AI医疗发展现状市场扫描(上篇)


2019-08-29 15: 33: 44每个人都是产品经理

这个猎豹用户研究中心专注于电子医疗记录,智慧指导和虚拟助手,人工智能医学成像等领域的AI + Medical的开发,并希望帮助读者了解AI +医疗行业对人们生活和当前的影响。目前的情况。

PS:AI医疗行业的解释将分为两个时期。下一期将是“人工智能健康管理”的市场扫描。请关注后续文章推送。

近年来,随着人工智能技术如图像识别和自然语言处理的突破,在国家政策的大力支持和鼓励下,人工智能+医疗行业进入了一个新的发展时代。

另一方面,随着人口老龄化问题的不断加剧,诸如难以找到头号和医疗资源分布不均等问题变得越来越迫切。人工智能+医疗已成为解决人民医疗问题的新希望。

目录

医学行业分析当前AI医学布局AI医学电子病历AI医学智慧指导与虚拟助手AI医学医学成像AI登陆商业模式Leopard Outlook

01医疗行业分析

医疗是民生的支柱产业,产业链极长。普通人眼中的医疗保健主要集中在医院现场。目前在这种情况下存在的突出问题有以下三点。

首先,从患者的角度来看,很难看医生,看病费用,登记困难,排队等候,出院后跟踪没有问题等;

其次,不可能从医院系统有效地分配资源。三级医院的医院数量和医务人员的工作量都超载,基层医院的各种资源闲置和浪费;

第三,从医务人员的角度来看,收入低,强度高。医生工作量大,风险高,医患关系非常紧张。

目前,中国的医疗服务结构极不平衡。 2311家三级医院的年服务量达到16.46亿,而二级医院的数量是三级医院的3.6倍,而“唯一”服务的服务量为11.78亿人次。医院数量是三级医院的4.2倍。 1.96亿人。

医疗服务过于集中,三级医院人满为患,低级医院空置,浪费,基层医生收入低,医学知识培训不足。三级医院的平均日服务数量是低级医院的30多倍。

(资料来源:2018年中国医疗保健发展统计公报)

02当前的AI医疗布局

如何提高医院系统运行效率,提高医生诊断的准确性,加快医生的知识学习和沉淀,是各级政府和医疗行业的热点。

人工智能技术是当下最热门的领域。人工智能技术如何提供医疗服务是许多公司和组织尝试的方向。政府管理层还期望人工智能技术为医疗行业带来创新。

在医疗领域,上下游产业链很长,人工智能技术有很多场景。一般来说,在狭窄的医院情景中,它可以分为AI辅助诊断,AI健康管理,AI药物开发和AI疾病预测。

本文是猎豹用户研究中心进行的第一次AI医疗行业扫描,重点是AI辅助诊断在医学领域的应用。

据行业统计,截至2018年底,中国医院部署和成熟的人工智能应用比例仅为33.6%,42%的医院没有尝试使用任何人工智能技术。人工智能技术在医学领域的潜力是巨大的。

随着人工智能技术的发展和医疗领域项目的成功,医疗行业人工智能市场规模逐年快速增长。 2017年,市场规模已达135亿元,比上月增长40%。预计2018年将达到200亿元人民币。近年来,该连锁企业的增长率已超过40%。

(来源:未来的产业研究所)

当我们专注于AI辅助诊断时,我们可以细分为四个子区域,包括AI医学成像,电子病历,智能医疗咨询和虚拟助手。

医院就诊患者一般遵循以下流程:登记 - 等待 - 诊断 - 处方 - 支付 - 配药,人工智能辅助诊断可以在以上所有环节切入,提高医生的诊断速度和质量,减少医院操作成本。大多数着陆解决方案现在专注于为特定问题提供解决方案。

03 AI医疗电子病历

电子病历是医疗信息化的基础,电子病历信息数据可以在部门,部门甚至医院之间轻松交换和传输。

电子病历还为医疗大数据和疾病模型提供更方便的样本数据。目前,电子病历的市场规模也处于快速增长期。 2017年,产值达到9.96亿,预计2018年将超过12亿。

与此同时,国家卫生和健康委员会制定了明确的医院信息化和电子病历计划。卫生和健康委员会要求2019年所有三级医院都应达到信息化评级等级3级或以上,即实现医院不同部门之间的数据交换。

