人工智能在医疗领域的应用现状、问题及建议

1.本讲提到，人工智能的发展历程中的第二次低谷期在（）。。（0.3分）

A.1976年-1982年

B.1982年-1987年

C.1987年-1997年

D.1997年-2010年

我的答案：B ×答错

2.美国的（）中指出人工智能对于劳动力市场的影响具有不确定性，应对政策的关键不在于担心全面失业，而是建立合理的制度和政策以调整工作结构。。（0.3分）

A.《人工智能

B.《国家人工智能研究和发展战略计划》

C.《为人工智能的未来做好准备》

D.《2030年的人工智能与生活》

我的答案：A √答对

3.本讲提到，2013年在汉诺威工业博览会上（）正式提出以建设智能工厂为核心的“工业

4.0战略”。。（0.3分）

A.美国

B.日本

C.欧盟

D.德国

我的答案：B ×答错

4.欧盟加强了个人隐私和数据保护，在2016年4月14日通过了商讨四年的（）。。（0.3分）

A.《数据保护指示》

B.《一般数据保护法案》

C.《健康保险携带和责任法案》

D.《欧盟人工智能》

我的答案：B √答对

5.《一般数据保护法案》中对个人数据泄露的规定是数据控制者应在（）小时之内向监管机构报告个人数据的泄露情况。。（0.3分）

A.24

B.48

C.72

D.96

我的答案：B ×答错

6.本讲提到，2017年7月，国务院印发并实施（），构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家和世界科技强国。。（0.3分）

A.《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》

B.《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》

C.《新一代人工智能发展规划》

D.《人工智能标准化白皮书（2018版）》

我的答案：B ×答错

7.“新一代人工智能发展规划暨重大科技项目启动会”，公布了首批4家国家新一代人工智能开放创新平台名单，其中依托（）建设自动驾驶国家新一代人工智能开放创新平台。。（0.3分）

A.百度公司

B.阿里云公司

C.腾讯公司

D.科大讯飞公司

我的答案：A √答对

8.本讲提到，（）的第十八条规定，国家鼓励开发网络数据安全保护和利用技术，促进公共数据资源开放，推动技术创新和经济社会发展。。（0.3分）

A.《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》

B.《新一代人工智能发展规划》

C.《信息安全技术个人信息安全规范》

D.《中华人民共和国网络安全法》

我的答案：B ×答错

9.（）是实现人工智能的“引擎”。。（0.3分）

A.数据

B.算法

C.计算能力

D.语音识别

我的答案：B √答对

10.（）是与多个政府、医院和学术机构合作研发的医疗AI系统。包括临床医学科研诊断平台、医疗辅助检测引擎、医师能力培训系统等。。（0.3分）

A.腾讯AI医学影像

B.腾讯AI辅助诊断

C.DoctorYou

D.“沃森医生”

