2023中国医疗健康人工智能行业应用发展图谱

中国医疗健康人工智能行业应用发展图谱2023 易观分析2023年12月 本产品保密并受到版权法保护 ConfidentialandProtectedbyCopyrightLaws 01 医疗健康人工智能行业应用发展背景 政策为医疗健康AI发展建设支撑体系，提供发展机遇 政策为医疗AI发展创造条件 时间 相关部门 文件名称 主要内容 2023.3 中共中央办公厅国务院办公厅 关于进一步完善医疗卫生服务体系的意见 提升服务便捷性。积极运用互联网、人工智能等技术，持续优化服务流程。发展“互联网+医疗健康”，建设面向医疗领域的工业互联网平台，加快推进互联网、区块链、物联网、人工智能、云计算、大数据等在医疗卫生领域中的应用。 2022.9 科技部、教育部、工信部、交通运输部、农业农村部、国家卫健委 关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见 以更智能的城市、更贴心的社会为导向，在城市管理、交通治理、生态环保、医疗健康、教育、养老等领域持续挖掘人工智能应用场景机会，开展智能社会场景应用示范。医疗领域积极探索医疗影像智能辅助诊断、临床诊疗辅助决策支持、医用机器人、互联网医院、智能医疗设备管理、智慧医院、智能公共卫生服务等场景。 2021.07 国家卫生健康委、财政部、国家中医药局 关于做好2021年基本公共卫生服务项目工作的通知 鼓励探索通过医学人工智能辅助技术提高服务水平，开展重点人群随访和健康教育，利用大数据开展区域卫生健康状况分析。 2021.06 药监总局 人工智能医疗器械注册审查指导原则（征求意见稿） 进一步规范人工智能医疗器械生存周期过程质控要求和注册申报资料要求，并统一审评要求。 2020.08 国家标准化管理委员会中央网信办、国家发展改革委、科技部、工业和信息化部 国家新一代人工智能标准体系建设指南 目标到2023年初步建立人工智能标准体系，医疗健康作为重点领域进行推进。智能医疗领域重点规范人工智能医疗应用在数据获取、数据隐身管理等方面内容，制定包括医疗数据特征表示、人工智能医疗质量评估等标准。 2018.04 国务院办公厅 关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见 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，支持研发医疗健康相关的人工智能技术。 表中国AI+医疗重点政策 科技成果转化 国产化 数据共享 行业标准规范体系 •近年来，多个文件将人工智能在医疗健康领域的应用写入发展规划，医疗AI迎来发展利好。各省市顺势发布专项政策，为医疗AI的发展建设完整的支撑体系。 政策为医疗AI发展提供机遇 •从整体规划来看，医疗AI行业还将继续享受政策红利。政策将推动成果转化，加速医疗AI应用落地，持续完善标准规范体系。但同时，随着标准体系的建立，企业也将面临更高的技术与合规门槛。只有把握核心技术，持续投入研发与创新，才能把握发展机遇，建立牢固的竞争壁垒。 2023/12/27 来源：各政府官网，易观分析整理 激发科技与创新活力3 中国AI研究成熟，促进医疗AI技术生态不断丰富 近年来，国内关于人工智能领域的研究十分密集，发文量激增。目前，中国不论在高水平论文还是专利申请数量上都位居世界前列，视觉、语音、自然语言处理等基础智能任务工程实现水平全球领先，并且拥有一批追求算法技术极致优化的人工智能企业。 随着理论突破速度开始放缓，深度学习技术进入升级优化阶段，驱动图像分类、机器翻译等多类感知任务提升准确率，在政策的支持下，持续释放技术红利，促进医疗AI技术生态不断完善。 