亿欧智库重磅发布《2019中国医疗人工智能市场研究报告》

亿欧智库 > 智库观点 > 亿欧智库重磅发布《2019中国医疗人工智能市场研究报告》

AI+大健康计算机视觉NLP
亿欧
靳虹博 Boreo
2019-07-26 · 14:30
[ 亿欧导读 ] 在这个人工智能可以“X”一切的新时代,医疗人工智能的话题提的轰轰烈烈,但事实上人们总是高估了技术带来的短期价值,从现实来看,在医疗人工智能爆发之后,行业已然进入价值验证期。
关联报告
人工智能医疗,亿欧智库,人工智能,大健康,商业化 图片来自“123rf.com.cn”

在这个人工智能可以“X”一切的新时代,医疗人工智能的话题提的轰轰烈烈,但事实上人们总是高估了技术带来的短期价值,从现实来看,在医疗人工智能爆发之后,行业已然进入价值验证期。

医疗人工智能早期经历了以数据整合为特征的第一阶段、以数据共享+较基础算力为特征的第二阶段。之后,数据质量和数量的爆发以及算力的提升收敛于第三阶段,即目前医疗人工智能所处的以健康医疗大数据+应用水平的AI为特征的阶段。

在医疗人工智能落地之前,人们往往对其充满疯狂的畅想。然而“人工智能可以提供什么”与“真实世界需要什么”、“我们实际能做到什么”之间存在巨大差异。

经历了2016年到2018年的概念炒作期,市场开始向企业“要结果”,中国医疗人工智能进入价值验证时期。

验证期即意味着行业企业势必得经过洗牌,经历优胜劣汰,以市场的“残酷”要求对待每一家企图在这个概念中掘金的企业。

亿欧智库对于目前仍活跃的企业进行了不完全统计:截至2019年7月,在中国市场活跃的医疗人工智能企业共126家,与2017年的统计数据(131家)基本持平。其中,开展医学影像业务的企业数量最多,共57家;开展疾病风险预测业务的企业数量为41家;医疗辅助、医学影像、药物研发企业较2017年统计数据有增加,多个企业拓展了辅助医学研究业务,因此医学研究领域企业数量有所增加;健康管理、疾病风险预测企业较2017年统计数据有减少。

亿欧智库:2017年、2019年中国医疗AI细分场景企业数量

医院成为企业落地最佳选择

正如上文所说,医疗辅助、医学影像、疾病风险预测、药物挖掘、健康管理、医院管理、医学研究7大应用统揽了医疗人工智能领域,医院作为离消费者最近的场景,同时,还具有把控患者流量、专业人员配置到位、设备水平较高、标准化程度较高,并拥有医保支持等优势,因此成为大部分医疗人工智能企业的落地选择。

亿欧智库将应用与其对应的目标市场进行了匹配,我们发现,企业与目标市场之间并非一对一关系,而是多对多关系。 (需要说明的是,“第三方独立医疗机构”是一个整体定义,包括医学检验实验室、病理诊断中心、医学影像诊断中心、血液透析中心、安宁疗护中心、康复医疗中心、护理中心、消毒供应中心、中小型眼科医院、健康体检中心10类*。各应用场景对应的第三方独立医疗机构并不完全一致。)

亿欧智库:医疗AI企业八大目标市场

医疗辅助、医疗影像、医药研发、健康管理、疾病风险预测成为五大主流场景

说完了整体应用情况,亿欧智库通过盘点还发现:在医疗人工智能的热潮中,医疗辅助、医疗影像、医药研发、健康管理、疾病风险预测是企业较多的四个领域,从某种层面上来讲,意味着他们有相对更强的落地能力。人工智能到底是怎样与这些环节相结合的?下面笔者将依次进行介绍:

1、医疗辅助

医疗辅助场景下的人工智能产品可分为虚拟助理类及辅助诊疗类。在医疗领域中的虚拟助理,属于专用(医用)型虚拟助理。基于特定领域的知识系统,通过智能语音技术(语音识别、语音合成、声纹识别等)和自然语言相关技术(NLP、NLU等),实现人机交互,解决使用者某一特定需求。

虚拟助理产品可以分为两类:1.病历:语音电子病历、结构化电子病历;2.导诊:智能问诊产品、智能导诊产品。

辅助诊疗为医生疾病诊断提供辅助的产品。

辅助诊疗产品可以分为三类:1.医学影像辅助诊断;2.医学大数据临床辅助决策支持系统;3.辅助诊疗机器人:诊断与治疗机器人,康复机器人。

亿欧智库:中国医疗辅助场景下AI产品目标市场情况

2、医学影像

人工智能利用深度学习模型对图像特征的提取能力,完成影像分类、自动检测、图形分割、图像重建等任务。在应用中,人工智能常见的应用环节是辅助诊断(影像辅助诊断、病理诊断)、影像辅助手术、智能放疗。

