AI（人工智能）+醫療，是人工智能技術對醫療相關領域應用場景的賦能現象，指通過基礎設施的搭建及數據的收集，將人工智能技術及大數據服務應用于醫療行業中，提升醫療行業的診斷效率及服務質量，降低各種醫療保健復雜性和危險性、應對醫療健康服務需求增長。同時，隨著醫療健康領域的發展，將產生更多的診療方案，進一步推進人工智能在各個醫療健康領域的應用。

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AI+醫療領域發展歷程及現狀

1956 年人工智能（AI）開始成為獨立的研究領域，經由神經網絡和模糊邏輯到深度學習，技術起伏發展。國內 AI 在醫療最早的應用可以追溯到 1978 年的“關幼波肝病診療程序”，1996 年我國專注人工智能研發的企業開始出現，2000 年-2015 年期間，國外的研究重點為 AI 在臨床知識庫外的應用，如手術機器人應用落地、鼓勵發展電子病歷等。2015年-2017 年，由于 AI 在圖像識別方面的準確率有大幅度提升，AI+影像得以快速發展。2018 年后，中國 AI+醫療進入穩定發展階段，智慧病案等新產品相繼面世，目前國產手術機器人尚在研究階段。2018 年全國已有上千家三甲醫院引入 AI 產品。

AI+醫療行業泛指應用人工智能技術，包含但不限于智能傳感器、神經網絡芯片、開源開放平臺等技術應用于醫療健康領域。醫療領域中，例如醫院信息化為醫療 AI 的介入搭建了基礎，人工智能從數據獲取到數據加工最終給予反饋的工作邏輯可以應用于醫療行業診前、診中、診后的各個模塊。

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我國 AI+醫療領域投融資分析

隨著國際和國內 AI 醫療的熱度持續上升，資本投入了更多關注。2020 年我國醫療融資事件數遞減，但融資總額卻強勁走高，到達歷史最高的接近 40 億元，其中 AI 新藥研發是最熱門醫療 AI融資領域。AI+影像占融資額的比例連續三年保持在 20%左右，成為另一熱門融資領域。對比 2019年與 2020 年的融資項目輪次，其中天使輪、A 輪與 B 輪占融資項目的比例由 85.7%降低到 70.6%，說明市場成熟度有所提高。目前行業處于快速成長期。

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中國 AI+醫療政策最新導向

醫藥行業層面：無論是藥品供給側改革還是公立醫院改革，在產品創新及信息流通方面提高了要求倒逼技術革新；技術創新層面：新興技術助力醫療行業改革，加速醫療行業升級，AI、大數據、云計算等新興產業發展為大健康行業提供了包括智能硬件、AI 藥物挖掘、人體器官 3D 打印等新的賽道。總體來說，醫療行業政策改革順應行業發展趨勢，政策驅動也更加加速科技創新，進一步推動醫療 AI 的發展落地。

2017 年我國國務院發布的《新一代人工智能發展規劃》中提出要發展便捷高效的智能服務，推廣應用人工智能治療新模式、新手段，建立快速精準的智能醫療體系。從 2017 年開始，我國已把人工智能作為一個國策進行推動，近多次寫入政府工作報告中。而 AI+醫療則作為 AI 中的先行者，得到了政府的大力倡導。2018 年政府提出人工智能向基層醫療進行滲透，2019 年將 AI+醫療的范圍進一步擴大到康養范疇，2020 年進一步提出未來的建設指南，期望在 2023 年在以醫療為代表的人工智能領域中建立一套初步的標準體系規范。

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AI+醫療產業鏈分析

AI+核心醫療產業鏈可以分為 AI 基礎層，AI 醫療技術層與應用層：

1）基礎層，除數據服務外，芯片與通信等基礎核心領域已形成牢固的技術壁壘，市場呈寡頭局面；

2）技術層，算法、框架以及通用技術則需要長期的投入與研發來攻克，目前各大科技企業與互聯網巨頭企業基本已完成布局，中小企業生存空間較少；

3）應用層，應用層可觸達全醫療服務場景，如院內臨床決策系統、手術機器人、智慧病案系統、醫療影像、藥企新藥研發與基因檢測，已有大量的互聯網醫療公司和傳統醫療公司涌入，而且有大量依托 AI 算法的初創公司產生。

AI 賦能醫療的發展是向多主體提供智慧服務，面向醫療機構的智慧醫院建設，涉及患者、醫療(包括門診、住院)、護理、醫技(含藥事)、管理(含行政、業務)、后勤保障、教學科研、區域協調等領域的智慧化建設，是一個系統性的工程。面向監管機構的智慧監管建設，涉及醫療數據、醫療行為、醫療費用、醫療人事等方面的監管，AI 需要助力實現醫療數據的隱私保護和權限分配，醫療行為的科學性和合規性，醫療費用的合理性和真實性以及醫療人事組織的靈活性。

面向產業生態的智慧服務，為醫藥企業提供靶點發現與探索、化合物篩選與優化、臨床前研究、臨床研究、注冊申報、真實世界研究服務，助力器械企業研發醫療 AI 設備，為互聯網醫療企業提供智能問診、智能續方、智能患者管理服務，為保險企業提供智能分銷、智能定價、智能理賠服務，為藥店提供智能采購、承接處方、患者管理服務，為第三方醫檢企業提供影像、病理輔助診斷服務等。面向患者的智慧管理建設，包括健康管理、在線復診、慢病管理、康復護理、在線購藥等服務。

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AI+醫療未來趨勢

1、AI 助力醫學知識圖譜不斷進步，賦能臨床決策等多應用場景

醫學知識圖譜為醫療信息系統中海量、異構、動態的醫療大數據的表達、組織、分析、管理及利用提供了一種更為有效的方式，使系統的智能化水平更高，更加接近于人類的認知思維。醫學知識圖譜的構建流程大致分為四個步驟，即醫學知識表示、醫學知識抽取、醫學知識融合、醫學知識推理，受益于人工智能的不斷進步，這四個步驟都取得了較大的進步。

2、突破 AI 技術障礙，與醫療領域產生更深度融合

醫療與人工智能深度融合已是大勢所趨，未來 AI+醫療在技術上的突破將包括算法擬合度進一步的優化、算法泛用性的增強、對隱私信息的保護、對 AI+醫療產生的結果可解釋性的加強，以及通過增加可靠驗證而不斷降低 AI+醫療可能發生不良醫療事件的風險。從AI+醫療行業的發展趨勢來看，隨著人工智能、移動互聯網、物聯網、大數據及大數據安全等技術的發展，健康全流程管理的各個環節將會越來越智能化，精準醫療將會越來越個性化、個體化。

未來，憑借AI+醫療出色的算法和大數據分析，相關服務平臺的各個服務端口的數據壁壘逐漸打通，實現在各個核心應用場景的完美落地，最終提升國內整體醫療水平。