人工智能商业化渠道壁垒分析.docx
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1、人工智能商业化渠道壁垒分析一、商业化渠道壁垒医疗机构是人工智能医疗器械产品的主要终端客户,因医疗机构在全国地域分布广阔,拓展渠道并搭建服务网络需要较长的周期。医院一旦认可了某家制造商产品的临床优势和产品价值,就会对该产品产生更强的使用粘性。因此,建立了医院渠道的制造商将享有强大的先发优势,并能通过持续服务升级来进一步巩固其优势地位,对后进入的竞争者形成一定商业化渠道壁垒。二、产业发展情况医学影像人工智能属于高端医疗器械领域,具有多学科交叉、知识密集、附加值高等特点,产业链的各环节涉及基础工业、制造业、影像学、医疗机构、互联网等多个行业。随着上游基础设施及影像数据积累到一定规模,影像产业链延伸至
2、人工智能领域,形成了下游端医学影像智能诊断应用。我国人工智能医学影像行业已经形成了完整的产业链,上游市场参与者主要包括基础硬件、医疗设备、云服务、网络运营商等软硬件基础设施供应商。中游为基于计算机视觉、自然语言处理、深度学习等人工智能技术驱动的人工智能医学影像产品的研发企业,主要包括专业的医学影像Al厂商、综合性人工智能技术厂商、以及向智能化转型的医疗器械设备厂商和综合性医疗信息化服务厂商。各类厂商根据自身资源能力,探索从医疗影像辅助诊断,向全病程辅助诊疗、建设医院影像数据平台、推动临床数据科研应用等方向发展。下游为医疗体系中的应用场景端,主要包括医疗机构、体检中心和医药研发机构等,场景应用包
3、括医疗管理、患者服务、辅助诊断、医药科研及健康管理等。三、行业发展历程中国人工智能医学影像行业处于新兴行业发展的早期阶段,已经历了初期技术研发、概念兴起、价值验证及商业化模式探索阶段。自2010年中国各级医疗机构在医院系统中采用电子病历及数字化影像设备以来,医疗领域的文本及影像数据资源开始逐步积累,为后期人工智能机器学习及深度学习的使用提供了底层的数据资源。随着人工智能技术的快速发展,多家互联网企业在此期间开始布局医疗人工智能行业,随之人工智能医疗进入初步发展阶段,对医学影像数据的智能化研究也随之开展。2015年起,在政策利好和人工智能医学影像技术取得新进展的背景下,人工智能医学影像初创企业陆
4、续成立,资本涌入促使相关技术快速成熟并向应用端转化。2017年人工智能医学影像技术在智能影像识别、靶区勾画及脏器成像方面均有所突破,标志着人工智能医学影像技术日趋成熟。在技术成熟并向应用场景探索转化的过程中,人工智能发展的三大核心要素数据、算法及场景的关键性被逐步认知,数据是智能化发展的核心资源,算法是智能化决策的实现工具,场景是数据智能化价值的发挥平台。三者的紧密结合促进了人工智能的产业化发展应用。2018年人工智能医学影像设备的弊端开始显现,部分医院认为产品未能实质性降低工作强度,人工智能医学影像结果呈现许多“假阳性”现象,未能帮助降低误诊率。同时产品设计过于工程化,与医生实操需求不符,增
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