（1）技术优势
人工智能医疗是通过打造健康档案区域医疗信息平台，利用最先进的物联网技术，实现患者与医务人员、医疗机构、医疗设备之间的互动，逐步达到信息化。人工智能医疗的出现将解决互联网医疗模式创新没有根本上提升医疗供给端的服务能力的问题。与互联网不同，人工智能对医疗领域的改造是颠覆性的。
| 对比维度 |
人工智能 |
互联网 |
| 变革层面 |
生产力 |
生产关系 |
| 主要形式 |
技术创新 |
模式创新 |
| 改造领域 |
供给端 |
供需匹配方式 |
| 驱动力 |
技术 |
技术+政策+社会 |
| 性质 |
重大创新 |
微创新 |
| 市场机会 |
增量 |
存量 |
| 空间大小 |
无限，智能程度不断升级 |
有限，网络红利逐渐消失 |
（2）数据分析优势
目前，人工智能医疗领域最火赛道为医学影像。人工智能在医学影像应用主要分为图像识别和深度学习两部分。
图像识别应用于感知环节，其主要目的是将影像这类非机构化数据进行分析，获取一些有意义的信息。深度学习应用于学习和分析环节，是AI应用的最核心环节，通过大量的影像数据和诊断数据，不断对神经元网络进行深度学习训练，促使其掌握“诊断”的能力。
（3）变现能力优势
人工智能产业链由基础层、技术层和应用层三个产业层次构成。基础层的计算能力是构建生态的基础，技术层的算法、框架以及通用技术是构建技术护城河的基础，都属于人工智能产业大生态的基础设施，具有高投入、高收益的特点，需要中长期进行投资。而应用层是人工智能技术在具体行业、具体应用场景价值变现的渠道，具有变现能力强的特点。
（4）运用优势
人工智能在运营、预防、检查、诊断、治疗和康复等健康管理环节，以及药品研发、医疗器械生产等方面都有了不寻常的运用。
| 领域 |
应用情况 |
| 医院运营 |
可以利用人工智能检测医疗支出中的浪费、欺诈和滥用行为，计算预约患者的到院率，合理安排医护人员，监测床位使用率，追踪药物和医疗设备状态等，为医院决策者提供更多的决策信息。 |
| 疾病预防 |
2008年谷歌利用人工智能技术通过网络搜索内容来推断流感爆发。今天，人工智能利用大数据和深度学习技术，可以预测阿尔兹海默病风险、心血管疾病风险、癌症风险、精神疾病等。这些预测能够帮助卫生管理机构防控公共疫情，协助个人提升健康水平。 |
| 检查结果判读 |
人工智能最为成熟和广泛的运用是图像识别。在视网膜图像识别、甲状腺超声影像诊断、肺结节影像检测、CT影像识别等领域，人工智能的机器读片在时间和准确率上已经超过部分医生，甚至是某一群体。作为辅助工具节约医生大量的时间，提高了医生的工作效率，为解决基层医疗资源不足的难题提供了思路。 |
| 诊疗方案 |
人工智能还能够模拟医生的思维和诊断的方式、习惯和依据，融合自然语言处理、认知技术、机器学习等技术，充当“人工医生”，可以较短时间内提供出精准的诊断结果和个性化的治疗方案，供医生参考借鉴。2018年，科大讯飞的“人工医生”首次通过国家执业医师资格考试，而且超过了96%以上的人类考生，全科“人工医生”已经开始上岗了。 |
| 健康管理 |
随着智能可穿戴设备和家庭智能健康检测监测设备的研发和广泛应用，个人健康数据从过去的静态监测变成了动态监测，人工智能便可以从这些动态数据中，分析判断出个人的健康水平，能够对血糖、血压、血脂，用药等方面给予精准的指导，为患者提供便捷化、智能化、日常化的医疗护理和健康指导。 |
| 药物研发 |
人工智能的自学习技术能精准分析生物的复杂结构网络，以及微观系统层面各要素之间的复杂关系，给出基因、蛋白质层面的发展变化走向，从而使药品的研发更具靶向性，有助于发现适用于广泛人群和特定人群的药物，从而缩短药物研发周期，减少研发失败，有利于新药的出现。 |
| 医疗器械 |
