AI引爆医疗领域-十张图带你了解人工智能医疗前景有多大.docx

Al引爆医疗领域十张图带你了解人工智能医疗前景有多大人口老龄化+慢病高涨+医疗资源安排不均，医疗人工智能需求巨医学人工智能是解决医疗生产力的根本之道。在我国，人口老龄化、慢病高速增长、医疗资源供需严峻失衡以及地域安排不均等问题，造就了对医疗人工智能的巨大需求；同时，我国人口基数大、产业组合丰富、人才储备充分等特点，又给人工智能的发展供应了很好的基础。图表1.2010-2017年国内人口以及60岁以上的人口统计(单位：万人，%)S6济学AAPP另一方面，近年来国家发布的80多条全国性政策以及多条医疗人工智能专项政策，都表明医疗人工智能的发展迎来政策利好。因此，中国已经成为了全球领先的AI研发中心，医学人工智能在中国的发展面临着特别好的机遇。图表2：截至2017年医疗人工智能的相关政策时向战潞、规划留注2006%,2015年7月。国家m+-E'其地研究:屡W><国务腕关于积报推迸“与联网+,行动的报导有见2曾经提及受“人工智能,但仅仅作为与科学计算的分支学风之一*防翻Sa人工宫能作为定点布局的11个较城之一.：2016年3月“2016年5月国民经济和社会发展第十三个五年融0（纳要Q一互联网+"人工智能三年行的S5方案*里点突破新兴领域人工智能技术等.Q到2018年，打造人工智能基地资源与创新平台，人工智能产业体系、创新服务体系、标胜化体系基本建立.基站核心技术有所突破，息体技术和产业发展与国丽步,应用及系统级技术布局领先.”2016年6月.2016年7月,乂工QatM1.k2由金目上的雄提出健康医疗大数携是谒家史婴的协4督鬻舞氏大性战Is奥源需要例的推动健3t大朗三辘应用嫄睡导言见.触合共享用斓用.生点发JR大数据抠动的美人智能技术方法实破以人为中心的人机物舱合理论方渊关健十三S-国家科技创新规划A技术,研制相关设备、工具和平自浓基于大数搭分析的美人智能方向取得亚燮突破友现私蛔，2017年2月Qt普普黑/产业复点产品和AZ智爰首演A了指导目筵给景若布导目录=到2025年，新T弋人工智斯在智能制造、”47H7-ATM.fct11mr、能更力、智筮城书'智能农业'国防建设等领2017年7月-新Tt人工智色发展檄必”-.“mm-,mo域得到广泛应用，核心产业规模超过4000亿元.相关产业现出招1寸5万亿元：QSIeS济学AApP优质医疗资源匮乏，人工智能+医疗健康变更将来医疗领域最突出的问题就是优质医疗资源不足，同时，医生对疾病的诊断精确度和效率还有特别大的提升空间。长期以来，大多数国家和地区，特殊是进入老龄化社会之后，对医生的需求量有增无减。解决医生资源不足的问题，除了增加供应量，别无他法。但是医生培育须要周期，而且供应量也不能无限增加。于是，人们起先寄希望于机器。因为一旦能够实现机器看病，供应量将会无限增加。所以，人工智能+医疗健康的结合，是人工智能诸多应用场景中最重要一个。图表3：医疗人工智能的发展历程（人工网络神经为例）人怠于的专统出斯坦福大学开发MYaN系殡，可以对瞬性疾病开处方我国骨科、肝病、中医等领该专家彩至相维问世三g学专家系统开拾迸入钳究阶技HOPttSSio世，A删突开，熊向神经智用工即系始我开双、管该系出器线S种S6S济学AAPP算力算法齐备，人工智能+医疗等待医疗大数据引爆算法、算力和数据，是人工智能快速发展的三个要素。算力是人工智能的基础设施之一，目前每GF1.oPS的算力成本已降至8美分。算法是人工智能发展的基础，算法框架中诸如Caffe.TensorFIow.Torch等大多数已经实现了开源，成为大多数工程师的选择，对行业的加速发展和人才的培育起到了特别大的作用。数据方面，人工智能系统必需通过大量的数据来"训练"自己，才能不断提升输出结果的质量。目前医疗数据还具有公开性不高，难以获得、清洗的特点。