近幾年，隨著圖像識別、自然語言處理等AI技術實現(xiàn)關鍵突破，且在國家政策的大力支持與鼓勵下，AI＋醫(yī)療行業(yè)邁入了發(fā)展新紀元。另一方面隨著人口老齡化問題不斷加劇，一號難求、醫(yī)療資源分配不均等問題也日益迫切，AI＋醫(yī)療成為解決老百姓看病難的新希望。

本次獵豹用戶研究中心聚焦AI＋醫(yī)療在電子病歷、智慧導診和虛擬助理、AI醫(yī)學影像等領域的發(fā)展狀況，希望可以幫助讀者了解當前AI＋醫(yī)療行業(yè)對民眾生活的影響和目前落地情況。

PS：本次AI+醫(yī)療行業(yè)解讀將分為上下兩期，下一期將會推出關于“AI大健康管理”的市場掃描。

目錄

01醫(yī)療行業(yè)簡析

02當前AI醫(yī)療的布局

03 AI醫(yī)療之電子病歷

04 AI醫(yī)療之智慧導診和虛擬助理

05 AI醫(yī)療之醫(yī)學影像

06 AI落地的商業(yè)模式

07 小豹展望

Part．1 醫(yī)療行業(yè)簡析

醫(yī)療是民生支柱產(chǎn)業(yè)，產(chǎn)業(yè)鏈條極長。普通民眾眼中的醫(yī)療主要圍繞在醫(yī)院這一個場景。在這個場景下目前存在的比較突出的問題是以下三點。

一是從患者角度看，看病難，看病貴，難掛號，排隊等待時間長，出院后無人跟蹤病情等問題。

二是從醫(yī)院系統(tǒng)看無法有效配置資源。三級醫(yī)院就診人數(shù)和醫(yī)護人員工作超負荷，基層醫(yī)院各種資源閑置浪費。

三是從醫(yī)護人員角度看，收入低，強度大。醫(yī)生工作量大，風險高，同時醫(yī)患關系很緊張。

目前我國醫(yī)療服務結構極不均衡。2311家三級醫(yī)院年服務人次達16．46億人次，而二級醫(yī)院數(shù)量是三級醫(yī)院3．6倍，但“僅僅”服務了11．78億人次，醫(yī)院數(shù)量是三級醫(yī)院4．2倍的一級醫(yī)院，只服務了1．96億人次。醫(yī)療服務過度集中，三級醫(yī)院人滿為患，低級別醫(yī)院資源空置浪費較多，基層醫(yī)生收入低，醫(yī)學知識培訓不足。三級醫(yī)院日均服務人次是低級別醫(yī)院的30倍以上。

（數(shù)據(jù)來源：2018年我國衛(wèi)生健康事業(yè)發(fā)展統(tǒng)計公報）

Part．2 當前AI醫(yī)療的布局

如何提升醫(yī)院系統(tǒng)運營效率，提高醫(yī)生診斷的精確度，加快醫(yī)生的知識學習與沉淀是各級政府和醫(yī)療行業(yè)人員都關注的熱點。人工智能技術是當下最火熱的領域，人工智能技術如何賦能醫(yī)療服務，是眾多公司和機構嘗試的方向。政府管理部門也期待人工智能技術能為醫(yī)療行業(yè)帶來創(chuàng)新發(fā)展。醫(yī)療領域上下游產(chǎn)業(yè)鏈長，人工智能技術落地場景多，一般在狹義的醫(yī)院場景下可以分為AI輔助診斷、AI健康管理、AI藥物開發(fā)、AI疾病預測等。本文為獵豹用戶研究中心開展的AI醫(yī)療行業(yè)掃描第一篇，重點聚焦分析AI輔助診斷在醫(yī)療領域的應用。

根據(jù)行業(yè)統(tǒng)計，截至2018年底，我國醫(yī)院部署人工智能應用并成熟使用的占比僅為33．6％，仍有42％的醫(yī)院并未嘗試接入任何人工智能技術。人工智能技術在醫(yī)療領域內(nèi)應用的潛力巨大。

隨著AI技術發(fā)展和在醫(yī)療領域成功落地項目的增多，醫(yī)療行業(yè)人工智能市場規(guī)模逐年快速增長。2017年市場規(guī)模已達135億元，環(huán)比增長40％，2018年預計能達到200億元。近幾年環(huán)比增長率均在40％以上。

（數(shù)據(jù)來源：前瞻產(chǎn)業(yè)研究院）

當我們聚焦到AI輔助診斷，又可以細分為四大子領域，包括AI醫(yī)學影像、電子病歷、智能導診、虛擬助理�；颊咴卺t(yī)院就醫(yī)一般按如下流程：掛號－候診－診斷－處方－支付－配藥，AI輔助診斷可以在上述各個環(huán)節(jié)切入，提高醫(yī)生診斷速度和質(zhì)量，降低醫(yī)院運營成本�，F(xiàn)在大多數(shù)落地方案集中在為某個特定問題提供解決方案上。