人口老齡化+慢病高漲+醫(yī)療資源分配不均，醫(yī)療人工智能需求巨大

醫(yī)學(xué)人工智能是解決醫(yī)療生產(chǎn)力的根本之道。在我國(guó)，人口老齡化、慢病高速增長(zhǎng)、醫(yī)療資源供需嚴(yán)重失衡以及地域分配不均等問(wèn)題，造就了對(duì)醫(yī)療人工智能的巨大需求；同時(shí)，我國(guó)人口基數(shù)大、產(chǎn)業(yè)組合豐富、人才儲(chǔ)備充分等特點(diǎn)，又給人工智能的發(fā)展提供了很好的基礎(chǔ)。

圖表1：2010-2017年國(guó)內(nèi)人口以及60歲以上的人口統(tǒng)計(jì)（單位：萬(wàn)人，%）

另一方面，近年來(lái)國(guó)家發(fā)布的80多條全國(guó)性政策以及多條醫(yī)療人工智能專項(xiàng)政策，都表明醫(yī)療人工智能的發(fā)展迎來(lái)政策利好。因此，中國(guó)已經(jīng)成為了全球領(lǐng)先的AI研發(fā)中心，醫(yī)學(xué)人工智能在中國(guó)的發(fā)展面臨著非常好的機(jī)遇。

圖表2：截至2017年醫(yī)療人工智能的相關(guān)政策

優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源匱乏，人工智能+醫(yī)療健康改變未來(lái)

醫(yī)療領(lǐng)域最突出的問(wèn)題就是優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源不足，同時(shí)，醫(yī)生對(duì)疾病的診斷準(zhǔn)確度和效率還有非常大的提升空間。長(zhǎng)期以來(lái)，大多數(shù)國(guó)家和地區(qū)，特別是進(jìn)入老齡化社會(huì)之后，對(duì)醫(yī)生的需求量有增無(wú)減。解決醫(yī)生資源不足的問(wèn)題，除了增加供給量，別無(wú)他法。但是醫(yī)生培養(yǎng)需要周期，而且供給量也不能無(wú)限增加。于是，人們開(kāi)始寄希望于機(jī)器。因?yàn)橐坏┠軌驅(qū)崿F(xiàn)機(jī)器看病，供給量將會(huì)無(wú)限增加。所以，人工智能+醫(yī)療健康的結(jié)合，是人工智能諸多應(yīng)用場(chǎng)景中最重要一個(gè)。

圖表3：醫(yī)療人工智能的發(fā)展歷程（人工網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)為例）

算力算法齊備，人工智能+醫(yī)療等待醫(yī)療大數(shù)據(jù)引爆

算法、算力和數(shù)據(jù)，是人工智能快速發(fā)展的三個(gè)要素。算力是人工智能的基礎(chǔ)設(shè)施之一，目前每GFLOPS的算力成本已降至8美分。算法是人工智能發(fā)展的基礎(chǔ)，算法框架中諸如Caffe、TensorFlow、Torch等大多數(shù)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了開(kāi)源，成為大多數(shù)工程師的選擇，對(duì)行業(yè)的加速發(fā)展和人才的培養(yǎng)起到了非常大的作用。數(shù)據(jù)方面，人工智能系統(tǒng)必須通過(guò)大量的數(shù)據(jù)來(lái)“訓(xùn)練”自己，才能不斷提升輸出結(jié)果的質(zhì)量。目前醫(yī)療數(shù)據(jù)還具有公開(kāi)性不高，難以獲得、清洗的特點(diǎn)。

圖表4：醫(yī)療人工智能的三大要素

在過(guò)去的十年里，隨著電子病歷的實(shí)施，數(shù)字化的實(shí)驗(yàn)室幻燈片，高分辨率的放射圖像、視頻，醫(yī)療保健數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，整個(gè)醫(yī)療行業(yè)的數(shù)據(jù)量令人難以置信。再加上制藥企業(yè)和學(xué)術(shù)研究機(jī)構(gòu)檔案，以及數(shù)萬(wàn)億的數(shù)據(jù)流從可穿戴式設(shè)備的傳感器中得到。EMC和IDC發(fā)布的報(bào)告顯示，2013年全球醫(yī)療保健數(shù)據(jù)量為153EB，預(yù)計(jì)年增長(zhǎng)率為48%。這意味著到2020年，這個(gè)數(shù)字將達(dá)到2314EB。

