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1、1 版版权权声声明明 本本蓝蓝书书版版权权属属于于业业互互联联创创新新中中(上上海海)有有限限公公司司、3 36 6 氪氪研研究究院院、中中国国信信息息通通信信研研究究院院云云计计算算与与数数据据研研究究所所,并并受受法法律律保保 护护。转转载载、摘摘编编或或利利其其它它式式使使本本蓝蓝书书字字或或者者观观点点的的,应应注注 明明来来源源。违违反反上上述述声声明明者者,将将追追究究其其相相关关法法律律责责任任。 联联合合编编写写单单位位:业互联创新中(上海)、36 氪研究院 参参与与编编写写单单位位:中国信息通信研究院云计算与数据研究所、中国智能产业 发展联盟医学智能委员会、互联医疗健康产业联
2、盟、上海市卫和健康发 展研究中、复旦学公共卫学院 编编写写组组成成员员: 业互联创新中(上海)有限公司:郑忠斌、武、赵艺瑾、王道洋、张 东、陈科利 36 氪研究院:邹萍、伍典 云计算与数据研究所:王秀梅、冯天宜 上海市卫和健康发展研究中:春林 复旦学公共卫学院:王伟炳 I 前前言言 近年来,人工智能成为推动社会经济发展的新动力之一,在提高社会生产效 率、 实现社会发展和经济转型等方面发挥重要作用。作为主导新一代产业变革的 核心力量,人工智能在医疗方面展示出了新的应用方式,在深度融合中又催生出 新业态。 从全球范围来看, 目前人工智能医疗产业仍处于发展早期阶段, 相比于传媒、 零售、教育等领域来
3、说,商业化程度偏低。但随着市场需求不断扩大,向专业化 细分领域深化发展,加之各国宏观政策支持和技术进步等,人工智能医疗发展前 景广阔。美国靠早期的政策拉动医疗信息化和人工智能辅助医院管理,积累了大 量数据,具备先发优势,属于领先梯队,目前已在药物研发、医疗机器人、医学 影像、辅助诊断等方面全方位布局。其他国家如英国、德国、加拿大、日本等国 则紧随其后,各有侧重,各有所长。 中国作为新兴市场国家的领头羊,人工智能医疗始终保持高速发展态势。目 前, 我国人工智能医疗发展历经计算智能阶段,目前正处于从感知智能向认知智 能过渡的发展阶段,不同细分领域的技术发展情况和落地应用成熟度有所不同。 AI 医学
4、影像是人工智能在医疗领域应用最为广泛的场景,率先落地、率先应用、 率先实现商业化。手术机器人、药物研发、精准医疗等领域已有部分落地应用, 但因成本或技术原因,尚未实现规模化普及,未来增长空间较大。受 2020 年初 新冠肺炎疫情影响, 人工智能在公共卫生领域特别是传染病的预防与控制方面发 挥重要作用,传染病大数据分析预警系统、疫情排查系统、智能测温机器人、消 毒机器人、语音服务机器人等在战“疫”一线被广泛应用。本蓝皮书立足于产业发 展基本面,并结合当前人工智能医疗的最新发展与应用趋势,对公共卫生、医院 管理、医学影像、医疗机器人、药物研发、健康管理、精准医疗和医疗支付共八 大主要细分领域进行深
5、入研究与分析,分析各领域所处的不同发展阶段、发展特 征与应用价值,并盘点市场主要参与者,力求描摹 2020 年互联网医疗行业发展 的新风向。 中国的人工智能医疗在政府与社会各界的共同投入与支持下,面临政策、市 场、技术、人才等多重因素叠加利好的重要发展机遇。项目组重点分析了中国人 工智能医疗领域目前所具有的六大发展机遇:机遇一,顶层设计不断加码,产业 II 发展政策环境持续优化; 机遇二, 市场增长迎来发力期, 资方入局窗口已经打开; 机遇三,市场需求日益旺盛,慢病管理等领域颇具增长空间;机遇四,新冠疫情 的迫切需求为相关产业的发展打开了新局面;机遇五,5G、量子计算等新技术 的增长为产业发展
6、提供了新动能;机遇六,复合型人才厚度增加为产业厚积薄发 创造新节点。 在行业发展重要机遇期,政府密集释放相关利好政策,推动科技成果转化, 推动数据共享,持续完善行业标准规范体系。同时,“以患者为核心、切实满足 医生临床工作需求”的核心理念正在逐渐成为行业共识,人工智能医疗产品正在 向覆盖多病种、深入应用场景的方向发展。可以预见,人工智能医疗大规模落地 应用的时代即将来临。 I 目目录录 第第一一章章 人人工工智智能能医医疗疗发发展展现现状状分分析析. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7、. . . . . . . . . . . . . . . . . . .1 1 1.1 人工智能医疗总体发展概况.1 1.1.1 世界人工智能医疗发展概况.1 1.2.1 中国人工智能医疗发展概况.3 1.2 人工智能医疗发展政策分析.5 1.2.1 海外人工智能医疗发展政策分析.5 1.2.2 中国人工智能医疗发展政策分析.7 1.3 人工智能医疗现状分析.10 1.3.1 人工智能医疗企业现状分析.10 1.3.2 人工智能医疗投融资现状分析.11 1.3.3 人工智能医疗技术现状分析.13 第第二二章章 人人工工智智能能医医疗疗产产业业细细分分领领域域. . . . . . . . .
