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AI医疗发展现状市场扫描,应该如何对症“下药”?

近几年,随着图像识别、自然语言处理等AI技术实现关键突破,且在国家政策的大力支持与鼓励下,AI+医疗行业迈入了发展新纪元。另一方面随着人口老龄化问题不断加剧,一号难求、医疗资源分配不均等问题也日益迫切,AI+医疗成为解决老百姓看病难的新希望。

本次猎豹用户研究中心聚焦AI+医疗在电子病历、智慧导诊和虚拟助理、AI医学影像等领域的发展状况,希望可以帮助读者了解当前AI+医疗行业对民众生活的影响和目前落地情况。

PS:本次AI+医疗行业解读将分为上下两期,下一期将会推出关于“AI大健康管理”的市场扫描。

目录

01医疗行业简析

02当前AI医疗的布局

03 AI医疗之电子病历

04 AI医疗之智慧导诊和虚拟助理

05 AI医疗之医学影像

06 AI落地的商业模式

07 小豹展望

Part.1 医疗行业简析

医疗是民生支柱产业,产业链条极长。普通民众眼中的医疗主要围绕在医院这一个场景。在这个场景下目前存在的比较突出的问题是以下三点。

一是从患者角度看,看病难,看病贵,难挂号,排队等待时间长,出院后无人跟踪病情等问题。

二是从医院系统看无法有效配置资源。三级医院就诊人数和医护人员工作超负荷,基层医院各种资源闲置浪费。

三是从医护人员角度看,收入低,强度大。医生工作量大,风险高,同时医患关系很紧张。

目前我国医疗服务结构极不均衡。2311家三级医院年服务人次达16.46亿人次,而二级医院数量是三级医院3.6倍,但“仅仅”服务了11.78亿人次,医院数量是三级医院4.2倍的一级医院,只服务了1.96亿人次。医疗服务过度集中,三级医院人满为患,低级别医院资源空置浪费较多,基层医生收入低,医学知识培训不足。三级医院日均服务人次是低级别医院的30倍以上。

AI医疗发展现状市场扫描,应该如何对症“下药”?

(数据来源:2018年我国卫生健康事业发展统计公报)

Part.2 当前AI医疗的布局

如何提升医院系统运营效率,提高医生诊断的精确度,加快医生的知识学习与沉淀是各级政府和医疗行业人员都关注的热点。人工智能技术是当下最火热的领域,人工智能技术如何赋能医疗服务,是众多公司和机构尝试的方向。政府管理部门也期待人工智能技术能为医疗行业带来创新发展。医疗领域上下游产业链长,人工智能技术落地场景多,一般在狭义的医院场景下可以分为AI辅助诊断、AI健康管理、AI药物开发、AI疾病预测等。本文为猎豹用户研究中心开展的AI医疗行业扫描第一篇,重点聚焦分析AI辅助诊断在医疗领域的应用。

根据行业统计,截至2018年底,我国医院部署人工智能应用并成熟使用的占比仅为33.6%,仍有42%的医院并未尝试接入任何人工智能技术。人工智能技术在医疗领域内应用的潜力巨大。

随着AI技术发展和在医疗领域成功落地项目的增多,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,环比增长40%,2018年预计能达到200亿元。近几年环比增长率均在40%以上。

AI医疗发展现状市场扫描,应该如何对症“下药”?

(数据来源:前瞻产业研究院)

当我们聚焦到AI辅助诊断,又可以细分为四大子领域,包括AI医学影像、电子病历、智能导诊、虚拟助理。患者在医院就医一般按如下流程:挂号-候诊-诊断-处方-支付-配药,AI辅助诊断可以在上述各个环节切入,提高医生诊断速度和质量,降低医院运营成本。现在大多数落地方案集中在为某个特定问题提供解决方案上。

AI医疗发展现状市场扫描,应该如何对症“下药”?

AI医疗发展现状市场扫描,应该如何对症“下药”?

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