我的答案：B ×答错

1.本课程主要讲述了反映出美国人工智能战略的哪几个报告？（）。（0.4分）

A.《为人工智能的未来做好准备》

B.《国家人工智能研究和发展战略计划》

C.《人工智能

D.《人工智能给未来决策带来的机遇及影响》

E.《机器人技术和人工智能》

我的答案：B,D,E ×答错

2.2017年10月15日英国政府发布了报告《在英国发展人工智能》，报告的重心放在哪四个方向的建议上？（）。（0.4分）

A.应用

B.数据

C.技术

D.研究

E.政策

我的答案：A,C,D ×答错

3.本课程讲述了国际上哪些国家的人工智能战略及相关法律法规？（）。（0.4分）

A.美国

B.日本

C.德国

D.韩国

E.欧盟

我的答案：A,B,C,D,E √答对

4.根据本讲，人工智能在隐私保护方面有哪两个典型法律？（）。（0.4分）

A.《数据保护指示》

B.《一般数据保护条例》

C.《健康保险携带和责任法案》

D.《人工智能时代：确立以人为本的欧洲战略》

E.《欧盟人工智能》

我的答案：A,B ×答错

5.本讲提到，《一般数据保护条例》中明确指出数据主体具有哪些权利？（）。（0.4分）

A.知情权

B.数据访问权

C.反对权

D.可携带权

E.纠正权

我的答案：A,B,C,D,E √答对

6.“新一代人工智能发展规划暨重大科技项目启动会”，公布的首批4家国家新一代人工智能开放创新平台名单有哪些？（）。（0.4分）

A.依托百度公司建设自动驾驶国家新一代人工智能开放创新平台

B.依托阿里云公司建设城市大脑国家新一代人工智能开放创新平台

C.依托腾讯公司建设医疗影像国家新一代人工智能开放创新平台

D.依托科大讯飞公司建设智能语音国家新一代人工智能开放创新平台

E.依托百度公司建设智能语音国家新一代人工智能开放创新平台

我的答案：B,C,D,E ×答错

7.国内人工智能标准化的组织和机构包括哪两个？（）。（0.4分）

A.中国科学院

B.中国电子技术标准化研究院

C.国家机器人标准化总体组

D.中科院自动化及远距离操纵研究所

E.中科院自动化所

我的答案：A,B ×答错

8.本课程讲述了人工智能研究有哪三个主要因素？（）。（0.4分）

A.数据

B.计算能力

C.算法

D.文本识别

E.语音识别

我的答案：A,B,C √答对

9.根据本讲，人工智能在医疗领域存在哪些问题？（）。（0.4分）

A.缺乏监管和保障

B.人工智能应用与现有卫生信息系统融合模式仍需探索

C.医疗人工智能应用成熟度不够，应用率不足

D.数据质量参差不齐

E.数据安全和隐私保护问题凸显隐患

我的答案：A,B,C,D,E √答对

10.本课程讲述了我国人工智能在医疗领域的哪些政策、法规制定建议？（）。（0.4分）

A.创新综合监管机制建设

B.夯实人工智能应用的数据基础

C.利用人工智能推动卫生信息化建设

D.创新人工智能应用评估和保障机制

E.加强健康医疗数据安全

我的答案：A,B,C,D,E √答对

1.1956年达特茅斯会议首次提出机器学习的概念。。（0.3分）

我的答案：错误√答对

2.美国的《为人工智能的未来做好准备》中梳理了人工智能发展的现状与趋势，确立了政府应该开展的工作。。（0.3分）

我的答案：正确√答对

3.本讲提到，2013年以《人工智能给未来决策带来的机遇及影响》为标志，英国政府开始重视大数据重大项目的研究与应用。。（0.3分）

我的答案：错误√答对

4.日本在2008年就制定了《智能机器人开发和普及促进法》。。（0.3分）

我的答案：错误√答对

5.《健康保险携带和责任法案》中提到，数据的源头是直接为病人提供医疗服务的机构，例如医院和医生。。（0.3分）

我的答案：正确√答对

6.本讲提到，1984年起，智能控制和智能自动化等项目列入国家科技攀登计划。。（0.3分）

我的答案：错误√答对

7.2017年11月15日，科技部在北京召开了“新一代人工智能发展规划暨重大科技项目启动会”，公布了首批4家国家新一代人工智能开放创新平台名单。。（0.3分）

我的答案：正确√答对

8.本讲提到，从全球Al高水平论文的区域分布情况，可以看出，目前高水平论文的来源主要分布在南美、东欧等地区。。（0.3分）

我的答案：错误√答对

9.中国在人工智能的论文数量方面超过了美国，同时中国学者的研究影响力也已经超过了美国或英国同行。。（0.3分）