图衣4：医疗人工智能的三大要素Stlag济学AAPP在过去的卜年里，随着电子病历的实施，数字化的试验室幻灯片，高辨别率的放射图像、视频，医疗保健数据量:呈指数级增长，整个医疗行业的数据量令人难以置信。再加上制药企业和学术探讨机构档案，以及数万亿的数据流从可穿戴式设备的传感器中得到。EMC和IDC发布的报告显示，2013年全球医疗保健数据量为153EB,预料年增长率为48%这意味着到2020年，这个数字将达到2314EB。图衣5：2013-2020年全球医疗大数据数量及预料（单位：EB）国全球健康数据数量（EB）图表6：医疗数据特征分析1I嗨星大从GB到TB再到PB,己经势不可挡.据统计，中国一个中等城市1000万人口）50年所积累的医疗数据量就会达到IoPB级别.。数皓种类多包括机构化数据知Oracle.MysqlWBS.半结构你胎口XM1.文档、三陛恂化数SSWord和PDF文档、影像、音频.祝频等.E数据产生俣、处理医疗信息明免之会存在大星在线双时数盘分析处理的需求，需对数据迸济行实时或准实时的处理、秒级的查询需求晌应.例如：临床中的诊断和用为建议、健第指加警等.数据价三三;度低各个区域内不同医疗机构中生者的基批信息和各种俗床信息资源分戢.三置、孤立导致有效信且限制、信息重复或大一致.很难得到有效利用.25ftS济学AApP应用丰富，人工智能和医疗行业多个领域榛出火花在医疗健康行业，人工智能的应用场景更加丰富，人工智能技术也渐渐成为影响医疗行业发展，提升医疗服务水平的重要因素。与互联网技术在医疗行业的应用不同，人工智能对医疗行业的改造包括生产力的提高，生产方式的变更，底层技术的驱动，上层应用的丰富。人工智能与医疗的结合方式较多，就医流程方面包括诊前、诊中、诊后：适用对象包括医院、医生、药企、检验机构等：就赋能医疗行业的角度分析,包括降低医疗成本，提高诊断效率等多种模式。我国医疗人工智能企业聚焦的应用场景集中在虚拟助理、病例与文献分析、医疗影像协助诊断、药物研发、基因测序等领域。图表7：医疗人工留能主要应用场景KtSS济学AAPP创业公司层出不穷，国内医疗人工智能相关企业多达139家据前峥产业探讨院统计数据显示，目前，国内医疗人工智能相关企业多达139家，主要分布在北京、广州以及长三角地区。从时间的维度上来看，国内的医疗人工智能企业从2014年起先出现了一个增长的高峰，虽然相较于国外来说发展较晚，但是近三年来的增长特别快速，创业公司层出不穷。图表8：1998-2016年我国医疗人工智能成立公司数（单位：个）40®裨样耕裨於耕新耕栉杼社耕耕历年成立公司数Sns经济学人APP从大的产业链层面来看整个行业的业态，我们可以看到，整个产业便可以分为三个层次：基础层、技术层与应用层。由于基础算法和计算平台、海量的数据来源还有机器学习、图像识别的基础技术的壁垒较高,往往须要较长期的高投入才能有高回报，因此科技巨头往往偏向于布局底层，而创业公司则往往选择在变现实力强、简单进入的协助诊断、健康管理和药物研发等应用层扎堆。计翼智前呼为能MRt药物研发辅助诊疗健康管理医疗机器人可穿藏设备虑拟助手I创立公司扎H应用层图表9：医疗人工智能产业链海堪数据算法框架存储与计受能力字符识别机M学习语音识别深度学习自然语言处理预测类APl图像识别行立巨头假底层：技术型幺惠，但具有高检人高回探物点KleS济学AAPP医疗人工智能潜力非凡，2018年市场规模有里达200亿人工智能和医疗的结合具有非凡的发展潜力和想象空间，也是将来5-10年的投资热点之一。依据前瞻产业探讨院发布的£2018-2023年中国人工智能行业市场前胳与投资战略规划分析报告：2016年中国人工智能+医疗市场规模达到96.61亿元，增长率为37.9%,中国人工智能+医疗市场规模在持续增长,2017年将超130亿元,增长40.7%,有望在2018年市场规模达到200亿元。图表10：2015-2018年中国人工智能+医疗市场规模增长趋势图（单位：亿元）人工智能+医疗市场规模S51Bg济学AApP