8、 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .1 15 5 2.1 人工智能+公共卫生. 16 2.1.1 人工智能+公共卫生应用概述.16 2.1.2 人工智能+公共卫生核心应用价值.19 2.1.3 典型企业合集.20 2.2 人工智能+医院管理. 23 2.2.1 人工智能+医院管理应用概述.23 2.2.2 人工智能+医院管理核心应用价值.25 2.2.3 典型企业合集.26 2.3 人工智能+医学影像. 30 2.3.1 人工智能+医学影像应用概述.31
9、2.3.2 人工智能+医学影像核心应用价值.37 2.3.3 典型企业合集.38 2.4 人工智能+医疗机器人. 41 II 2.4.1 人工智能+医疗机器人应用概述.42 2.4.2 人工智能+医疗机器人核心应用价值.46 2.4.3 典型企业合集.48 2.5 人工智能+药物研发. 52 2.5.1 人工智能+药物研发应用概述.52 2.5.2 人工智能+药物研发核心应用价值.54 2.5.3 典型企业合集.56 2.6 人工智能+健康管理. 58 2.6.1 人工智能+健康管理应用概述.59 2.6.2 人工智能+健康管理核心应用价值.61 2.6.3 典型企业合集.63 2.7 人工智
10、能+精准医疗. 66 2.7.1 人工智能+精准医疗应用概述.67 2.7.2 人工智能+精准医疗核心应用价值.69 2.7.3 典型企业合集.71 2.8 人工智能+医疗支付. 75 2.8.1 人工智能+医疗支付应用概述.75 2.8.2 人工智能+医疗支付核心应用价值.77 2.8.3 典型企业合集.79 第第三三章章 人人工工智智能能医医疗疗产产业业发发展展机机遇遇及及趋趋势势. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .8 82 2 3.1 中国人工智能医疗产业发展机遇
11、.82 3.2 中国人工智能医疗产业发展趋势.84 3.2.1 人工智能医疗政策法规趋势.84 3.2.2 人工智能医疗产品技术趋势.86 3.3 世界人工智能医疗产业格局变化.89 第第四四章章 人人工工智智能能医医疗疗发发展展挑挑战战与与建建议议. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .9 91 1 III 4.1 审批挑战与建议.91 4.2 商业挑战与建议.92 4.3 产品挑战与建议.93 4.4 人才挑战与建议.94 4.5 数据挑
12、战与建议.96 I 图图目目录录 图 1-1 中国人工智能医疗项目融资轮次 1.11 图 1-2 2012-2020 年上半年人工智能医疗领域股权投资规模及案例数 2.13 图 2-1 全球人工智能医疗产业图谱 3.15 图 2-2 “人工智能+公共卫生”的主要应用场景 4.16 图 2-3 人工智能在传染病防控领域的应用价值 5.19 图 2-4 人工智能在医院管理领域的应用 6.23 图 2-5 人工智能在医院管理领域的核心应用价值 7.25 图 2-6 人工智能在医学影像诊断的应用方式 8.31 图 2-7 2019 年中国医疗机器人市场结构 9.42 图 2-8 新药从临床期到批准上市
13、成功率对比 10.52 图 2-9 人工智能在新药研发的应用场景 11.54 图 2-10 人工智能在健康管理领域的应用 12.59 图 2-11 2018 年中国可穿戴设备各产品市场份额 13.60 图 2-12 医疗数据生态中各主体及其数据需求 14.63 图 2-13 精准医疗的三个层次 15.67 图 2-14 我国精准医疗行业市场结构(%)16.68 图 2-15 我国的主要医疗支付方式与参与主体 17.75 图 2-16 2009-2018 年我国医疗保险基金收入与支出情况 18.77 图 3-1 中国 65 岁及以上人口变化 19.83 图 4-1 全球主要国家 AI 领域人才数