亿欧智库:AI医学影像技术、需求、产品类型示意图

据亿欧智库不完全统计(截至2019年5月),全国57家AI医学影像公司中,以影像辅助诊断为主要业务的公司占比75.9%,其次是搭建智能影像云平台(7.4%),病理诊断(5.3%)、智能放疗(5.3%)和影像辅助手术(5.3%)。其中,开展肺部影像辅诊业务的企业达22家、开展眼部影像辅诊业务为12家。

亿欧智库:全国57家AI医学影像公司业务情况

3、药物研发

药物研发可分为新药发现、临床前研究、临床试验、新药上市四个主要阶段,每个阶段又存在多个细分场景。利润高、收益可观让这一行业具备长久的吸引力,然而药物研发领域的三个痛点又是业内公认的、困扰国内外药企的共同难题:研发时间长、研发费用高、成功率低。与国际水平相比,中国在药物研发领域同样面临以上三个问题,但存在一定的“中国特色”:中国药物研发以仿制药为主,整体临床通过率为34%,高于欧美10%的水平。

而人工智能的技术可以从以下6个方面辅助进行药物研发。

A. 靶点发现:利用自然语言处理(NLP)技术检索分析海量的文献、专利和临床试验报告非结构化数据库,找出潜在的、被忽视的通路、蛋白和机制等与疾病的相关性,从而提出新的可供测试的假说,以发现新机制和新靶点。

B. 化合物合成:利用机器学习(或深度学习)技术学习海量已知的化学反应,之后预测在任何单一步骤中可以使用的化学反应,解构所需分子,得到可用试剂。

C. 先导化合物研究及化合物筛选:利用机器学习(或深度学习)技术学习海量化学知识及资料,建立高效的模型,快速过滤“低质量”化合物,富集潜在有效分子。

D. 晶型预测:晶型变化会改变固体化合物的物理及化学性质(如溶解度、稳定性、熔点等),导致药物在临床治疗、毒副作用、安全性方面的差异。这一多晶型现象会对药物研发造成干扰。可以利用认知计算实现高效动态配置药物晶型,预测小分子药物所有可能的晶型。

E. 临床试验设计:利用自然语言处理(NLP)技术检索过去临床试验中的成功和失败经验,使临床试验方案避免重复常见的遗漏、安全等问题。

F. 患者招募:利用自然语言处理(NLP)技术提取患者数据,为临床试验匹配相应患者。

亿欧智库:AI在药物研发领域的作用

4、健康管理

目前健康管理领域的AI公司类型可以分为产品型和技术服务型。

产品型公司处在应用层,面向C端消费者,包括直接开发成型的AI软件或硬件;二、与智能硬件供应商进行系统集成,合作研发AI可穿戴设备等硬件产品。这类产品以身体状态和精神心理状态的监测、预警、筛查为主要功能,根据使用者的实时数据反馈调整后续健康管理干预方案。

技术服务型公司处在技术层,以营养学、运动学、预防医学、康复医学等为理论指导,以NLP技术、计算机视觉技术等AI技术为技术方法,开发能够处理多种需求的模型,根据养老机构、政府客户、企业客户等B端客户的不同需求,演化出不同场景下的表现形态。这类企业也可以直接开发面向C端的人工智能产品。另外,技术服务型公司在应用方面不局限于医疗或健康场景,而是能够实现基于技术中台的跨行业产业升级。

亿欧智库:健康管理AI企业

5、疾病风险预测

疾病风险预测是通过多种手段或方式提前预测疾病发生的风险,包括但不限于医学影像、生化检测等。在本报告中,疾病风险预测主要是指通过基因测序及检测提前预测疾病发生的风险。 可分为三类:无创产前检测(NIPT)、肿瘤及消费级基因检测。

人工智能在疾病风险预测方面的应用主要是:1. 提升效率。迅速处理大量的基因数据,穷尽已有数据库,且能够避免遗漏; 2. 通过深度学习,比人类更好的理解基因突变,解读用户基因数据,提供个性化精准疾病干预方案。

目前,中国该领域大约有45家公司。

亿欧智库:疾病风险预测商业模式

六大难点,成为医疗人工智能企业商业化的大考验

从实验室走向市场,企业需要克服的难题主要有6项:注册审批问题、议价能力问题、行业标准问题、算法风险问题、黑匣子问题、利益相关者复杂性问题。

亿欧智库:中国医疗人工智能商业化难点

未来的医疗人工智能

大健康产业日渐呈现出一体化趋势,从院内到家庭的全流程解决方案是未来的一种可能态势。AI在技术创新方面的能力使得这个愿景成为可能。

一个企业无法包罗万象,但通过其他的连结方式,企业能够实现在全医疗流程的布局。如辅助诊断AI企业,为涉足治疗环节,可以选择跟手术设备生产商集成,这就构成了跨层级的一个联系;为涉足家庭监测场景,可以选择跟智能可穿戴设备厂商集成,这又构成跨层级的一个联系;为获得家庭客户,可以与健康管理AI企业合作,实现双向导流,这又构成同层级不同领域的一个联系……

