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在政策推動(dòng)和算法紅利的促進(jìn)下，“人工智能+醫(yī)療”快速發(fā)展，根據(jù)中國(guó)數(shù)字醫(yī)療網(wǎng)統(tǒng)計(jì)，2016年中國(guó)AI+醫(yī)療市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到96.61億元，增長(zhǎng)率為37.9%，中國(guó)AI+醫(yī)療市場(chǎng)規(guī)模在持續(xù)增長(zhǎng)，2017年超130億元，增長(zhǎng)40.7%，有望在2018年市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到200億元。

“人工智能+醫(yī)療”快速發(fā)展。醫(yī)學(xué)是一門(mén)靠歸納邏輯、經(jīng)驗(yàn)學(xué)習(xí)、循證運(yùn)用的學(xué)科，人工智能在這個(gè)行業(yè)可以發(fā)揮重要作用。

人工智能在醫(yī)療行業(yè)的各環(huán)節(jié)均有應(yīng)用

1. 診前:可用于個(gè)體或群體性疾病的預(yù)測(cè)，并給出健康建議。

2. 診中:人工智能可以輔助診斷、輔助治療，降低誤診率。

3. 診后:能通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)、圖像識(shí)別和視頻分析等渠道保證患者服藥的真實(shí)性，輔助醫(yī)生實(shí)現(xiàn)患者藥物依從性的監(jiān)督。

4. 其他環(huán)節(jié):保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)費(fèi)用智能控制;人工智能參與到藥物研發(fā)過(guò)程中，可以縮短時(shí)間、提高效率。

目前產(chǎn)業(yè)發(fā)展處于第一階段。在此階段，弱人工智能算法相對(duì)成熟，數(shù)據(jù)的整合和共享構(gòu)成行業(yè)發(fā)展的核心因素。產(chǎn)業(yè)仍處于發(fā)展初期，數(shù)據(jù)整合與共享是驅(qū)動(dòng)行業(yè)發(fā)展的核心因素。AI+醫(yī)療發(fā)展的核心在于“算法+有效數(shù)據(jù)”。

隨著醫(yī)療數(shù)據(jù)互聯(lián)互通程度的提升和共享機(jī)制的建立，AI+醫(yī)療行業(yè)發(fā)展將加速。我們認(rèn)為，目前已經(jīng)形成成型產(chǎn)品、在各應(yīng)用場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)小范圍推廣、具備高附加值的AI+醫(yī)療應(yīng)用包括兩個(gè):

1. 基于醫(yī)學(xué)影像的智能識(shí)別;

2. 基于電子病歷的輔助診斷。后者的典型案例是IBMWatson，目前已經(jīng)落地WatsonforOncology的腫瘤輔助診斷治療的AI產(chǎn)品，并在國(guó)際上各醫(yī)院小范圍推廣。自2012年深度學(xué)習(xí)技術(shù)被引入圖像識(shí)別數(shù)據(jù)集之后，其識(shí)別率近年來(lái)屢創(chuàng)新高，2015年百度在ImageNet的比賽識(shí)別錯(cuò)誤率僅為4.58%，高于人類(lèi)水平。而基于醫(yī)學(xué)影像的智能識(shí)別，全球該領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)公司達(dá)1000多家，是適合AI技術(shù)發(fā)揮其所長(zhǎng)的醫(yī)學(xué)應(yīng)用領(lǐng)域。

目前我國(guó)醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)的年增長(zhǎng)率約為30%，而放射科醫(yī)師數(shù)量的年增長(zhǎng)率為4.1%，其間的差距是25.9%，放射科醫(yī)師的數(shù)量增長(zhǎng)遠(yuǎn)不及影像數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)。

智能影像識(shí)別市場(chǎng)分類(lèi)多空間大人工智能方法在醫(yī)學(xué)圖像處理中的應(yīng)用十分廣泛，涉及醫(yī)學(xué)圖像分割、圖像配準(zhǔn)、圖像融合、圖像壓縮、圖像重建等多個(gè)領(lǐng)域。

醫(yī)療影像智能識(shí)別按照應(yīng)用領(lǐng)域，可以分為放射類(lèi)、放療類(lèi)、手術(shù)類(lèi)以及病理類(lèi):

1. 放射類(lèi):類(lèi)似于軍隊(duì)的“情報(bào)部門(mén)”，通過(guò)射線成像了解人體內(nèi)部的病變情況，形成影像。對(duì)該影像智能識(shí)別的目的在于標(biāo)注病灶位置。

2. 放療類(lèi):類(lèi)似于軍隊(duì)的“戰(zhàn)斗部門(mén)”，在制定放療方案之前，醫(yī)生需要通過(guò)成像設(shè)備對(duì)靶區(qū)進(jìn)行定位，從而形成影像。對(duì)該影像智能識(shí)別的目的在于進(jìn)行靶區(qū)自動(dòng)勾畫(huà)，由于放療需要?dú)⑺兰?xì)胞，病變區(qū)域勾勒的越準(zhǔn)確越好，對(duì)智能影像識(shí)別準(zhǔn)確率要求高。

3. 手術(shù)類(lèi):對(duì)CT等影像通過(guò)3D可視化等技術(shù)，進(jìn)行三維重建，幫助醫(yī)生進(jìn)行手術(shù)前規(guī)劃，確保手術(shù)的精確性。

4. 病理類(lèi):病理診斷是最終確診環(huán)節(jié)，MRI、CT、B超等影像判讀的正確與否要參考病理診斷的結(jié)果。傳統(tǒng)的病歷檢驗(yàn)是醫(yī)生在顯微鏡下直接讀取病歷涂片，現(xiàn)在數(shù)字化病理系統(tǒng)使得AI讀片成為可能。

以病理切片為例，據(jù)國(guó)家衛(wèi)計(jì)委統(tǒng)計(jì)，我國(guó)病理注冊(cè)醫(yī)生在1萬(wàn)人左右，按照每百?gòu)埓才鋫?—2名病理醫(yī)生的標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算，全國(guó)病理科醫(yī)生缺口可能達(dá)3—4萬(wàn)人，目前，全國(guó)有近40%的手術(shù)未進(jìn)行病理切片分析。所以通過(guò)AI的方式輔助影像科醫(yī)師進(jìn)行診斷將滿足市場(chǎng)剛需。

我國(guó)醫(yī)療資源短缺，供給嚴(yán)重不足，人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用可以提升醫(yī)生工作效率，變相提升醫(yī)療資源的供給。從變現(xiàn)對(duì)象看，基層醫(yī)院因?yàn)橹委熕剑t(yī)療資源缺乏，付費(fèi)動(dòng)力最強(qiáng);而大醫(yī)院雖然醫(yī)療資源豐富，但由于門(mén)診住院量高，具備通過(guò)智能化應(yīng)用提升工作效率的需求。在此背景下，基層醫(yī)院具備按次付費(fèi)的需求基礎(chǔ)，而大醫(yī)院更容易接受軟件服務(wù)費(fèi)作為付費(fèi)形式。隨著第三方影像中心的崛起，將也會(huì)對(duì)智能影像診斷產(chǎn)生需求。