3.5 3.0 2.5 2.0 1.5 1.0 0.5 0.0 过去十年人工智能领域高水平论文发表量前十国家 单位：万篇 3.3 2.3 0.6 0.6 0.4 0.4 0.3 0.3 0.3 0.2 45.0 40.0 35.0 30.0 25.0 20.0 15.0 10.0 5.0 0.0 全球人工智能专利申请量 39.0 全球人工智能专利申请量TOP5 4.7 3.4 2.3 2.0 0.8 单位：万件 美国 中国 德国 英国 日本 加拿大 法国 韩国 意大利 澳大利亚 中国美国日本韩国WIPO欧洲专利局 注：数据截止统计时间为2020年 数据来源：AMiner.org·易观分析整理 ©易观分析 2023/12/27 激发科技与创新活力 www.analysys.cn 4 医疗AI仍处于大量研发投入阶段，融资逐年增长提供资金支持 尽管已经有多家医疗AI启动IPO，但是实现盈利的企业尚未出现，根据已公开的公司数据，研发费用占比高，并且仍在持续增长，可见在未来短时间内，医疗AI产品研发及优化仍是重点，资金需求缺口大。医疗AI行业已出现轮次比较靠后的融资，部分企业已步入预上市阶段，上市企业也已崭露头角，融资数量及金额持续上涨，为医疗AI企业提供资金支持。 1,400 1,200 1,000 800 600 400 200 0 2022年部分医疗AI企业研发费用情况 研发费用（单位：百万人民币）研发费用占收入比重 1,256.60 110.5% 1,306.00 368.70 29.8 % 14.4% 鹰瞳科技医渡科技联影医疗 120% 100% 80% 60% 40% 20% 0% 300 250 200 150 100 50 0 2016-2021年医疗AI领域融资数量及金额 金额（亿元人民币） 94 数量（件） 87 74 64 59 25 46 137.2 101.1 43.2 62.0 24.8 41. 201620172018201920202021 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 数据来源：公司财报、IT桔子·易观分析整理 ©易观分析 2023/12/27 激发科技与创新活力 www.analysys.cn 5 日渐激烈的竞争中，医疗AI向高速发展蓄力 中国医疗健康+AI应用AMC曲线 市探索期 认 场(1978-2018) 可 市场启动期(2019-2025) 高速发展期 （2025-） 应用成熟期 度1978年，“关幼波肝病诊疗程序”第一次将医学专家系统应用到我国传统中医领域。此后开始加快开展人工智能医疗产品的研发，1996年专注 人工智能研发的厂 2016-2018年是 医疗AI企业数量增长高峰期，医疗AI投融资数量逐年攀升，百度、阿里、腾讯等巨头进入市场，市场整合开始。 在激烈的竞争与商业化不利中淘汰了一批参与者，市场集中度提 疫情加速医疗AI临床审批与应用。2021年， 10家医疗AI企业IPO或拟 IPO。 经过高速发展，市场进入成熟期。新技术、新替代性模式成为厂商需要面对的新风险。 VI G V VIII H 新技术、新替代性模式出现，产品、厂商开始逐渐退出市场。 商相继出现。 II B 升。 C IIID E NowF IPO热点转移，厂商收入增加，实现盈利，市场持续 增长，产业链分工明确。 经过长期探索，厂商找到可以被用户付费认可的服务方式，找到合 I A ©易观分析 2000-2010年，累计研 制出上百个专家系统。IV 理的盈利模式，市场开始稳定增长。 时间 www.analysys.cn 2023/12/27 激发科技与创新活力6 02 医疗健康人工智能行业应用发展图谱及行业应用案例 释放医疗资源效能，“AI+医疗”加速实现医疗普惠 中国正在加速进入老龄化社会，相应地带来更多在医疗健康方面的需求，同时，医疗产业也存在优质医疗资源不足的结构性问题。通过“AI+医疗”的融合与加速，是在推动医疗行业从数字化向智能化升级的方向上，探索医疗智能化服务能力与水平的提升，从而在缓解医疗资源结构性问题的基础上，提升医疗服务的效率和质量，从而更好地满足人民群众的医疗健康需求。 