2017年，始于1956年达特茅斯会议的人工智能彻底燥起来了：政策相继出台、巨头扎堆布局、创投狠下血本，“AI医疗”角力场频爆独角兽。2012年至今，国内AI医疗创业公司从10多家一路飙升至近140家，但大多停留在“To VC”阶段，整个产业圈和资本圈都在等待AI医疗“To B To C”时代的到来。
.png)
本研究将从政策支持、现状需求和案例借鉴三方面对中国AI医疗进行深入探讨，以此预测评估AI医疗产业热点及其投资价值，供相关方决策参考。
2016年3月，《关于促进医药产业健康发展的指导意见》明确提出开展智能医疗服务；2017年7月，《新一代人工智能发展规划》提出到2020年、2025年和2030年，我国人工智能产业成为新的重要经济增长点、人工智能成为我国产业升级和经济转型的主要动力以及我国要成为世界主要人工智能创新中心。
图表3 AI医疗近期主要上位规划
.png)
人口老龄化趋势明显，患病范围日趋扩大。中国近年总人口自然增长率维持在4.9%左右，60岁及以上人口占比稳步上升。WHO 2016年数据显示，中国确诊慢性病患者近3亿人；国家卫生计生委疾控局2014年数据显示，中国慢性病患病率正以年8.7%速度上升。
.png)
医疗资源供给紧张，城乡资源配置不均。2015年平均每千人口医疗卫生机构床位数不足6张，城镇比农村多4.56张，床位供给严重不足，城乡病床资源配置极度不均。
医疗资源浪费严重，医费构成发展畸形。医疗资源浪费主要体现在过度治疗、过度检查和过度求医三方面。医疗费用构成不合理加重了我国“就医难、就医贵”的现象，如国内三甲医院医疗费用中的手术费和麻醉费总占比不到20%，耗材费却占比64.2%。
.png)
传统医疗痛点繁多,AI医疗呼之欲出。深度学习算法、计算能力和大数据三大技术基石相辅相成、依赖促进，助力人工智能从专用技术转为通用技术融入到各行各业。
.png)
BAT巨头扎堆智能医疗。借鉴制造业质量管理方法，我们得出推动AI产业落地的“人机料法环”五要素模型：人才储备、计算设施、数据积累、技术算法和应用场景。科技巨头的大力切入在AI医疗产业圈和资本圈激起千层浪。现阶段的部分技术逐渐成熟，场景应用趋于可商业化。
.png)
百度：打造百度医疗大脑，建立医疗智能平台。百度AI医疗的特点和优势在于数据、信息、技术、以及服务的匹配与分发，人才主要来源于收购。
图表12 百度AI医疗人才储备和技术算法
.png)
.png)
.png)
阿里：基于云计算的医生助手。阿里AI医疗“人机料法环”五要素相对较成熟，应用场景主要是阿里云ET医疗大脑。阿里云ET医疗大脑采用深度学习技术，通过海量数据训练机器完成特定任务，由计算机通过学习病例数据来提升医术。
图表17 阿里AI医疗人才储备和技术算法
.png)
.png)
.png)
腾讯：投资布局广而多，腾讯觅影成翘楚。2017年8月，腾讯落地首个医学领域AI 产品——腾讯觅影，并启动全球首个应用AI医学影像的食管癌早筛项目的临床预试验。
.png)
图表24 腾讯计算设施布局
.png)
.png)
AI医疗现阶段应用场景。我国目前AI医疗领域的应用场景有虚拟助理、医学影像、辅助诊疗、疾病风险预测、药物挖掘、医院管理、健康管理和辅助医学研究平台八大类。
.png)
.png)
图表30 药物挖掘应用场景：药物研发上市流程及肿瘤治疗产业链
.png)
图表31 医院管理应用场景：病历结构化、分级诊疗服务及DRGs智能系统
.png)
.png)
AI医疗未来发展趋势。AI医疗创造出医疗产业链新模式、开发出市场需求新增长点，同时使得传统医疗产业痛点的消除指日可待。
图表34 AI医疗未来发展趋势
.png)
（本文为福睿智库原创，如需转载，请注明出处。）
