2020年中国AI+医疗行业报告.pdf
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1、中国AI+医疗行业研究报告2020年22020.12 iResearch I摘要未来趋势:未来AI+医疗知识图谱与AI+医疗算法将持续获得突破,并更广泛、更深度地赋能医疗全流程。随着AI+医疗未来不断普及,人们对于AI+医疗伦理的重视也会逐渐增强,随着对AI+医疗伦理监管的不断加强,未来将构建以人为本的AI+医疗生态体系。前言:本次AI+医疗研究范畴仅限于围绕临床诊疗开展的核心医疗活动,包括CDSS、智慧病案、AI+检查、AI+新药研发及手术机器人。目前中国对AI+医疗的需求逐渐扩大,而供给尚显不足,整体供需并不均衡。AI+医疗行业目前处于快速成长时期。企业分布:目前AI+核心医疗企业中生态领
2、导者包括百度灵医智惠、科大讯飞、惠每科技、医渡云等,由于百度灵医智惠在领域内具有以下优势:1)通用AI能力位居第一;2)AI+医疗实力(构建医学知识图谱、医疗大数据)雄厚;3)核心医疗领域覆盖场景更为全面,因此在AI+核心医疗领域综合实力处于领先地位。市场规模:2019年AI+核心医疗软件服务整体市场规模达到20.5亿元。同比增速高达93.9%,其中CDSS占比最多,达到55.2%,智慧病案位列第二,占比达到25.5%。由于政策利好及疫情影响,艾瑞推算,2020-2022年的CAGR将达到51.9%,2022年预计市场规模将超过70亿元。SMS来源:艾瑞咨询研究院根据公开资料及自主研究绘制。3
3、AI+医疗发展背景1AI+医疗发展现状2AI+医疗典型企业案例分析3AI+医疗发展趋势442020.12 iResearch IAI+医疗研究范畴关注在临床诊疗各环节中,利用人工智能开展的医疗活动人民卫生出版社医院管理词典中指出:“现代的医疗服务,已从医院内扩大到医院外,形成了综合医疗的概念,医疗内容也日益广泛,包括增进健康、预防疾病和灾害、健康咨询、健康检查、急救处理、消灭和控制疾病、临床诊疗、康复医疗等。”艾瑞认为,现代医疗服务中最核心的环节是临床诊疗,即通过各种检查,使用药物,器械及手术等方法对疾病作出判断和消除疾病,缓解病情等。因此,艾瑞将围绕临床诊疗开展的各项医疗活动定义为“核心医疗
4、”,核心医疗的发展直接影响了整体医疗的发展进程。本报告聚焦于“人工智能如何赋能核心医疗领域,从而实现医疗模式的转变与突破”,研究范围包括CDSS、智慧病案、AI+检查、AI+新药研发及手术机器人。来源:艾瑞咨询研究院根据公开资料及自主研究绘制。增进健康康复医疗临床诊疗消灭和控制疾病急救处理健康检查健康咨询预防疾病和灾害围绕临床诊疗开展的各项医疗活动,其发展直接影响整体医疗发展进程核心医疗定义2020年中国AI+医疗行业研究报告范畴现代医疗服务核心AI赋能核心医疗疾病判断检查药物器械 CDSS 智慧病案 AI+影像 AI+病理 基因检测 AI+新药研发 手术机器人52020.12 iResear
5、ch IAI+医疗发展历程中国AI+医疗进入快速成长阶段,着力于探索更多应用场景1956年人工智能(AI)开始成为独立的研究领域,20世纪前,中外对AI在医疗领域的研究集中在临床知识库上,但由于大多数临床知识库必须运行在LISP设备上。而由于当时LISP设备尚不能联网且价格昂贵等原因,临床知识库并没有广泛地应用于临床中。2000年-2015年期间,国外的研究重点为AI在临床知识库外的应用,如手术机器人应用落地、鼓励发展电子病历等。而中国仍以研究更多类疾病的临床知识库为主,发展相对缓慢。2015年-2017年,由于AI在图像识别方面的准确率有大幅度提升,AI+影像得以快速发展。得益于在临床知识库
6、的长期研究,CDSS产品走向成熟。2018年后,中国AI+医疗进入稳定发展阶段,智慧病案等新产品相继面世,目前国产手术机器人尚在研究阶段。来源:艾瑞咨询研究院根据公开资料及自主研究绘制。2020年中国及全球AI+医疗发展历程全球 1960s开始尝试研发模仿医生决策过程的临床知识库 1972年,利兹大学研发出第一款医疗人工智能系统AAPHELP,用于辅助诊断 1976年,斯坦 福大学 研发MYCIN 系 统;CASNET、PuFF等系统相继问世 1980s 出现少量商业化系统,如QMR、Dxplain 1985年,成功研制能自主定位的手术机器人 1987-1994 AI寒冬:政府预算、资本投入减
