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截至2017年8月，我國83家AI醫(yī)療企業(yè)的融資額為18億元，歷年融資總額接近42億元，包括晶泰科技、華大基因、推想科技等。
與此同時，互聯(lián)網(wǎng)巨頭也積極布局AI+醫(yī)療領(lǐng)域，例如百度醫(yī)療大腦、阿里ET醫(yī)療大腦、騰訊覓影等。
本期的智能內(nèi)參，我們推薦來自安信證券的AI+醫(yī)療報告，詳細解讀互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療和AI+醫(yī)療領(lǐng)域的8大應用場景、發(fā)展現(xiàn)狀、競爭格局等。如果想收藏本文的報告（安信證券-人工智能行業(yè)科技強國篇之AI+專題系列二：人工智能顯身手，AI+醫(yī)療生態(tài)遇曙光），可以在智東西（公眾號：zhidxcom）回復關(guān)鍵詞“nc334”獲取。
以下為智能內(nèi)參整理呈現(xiàn)的干貨：
一、AI醫(yī)療的市場空間與熱門應用
據(jù)IDC統(tǒng)計數(shù)據(jù)，到2025年人工智能應用市場總值將達到1270億美元，其中醫(yī)療行業(yè)將占市場規(guī)模的五分之一。
2014-2016年，AI+醫(yī)療融資數(shù)量有了明顯的上升，而且增長速度很快，資本的活躍度逐年走高。AI+醫(yī)療公司頻現(xiàn)、投融資市場活躍，體現(xiàn)了AI+醫(yī)療在我國具有龐大市場空間和良好未來預期。
整體上看，我國人工智能市場仍處于探索階段，如何基于AI技術(shù)開拓發(fā)展應用場景，已成為當下各大科技公司的主攻方向。
人工智能產(chǎn)業(yè)鏈可分為基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應用層。其中基礎(chǔ)層和技術(shù)層由于技術(shù)壁壘較高，其布局主要來自科技巨頭，應用層則涌現(xiàn)出多家新型人工智能醫(yī)療創(chuàng)業(yè)公司。
國內(nèi)疾病風險預測、醫(yī)學影像場景下的公司數(shù)量最多，占醫(yī)療人工智能公司總數(shù)的一半以上，相關(guān)產(chǎn)品相對成熟。
在AI+醫(yī)療各細分領(lǐng)域中，輔助診療融資金額高居第一，高達20億元；接下來分別是語音交互融資額13億元，還有醫(yī)學影像和健康管理不分伯仲。
埃森哲評估了10種人工智能應用的綜合分類，確定了到2026年，人工智能應用到各個領(lǐng)域所產(chǎn)生的潛在年收益。其中潛在價值最高的前三個領(lǐng)域分別是機器人輔助手術(shù)（400億美元）、虛擬護理助理（200億美元）和管理工作流程協(xié)助（180億美元）。
二、對標美國：AI+醫(yī)療市場百花齊放，醫(yī)療信息化布局較早
1、醫(yī)療信息化布局較早
2004年布什總統(tǒng)提出10年內(nèi)在全美實現(xiàn)電子病歷，2009年美國總統(tǒng)奧巴馬頒布醫(yī)療信息化法案（HITECH），提出醫(yī)療信息化項目建設(shè)三階段。
由政府出資通過獎懲機制激勵醫(yī)療機構(gòu)建設(shè)電子健康檔案有效使用（MU），截至2018年1月，MU獎金已發(fā)放379億美元。到2016年，95%以上的美國醫(yī)院滿足電子健康檔案MU的要求，電子檔案普及率為法案出臺前的9倍。
2、各路資本大量涌入，AI醫(yī)療成熱點