14、量(单位:万人)20.95 II 表表目目录录 表 1-1 国外人工智能医疗相关政策文件 1.6 表 1-2 中国人工智能医疗相关政策文件 2.8 表 1-3 人工智能医疗产业链 3.10 表 2-1“人工智能+公共卫生”典型企业合集 4.20 表 2-2 “人工智能+医院管理”典型企业合集 5.26 表 2-3 人工智能医疗公司的新冠肺炎产品盘点 6.33 表 2-4 “人工智能+医学影像”典型企业合集 7.38 表 2-5 手术机器人分类 8.44 表 2-6 手术机器人的技术演化路径 9.46 表 2-7 三种外科手术对比 10.47 表 2-8 “人工智能+医疗机器人”典型企业合集 1
15、1.48 表 2-9 “人工智能+药物研发”典型企业合集 12.56 表 2-10 “人工智能+健康管理”典型企业合集 13.63 表 2-11 肿瘤免疫治疗种类 14.70 表 2-12 “人工智能+精准医疗”典型企业合集 15.71 表 2-13 “人工智能+医疗支付”典型企业合集 16.79 表 4-1 医疗人工智能的主要应用模式 17.93 1 第第一一章章 人人工工智智能能医医疗疗发发展展现现状状分分析析 1 1. .1 1 人人工工智智能能医医疗疗总总体体发发展展概概况况 1 1. .1 1. .1 1 世世界界人人工工智智能能医医疗疗发发展展概概况况 近年来,人工智能成为推动社会
16、经济发展的新动力之一,在提高社会生产效 率、 实现社会发展和经济转型等方面发挥重要作用。作为主导新一代产业变革的 核心力量,人工智能在医疗方面展示出了新的应用方式,在深度融合中又催生出 新业态。人工智能医疗的迅速发展和普及,提高了医疗质量,降低了医疗成本, 能够帮助医疗行业解决资源短缺、分配不均等众多民生问题。 全球的人工智能医疗相对于制造业、通信传媒、零售、教育等人工智能应用 领域来说,还处于早期阶段,商业化程度相对偏低,行业渗透率较低。人工智能 医疗具有广泛的市场需求和多元业务趋向,拥有广阔的发展空间。目前,市场规 模高速增长,大量初创公司不断涌现。预计到 2025 年,人工智能应用市场总
17、值 将达到 1,270 亿美元。其中,医疗行业将占市场规模的五分之一1。 从从具具体体应应用用层层面面来来看看, 医医疗疗信信息息化化应应用用早早, 智智能能诊诊疗疗、 医医疗疗健健康康管管理理落落地地广广, 药药物物研研发发市市场场规规模模大大,医医学学影影像像增增速速快快。 医医疗疗信信息息化化作为应用较早的领域, 近两年在数字医疗和互联网医疗的基础上 得到了大力发展,人工智能在医院大数据处理系统建设方面起到重要作用。美国 在智能化电子病历管理、 智能化药品服务管理、 智能手术室管理等方面重点发力。 美国顶级医院通常选择与头部医疗技术供应商展开合作,打通数据壁垒,构建标 准化数据集,确保机
18、器学习拥有高质量的数据基础。欧洲国家医疗信息化基础完 善,医疗保障体系较为健全,数据在完整性和延续性等方面具有优势,人工智能 在医疗成本控制、系统化药械管理、智能化电子病历管理、远程医疗等方面应用 较为广泛。 此外, 智智能能诊诊疗疗和医医疗疗健健康康管管理理也是人工智能医疗产品落地较为广泛的领域。 1 数据来源:IDC 统计数据,36 氪研究院 2 日本将医疗健康管理和护理作为结合人工智能的突破口, 旨在缓解本国严重的老 龄化问题带来的压力。中国的人工智能健康管理事业起步较晚,但随着各种检测 技术(如可穿戴设备、基因检测等)的发展,伴随着物联网大环境的促进,预计 2020 年后市场将进入高速
