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中国智能医疗产业研究报告2017Industry Research Report on Intelligence medical 敬请参阅报告结尾处免责声明高级分析师 吕祖山P1062460100005益通 -人工智能行业研究报告2017年 8月智能医疗是以 人工智能技术为工具，取代人工基因测序、诊断治疗、手术操作等的部分工作环节，提供基于大数据的系统化精准医疗服务。驱动医疗新革命引领医疗新方向本报告为读者详细阐述了人工智能细分领域 智能医疗 产业的概貌，从产业基本面为起点，从政策面与技术层面分析探讨了智能医疗产业链现状，国内外资本对智能治疗的布局，以及智能医疗在应用层面的强势领域（ AI+辅助诊疗、 AI+医学影像、 AI+健康管理），报告最后探讨了产业的目前的困境与未来的发展方向要点提示产品经理 朱明亮P1062460100001敬请参阅报告结尾处免责声明一、产业综述 1产业基本情况 2产业链现状 3二、智能医疗产业背景 4国家政策密集出台 5人工智能技术的持续推进 6产业面临的痛点 6三、世界及中国智能医疗发展近况 7智能医疗创业与融资状况 8智能医疗的商业模式 10四、智能医疗发展应用新动向 11AI+辅助诊疗 12AI+医学影像 13AI+健康管理 15五、行业发展困境与风险 16行业发展的不利因素 17行业壁垒 17行业风险特征 17六、智能医疗的未来 18七、益通视点 20“ AI+医疗”迎来爆发 21智能医疗应用布局看点 22智能医疗“我们”的优势与不足 23CONTENTS目录益通 -人工智能行业研究报告2017年 8月壹1产业概述益通 -人工智能行业研究报告2017年 8月2近几十年，信息化浪潮推动医疗领域经历了数字医疗、互联网医疗两个阶段，目前正向智能医疗阶段迈进。 数字医疗 是医院内部将依赖于纸、胶片等介质的业务和管理信息电子化的过程；互联网医疗 是医院通过把部分业务流程以互联网为媒质对外开放，形成医疗资源供给和病患需求的即时对接； 智能医疗 是以人工智能技术为工具，取代人工基因测序、诊断治疗、手术操作等的部分工作环节，提供基于大数据的系统化精准医疗服务。人工智能对医疗领域的影响是开创性的、变革性的、颠覆性的。智能医疗利用人工智能技术将数字化人体和数字化医疗等高度智能化，部分代替了以往由人力完成的医疗工作，构建了从底层基因、中层病症数据，到上层诊断、手术的上下一体的，人与机器互联、协作、共进的新医疗体系。产业基本情况益通 -人工智能行业研究报告2017年 8月3智能医疗产业链条中，拥有医疗数据资源的公司，各种通用计算或提供计算服务的平台，大数据分析类的公司等构成了产业链上游。原先的互联网巨头已经切入该领域，比如海外有英特尔、 IBM、谷歌、脸谱、亚马逊等，国内有阿里巴巴、百度等。提供开源框架的，编写算法的或是开发人工智能通用技术的公司或个人构成了产业链中游，在海外比较知名的是TensorFlow、 Caffe等，研究深度学习算法的 Bonsai、 Skymind，提供开源机器学习平台的美国 H2O.ai,国内的科大讯飞开发语音识别通用技术，视觉识别通用技术领域有依图等。而下游企业则更为丰富，有智能医学影像领域的雅森科技，智能辅助诊断领域的迪英加，智能健康管理领域的悦糖等。智能医疗产业链近况智能医疗产业链图示资料来源益通资产益通 -人工智能行业研究报告2017年 8月贰4智能医疗产业背景益通 -人工智能行业研究报告2017年 8月52015年国务院发布 关于印发促进大数据发展行动纲要的通知 ，通知指出在公共服务大数据工程中要构建医疗健康服务大数据。目前大数据正在推动多个行业转型升级和创新，对海量数据的挖掘和运用，已经成为稳增长、促改革、惠民生的有力工具。大数据医疗是智慧医疗的新探索，让个性化、精准化的医疗服务成为可能。2016年国务院进一步公布了 关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见 ，明确指出健康医疗大数据是国家重要的基础性战略资源，需要规范和推动健康医疗大数据融合共享、开放应用。2017年国务院出台了 新一代人工智能发展规划 ，确定了“科技引领、系统布局、市场主导、开源开放”的基本原则，并提出“三步走”战略目标，其中在智能医疗方面提出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。探索智能医院建设，研发智能诊断方案，开展基因组研究和新药研发，加强群体智能健康管理。国家政策密集出台益通 -人工智能行业研究报告2017年 8月6人工智能技术的持续推进人工智能的 视觉识别技术 目前已经广泛应用于智能医疗领域，尤其在医学影像领域更是核心技术。国内的萝卜头 AI视觉识别服务产业面临的痛点数据的采集和分析依然是挑战我国的医院信息化建设尚不发达，在院内数据采集上，除了一线城市的三甲医院，一些地市二级或者县及以下的医院数据采集比较困难。医院存在信息孤岛现象目前信息在医院间无法正常流通，同一个患者在不同医院的检查和病例数据没有统一连贯，各个医院之间存在着严重的信息孤岛问题。平台，基于 卷积神经网络深度学习算法 ，采用了谷歌的开源框架TensorFlow,实现的物体分类检测已经多达 60多种。计算机视觉识别技术的链式突破将大大推动智能医疗产业的发展进程。益通 -人工智能行业研究报告2017年 8月叁7世界及中国智能医疗发展近况
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