人工智能对医疗器械应用全过程中的效果的进行智能分析，让医疗器械的研发和使用上更加符合医疗的实际，更加契合个人的使用习惯。病人定制、医生定制的医疗器械产品有可能出现。一些远程化、标准化、智能化医疗器械的运用会解决外科医生不足的问题，医疗器械的研发、生产和运用更加精准化。 |
二、劣势分析
（1）人工智能医疗运行可能存在的问题
人工智能医疗运用离不开数据、算法，以及结论的执行，但当其中某一环节或整个各环节出现问题时，人工智能医疗运行将存在漏洞和误差。目前，人工智能医疗可能面临的问题包括数据真伪问题、算法有“偏见”问题、过程缺乏科学评价问题、责任边际不易划分问题。
（2）人工智能医疗运行可能产生的危险
技术是有两面性的，人工智能医疗运用同样存在危险。目前人工智能医疗运行可能产生的危险包括信息泄露、反向运用、形成鸿沟三个方面。
三、机遇分析
（1）人工智能三类器械过审
2020年，人工智能三类器械过审的通过，标志着我国人工智能医疗行业从“应用落地”阶段步入“商业化”阶段。
| 企业名称 |
获批时间 |
获批产品 |
业务方向 |
| 科亚方舟（原科亚医疗) |
2020.01 |
冠脉血流储备分数计算软件 |
CT血流储备分数（CT-FFR)、“人体临床施术GPS”等 |
| 乐普医疗 |
2020.02 |
心电分析软件 |
心血管、神经系统、医药等 |
| 安德医智 |
2020.06 |
颅内肿瘤磁共振影响辅助诊断软件 |
头部、颈部、心脏、面管、礼腺等 |
| Airdoc |
2020.08 |
糖尿病视网膜病变眼底图像辅助诊断软件 |
眼科 |
| 硅基智能 |
2020.08 |
糖尿病视网膜病变眼底图像辅助诊断软件 |
眼科 |
| 数坤科技 |
2020.11 |
冠脉CT造影图像血管狭窄辅助分诊软件 |
数字脑、数字心、数字肺等 |
| 推想科技 |
2020.11 |
肺结节CT造影铺助监测软件 |
肺、胸部、脑部、晋、乳腺等 |
| 联影智能 |
2020.11 |
骨折CT影像辅助检测软件 |
肺部、脑、晋等 |
| 深睿医疗 |
2020.12 |
肺结节CT影像辅助检测软件 |
乳腺、胸部、晋、头部等 |
（2）疫情催化作用
在疫情的催化作用下，AI+公共卫生、AI+医院管理、AI+医疗机器人、AI+药物研发、AI+健康管理和AI+医疗支付等人工智能医疗领域将得到进一步的深化发展。
| 应用领域 |
发展趋势 |
| AI+公共卫生 |
目前公共卫生领域尚处于人工智能应用的初期阶段，仍然为蓝海市场，在新冠疫情催化下，有加速发展趋势。 |
| 可提高应对疫情等奕发事件的决策能力和响应速度，降低防控作业成本，扩大信息传播半径，从而为公共卫生防控治理能力带来质的提升。 |
|
| 随着医疗数据互通互联，医疗数据孤岛问题正在被积极解决，人工智能在公共卫生领域的各项应用亦将随之逐步深化。 |
|
| 从近两年来看，人工智能有望在传染病大教据分析预警系统和疫悻排查系统这两个领域进一步释放港力，为公共卫生治理提供有力的决策支持。 |
|
| AI+医院管理 |
目前中国AI影像产品布局方向主要集中在胸部、头部、盆盟、四肢关节等几大部位，以肿癌和慢病领域的疾病筛查为主。 |
| 在AI 医学影像发展应用初期，肺结节和眼底筛查为热门领域。近两年随着技术不断咸熟迭代，各大AI 医学影像公司也在不断扩大自己的业务半径，乳腺癌、脑卒中和围绕骨关节进行的骨龄测试也成为市场参与者重点布局的领域。 |
|
| AI+医疗机器人 |
随着我国对于高场医疗器械核心技术的研发奕破，国产手术机器人在操作模式、辅助手术灵活性、工作空间、操作力、定位精度等方面也在逐渐接近世界先进水平，发展潜力巨大。 |
| 医疗服务机器人在国内发展较晚，加之其要益场景较多，所以市场集中度并不高，产品同质化竞争程度较小。 |
