飞利浦_2018-08-31_2018中国医疗人工智能产业报告：智为健康.pdf
## 中国AI+医疗健康产业报告核心内容总结
本报告深入探讨了中国医疗人工智能（AI）产业的发展现状、挑战与未来。
**1. 市场环境分析：**
* **市场规模：** 中国医疗人工智能市场规模持续增长，预计2018年将达200亿元。
* **增长动力：** 庞大的人口基数、充足的医疗数据、政策支持以及日益增长的市场需求。
* **市场需求：** 优质医疗资源分配不均、诊断误诊率高、医疗费用高等问题推动人工智能的应用。
**2. 技术发展与成熟度：**
* **技术基础：** 算法（深度学习）、算力、数据积累是人工智能发展的基础。
* **技术成熟：** 算法与算力日趋成熟，数据积累加速，为医疗AI发展奠定基础。
* **发展历程：** 梳理了人工智能发展大事记，以及深度学习的发展对人工智能的影响。
**3. 政策推动：**
* **政策支持：** 国家出台多项政策，从人才培养、技术创新、标准监管、行业融合、产品落地等方面提供指导。
* **政策内容：** 涉及“互联网+医疗健康”、人工智能发展规划、促进人工智能产业发展等，推动医疗健康设备的数字化、智能化制造。
**4. 创业企业涌现：**
* **投资情况：** 中国医疗人工智能创业企业获得大量投资，总金额巨大，融资轮次多样。
* **应用领域：** 辅助诊断、药物研发、健康管理、医院管理、手术替代等。
* **商业化挑战：** 实现盈利是初创企业面临的难题，市场竞争激烈。
**5. 巨头入场：**
* **布局方式：** 互联网巨头（BAT）侧重技术和平台优势，传统医疗企业（飞利浦、GE）侧重医疗经验和数据。
* **应用场景：** 健康管理、智能诊断、智能治疗、智能康复。
* **商业模式：**
* 创业企业：与保险、医疗机构合作，售卖服务。
* 互联网平台：作为互联网医疗生态布局的一部分。
* 传统医疗企业：依托设备，赋能设备。
**6. 产业生态格局：**
* **核心环节：** 医疗人工智能覆盖医疗产业链的四大环节（医疗、医药、医保、医院），围绕服务患者构建生态。
**7. 产业延伸：**
* **向产业上下游延伸：** 覆盖医药（化合物分析、晶型预测、志愿者招募等）、医院管理（智能导诊、数据分析等）、医保控费（智能监管）等流程。
**8. 商业模式分析：**
* **多样性：** 多种商业模式，如与医院、保险公司合作，提供健康管理等服务。
* **关键：** 商业化是关键，需落地应用。
* **竞争：** 创业企业、互联网平台、传统医疗企业，各有优劣势，商业模式各不相同。
**9. 挑战与前瞻：**
* **挑战：**
* 缺乏统一标准进行监管。
* 复合型人才不足。
* 数据结构化较差。
* 机器学习需结合实际医疗场景进行训练。
* 技术仍待完善。
* CNDA 尚无一例过审产品。
* **前瞻：** 医疗人工智能仍处于发展初期，未来充满机遇，行业将更加智能化。
**10. 总结：**
医疗人工智能在提高效率、改善医疗服务方面具有巨大潜力，但面临诸多挑战，技术、数据、人才、监管、商业模式是关键。
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