近年来,人工智能技术与医疗健康领域的融合不断加深,随着人工智能领域,语音交互、计算机视觉和认知计算等技术的逐渐成熟,人工智能的应用场景越发丰富,人工智能技术也逐渐成为影响医疗行业发展,提升医疗服务水平的重要因素。
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医疗人工智能是人工智能技术在医疗领域的运用与发展,其应用主要表现在智能诊疗、智能影像识别、智能健康管理、智能药物研发和医疗机器人等方面。
智能医疗是通过打造健康档案区域医疗信息平台,利用最先进的物联网技术,实现患者与医务人员、医疗机构、医疗设备之间的互动,逐步达到信息化。
医疗人工智能产业上游主要是为行业提供基础技术支持的行业,如医疗数据挖掘、算法等,典型企业有碳云智能、连心医疗、大数医达。
下游主要为医疗人工智能技术的应用层,主要的应用场景有医学影像、虚拟助手、药物研发、健康管理、疾病风险预测、病历/文献分析,代表企业包括科大讯飞、华大基因、图玛深维、博奥生物等。
医疗人工智能行业应用状况
人工智能对于医疗健康领域中的应用已经非常广泛,从应用场景来看主要分成了语音识别、医学影像、药物挖掘、营养学、生物技术、急救室管理、医院管理、健康管理、精神健康、可穿戴设备、风险管理和病理学共12个领域。
在国家政策层面推动行业发展的前提下,越来越多的医疗AI初创企业开始涌现。目前这些医疗人工智能初创企业业务主要分布在辅助诊断、药物研发、健康管理、医院管理、手术替代等领域。其中,有61%的医疗人工智能初创企业业务主要布局在辅助诊断领域,而具体业务又多以影像学智能辅助诊断系统、语音识别为主,这主要和人工智能领域图像识别与语音识别技术较为成熟有关;布局医院管理领域的初创企业占比为15%;排在第三位的应用领域为健康管理,占比为14%。
人工智能与医疗的结合方式较多,就医流程方面包括诊前、诊中、诊后;适用对象方面包括医院、医生、患者、药企、检验机构等;从赋能医疗行业的角度分析,包括降低医疗成本,提高诊断效率等多种模式。我国医疗人工智能企业聚焦的应用场景集中在虚拟助理、病历与文献分析、医疗影像辅助诊断、药物研发、基因测序等领域。
据中研产业研究院《2022-2027年中国医疗人工智能行业发展现状分析及投资趋势研究报告》分析:
伴随AI技术愈发成熟,2020年开始,大量医院自发加入的单病种影像数据库、第三方测试数据库的构建中,数据量呈现指数增长,AI企业进行新适应症开发面临的难度骤减,加之第三方数据库逐渐形成规模,医疗AI的产品丰富程度随之增长,AI企业打造的数据壁垒开始削弱,算法壁垒的作用开始凸显。
另一方面,国家药监局器审中心于2022年3月7日发布了的《人工智能医疗器械注册审查指导原则》(后简称《指导原则》)重新描述了人工智能医疗器械的概念、注册基本原则、人工智能医疗器械生存周期过程、技术考量等部分。值得注意的是,该政策对人工智能审批适用的算法进行了完善,在深度学习的基础上加上了迁移学习、集成学习、联邦学习、强化学习、生成对抗网络、自适应学习。
医疗人工智能未来发展如何
在当前我国优质医疗人力资源欠缺的背景下,有了医疗人工智能的帮助,一方面,基层和偏远地区的患者可通过远程人工智能医疗获得发达地区医疗机构和医务人员的服务,提高医疗人力资源的使用效率;另一方面,借助人工智能对病人就医大数据分析,可以优化医院的医疗服务结构和流程。
重构医疗服务模式,变“治疗”为“预防”,将被动就诊改为随时随地的健康服务。专家认为,人工智能可以高效、精准整合医学检验数据,让患者拥有自己的电子健康档案并形成健康大数据。通过智能的可移动终端和可穿戴设备等的监测,医疗机构及其医务人员就能主动发现健康状况异常的个体和人群,提前给予健康风险提示、健康改进或医疗措施建议。医疗人工智能还可以通过智能工具的分析、整理和归纳,从群体和个体双重角度总结出疾病预防、诊断、治疗和康复的规律。
业内人士认为,我国有望凭借这些优势实现在医疗人工智能领域的“弯道超车”,与此同时,随着人工智能逐步从前沿技术转变为现实应用,或将为当前医疗格局带来重大变革。
随着人工智能监管、法规、伦理思想的发展,人工智能医疗器械的质量评价进入深水区,从数据质量、算法性能黑盒测试向人工智能算法的内在风险推进。人与人工智能的和谐共生、人工智能可信赖等新的热点概念日益深入人心,数字疗法、感染预测等新应用逐步兴起,人工智能的通用质量管理、风险管理框架正在萌芽,发达国家和地区围绕产品快速变更提出的良好机器学习规范概念也在发展。
本报告对国内外医疗人工智能行业的发展状况进行了深入透彻地分析,对我国行业市场情况、技术现状、供需形势作了详尽研究,重点分析了国内外重点企业、行业发展趋势以及行业投资情况,报告还对医疗人工智能下游行业的发展进行了探讨,是医疗人工智能及相关企业、投资部门、研究机构准确了解目前中国市场发展动态,把握医疗人工智能行业发展方向,为企业经营决策提供重要参考的依据。
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