我的答案：错误√答对

10.根据本讲，人工智能在健康医疗领域的应用正在成为投资重心，深度学习、自然语言处理等技术与医疗行业的结合逐渐加深。。（0.3分）

我的答案：正确√答对

2020医疗人工智能行业分析报告

2020年中国医疗人工智能行业分析报告 2020年

目录 2020年中国医疗人工智能行业分析报告 (1) 1.市场现状与发展趋势 (3) 2.中国医疗人工智能市场环境分析 (6) 3.市场需求增加 (6) 4.技术走向成熟 (8) 5.创业企业涌现 (9) 6.向产业上下游延伸 (10) 7.政策推动发展 (10) 8.医疗人工智能产业格局分析 (11) 9.巨头大手笔入场 (12) 10.围绕服务患者构建生态 (13) 11.传统医疗企业：不急于变现，依托设备、赋能设备 (13) 12.商业模式分析 (14) 13.创业企业：与保险、医疗机构合作，售卖服务 (15) 14.互联网巨头：整体互联网医疗布局中的重要一步 (16) 15.挑战与前瞻 (18) 15.2少人才：医疗人工智能发展亟需复合型人才 (18) 15.1缺标准：CNDA 尚无一例过审产品 (20) 15.1基础差：技术与数据两大基石尚待巩固 (22)

1.市场现状与发展趋势 医疗人工智能，顾名思义，就是AI+医疗，指是以互联网为依托，通过基础设施的搭建及数据的收集，将人工智能技术及大数据服务应用于医疗行业中，提升医疗行业的诊断效率及服务质量，更好的解决医疗资源短缺、人口老龄化的问题。医疗人工智能是指从事医疗人工智能相关性质的生产、服务的单位或个体的组织结构体系的总称。深刻认知医疗人工智能行业定义，对预测并引导医疗人工智能行业前景，指导行业投资方向至关重要。我国医疗人工智能行业在经过短暂的结构调整后，淘汰掉落后产能、筛选掉不合格企业，并且随着居民消费观念的转变和消费需求的提升，我国医疗人工智能行业依旧会继续保持增长趋势，未来将会向高品质、高质量的方向发展，呈现品种增多、消费多元化等新趋势。中国医疗人工智能产业链参与主体不断丰富，产业生态逐渐健壮。 随着国家政策的进一步利好，越来越多的需求将会被释放，医疗人工智能行业将紧密结合产业上下游的资源，充分掌握用户

医疗人工智能发展趋势及机遇

医疗人工智能发展趋势及机遇

从1956年的达特矛斯会议提出“人工智能”的概念，到AlphaGo击败围棋世界冠军，人工智能的发展不过仅仅半个世纪的时间，期间都曾因遇到瓶颈而停滞不前。而如今，人工智能已经跨过了元年，计算平台、海量数据以及机器学习等技术的助推力，把人工智能的发展推到了一个前所未有的速度等级。 数据是医学人工智能的能源，如果没有数据能源就像即使发明了汽车但没有汽油一样，是没办法跑动的。IDC曾预测，到2020年，全世界医疗数据总量将达到40万亿GB，是2010年的30倍。数据生成和共享的速度迅速增加，但目前仍有80%的数据为非结构化数据。 医疗人工智能在中国的机遇 医学人工智能是解决医疗生产力的根本之道。在我国，人口老龄化、慢病高速增长、医疗资源供需严重失衡以及地域分配不均等问题，造就了对医疗人工智能的巨大需求；同时，我国人口基数大、产业组合丰富、人才储备充分等特点，又给人工智能的发展提供了很好的基础。 另一方面，近年来国家发布的80多条全国性政策以及多条医疗人工智能专项政策，都表明医疗人工智能的发展迎来政策利好。因此，中国已经成为了全球领先的AI研发中心，医学人工智能在中国的发展面临着非常好的机遇。 根据火石创造HSMAP系统的统计数据，目前，国内医疗人工智能相关企业多达139家，主要分布在北京、广州以及长三角地区。 从时间的维度上来看，国内的医疗人工智能企业从2014年开始出现了一个增长的高峰，虽然相较于国外来说发展较晚，但是近三年来的增长非常迅速，创业公司层出不穷。

医疗人工智能产业链与企业图谱 从大的产业链层面来看整个行业的业态，我们可以看到，整个产业链可以分为三个层次：基础层、技术层与应用层。由于基础算法和计算平台、海量的数据来源还有机器学习、图像识别的基础技术的壁垒较高，往往需要较长期的高投入才能有高回报，因此科技巨头往往偏向于布局底层，而创业公司则往往选择在变现能力强、容易进入的辅助诊断、健康管理和药物研发等应用层扎堆。 根据企业的分布情况，可以将产业链中的企业做一个划分。按照治疗前、治疗期间以及治疗后及康复阶段，国内外的公司均可分成9个类别，其中语音交互、信息化管理等分类中的公司，它们发挥的作用可能会贯穿整个诊疗过程。