根據(jù)CB Insights報告表明，自2011年起，美國醫(yī)療健康就逐漸開始受到資本關(guān)注，到2014年已經(jīng)成為美國人工智能應用場景中最熱的投資領(lǐng)域。
2012年，資本投資智能醫(yī)療初創(chuàng)公司的披露交易還僅為21宗，在2015年這一數(shù)字卻已上升到67宗，占到美國人工智能領(lǐng)域所有投資交易數(shù)量的15%。2016年披露交易已上升至90宗，披露的交易金額達到7.48億，雙創(chuàng)歷史新高。
美國科技巨頭和資本巨頭如IBM、谷歌、微軟、亞馬遜、Facebook、蘋果等近年來也都在美國醫(yī)療信息化領(lǐng)域投入大量投資，搶占市場。
IBM在2013年就與克利夫蘭診所全面合作，研究如何利用IBM的沃森人工智能系統(tǒng)提高互利水平，并在沃森健康部門正式成立后，選擇腫瘤精準治療作為主攻領(lǐng)域，利用沃森系統(tǒng)快速分析各類數(shù)據(jù)，協(xié)助醫(yī)生診斷腫瘤。
谷歌自2014年起，風頭資金的1/3進入了醫(yī)療健康與生命科學領(lǐng)域，在智能醫(yī)療領(lǐng)域研發(fā)重點是糖尿病、神經(jīng)性疾病診療和醫(yī)療器械。
微軟2006年開始通過投資、并購進入醫(yī)療信息技術(shù)領(lǐng)域，2016年公布將人工智能用于醫(yī)療健康的最新項目Hanover，通過人工智能深度理解最新醫(yī)學專業(yè)論文，幫助醫(yī)生進行資源整合，尋找有效腫瘤藥物和治療方案。
3、龍頭云集的醫(yī)療信息化（HIT）
與此同時，美國AI+醫(yī)療細分領(lǐng)域百花齊放，尤以四大領(lǐng)域發(fā)展態(tài)勢迅猛，其中包括：洞察與風險分析、生活方式管理與檢測、醫(yī)療影像與診斷、藥物挖掘。
美國醫(yī)療信息化（HIT）趨勢下的細分領(lǐng)域大致可分為三類：以電子版病例記錄患者數(shù)據(jù)的電子病歷系統(tǒng)（EHR）企業(yè)、提供全面綜合性HIT服務的綜合性醫(yī)療信息化服務企業(yè)和提供專業(yè)第三方服務的藥品福利管理（PBM）企業(yè)。
其中，Cerner、Epic的電子病歷系統(tǒng)（EHR）通過以美國政府機構(gòu)為客戶占據(jù)大量市場份額，Express Scripts作為美國最大的藥品福利管理（PBM）提供商之一，推進綜合性醫(yī)藥福利管理服務。
三、AI+醫(yī)療八大應用場景
目前，AI+醫(yī)療主要有八大應用場景，其中包括：虛擬助理、醫(yī)學影像、輔助診療、疾病風險預測、藥物挖掘、健康管理、醫(yī)院管理、輔助醫(yī)學研究平臺。
我國醫(yī)療人工智能企業(yè)主要集中在醫(yī)學影像和虛擬助手領(lǐng)域。
1、虛擬助理：提高醫(yī)療工作效率
醫(yī)療領(lǐng)域中的虛擬助理，基于特定領(lǐng)域的知識系統(tǒng)，通過智能語音技術(shù)和自然語言處理技術(shù)，實現(xiàn)人機交互，將患者的病癥描述與標準的醫(yī)學指南作對比，為用戶提供醫(yī)療咨詢、自診、導診等服務。
根據(jù)億歐統(tǒng)計，目前國內(nèi)共有15家公司提供“虛擬助理”服務，主要解決語音電子病歷、智能導診、智能問診、推薦用藥等需求，并且有衍生出更多需求的可能性。
其中虛擬助理的語音電子病歷能提供語音識別技術(shù)為醫(yī)生書寫病歷從而提高工作效率。智能語音錄入可以幫助醫(yī)生通過語音輸入完成查閱資料等工作，并將醫(yī)生口述的醫(yī)囑按照患者基本信息、檢查史、病史、檢查指標、檢查結(jié)果等形式形成結(jié)構(gòu)化的電子病歷，大幅提升醫(yī)生的工作效率。
