物的构效关系、预测小分子药物晶型结构,缩小化合物选取范围,提高研发成功率;帮助快速寻找符合试验环境的患者群体;

公司举例:思路迪、明码生物科技、瑞博生物等。

三、药品零售店

1. 痛点:

药品导购存在药品知识不充分、服务意识不到位的情况;

对应报告场景:虚拟助理

AI医疗产品:药店机器人,根据症状描述推荐用药,帮助药店精细化管理,相当于在药店配置了一个药师,能够极大地提升药店的专业服务能力;

公司举例:药师小乔、机器人云药房、雨诺股份等。

2. 痛点:

顾客进店需要出示会员卡才能得知用户身份,会员卡使用体验较差;

对应报告场景:虚拟助理

AI医疗产品:智能会员卡,人脸识别确定用户身份,自动调取用户会员信息;

公司举例:雨诺股份等。

四、移动医疗服务平台

 智能自诊系统

痛点:

在线挂号等服务内容逐渐被医院自有的公众号、APP等应用取代,急需服务升级;

对应报告场景:虚拟助理

AI医疗产品:智能自诊系统,患者在手机或PC端通过人机交互完成智能问诊,生成诊断报告,以供患者参考;

公司举例:康夫子、多美小壹、半个医生等。

五、保险公司

 健康行为干预软件

痛点:

缺乏行之有效的针对投保人的健康行为干预方法;

对应报告场景:健康管理

AI医疗产品:健康行为干预软件,通过个性化行为干预方案,督促投保人保持良好的生活作息习惯,降低出险风险;

公司举例:妙健康、碳云智能等。

六、个人消费者

 16.jpg

1. 痛点:

盲目进行营养摄入,造成人体内营养元素失衡,破坏生态;

对应报告场景:健康管理

AI医疗产品:食物识别与成分分析系统,自动识别菜品所包含的食物种类,判断菜品所含热量、胆固醇、脂肪、升糖指数等指标,并根据用户的身体状况,判断是否适合食用;

公司举例:Airdoc等。

2. 痛点:

抑郁症、双向情感障碍等心理、精神疾病发现较晚,为治疗带来较大难度;

对应报告场景:疾病风险预测

AI医疗产品:用于精神疾病的预测与诊断的量表系统(人工智能算法辅助减少量表维度),用户可通过量表自测抑郁症倾向、自杀倾向等各类心理、精神疾病的发病可能性;

公司举例:灵云等。

综上所述,我国医疗人工智能的产品多样化趋势明显,“AI+医疗”作为新兴领域,发展机遇丰富。那么,目前国内医疗人工智能公司都是如何进行产品的研发与优化?如何将产品推入市场?采取了怎样的业务模式?有哪些成功经验值得借鉴?欢迎点击:《2017人工智能赋能医疗产业研究报告》,了解更多详细报告内容。


研究报告分享

10月12日,亿欧智库,联合阿里研究院、微链共同出品《AI商业化“二次革命”的产业落地——2017中国AI投资市场研究报告》。报告从三大产业链层次和18个重点行业,到投资机构市场布局和巨头企业投资战略,报告深入探索AI各投资领域的变化趋势,总结AI投资市场主要“玩家”投资规律。

阅读报告请点击:《AI商业化“二次革命”的产业落地——2017中国AI投资市场研究报告》

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