人工智能赋能医疗产业研究报告：现状、趋势、企业、应用场景

人工智能赋能医疗产业研究报告：现状、趋势、企业、应用场景

目录CONTENTS 附录 Appendix 人工智能+医疗综述 General Situation of AI + Medical Treatment Industry 八大应用场景解析 Analysis of the Eight Application Scenarios 人工智能+医疗企业统计分析 Statistical Analysis of the Enterprises 研究项目回顾 Research Recall 1.2.3.4.6.人工智能+医疗发展趋势 Trends of AI + Medical Treatment Industry 5.

研究项目回顾Research Recall

Research Background ◆进行此次研究，最初是源于我们对于人工智能对传统医疗产业带来 的新变化的关注；更进一步，是对“人工智能+医疗”概念、发展环境与发展条件、应用场景、公司状况、未来发展机会与风险的关注； ◆从各大媒体报道之中，我们能够真切感受到，人工智能正在与医 疗、金融、安防、自动驾驶等各个行业进行着融合，备受资本市场的青睐和追捧，各种人工智能新产品正在逐步走入大众日常的生产生活之中，人工智能“浪潮”，已到眼前； ◆医疗，是目前人工智能各应用领域中发展相对较快的领域，大量 医疗人工智能创业公司自2014年后集中涌现，不少传统医疗相关企业纷纷引入人工智能人才与技术。人工智能究竟为医疗产业带来了哪些积极的改变，又裹挟了哪些挑战和风险，值得创业者、投资人、医疗从业者，以及每一位关注医疗人工智能的朋友理性思考，客观对待。

2017年人工智能为医疗创新.专题展望报告

(此文档为word格式，可任意修改编辑！） 2017年10月

正文目录 1. 前言：从互联网医疗升级到医疗人工智能 (4) 2. 临界点已至，医疗人工智能站上风口 (5) 2.1. 技术：已走出实验室，商业化加速落地 (5) 2.2. 资本：一级市场持续火爆，巨头加速布局 (8) 2.3. 产业环境：供需不平衡仍将延续，消费升级产生新的付费方 (9) 2.3.1. 供需总量分析：供给不平衡仍将延续 (9) 2.3.2. 供需结构分析：分级诊疗趋势下，基层面临智能化升级的强需求 (11) 2.3.3. 付费方：消费者有望成为智能医疗服务的重要付费方 (11) 2.4. 政策：需“持证”上岗，收费政策尚未明晰 (12) 2.5. 商业前景：技术赋能是当下，医疗服务是未来 (12) 3. 医疗影像：人工智能在医疗领域应用的第一站 (13) 3.1. 人工智能在医疗影像的应用场景 (13) 3.2. 市场机遇：医疗影像是千亿级的市场 (15) 3.3. 技术实现路径和竞争壁垒分析 (19) 3.4. 二级市场参与医疗影像+人工智能产业的路径 (20) 4. 智能辅助诊断：现代医学皇冠上的明珠 (20) 4.1. 技术实现路径：打造“医疗大脑”的5个步骤 (20) 4.2. 竞争壁垒分析：医疗数据规模&数据结构化技术 (22) 4.3. 商业化路径：智能辅助诊断系统面临的三个定位选择 (24) 4.3.1. to B or to C？ (24) 4.3.2. to B领域：选择基层、专科还是大三甲？ (26) 4.3.3. 常见病or垂直病种？ (27) 4.4. 二级市场参与智能辅助诊疗产业的路径 (27) 4.4.1. 路径一：发挥通道优势，联合技术方共同推广 (27) 4.4.2. 路径二：补齐数据结构化能力，自研医疗大脑 (29) 5. 精准医疗：AI+基因组学解读生命大数据 (30) 6. 投资建议与主要公司分析 (34) 6.1. 思创医惠：IBM沃森中国战略合作伙伴，打造自主医疗AI技术 (35) 6.2. 科大讯飞：人工智能龙头开辟新战场，医疗AI业务快速崛起 (36) 6.3. 东软集团：人工智能有望成为医疗业务二次腾飞的助推器 (36) 6.4. 万东医疗：战略合作阿里健康，打造人工智能医疗影像平台 (37) 7. 风险提示 (37)