導診機器人主要基于人臉識別、語音識別、遠場識別等技術(shù)，通過人機交互，執(zhí)行包括掛號、科室分布及就醫(yī)流程引導等功能，智能導診準確率達到95%以上。
而且只要在機器人后臺嫁接醫(yī)院信息等知識系統(tǒng)，機器人便可實現(xiàn)導診功能，所以國內(nèi)眾多機器人制造廠商均有機會開發(fā)醫(yī)療市場，進入門檻較低，預期市場競爭激烈。
與此同時智能問診在醫(yī)生端和用戶端均發(fā)揮了較大的作用。在醫(yī)生端，智能問診可以輔助醫(yī)生診斷；在用戶端，人工智能虛擬助手能夠幫助普通用戶完成健康咨詢、導診等服務。
而推薦用藥虛擬助手企業(yè)前期業(yè)務模式則以to B為主，向京東到家、妙健康等醫(yī)藥電商及老百姓大藥房等線下藥店開放“自測用藥”系統(tǒng)接口，推廣自測用藥服務，了解用戶使用習慣，優(yōu)化算法模型，為后期to C業(yè)務模式奠定基礎(chǔ)。
2、醫(yī)學影像：準確率高，預期市場規(guī)模較大
醫(yī)學影像，是目前人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域最熱門的應用場景之一。目前國內(nèi)共有43家公司提供“醫(yī)學影像”服務?！搬t(yī)學影像”應用場景下，主要運用計算機視覺技術(shù)解決病灶識別與標注、靶區(qū)自動勾畫與自適應放療、影像三維重建三種需求。
在病灶識別與標注細分領(lǐng)域，有不少企業(yè)參與競爭，如阿里云、騰訊、京東、翼展科技、推想科技等，行業(yè)競爭較為激烈。醫(yī)學影像核心產(chǎn)品的病灶識別準確率高、用時短。
靶區(qū)自動勾畫和自適應放療軟件通過算法幫助放療科醫(yī)生對200-450張CT片進行自動勾畫，30分鐘即可完成一套CT片子的勾畫，遠低于醫(yī)生手動勾畫平均耗時（4小時）。
當下AI+醫(yī)學影像的產(chǎn)品形態(tài)主要以用于影像識別與處理的軟件為主，極少數(shù)結(jié)合硬件。
而AI+醫(yī)學影像產(chǎn)品成熟度均處于搭建基礎(chǔ)模型向優(yōu)化模型過渡階段，產(chǎn)品落地速度較緩慢，主要受以下幾方面因素影響：大量醫(yī)院不愿數(shù)據(jù)共享造成企業(yè)科研數(shù)量短期、病灶識別與標注成本較高、AI醫(yī)學影像門檻較高。
目前基本成型的AI+醫(yī)學影像產(chǎn)品大多正處于醫(yī)院試用階段，該領(lǐng)域公司基本沒有實現(xiàn)盈利。
3、輔助診療：我國發(fā)展取得一定進步，醫(yī)療機器人打破國外壟斷
除醫(yī)學影像以外，“AI+輔助診療”的產(chǎn)品還有兩大類：醫(yī)療大數(shù)據(jù)輔助診療、醫(yī)療機器人（主要指針對診斷與治療環(huán)節(jié)的機器人）。
目前國內(nèi)有8家公司提供醫(yī)療大數(shù)據(jù)輔助診療服務，11家公司提供“醫(yī)療機器人”服務。
醫(yī)療機器人主要包括手術(shù)機器人、腸胃檢查與診斷機器人、康復機器人等。我國在醫(yī)療機器人的研究與政策支持方面，都具有良好的發(fā)展環(huán)境。
目前國內(nèi)致力于手術(shù)機器人的公司主要采用兩種業(yè)務模式：第一種，面向醫(yī)院進行機器人產(chǎn)品的單獨銷售，并提供長期維修服務；