亿欧智库:中国医疗人工智能商业模式图

总结

行文过程中,亿欧智库发现各国政府及各类企业在医疗人工智能这领域动作频频,宏观环境与微观条件都逐渐步入一个新的、规律性的阶段。但汹涌的AI技术浪潮比政策、规范、准入等的进程快得多,所以在医疗人工智能成为常态之前,无法避免地会存在一个“价值探寻”的混沌时期。

由此,亿欧智库想到2014年出版的《移动医疗——智能化医疗时代的来临(Donna Malvey【美】、Donna J.Slovensky【美】著)》一书中提出的主要观点:移动医疗并非昙花一现、安慰病人的产品,而是未来医疗保健的新模式,是医疗技术创新、可持续发展的模式。站在2019年的节点上回望,书中的部分设想已成为现实,而其中带有悲观色彩的部分也真的成为了横亘在“理想”与“商业化”之间的鸿沟——医疗人工智能也是如此。技术加速了很多事物的迭代,但对于监管力度大、回报周期长、敏感度高的医疗行业来说,“证伪”或许会快一点,然而用3年5年、甚至8年10年的时长来说明一个模式为“真”,还是操之过急。用发展的眼光来看待,人工智能必然会赋予医疗行业崭新的面貌。我们对新技术始终怀有热切的期盼,即使短期内难以看清前路,但未来的进程一定是螺旋式上升的。

版权声明

本文来源亿欧,经亿欧授权发布,版权归原作者所有。转载或内容合作请点击转载说明,违规转载法律必究。

更多详细内容请点击下载:2019中国医疗人工智能市场研究报告 点击下载

打赏支持

5
5
10
20
50
80
100
其它金额
任意赏:

参与评论

1、 若贵平台是网站或者APP,在进行单篇原创文章转载时,需在文章标题或者导语下方,注明文章来源以及作者名称;若寻求5篇及以上的长期内容合作,需与亿欧公司内容运营部门取得联系,并签订转载合作协议。

【若贵司平台转载亿欧公司原创文章已经超过5篇,请及时与我们联系补签转载合作协议,计算时间以2019年2月10日之后为准】

2、 若贵平台是微信公众号,在进行单篇原创文章转载时,请联系亿欧公司内容运营人员进行单篇文章的白名单开通,同样需要注明文章来源及作者名称;若寻求2篇及以上的长期内容合作,需与亿欧公司内容运营部门取得联系,并签订转载合作协议。可将公司全称(简称)、公司网址、微信公众号、微信或者电话等信息发送至hezuo@iyiou.com,会有工作人员与您取得联系。

靳虹博 Boreo

亿欧智库分析师。关注大健康领域,常驻北京。联系请添加微信:jhbdream1996。

21篇文章  |  19.7万次浏览

拜访信息

为了给您提供更快更好的服务,在获取作者联系方式前,想对您有个简单了解. 邀请您填写如下信息

提交成功

非常感谢您的配合,我们的作者会尽快通过您的微信,
请耐心等待~

微信号

15701235851

关闭
快捷登录 密码登录
获取验证码

新用户登录后自动创建账号

登录表示你已阅读并同意《亿欧用户协议》

快捷登录 密码登录

账号为用户名/邮箱的用户 选择人工找回

关联已有账户

新用户或忘记密码请选择,快捷绑定

账号为用户名/邮箱的用户 选择人工找回

快速注册

获取验证码

创建关联新账户

发送验证码

找回密码

获取验证码
账号为用户名 / 邮箱的用户 选择人工找回

未完成注册的用户需设置密码

如果你遇到下面的问题

我在注册/找回密码的过程中无法收到手机短信消

我先前用E-mail注册过亿欧网但是现在没有办法通过它登录,我想找回账号

其他问题导致我无法成功的登录/注册

请发送邮箱到service@iyiou.com,说明自己在登录过程中遇到的问题,工作人员将会第一时间为您提供帮助

账号密码登录

乐乐呵呵@微信昵称

该亿欧账号尚未关联亿欧网账户

关联已有账户

曾经使用手机注册过亿欧网账户的用户

创建并关联新账户

曾用微信登录亿欧网但没有用手机注册过亿欧的用户

没有注册过亿欧网的新用户

先前使用邮箱注册亿欧网的老用户,请点击这里进入特别通道