19、发展阶段。 药药物物研研发发结合人工智能起步稍晚,但市场规模较大,增速较快,目前占据人 工智能医疗市场 35%以上份额。我国目前的药物研发以仿制药和改良药为主, 国外药物研发则以创新药为主。 由于存在算法技术优势和大量药物数据积累等诸 多先发优势,目前美国 AI 药物研发的发展速度较快,已有基于人工智能技术进 行药物研发的多种新药上市,市场逐渐成熟。 医医学学影影像像与人工智能的结合是人工智能医疗的另一重要应用领域, 也是近年 来增速较快的领域。这一领域的发展在中美两国呈现不同特征,美国需要借助人 工智能弥补其国内明显短缺的放射师数量, 而中国则对跨平台影像云技术支持的 需求更加迫切。除中美外
20、,以色列在人工智能医疗影像分析方面也处于世界领先 水平。此外,人工智能医疗在手术机器人、精准医疗等领域也逐步落地应用,发 展前景较好。 从从全全球球格格局局来来看看,中中美美两两国国人人工工智智能能医医疗疗发发展展双双足足鼎鼎立立,日日本本、英英国国和和以以色色 列列等等国国家家紧紧随随其其后后。 在全球人工智能医疗市场上, 美国靠早期的政策拉动医疗信息化和人工智能 辅助医院管理,积累了大量数据,具备先发优势,属于领先梯队。目前已在药物 研发、医疗机器人、医学影像、辅助诊断等方面全方位布局。随着以深度学习为 代表的人工智能技术带来技术和产品重大突破不断涌现, 美国出现了人工智能技 术与医疗健康
21、领域深度结合的迹象。 这种深度结合主要靠医疗与科技界的巨头公 司推动。如 IBM 推出 Watson,通过合作扩展医疗使用场景、输出生态能力。谷 歌则通过旗下的多家生物科技和医疗公司,尝试形成规模效应。总体来看,科技 巨头主导着美国人工智能在医疗领域的前沿应用发展。 相比于美国在人工智能医疗各个应用领域广泛且相对平衡的布局, 其他国家 3 则各有侧重,各有所长。加拿大和英国在医药研发上具备原有积累与技术优势, 深度结合人工智能后依然表现亮眼。欧洲的医疗信息化和医院管理水平较高,健 康管理、医院管理、智能问诊等领域落地较为成熟,如 Babylon Health 通过人 工智能,为用户提供远程医疗
22、问诊服务,全球用户达到 430 万人,每天可提供 4,000 个临床咨询,已完成 120 多万次数字咨询。亚洲医疗保健缺口较大,即使 是在发达经济体韩国和日本,每 10,000 人拥有的医生也低于 25 人2,医生比例 低于其他发达国家。 因此, 亚洲的人工智能与医疗的结合需求重点在于辅助诊断、 患者虚拟助手、医学影像分析等方面,医药开发相对落后。中国在影像识别和辅 助诊断领域应用较为广泛,其他场景也在快速发展,展现出多元发展态势,在多 个层面都取得了显著成果。从本质上来看,中国巨头及创业者对当下的医疗体系 的窘境有着深度认知,因此人工智能作为能帮助中国医疗体系革新、给医生及患 者带来便利的技
23、术手段,受到了极大程度的重视和利用。以色列在医疗影像分析 上也可与中美一较高下。目前,中美两国人工智能医疗发展双足鼎立;日本、英 国和以色列等国家紧随其后,构成第二梯队。 1 1. .2 2. .1 1 中中国国人人工工智智能能医医疗疗发发展展概概况况 人人工工智智能能医医疗疗在在一一定定程程度度上上缓缓解解了了资资源源供供给给不不足足, 分分布布不不均均的的问问题题。 医疗行 业作为关系我国国计民生的重要行业, 长期以来存在医疗资源供给不足和分布不 均等问题。据2019 年我国卫生健康事业发展统计公报数据,2019 年我国共 有三级医院 2,749 个,在我国一至三级医院总量中占比为 11.