第二種，是為醫(yī)院提供手術(shù)中心整體工程解決方案。國內(nèi)的醫(yī)療機器人技術(shù)正在不斷升級，在多領(lǐng)域逐漸打破進口機器人的壟斷地位（如：哈工大機器人研究所研制的“微創(chuàng)腹腔外科手術(shù)機器人系統(tǒng)”，打破了進口達·芬奇手術(shù)機器人的技術(shù)壟斷，將加快實現(xiàn)國產(chǎn)微創(chuàng)手術(shù)機器人輔助外科手術(shù)），未來本土化機器人將會更具市場競爭力。
國外，IBM和Google均已布局輔助診療，并構(gòu)建完整系統(tǒng)。IBM Watson for Oncology 是基于認知計算（讀懂大數(shù)據(jù)背后的含義）的醫(yī)療大數(shù)據(jù)輔助診療解決方案，為全球首家將認知計算運用于醫(yī)療臨床工作中。
Google研發(fā)的DeepMind Health系統(tǒng)將機器學習和系統(tǒng)神經(jīng)科學結(jié)合，通過強大的通用學習算法模擬構(gòu)建人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以便更好的解決醫(yī)療保健問題；DeepMind系統(tǒng)于2016年在英國的一家醫(yī)院使用。
4、疾病風險預測：上游有望打破國外壟斷，中下游發(fā)展加速
疾病風險預測場景，是除“醫(yī)學影像”以外的另一熱門應用場景。疾病風險預測是指通過基因測序與檢測，提前預測疾病發(fā)生的風險。
目前國內(nèi)共有45家公司提供“疾病風險預測”服務。
其中基因檢測的難度較高，我國只有不到10%的公司有能力完成基因檢測，其余停留在利用基因測序產(chǎn)品提供測序服務的水平。而基因測序方法的逐漸成熟，推動基因測序技術(shù)的商業(yè)化進程。
我國在上游設(shè)備技術(shù)方面較為落后，基因測序設(shè)備及配套生物試劑基本上被國外企業(yè)壟斷。
相較于上游測序設(shè)備研發(fā)，中游測序服務門檻較低，目前國內(nèi)提供基因測序服務的第三方機構(gòu)數(shù)量較多，競爭比較激烈，市場尚未形成穩(wěn)定的格局。
目前全球7389臺基因測序設(shè)備分布在60多個國家，主要出自Illunima、Thermo Fisher、 Roche、Pacific Biosciences、Oxford Nanopore，五家公司占市場份額99%以上，其中，Illunima公司基于第二代基因測序技術(shù)的基因測序儀，全球市場份額最大（83.9%）。
5、藥物挖掘：克服傳統(tǒng)藥物研發(fā)缺點
傳統(tǒng)的藥物研發(fā)存在研發(fā)周期長、研發(fā)成本高、研發(fā)成功率低等痛點。人工智能與藥物挖掘的結(jié)合，使得新藥研發(fā)時間大大縮短，研發(fā)成本大大降低；這將有可能根本上改變用藥“平均”觀念。
目前國內(nèi)AI+藥物挖掘已經(jīng)在逐步落地，但研發(fā)周期仍相對較長，且算法需要大量的時間和數(shù)據(jù)積累，短期內(nèi)很難產(chǎn)生營收數(shù)據(jù)。國內(nèi)有7家公司提供“藥物挖掘”服務。
而據(jù)蛋殼研究院統(tǒng)計，目前在北美地區(qū)已經(jīng)出現(xiàn)了數(shù)家技術(shù)領(lǐng)先的初創(chuàng)企業(yè)，他們借助深度學習，與默克等傳統(tǒng)藥企及醫(yī)藥研究機構(gòu)合作，在心血管藥物、抗腫瘤藥物、孤兒藥和經(jīng)濟欠發(fā)達地區(qū)常見傳染?。ㄈ绨２├┲委熕幍榷囝I(lǐng)域取得新突破，并吸引了諸如Y Combinator和Khosla Ventures等優(yōu)秀孵化器或風險投資機構(gòu)的青睞。
