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本报告为上海交通大学人工智能研究院、上海交通大学医学院、上海市卫生和健康发展研究中心与上海感知城市数据科学研究院联合编写，集聚人工智能和医疗领域的专家力量，通过对人工智能医疗领域进行广泛的文献研究、商业洞察、专家访谈和行业公开信息整理，系统地梳理了人工智能在医疗领域的应用现状，分析了人工智能医疗领域面临的挑战及发展趋势，并提出了相应的建议，旨在为相关政府部门、投资机构、研究机构、业内公司等利益相关方提供准确、完整、可靠的人工智能医疗白皮书，为行业的政策制定、投资决策、学术发展、产品应用等提供参考依据。 （原文来自皮匠网，关注“三个皮匠”微信公众号，每天分享最新行业报告）

研究团队分析了中国人工智能国家及省市层面的政策布局，发现首次正式以人工智能为核心的规划文件是2017年国务院发布的《新一代人工智能发展规划》。该规划提出了2020, 2025, 2030年“三步走”目标，医疗作为其中一个重要的应用领域受到了极高的重视。在省级层面，截至2018年12月末，全国31个省市中已有19个省市发布了人工智能规划，计划2020年核心产业规模总额达到近4000亿，产业规模目标排名前五的省市分别为上海市、北京市、浙江省、广东省和四川省。

在市级层面，北京、上海、杭州、深圳作为一线人工智能城市，依托强大的学术实力、科技实力、经济实力和政策支持，以及BAT科技巨头的行业示范带动作用，在人工智能领域具有先发优势。其他城市多将人工智能与当地特色产业结合，如合肥依托中科大和科大讯飞打造“中国声谷”。

研究团队通过对人工智能在医疗领域的应用情况进行分析，提出五大主要应用领域，分别为医学影像、辅助诊断、药物研发、健康管理、疾病预测。(1)在医学影像方面，借助医疗影像大数据及图像识别技术的发展优势，Al医学影像已成为中国人工智能与医疗结合最成熟的一个领域，无论从融资情况(2018年前三季度融资额高达26亿元)、还是2018年预计收入前十强情况，AI医学影像行业均表现亮眼，并且在肺结节、眼底、乳腺癌、宫颈癌领域已有较为成熟的产品。但由于该领域至今无一例医疗Al产品获得三类医疗器械证书，因而我国基本成型的AI医学影像产品大多处于医院试用阶段，该领域的公司基本没有实现盈利。(2)在辅助诊断方面，医学影像、电子病历、导诊机器人、虚拟助理是主要的应用场景，并且产品多为软硬件一体化全套解决方案，目前产品仍处于打磨阶段，未来可能倾向服务收费的模式。(3)在药物研发方面，国内新药研发仍以仿制药和改良药为主，因此相比国外Al药物研发行业，国内布局较为落后，但商业模式清晰，主要为人工智能公司与药企合作开发新药。(4)在健康管理方面，国内该领域尚未成熟，主要聚焦于慢病和母婴管理方面，商业模式以企业和个人支付的健康体检为主，后续付费模式有待成熟。(5)在疾病预测方面，我国主要聚焦于基因检测领域，由于存在技术壁垒，该领域上游基本被国外公司垄断，下游主要为医院投放模式和第三方检测模式。

研究团队分析了中国人工智能医疗行业面临的挑战及发展趋势，提出中国目前主要面临五大方面的挑战:(1)在人工智能人才方面，美国人工智能人才数量接近85万人，而中国只有5万，不仅人数相对较少，而且人工智能人才成本高昂。(2)在健康医疗数据方面，目前中国面临健康医疗数据归属不明确、数据安全要求高、数据开放受限制、数据标准不统一、数据伦理存争议、数据成本代价高等问题，这些都是制约人工智能医疗行业发展的重要因素。(3)在Al医疗器械审批方面，由于产品未通过审批就无法上市盈利，因此产品审批难以通过成为产业发展的重要掣肘。针对此种情况，国家相关监管部门积极应对市场需求，组建Al器械审批小组，建立标准数据库，加速审批流程。(4)在人工智能理论方面，现阶段医学人工智能诊断系统难以解释诊断过程，因此仍存在“黑盒”风险。(5)在行业应用方面，人工智能不仅能减少医生的工作量，还能提高医生诊断的准确率。但是，对于医疗机构来说，这并不是刚需;加上付费方不清晰，目前没有明确买单方是医院、患者、药企、保险公司还是政府，这是未来需要多方探索的问题。

基于中国人工智能医疗行业面临的挑战及发展趋势，研究团队提出了发展人工智能医疗行业的建议:(1)弥补人才短板。人工智能医疗领域是人工智能和医疗这两个专业性极强领域的结合，人才是第一生产力要素。中国可依托高校培育人工智能医疗复合型人才，鼓励“高校一医院一企业”通过合作、交流、培训等方式培养人工智能医疗战略型、复合型人才，引入兼具人工智能技术和医学知识的复合型跨界人才，支持人工智能领域和医疗领域的相关跨界交流活动如学术会议、行业沙龙等。(2)解决数据难题。推动公立医院联网，逐步建立更多完整、高质量、标注好的单病种数据库、建立多病种关联的数据库，建立统一的健康医疗数据标准，加强数据安全管理和监督。(3)助力审批工作。鼓励中立第三方建立更多疾病领域的标准数据集，针对Al医疗器械产品特性建立完备、合适的临床试验审评和动态评价标准。(4)推动医疗Al产品和服务纳入财政收费体系，可考虑探索并试点部分收费项目。(5)鼓励“研究院一企业一医院”合作产品，形成多元化的“技术-产品一应用”组合，促进产品更好地结合现有技术在产业链的各个环节实现落地应用。