到2020年,所有三级医院必须达到4级或更高级别,即在医院实现信息共享并具有医疗决策支持功能。二级医院必须达到3级或更高。

截至2018年第一季度,二级及以上公立医院86.8%已建立标准化电子病历(1级或以上);全国共有8265家医疗机构注册并参与了数据报告。在报告的医疗机构中,43.27%的医疗机构可以实现不同部门(2级或以下)甚至不同医疗机构之间的数据共享。

但是,已实施电子病历系统的医院中有60%处于该部门信息化和数据交换的初始阶段。

可以看出,中国电子病历系统的应用水平仍然很低,电子病历升级带来的医院信息化市场潜力巨大,市场需求旺盛。

04 AI医学智慧指导和虚拟助手

智慧指南的目的是减轻医院运营的压力,并在高峰时期满足患者的需求。依靠专业医学知识地图和当地医院信息系统,传感器和人机交互用于获取患者的体温,心率等人体参数,面部表情,舌苔等患者特征和疾病特征,判断患者的病情并完成咨询建议。

目前一些产品的准确率约为90%。同时,机器人及时响应并节省患者时间。

虽然引导机器人已经在全国许多医院部署,但尚不清楚手术效率是否有所提高。它主要受到医学知识地图丰富性和专业性的限制。

当患者去医院时,医生需要通过历史病历了解患者的基本信息。这种联系需要大量的时间给医生,并且由于时间关系,历史病历的检查和病情的总结也缺乏系统性。

人工智能技术可以沉淀出大量详细的患者历史病历,也可以为医生提供疾病大数据和疾病模型的诊断帮助,从而提高医生的效率。

05 AI Medical的医学影像

2018年,国内医学影像股市约2000亿元,主要集中在二级以上医院市场。基层相对空白。

2000亿元算法:2018年,国内医疗机构总收入将达到4.4万亿元。根据10%的检验费率,其中图像检验的比例为1/3到1/2,2018年国内图像库存市场为1,500-220亿元。

2017年,全国医疗卫生机构的医疗总数达到81.8亿,平均居民人数达到5.9倍,高于美国人的就诊次数。但是,图像检测的转换率为20%,远远高于美国50%的转换率;

与此同时,随着药品的压缩,医院形象收入有望继续增长。从理论上讲,长期潜在的市场规模高达30-5000亿元。

目前,大型三甲医院的影像部门处于超负荷状态;普通三级医院和二级医院的医学影像需求和供给相对匹配;并且主要成像部门的整体服务能力不足。

与传统的人工识别图像相比,AI医学图像具有明显的优势:

在结核病,眼底病变,乳腺癌,宫颈癌,肺癌,心脏病或器官中存在许多可行且有效的AI技术,这增加了早期检测疾病病变的可能性并且更清楚地定义了疾病的阶段。为医生提供高度准确的建议,以确定治疗方案。

06 AI登陆商业模式

针对特定场景的AI算法可以有效地完成任务。 AI医疗服务提供商的主要成本包括生产成本和运营成本。生产成本很高,可以细分为计算成本,数据成本和人工成本。

数据成本是各种脱敏的医疗记录和医学图像,并且经过精心标记的医疗数据是昂贵的。

因此,AI辅助诊断与诸如医院的数据生成者建立密切的合作关系,以获得用于训练的仿真医疗记录数据和AI算法的迭代。当AI算法稳定时,医院充电器将收取一定的使用费。

07 Leopard Outlook

医疗是民用生产行业。合理配置和有效利用有限的医疗资源,提高基层医院的诊疗能力,加快医生积累和学习经验,更快地响应患者需求,准确诊断,实现医疗系统效率和国家医疗保险。有重要的作用。

随着AI技术的发展和着陆,AI算法可以更准确地识别复杂模式,构建多参数模型,并在早期发现病变的特征,从而早期发现疾病,增加治疗时间。

同时,人工智能将医生的诊断或医院运营的大数据结合起来,加速医疗信息化,开辟医疗行业各个方面的数据流通。

除了BAT这样的巨头之外,在人工智能医疗领域,大量的人工智能公司如科达迅飞,一图科技,森艺智能,云之声等都在不断探索应用场景和开发人工智能技术。迭代优化使医疗行业焕然一新。

作者:猎豹用户研究中心,我们是猎豹移动用户体验的一部分,并作为用户和产品之间的桥梁,不断提供专业,深度,有价值的行业研究和用户研究。公众号:小宝研究中心(cm-ailab)。

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