7、少 1992年,使用手术机器人进行髋关节置换术 2000年,达芬奇手术系统获批用于腹腔镜手术的 2007年,IBM开发Watson系统 2009年,奥巴马签署APPA法案,为使用电子病历(EMR)的医生等提供额外的资金及奖励 2012年,多层卷积神经网络的发展使图像识别错误率大大降低 2014年,Enlitic开发出能从X光及CT扫描图像识别恶性肿瘤的软件 2017年,心脏磁共振成像AI分析软件Cardio DL获批中国 1978年,北京中医医院研发出我国第一个医学专家系统关幼波肝病诊疗程序 1980s 研究方向多为中医专家系统 1990s 专家系统进入西医领域,研发颞颌关节紊乱综合征专家系统
8、、个儿童心理障碍标准化诊断与治疗专家系统、心血管疾病诊断的专家系统等 累计研制出上百个专家系统,如耳穴信息智能识别系统、口腔癌/胃癌诊疗专家系统、结核病诊断专家系统、血气酸碱度检测分析计算机辅助专家系统,但几乎没有应用于临床,为医生所用 2015年,开展AI+影响的相关研究 2016-2017,市场出现相对成熟的CDSS产品 2018年,AI开始应用于基因检测领域 2019年,尝试利用人工智能打造更科学的智慧病案62020.12 iResearch I2020.12 iResearch IAI+医疗驱动因素:需求端2018年中国卫生总费用达到近6万亿元,约为2010年的三倍,同时,2010年-
9、2018年期间,卫生费用占GDP的比例缓慢上升。从居民个人角度看,受农村整体经济条件及医疗水平等因素影响,2015-2018年农村居民在医疗保健方面的支出低于城镇居民,差距基本保持在700元左右。城乡居民医疗保障支出占总消费性支出的比例均有所上升,居民在医疗保健方面的付费意愿不断增强。艾瑞认为,国家、社会各界及居民个人越来越重视卫生健康,未来AI不仅能帮助医院及药企的管理与研发,而且能帮助基层医疗机构提升医疗水平,从而满足居民不断增长的医疗保健需求。来源:艾瑞咨询研究院根据2019年卫生统计年鉴绘制。来源:艾瑞咨询研究院根据2019年卫生统计年鉴绘制。1443.41630.81777.4204
10、5.76.7%7.1%7.3%7.8%2015201620172018846929.21058.71240.19.2%9.2%9.7%10.2%2015201620172018人均医疗保健支出(元)医疗保健支出占消费性支出比例(%)2015-2018年中国城乡居民医疗保健支出农村居民城镇居民19,980.4 24,345.9 28,119.0 31,669.0 35,312.4 40,974.6 46,344.9 52,598.3 59,121.9 4.8%5.0%5.2%5.3%5.5%6.0%6.2%6.4%6.6%201020112012201320142015201620172018卫
11、生总费用(亿元)卫生总费用占GDP比例(%)2010-2018年中国卫生总费用卫生总费用逐年上升,居民在医疗方面的付费意愿不断提升72020.12 iResearch I2020.12 iResearch I2018年全国医疗卫生机构数量接近10万家,其中近95%为基层卫生机构。基层卫生机构中,社区卫生技术人员工作年限多在10-30年,但高水平人员较少,取得正高/副高资格的医生占比仅有5.1%。提升基层医院尤其是社区医院医疗技术人员的综合能力能够减少居民对于去基层医疗机构就医的顾虑,促进分级诊疗制度的落实。分城市与乡村来看,城市每千人口卫生技术人员总数达10.91人,其中药师、检验技师、影像技
12、师等卫生技术人员占比相对较低。城乡间每千人口卫生技术人员总数仍有较大差距,农村居民在医疗方面有较强付费意愿,但能够获得的医疗资源有限。艾瑞认为,未来AI+医疗通过向乡村医疗卫生机构提供标准化的产品,能在一定程度上弥补城乡间的医疗资源差距。AI+医疗驱动因素:供给端基层与医院、城市与乡村,医疗技术水平仍有较大差距来源:艾瑞咨询研究院根据2019年卫生统计年鉴绘制。来源:艾瑞咨询研究院根据2019年卫生统计年鉴绘制。基层医疗卫生机构,94.6%医院,3.3%其他,2.1%2018年医疗卫生机构类型及卫生技术人员构成全国医疗卫生机构总数:997,44313.7%19.8%20.3%27.7%26.5
13、%23.7%24.3%16.1%15.2%12.7%社区卫生服务中心医院5年以下5-9年10-19年20-29年30年及以上5.1%9.8%24.7%20.4%32.0%29.3%27.2%30.4%11.0%10.2%社区卫生服务中心医院正高/副高中级师级/助理士级其他卫生技术人员工作年限卫生技术人员专业技术资格2.59 4.01 1.82 2.16 5.08 1.80 2.08 1.82 1.01 整体情况城市乡村每千人口药师、检验技师、影像技师及其他卫生技术人员数(人)每千人口注册护士数(人)每千人口执业(助理)医师数(人)2018年中国每千人口卫生技术人员数总数:6.83总数:10.9