24、60%,但三级医院 医疗服务工作量占比为 56.75%,且我国三级医院主要集中在北京、上海、广州 等大城市,中小城市医疗资源相对不足。截至 2019 年末,我国共有卫生技术人 员 1,010 万人,其中执业医师和执业助理医师 382 万人,注册护士 443 万人, 而全年总诊疗人次为 85.2 亿人次3,医疗供给也存在较大压力。在此背景下,人 工智能凭借其智能化、自动化的特点,在医学影像、药物研发、医院管理等多个 2 数据来源:MIT Technology Review Insights 研究报告 3 数据来源:中华人民共和国 2019 年国民经济和社会发展统计公报 4 医疗场景落地应用,能够
25、辅助提高医院诊疗效率和运营管理水平,在一定程度上 缓解我国医疗资源不足的问题。 人工智能赋能医疗行业的发展路径可归结为“计算智能-感知智能-认知智能” 三个阶段,随技术进步而螺旋上升发展。计计算算智智能能是人工智能医疗发展的初期阶 段, 在这一阶段人工智能主要表现为对医疗行业的算力支持,通过计算机获取海 量医疗数据资源,对于数据进行整合、处理、分析,是实现精准医疗、智能医疗 的重要保障。感感知知智智能能是机器接收外界信息、实现人机交互的能力。机器对于外 界信息的感知主要通过将图像、声音、文字等转化为数字形式进行记忆和学习, 并依据相关算法进行推理和决策。在人工智能医疗领域主要体现为对于影像、声
26、 音等多维度医疗信息的识别和处理, 帮助医生快速诊断, 大幅提高医生诊疗效率。 认认知知智智能能是人工智能医疗更深一步的发展, 通过机器自我学习进行有目的的推理, 优化决策系统,实现人机互动,辅助或者部分替代医生完成医疗诊断工作。在这 一阶段,人工智能的计算能力和认知能力都有大幅提高,所处理的数据由健康保 健向临床医疗及前沿科研等更为复杂的多元方向拓展, 将人工智能应用于医疗生 态的方方面面,利用深度学习技术对医疗数据资源进行多维度推理和使用。 人人工工智智能能医医疗疗正正从从感感知知智智能能向向认认知知智智能能过过渡渡。从整体来看, 我国人工智能医 疗发展历经计算智能阶段,目前正处于从感知智
27、能向认知智能过渡的发展阶段, 不同细分领域的技术发展情况和落地应用成熟度有所不同。AI 医学影像是人工 智能在医疗领域应用最为广泛的场景,率先落地、率先应用、率先实现商业化。 手术机器人、药物研发、精准医疗等领域已有部分落地应用,但因成本或技术原 因, 尚未实现规模化普及, 未来增长空间较大。 受 2020 年初新冠肺炎疫情影响, 人工智能在公共卫生领域特别是传染病的预防与控制方面发挥重要作用, 传染病 大数据分析预警系统、疫情排查系统、智能测温机器人、消毒机器人、语音服务 机器人等在战“疫”一线被广泛应用。 人人工工智智能能医医疗疗的的商商业业化化路路径径通通常常沿沿着着“ “学学术术研研究
28、究商商业业应应用用” ”的的模模式式进进行行。 与 实验室产品不同, 人工智能医疗的商业化需要利用人工智能技术解决医疗领域的 5 实际问题,通过满足一定规模的市场需求来实现商业变现的行为。其本质是商业 行为,以盈利为目的,因此对人工智能医疗的技术成熟度、销售方式、盈利模式 都要有明确的规定,以实现对于人工智能医疗领域的商业化规范管理。2018 年, 国家卫健委出台国家健康医疗大数据标准、安全、 服务管理办法(试行) (国 卫规划发201823 号),提出健康医疗大数据标准管理工作原则,明确规定 医疗大数据的使用标准和安全原则, 体现出国家对医疗行业数字化转型和商业发 展的高度重视。而人工智能医疗的发展同样如此,人工智能作为新兴技术在医疗 行业的融合和商业化应用中需要经过实验室研发、临床试验、注册审批、市场准 入、市场定价、市场流通等环节。从我国人工智能医疗的发展进程来看,安德医 智旗下 BioMind“天医智”的颅内肿瘤磁共振影像辅助诊断软件于 2020 年 6 月通 过了 NMPA 三类医疗器械审批,该产品是通过药监局审批后获得以“影像辅助诊 断”命名的 AI 医疗软件4,在美国等国家已有多款同类产品上市。 1 1. .2 2 人人工工