圖表5：2013-2020年全球醫(yī)療大數(shù)據(jù)數(shù)量及預(yù)測(cè)（單位：EB）

圖表6：醫(yī)療數(shù)據(jù)特征

應(yīng)用豐富，人工智能和醫(yī)療行業(yè)多個(gè)領(lǐng)域檫出火花

在醫(yī)療健康行業(yè)，人工智能的應(yīng)用場(chǎng)景越發(fā)豐富，人工智能技術(shù)也逐漸成為影響醫(yī)療行業(yè)發(fā)展，提升醫(yī)療服務(wù)水平的重要因素。與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用不同，人工智能對(duì)醫(yī)療行業(yè)的改造包括生產(chǎn)力的提高，生產(chǎn)方式的改變，底層技術(shù)的驅(qū)動(dòng)，上層應(yīng)用的豐富。人工智能與醫(yī)療的結(jié)合方式較多，就醫(yī)流程方面包括診前、診中、診后；適用對(duì)象包括醫(yī)院、醫(yī)生、藥企、檢驗(yàn)機(jī)構(gòu)等；就賦能醫(yī)療行業(yè)的角度分析，包括降低醫(yī)療成本，提高診斷效率等多種模式。我國(guó)醫(yī)療人工智能企業(yè)聚焦的應(yīng)用場(chǎng)景集中在虛擬助理、病例與文獻(xiàn)分析、醫(yī)療影像輔助診斷、藥物研發(fā)、基因測(cè)序等領(lǐng)域。

圖表7：醫(yī)療人工智能主要應(yīng)用場(chǎng)景

創(chuàng)業(yè)公司層出不窮，國(guó)內(nèi)醫(yī)療人工智能相關(guān)企業(yè)多達(dá)139家

據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，目前，國(guó)內(nèi)醫(yī)療人工智能相關(guān)企業(yè)多達(dá)139家，主要分布在北京、廣州以及長(zhǎng)三角地區(qū)。從時(shí)間的維度上來(lái)看，國(guó)內(nèi)的醫(yī)療人工智能企業(yè)從2014年開(kāi)始出現(xiàn)了一個(gè)增長(zhǎng)的高峰，雖然相較于國(guó)外來(lái)說(shuō)發(fā)展較晚，但是近三年來(lái)的增長(zhǎng)非常迅速，創(chuàng)業(yè)公司層出不窮。

圖表8：1998-2016年我國(guó)醫(yī)療人工智能成立公司數(shù)（單位：個(gè)）

從大的產(chǎn)業(yè)鏈層面來(lái)看整個(gè)行業(yè)的業(yè)態(tài)，我們可以看到，整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈可以分為三個(gè)層次：基礎(chǔ)層、技術(shù)層與應(yīng)用層。由于基礎(chǔ)算法和計(jì)算平臺(tái)、海量的數(shù)據(jù)來(lái)源還有機(jī)器學(xué)習(xí)、圖像識(shí)別的基礎(chǔ)技術(shù)的壁壘較高，往往需要較長(zhǎng)期的高投入才能有高回報(bào)，因此科技巨頭往往偏向于布局底層，而創(chuàng)業(yè)公司則往往選擇在變現(xiàn)能力強(qiáng)、容易進(jìn)入的輔助診斷、健康管理和藥物研發(fā)等應(yīng)用層扎堆。

圖表9：醫(yī)療人工智能產(chǎn)業(yè)鏈

醫(yī)療人工智能潛力非凡，2018年市場(chǎng)規(guī)模有望達(dá)200億

人工智能和醫(yī)療的結(jié)合具有非凡的發(fā)展?jié)摿拖胂罂臻g，也是未來(lái)5-10年的投資熱點(diǎn)之一。根據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《2018-2023年中國(guó)人工智能行業(yè)市場(chǎng)前瞻與投資戰(zhàn)略規(guī)劃分析報(bào)告》：2016年中國(guó)人工智能+醫(yī)療市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到96.61億元，增長(zhǎng)率為37.9％，中國(guó)人工智能+醫(yī)療市場(chǎng)規(guī)模在持續(xù)增長(zhǎng)，2017年將超130億元，增長(zhǎng)40.7％，有望在2018年市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到200億元。

圖表10：2015-2018年中國(guó)人工智能+醫(yī)療市場(chǎng)規(guī)模增長(zhǎng)趨勢(shì)圖（單位：億元）