14、1总数:4.6382020.12 iResearch I2020.12 iResearch IAI+医疗驱动因素:支付端医保全民覆盖,需采取有效控费措施减轻医保基金支出压力国家医保局发布的数据显示,2019年医保覆盖人数达13.54亿人,参保覆盖面稳定在95%以上。在此背景下,国家急需采取有效的控费方式,保证医保基金的可持续支付能力,并逐渐降低个人支付比例,减轻居民就医压力。目前我国医保主要按项目付费,监管部门主要通过监控医疗各过程判断医院是否存在不合理检查、滥用药等行为,但由于缺乏判断标准、各地各级别医疗机构病案记录方式混乱等原因,监管难度较大。为了解决此问题,国家近年来开始试推行基于DRG
15、s及DIP的医保支付制度,尝试通过对疾病进行分类、制定标准价格区间等方式减少医疗资源的浪费,从而达到医保控费的目的。艾瑞认为,AI+医疗中的CDSS或智慧病案产品能有效支撑DRGs及DIP制度的推广与应用。注释:2019年城乡医疗保险并轨,新农合被纳入城镇居民统计口径。来源:艾瑞咨询研究院根据国家医保局数据绘制。来源:艾瑞咨询研究院根据公开资料及自主研究绘制。2.9 3.0 3.1 3.2 3.3 6.7 5.9 1.5 1.3 3.8 4.5 8.7 9.0 10.3 20152016201720182019城镇职工(亿人)新农合(亿人)城镇居民(亿人)2015-2019年中国全民医保覆盖面
16、情况2020年中国医保按项目支付制度模式及面临问题居民因病就医医疗总费用医保支付:根据医保目录及支付标准进行支付个人支付医保支付范围以外的医疗费用补充医疗保险/商业保险对个人进行赔付全民医保覆盖人数增长及费用上升使医保基金压力巨大,医保基因没有得到充分利用个人支付医保外费用增多,不合理医药费易产生医患矛盾,降低患者就医满意度面临的问题医保支付方监管部门对医院不合理医疗行为监管难度大居民就医所需医疗总费用增加92020.12 iResearch I2020.12 iResearch I38%34%4%6%3%2%2%3%2%2%4%AI+医疗算法应用AI+医疗算法生态成熟,核心医疗应用广泛目前传
17、统的机器学习和深度学习算法已被广泛得应用,来处理临床研究和医疗服务中的结构化数据,如医学影像数据、基因数据和生物标志物数据;而非结构化数据,如人工笔记、医学期刊与患者调查等则依靠专门的医学自然语言处理技术来分析。艾瑞通过PubMed公开数据整理,2012-2020年在医学文献中使用到的热门机器学习算法和深度学习算法包括:1)支持向量机(38%),主要应用于识别成像生物标志物和医疗影像分析;2)神经网络(34%),主要应用于生化分析、图像分析和药物开发;3)逻辑回归(4%),主要用于疾病风险评估和临床决策辅助系统。来源:艾瑞咨询研究院根据公开资料整理及绘制。来源:艾瑞咨询研究院根据PubMed公
18、开资料整理及绘制。临床活动,筛查,诊断,治疗电子病案数据(结构化数据)人工智能机器学习自然语言处理诊疗记录、医嘱等(非结构化数据)2012-2020年医学文献中热门应用算法主要应用于医疗影像识别等2020年中国院内机器学习与自然语言应用场景主要应用于新药研发、图像分析等主要应用于临床决策辅助系统CT、MRI影像,基因数据等支持向量机神经网络逻辑回归判别分析随机森林线性回归朴素贝叶斯最邻近算法决策树其他隐马尔科夫模型102020.12 iResearch IAI+医疗痛点分析AI+医疗存在技术难点与标准缺失,打通数据壁垒成为关键随着我国医疗体制改革的深化、分级诊疗制度的落实,政府开始加大力度解决
19、医疗资源分配问题以及医疗服务效率问题。其中,医疗人工智能的广泛应用在提高医疗质量和服务效率、减少误诊误治方面发挥了重要作用。然而,目前AI+医疗仍存在医学数据相关问题、复合人才短缺、行业标准缺失以及医疗科研转化为成熟产品的周期过长等问题。其中,数据的获取、使用与数据共享是阻碍AI+医疗发展的最大因素。艾瑞认为,由于AI+医疗发展的主要推动力仍是满足医疗行业的刚性需求,因而AI+医疗在未来必然会打通数据壁垒,实现数据的安全、高质量及共享的应用。来源:艾瑞咨询研究院根据专家访谈整理及绘制。医学数据问题复合人才问题行业标准问题医疗机构合作 合规问题:目前医疗数据的归属权、使用权、存储权、交易权利等尚