补充医疗资源短板，优化医疗资源分配，从而在一定程度上实现医疗资源普惠 •整体提升医疗服务效率，通过AI分析进行分级诊疗规划，在一定程度上实现医疗资源的优化与普惠 •赋能基层医疗服务短板，弥补基层医生在经验方面的不足，实现优质医疗资源的流动与下沉 提升医疗服务的效率和质量，尤其是提升医生与患者的双重体验 •通过分析定位医疗流程的断点与痛点，并进行优化，从而改善患者的就医体验，在数据沉淀挖掘的基础上，实现对于患者的个性化医疗服务以及全生命周期的健康管理 •可以在一定程度上加速医生的培养周 期，同时，既可以赋能医生从基础事务性的工作当中适当解放出来，更可以通过AI与医疗大模型为医生提供更全面的诊疗建议，提升医疗服务水平 加速生物基础科学研究，提升公共卫生服务水平，推动医疗行业创新发展 •推动基因计算、大小分子生物方面的研究进展，从而赋能空间组学分析、药物研发等，从而加速生命科学的研发与应用落地 •通过智慧病案管理体系实现区域医疗数据资源的流动，形成快速分析与疾病预测等，从而在一定程度上提高对重大疾病的发现率，实现联防联控，提升公共卫生服务水平 2023/12/27激发科技与创新活力8 医疗健康行业AI应用价值与场景 核心价值主要环节 补充医疗资源短板，优化医疗资源分配，从而在一定程度上实现医疗资源普惠 治疗 诊断 预防 提升医疗服务的效率和质量，尤其是提升医生与患者的双重体验 院前（院外）院中 加速生物基础科学研究，提升公共卫生服务水平，推动医疗行业创新发展 康复 院后（院外） 公共卫生防疫 导诊/分诊 用药指导 体检 康复计划（含康复机器人） 检查/检测/诊断 AI辅助诊断 AI+医学影像 AI+病理诊断 临床治疗 医疗机器人 精准医疗 病历录入/智慧病案 健康管理 重要场景 药物检索 医保支付 药物研发 基础研究 医疗人才教育与培养 2023/12/27 激发科技与创新活力9 医疗健康行业AI应用图谱 中国医疗健康行业AI应用图谱 AI医学影像 AI辅助诊断（CDSS） 精准医疗 医疗/康复机器人 AI病理诊断 健康管理 药物研发与基础研究 公共卫生 体检 院前（院外）院中+院后 医疗数字化解决方案通用大模型/医疗健康大模型 商汤商量大医百度灵医大模型京东健康京医千询 华为盘古药物分子大模型医联医疗大语言模型MedGPT 阿里通义医疗行业大模型 东软添翼医疗领域大模型 卫宁健康医疗语言大模型WiNGPT智慧眼多模态医疗大模型“砭石” 腾讯医疗大模型 微脉CareGPT健康大模型 联影智能医用通才大模型 注释：图谱中企业仅为示例，未穷举，且排名不分先后，如有不当之处请指正 ©易观分析www.analysys.cn 2023/12/27 激发科技与创新活力10 AI辅助提升病理诊断速度与精准度，加速落地 •节省病理医生阅片时间，加快阅片速度，从而显著提升诊疗效率； •降低由于病理医生经验以及主观判断带来的漏诊与误诊概率； •在一定程度上实现病理医疗资源的扩容，弥补供给不足带来的医疗问题 AI病理应用类型及潜在市场空间 案例：AI辅助提升病理诊断速度与精准度，医策科技形成原研、获证、产品多场景落地闭环 类型 作用 潜在市场规模 AI病理企业布局 组织病理 主要用于明确疾病性质 预计20-30亿元 7个 细胞病理 主要用于宫颈癌筛查 预计超过200亿元 15个 免疫组化病理 辅助诊断、判断预后、预测治疗效果等辅助作用 预计超过40亿元 11个 分子病理 主要用于肿瘤标本检测 预计近百亿元 4个 AI病理应用落地需要关注如下挑战 •数据是AI病理产品的核心，包括数据的多样性、数据集标注的准确性等都决定了AI诊断结果的准确性和泛化性；同时，需要在此基础上进行数据标准化的处理，从而更大程度发挥数据融通价值； •落地模式挑战，需要考虑到医疗机构本身数字化基础以及科室设置基础能力不同，以及软件系统的应用能力以及付费习惯存在差异，在向医疗机构落地的过程中，可能需要通过一揽子解决方案的模