2018年人工智能+医疗行业现状与发展趋势分析报告

人工智能＋医疗行业现状与发展趋势分析报告

内容目录 1.前言：从互联网医疗升级到医疗人工智能 (4) 2.临界点已至，医疗人工智能站上风口 (5) 2.1.技术：已走出实验室，商业化加速落地 (5) 2.2.资本：一级市场持续火爆，巨头加速布局 (7) 2.3.产业环境：供需不平衡仍将延续，消费升级产生新的付费方 (8) 2.3.1.供需总量分析：供给不平衡仍将延续 (8) 2.3.2.供需结构分析：分级诊疗趋势下，基层面临智能化升级的强需求 (8) 2.3.3.付费方：消费者有望成为智能医疗服务的重要付费方 (9) 2.4.政策：需“持证”上岗，收费政策尚未明晰 (9) 2.5.商业前景：技术赋能是当下，医疗服务是未来 (10) 3.医疗影像：人工智能在医疗领域应用的第一站 (11) 3.1.人工智能在医疗影像的应用场景 (11) 3.2.市场机遇：医疗影像是千亿级的市场 (12) 3.3.技术实现路径和竞争壁垒分析 (14) 3.4.二级市场参与医疗影像+人工智能产业的路径 (15) 4.智能辅助诊断：现代医学皇冠上的明珠 (16) 4.1.技术实现路径：打造“医疗大脑”的5个步骤 (16) 4.2.竞争壁垒分析：医疗数据规模&数据结构化技术 (17) 4.3.商业化路径：智能辅助诊断系统面临的三个定位选择 (18) 4.3.1. to B or to C？ (19) 4.3.2. to B领域：选择基层、专科还是大三甲？ (20) 4.3.3.常见病or垂直病种？ (21) 4.4.二级市场参与智能辅助诊疗产业的路径 (21) 4.4.1.路径一：发挥通道优势，联合技术方共同推广 (21) 4.4.2.路径二：补齐数据结构化能力，自研医疗大脑 (22) 5.精准医疗：AI+基因组学解读生命大数据 (23) 6.投资建议与重点推荐公司 (25) 6.1.思创医惠：IBM沃森中国战略合作伙伴，打造自主医疗AI技术 (26) 6.2.科大讯飞：人工智能龙头开辟新战场，医疗AI业务快速崛起 (26) 6.3.东软集团：人工智能有望成为医疗业务二次腾飞的助推器 (27) 6.4.万东医疗：战略合作阿里健康，打造人工智能医疗影像平台 (27) 7.风险提示 (28) 图表目录 图1：从边缘革命到战场中心 (4) 图2：医疗人工智能时代的投资逻辑变化 (5) 图3：现代医学是数据驱动的学科 (5) 图4：医疗人工智能发展史大事件整理 (6) 图6：医疗人工智能创业在2014、2015年开始激增 (7) 图7：医疗人工智能融资已经超过180亿 (7) 图8：医疗供需严重不平衡 (8) 图9：国内人口以及60岁以上人口的统计，单位（万） (8) 图10：分级诊疗流程 (9)