|
| 我国医疗机器人目前仍处于发展初期除段，在政策利好、老龄化加剧、消费者认知升级和产业化发晟提速等多种因素的综合影响下，未来医疗机菇人的规模化使用将成为一大超势。 |
|
| AI+药物研发 |
在药物研发过程中引人人工智能技术，利用深度学习技术对分子结构进行分析与处理，在不同研发环节建立拥有较高凛确率的预测系统，可以减少各个研发环节的不确定性，从而络短研发周期。隆低试错成本，提高研发成功率。 |
| AI+健康管理 |
风险识别，利用人工智能技术进行数据处理与分析，依据关键定量指标识别疾病发生风险，提供降低风险的可能性建议。 |
| 虚拟护士，人工智能充当“护士”角色对患者进行个性化护理，记录并分析患者的饮食、运动和用药习识，对患者的身体状态给予动态评估意见，协助患者规划与调整个人生活。 |
|
| 精神健康，运用人工智能技术对用户的语言、表情和声音等信息进行挖掘，识别用户的情绪与精神状态，发现用户精神健康方画的异常情况。 |
|
| 移动医疗，利用人工智能技术，为患者提供在线问诊和慢病管理等服务。 |
|
| AI+医疗支付 |
基于人工智能的医保控费模式，主要利用大数据、深度学习、类脑信息处理等关键技术，对医疗保险数据进行深度挖掘和学习，探寻数据内部的隐含关系，发现医保违规异常数据，从而规范医疗服务行为，控制医疗费用的不合理增长。 |
| 基于涵盖诊疗规则、药品规则和医保规则等多种规范在内的核心知识库，以费用检控为重要手段，利用自动分析算法，实现事前控制、事中预警和事后审核的医保全流程监管。 |
四、威胁分析
（1）政策威胁
从监管层面来看，人工智能刚刚应用于医疗健康领域，一些监管政策还有待明确，人才积累仍显不足，而可持续的商业模式也亟待建立。
| 日期 |
政策名称 |
制定部门 |
主要内容 |
| 2015.09 |
《关于推进分级诊疗制度建设的指导意见》 |
国务院 |
加快推进医疗卫生信息化建设，发展基于互联网的医疗卫生服务，充分发挥互联网、大数据等信息技术手段在分级诊疗中的作用。 |
| 2016.03 |
《机器人产业发展规划（2016—2020年）》 |
工信部、发改委、财 政部 |
促进服务机器人向更广领域发展，实现系列化，个人/家庭服务机器人实现商品化。 |
| 2016.06 |
《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》 |
国务院 |
支持研发健康医疗相关的人工智能技术等。加快研发成果转化，提高数字医疗、物联网等设备生产制造水平，促进健康医疗智能装备产业升级。 |
| 2016.09 |
《智能硬件产业创新发展专项行动（2016-2018年）》 |
工信部、发改委 |
鼓励医疗机构加快信息化建设进程，推动智能医疗健康设备在诊断、治疗、护理、康复等环节的应用。 |
| 2016.10 |
《“健康中国2030”规划纲要》 |
中共中央、国务院 |
全面建成统一权威、互联互通的人口健康信息平台，规范和推动“互联网+健康医疗”服务。实施健康中国云服务计划，全面建立远程医疗应用体系，发展智慧健康医疗便民惠民服务。 |
| 2016.12 |
《“十三五”国家信息化规划》 |
国务院 |
推动健康医疗相关的人工智能、生物三维打印、医用机器人、可穿戴设备以及相关微型传感器等技术和产品在疾病预防、卫生应急、健康保健、日常护理中的应用。 |
| 2017.01 |
《“十三五”全国人口健康信息化发展规划》 |
卫健委 |
充分发挥人工智能、虚拟现实、增强现实、生物三维打印、医用机器人、可穿戴设备等先进技术和装备产品在人口健康信息化和健康医疗大数据应用发展中的引领作用，促进由医疗救治向健康服务转变，实现以治疗为中心向以健康为中心的转变。 |
| 2017.06 |