20、不明确;数据质量:当前数据标注方法、工具、平台不统一导致的标注质量不一致;数据共享:医疗数据目前仍如“孤岛”,共享仍待时日 缺乏复合人才:AI+医疗领域所需人才不仅要掌握人工智能相应技术,还需理解医疗业务流程,目前我国的人工智能人才培养机制尚无法满足医疗领域专门人才的培养需求 缺标准认证尚不健全:大多数医疗机构对于采购和使用医疗人工智能产品的态度是谨慎的,主要原因就是此类产品缺乏相关标准,无法得到国家认证许可,但深层原因在于目前国家层面的相关技术标准仍不健全 转化路径过长:目前的合作模式大多是企业与医疗机构合作进行相关医疗人工智能的科研,但科研成果转化为成熟产品路径过长,其中涉及的知识产权、利
21、益分配、品牌所有权等诸多不确定因素都会影响AI+医疗的落地2020年中国AI+医疗痛点分析11AI+医疗发展背景1AI+医疗发展现状2AI+医疗典型企业案例分析3AI+医疗发展趋势4122020.12 iResearch I2020.12 iResearch IAI+医疗投融资分析行业处在成长期,AI+影像是投融资热门之一2020年医疗融资事件数持续递减,但融资总额却强劲走高,到达历史最高的40亿元,其中新药研发是今年最热门医疗AI融资领域,占已披露投资额的54%。AI+影像占融资额的比例连续三年保持在20%左右,成为另一热门融资领域。对比2019年与2020年的融资项目轮次,其中天使轮、A轮
22、与B轮占融资项目的比例由85.7%降低到70.6%,说明市场成熟度有所提高。同时笔均融资额从0.39亿元/笔上升至1.14亿元/笔。目前行业处于快速成长期,随着市场融资集中度增加,艾瑞认为,未来拥有医疗牌照或技术领先的优质标的公司会更受资本市场青睐,能吸引更多的资源与资金。来源:艾瑞咨询研究院根据IT桔子公开资料整理及绘制。注释:A轮包括preA、A、A+;B轮包括B、B+;C轮包括C、C+。来源:艾瑞咨询研究院根据IT桔子公开资料整理及绘制。D轮及以上20,6%35,3%14,7%A轮B轮20,6%C轮8,8%天使轮2019&2020年中国AI+医疗项目融资轮次分布69,0%D轮及以上11,
23、9%7,1%A轮4,8%B轮7,1%C轮天使轮201920202010-2020中国AI+医疗总融资金额与融资事件数1013102040577142352010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020AI+新药研发(亿元)AI+辅助检查(亿元)CDSS(亿元)智慧病案(亿元)手术机器人(亿元)AI+基因检查(亿元)其他(亿元)融资事件数(件)10.60.72.810.47.530.516.239.8132020.12 iResearch I中国AI+医疗政策导向政府高度重视AI+医疗发展,持续释放政策红利从政策层面来说,2017年国务
24、院发布的新一代人工智能发展规划中提出要发展便捷高效的智能服务,推广应用人工智能治疗新模式、新手段,建立快速精准的智能医疗体系。从2017年开始,我国已把人工智能作为一个国策进行推动,近几年的两会上AI也被多次写入政府工作报告中。而AI+医疗则作为AI中的先行者,得到了政府的大力倡导。2018年政府提出人工智能向基层医疗进行渗透,2019年将AI+医疗的范围进一步扩大到康养范畴,2020年进一步提出未来的建设指南,期望在2023年在以医疗为代表的人工智能领域中建立一套初步的标准体系规范。来源:艾瑞咨询研究院根据公开资料整理及绘制。20172018201920202017.7.8 国务院新一代人工
25、智能发展规划 智能医疗,推广人工智能治疗新模式新手段,探索人机协同智能诊体系的建设;智能健康和养老,加强群体智能健康建设,突破大数据、物联网等关键技术;完善支持人工智能发展的重点政策,完善适应人工智能医疗、保险的政策体系2018.4.28 国务院国务院办公厅关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见 鼓励医联体内上级医疗机构借助人工智能等技术手段,面向基层提供远程会诊、远程心电诊断、远程影像诊断等服务;推进“互联网+人工智能”应用服务,研发基于人工智能的临床诊疗决策支持系统,同时加强临床、科研数据整合共享和应用2019.8.1 科技部国家新一代人工智能开放创新平台建设工作指引 智能医疗,推广人工智
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- 2020 年中 AI 医疗 行业 报告
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