2017-2018人工智能+医疗产业研究报告

人工智能+医疗产业研究报告 人工智能技术能给医疗行业带来哪些改变？“人工智能对于医疗行业来说，可以让患者通过直接和间接感知到便利与高效，最终推动医疗行业不断发展。” 直接感知主要是指现在一些医院已有智能导诊平台，就是基于对于医疗大数据样本的机器学习，通过人工智能设备人体识别分析后，告知患者该去哪个科室就诊，大大节约了医院排队等待时间。 人工智能目前在医疗临床应用主要包括以下四种：智能影像、智能语音、医学机器人、临床智能决策。其中，智能影像和智能语音是基于图像和语音识别技术发展起来的，由于医学影像资料获取门槛较低、且更为标准化，语音数据识别技术成熟。所以，智能医学影像目前发展最为成熟，临床接受程度也最高。 在不少业界人士看来，人工智能医疗只是辅助医生的手段，并不是主要医疗方式。人工智能只是拟人化机器，如果用人工智能看诊，出错后谁来担责就是值得探讨的问题。 “医学是一个需要医生直接经验的累积和医学研究做支撑的实用科学，医生对患者看诊完后，才能对患者病情诊治得出准确结论；而人工智能医疗最大作用在于通过对大量真实、有效的医疗样本分析学习，最后推动整个医疗行业向前发展。” 在今年的数博会期间，国际计算机学会知识发现专委会主席认为，目前面临的最大挑战和最大机会就用什么样的人工智能，管理、把握、经营不确定性。比如，在医学上用人工智能技术能使医疗效率提高且

更有针对性，这不但带来了医疗技术的改变，还会带来新的挑战和机会。“面对不确定性改变，企业和社会需要做出很多调整。我们倡导建立一个共生协同的平台和生态，实现计算和智能深度融合，让用户聚焦业务和模式的创新”。 医学科研的发展需要用医疗过程中临床真实案例作为依据，对于案例样本数据的真实性和有效性有很高要求。机器的算法、算力和大数据可以突破传统医学领域数据规模的局限性和地域数据偏差问题。人工智能+医疗不是简单的用技术去找医院合作。而是要让技术落地，就要历经千辛万苦找对场景，还要说服政策制定者、监管部门、医院采购者、科室主任、临床医生、病人等，证明技术的有效性、安全性和可行性。最后，还要明白产品谁来买单。“这需要花时间，企业家和投资人要更有耐心”。 人工智能+医疗首先要选取有科研能力和有医学前瞻性的大型医院进行合作，一方面保证数据来源的多样性和真实准确，另一方面医院有动力推动医疗大数据研究。双方建立在相互信任的基础上，对数据进行标准和规范使用，将分散数据进行联通、收集，在取得成果得到肯定后来推动下一步的合作。 从高增长到高质量，还有一段路要走，尽管市场前景广阔，但是医疗人工智能产品从实验室走到临床大规模商用，还有待多重考验。 人工智能行业日新月异，对于需要频繁更新的AI辅助诊断系统，如何更好的实现动态监管，仍然面临挑战。 任何一个新兴的产业都会既有利又有弊，所以就要通过大量的实

AI引爆医疗领域十张图带你了解人工智能医疗前景有多大

AI引爆医疗领域十张图带 你了解人工智能医疗前景有多大 人口老龄化+慢病高涨+医疗资源分配不均，医疗人工智能需求巨大医学人工智能是解决医疗生产力的根本之道。在我国，人口老龄化、慢病高速增长、医疗资源供需严重失衡以及地域分配不均等问题，造就了对医疗人工智能的巨大需求；同时，我国人口基数大、产业组合丰富、人才储备充分等特点，又给人工智能的发展提供了很好的基础。 图表1：2010-2017年国内人口以及60岁以上的人口统计（单位： 万人，%） 另一方面，近年来国家发布的80多条全国性政策以及多条医疗人工智能专项政策，都表明医疗人工智能的发展迎来政策利好。因此，中国已经成为了全球领先的AI研发中心，医学人工智能在中国的发展面临着非常好的机遇。

图表2：截至2017年医疗人工智能的相关政策 优质医疗资源匮乏，人工智能+医疗健康改变未来 医疗领域最突出的问题就是优质医疗资源不足，同时，医生对疾病的诊断准确度和效率还有非常大的提升空间。长期以来，大多数国家和地区，特别是进入老龄化社会之后，对医生的需求量有增无减。解决医生资源不足的问题，除了增加供给量，别无他法。但是医生培养需要周期，而且供给量也不能无限增加。于是，人们开始寄希望于机器。因为一旦能够实现机器看病，供给量将会无限增加。所以，人工智能+ 医疗健康的结合，是人工智能诸多应用场景中最重要一个。