6、健康管理：因居民健康意識不足發(fā)展緩慢，市場潛力大
“健康管理”應用場景，主要包含營養(yǎng)學、身體健康管理、精神健康管理三大子場景。目前國內(nèi)共有14家公司提供“健康管理”服務，公司大多集中于身體健康管理場景。
國內(nèi)在營養(yǎng)學場景的人工智能公司較少，國人尚未普遍樹立營養(yǎng)飲食意識；碳云智能和Airdoc的產(chǎn)品分別通過血糖監(jiān)測和菜品識別指導用戶合理用餐。
致力于身體健康管理場景的公司，國內(nèi)以碳云智能和妙健康為典型代表，海外則有IBM、Validic、Welltok等公司。
國際上，愛爾蘭都柏林的創(chuàng)業(yè)公司Nuritas是營養(yǎng)學應用場景中的典型代表。Nuritas將人工智能與生物分子學相結(jié)合，進行肽的識別；根據(jù)每個人的身體情況，使用特定的肽來激活健康抗菌分子，改變食物成分，消除食物副作用，從而幫助個人預防糖尿病等疾病的發(fā)生、殺死抗生素耐藥菌。
7、醫(yī)院管理：受益政策支持，病歷結(jié)構(gòu)化服務發(fā)展較好
醫(yī)院管理，主要指針對醫(yī)院內(nèi)部、醫(yī)院之間各項工作的管理，主要包括病歷結(jié)構(gòu)化、分級診療、DRGs（診斷相關(guān)分類）智能系統(tǒng)、醫(yī)院決策支持的專家系統(tǒng)等。
目前國內(nèi)共有21家公司提供“醫(yī)院管理”服務，業(yè)務大多集中于病歷結(jié)構(gòu)化服務。
在分級診療的政策推動之下，國內(nèi)陸續(xù)出現(xiàn)促進分級診療的企業(yè)服務，行業(yè)前景廣闊。分級診療的實現(xiàn)，離不開醫(yī)聯(lián)體與智能云服務，二者相輔相成。
8、輔助醫(yī)學研究平臺：共享科研成果，醫(yī)療人員與企業(yè)實現(xiàn)雙贏
輔助醫(yī)學研究平臺，是利用人工智能技術(shù)輔助生物醫(yī)學相關(guān)研究者進行醫(yī)學研究的技術(shù)平臺。2014年以來，國家衛(wèi)計委、國務院先后出臺相關(guān)文件，鼓勵醫(yī)療機構(gòu)及醫(yī)生進行科學研究。
目前國內(nèi)共有14家人工智能公司建立輔助醫(yī)學研究平臺。
然而，SCI收錄的我國醫(yī)學研究論文中，臨床研究論文的占比很小，一方面與臨床醫(yī)生時間較少有關(guān)，另一方面與我國結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)較少、醫(yī)生數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析能力有限、科研經(jīng)費不足相關(guān)。線上科研平臺為科研人員在數(shù)據(jù)、資金、軟件試用等很多方面提供了便利條件。
智東西認為，醫(yī)療健康與我們的生活息息相關(guān)，在美國，AI+醫(yī)療健康已經(jīng)成為AI落地的最熱行業(yè)之一；而在國內(nèi)人口老齡化加劇、醫(yī)療資源分配不均、國民慢性病頻發(fā)的當下，AI醫(yī)療無疑也是人工智能的極佳落地場景。
目前我國AI醫(yī)療創(chuàng)業(yè)集中在虛擬助手與醫(yī)療影像方面，技術(shù)門檻相對較低，市場競爭激烈；而在對于藥物研發(fā)、醫(yī)療機器人、輔助診療等方面，由于前沿技術(shù)的欠缺，仍舊是一片有待挖掘的藍海市場。
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