《“十三五”卫生与健康科技创新专项规划》 |
卫健委 |
数据分析和机器学习等技术研究，开发集中式智能和分布式智能等多种 技术方案，重点支持机器智能辅助个性化诊断、精准治疗辅助决策支持系统、辅助康复和照看等研究，支撑智慧医疗发展。 |
| 2017.07 |
《新一代人工智能发展规划》 |
国务院 |
发展智能医疗，推广应用人工智能治疗新模式新手段，建立快速精准的智能医疗体系。探索智慧医院建设，开发人机协同的手术机器人、智能诊疗助手，研发柔性可穿戴、生物兼容的生理监测系统，研发人机协同临床智能诊疗方案，实现智能影像识别、病理分型和智能多学科会诊。 |
| 2017.12 |
《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》 |
工信部 |
到2020年，在工业、医疗、金融、交通等领域汇集一定规模的行业应用数据，用于支持创业创新。推动医学影像数据采集标准化与规范化，加快医疗影像辅助诊断系统的产品化及临床辅助应用。 |
| 2018.04 |
《关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》 |
国务院 |
推进“互联网+”人工智能应用服务，研发基于人工智能的临床诊疗决策支持系统，开展智能医学影像识别、病理分型和多学科会诊以及多种医疗健康场下的智能语音技术应用，提高医疗服务效率。支持老少边穷地区基层医疗卫生机构信息化软硬件建设。 |
| 2018.07 |
《关于深入开展“互联网+医疗健康”便民惠民活动的通知》 |
卫健委 |
加快推进智慧医院建设，改造优化诊疗流程。推进智能医学影像识别、病理分型和多学科会诊以及多种医疗健康场景下的智能语音技术应用，提高医疗服务效率。 |
| 2019.03 |
《关于促进人工智能和实体经济深度融合的指导意见》 |
深改委 |
稳步推进教育、医疗、能源、公共安全等领域数据的内部整合、共享与对外开放，制定数据资源清单和开放计划，支持相关企事业单位联合人工智能企业围绕应用场景开展人工智能服务，鼓励优质机构人工智能服务能力和资源向地方开放。 |
| 2019.04 |
《全国基层医疗卫生机构信息化建设标准与规范（试行）》 |
卫健委、国家中医药管理局 |
全国基层医疗卫生机构要依据本《建设标准与规范》开展信息化建设。鼓励基层医疗卫生机构根据自身情况，积极推进云计算、大数据、人工智能等新兴技术应用，探索创新发展，更好的服务广大老百姓。 |
| 2020.12 |
《全国公共卫生信息化建设标准与规范(试行)》 |
卫健委、国家中医药管理局 |
鼓励各级各类医疗卫生机构根据自身情况，运用大数据、人工智能、云计算等新兴信息技术与公共卫生领域的应用融合，探索创新发展模式，在疫情监测分析、病毒溯源、防控救治、资源调配等方面更好发挥支撑作用。 |
（2）人才缺口威胁
目前，人工智能行业的从业人员不足5万人。美国拥有10年以上人工智能工作经验的人才占比接近50%，我国只有不到25%。在此情况下，我国既懂医学、又懂计算机的复合型人更加紧缺。
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《2021年中国人工智能医疗行业分析报告-产业运营现状与发展趋势分析》
《2021年中国人工智能医疗行业分析报告-产业现状与发展趋势前瞻》
行业分析报告是决策者了解行业信息、掌握行业现状、判断行业趋势的重要参考依据。随着国内外经济形势调整，未来我国各行业的发展都将进入新阶段，决策和判断也需要更加谨慎。在信息时代中谁掌握更多的行业信息，谁将在未来竞争和发展中处于更有利的位置。
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