图表3：医疗人工智能的发展历程（人工网络神经为例） 算力算法齐备，人工智能+医疗等待医疗大数据引爆 算法、算力和数据，是人工智能快速发展的三个要素。算力是人工智能的基础设施之一，目前每GFLOPS的算力成本已降至8 美分。算法是人工智能发展的基础，算法框架中诸如Caffe、TensorFlow、Torch 等大多数已经实现了开源，成为大多数工程师的选择，对行业的加速发展和人才的培养起到了非常大的作用。数据方面，人工智能系统必须通过大量的数据来“训练”自己，才能不断提升输出结果的质量。目前医疗数据还具有公开性不高，难以获得、清洗的特点。 图表4：医疗人工智能的三大要素

AI医疗的未来发展

AI医疗的未来发展 医疗AI的顶层建筑不断完善 近几年，人工智能技术飞速发展，并在医疗领域众多场景得以广泛应用，具体在医学影像、临床决策支持、病例分析、药物挖掘、健康管理等多方面均有体现。 2018年6月，国务院发布《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》，提出要夯实医疗大数据应用基础、消除数据壁垒、畅通共享通道，支持研发健康医疗相关的人工智能产品等。2019年6月，国家药监局器审中心发布《深度学习辅助决策医疗器械软件审评要点》，为我国医疗人工智能软件市场准入监管提供了实施细则。 但目前医学人工智能发展仍面临诸多问题和挑战，比如医疗人工智能产品训练数据集质量控制和标注方式没有统一标准，“数据孤岛”现象普遍；医疗人工智能产品与临床实际需求存在较大差距；商业模式不清晰；软件安全性评价体系不完善等等。 清华大学附属长庚医院院长董家鸿院士表示，医学人工智能委员会的成立，将聚合医疗人工智能产业的中坚力量，共同研讨、解决上述难题，推进医学人工智能产业快速、健康发展。下一步，医学人工智能委员会将进一步贯彻国家的决策部署，着力抓好以下三方面工作。 一是整合产业链资源，搭建医疗人工智能产业合作与促进平台。推进跨领域的合作交流与协同创新，进一步促进医疗人工智能相关科技成果研发与转化，推动我国医疗人工智能高水平和高质量发展，提高我国医疗人工智能产业应用水平。 二是推动医疗人工智能产品标准化工作，建立规范化评测体系。推动医疗人工智能关键技术研发和标准化规范的行程，并推动标准的贯彻实施；开展医疗人工智能新产品、新服务的测试验证工作，规范市场秩序，促进国内医疗人工智能行业良性发展。 三是支撑政府决策，做好部署落实工作。支撑政府主管部门医疗人工智能相关工作，协助开展试点示范和应用推广；综合医学人工智能技术和产业化发展趋势，更好地引导我国医疗人工智能产业健康、有序、快速发展。 人工智能的快速发展不仅给生物医药器械领域发展带来新机遇，也给监管、产业带来了新风险与新挑战。 2019年7月，由国家药监局医疗器械技术审评中心联合中国信息通信研究院、国家计算机网络与信息安全管理中心、中国生物医学工程学会、中国生物技术发展中心、中国人民解放军总医院、清华大学等14家单位共同发起的人工智能医疗器械创新合作平台成立，旨在统筹力量建立我国人工智能医疗器械领域转化应用。 在成立一年后的今天，中国人工智能产业发展联盟常务副秘书长王爱华依次介绍了创新平台近期的成果。

人工智能医疗发展现状报告

人工智能医疗发展现状报告

前言 近年来，人工智能成为推动社会经济发展的新动力之一，在提高社会生产效率、实现社会发展和经济转型等方面发挥重要作用。作为主导新一代产业变革的核心力量，人工智能在医疗方面展示出了新的应用方式，在深度融合中又催生出新业态。 从全球范围来看，目前人工智能医疗产业仍处于发展早期阶段，相比于传媒、零售、教育等领域来说，商业化程度偏低。但随着市场需求不断扩大，向专业化细分领域深化发展，加之各国宏观政策支持和技术进步等，人工智能医疗发展前景广阔。美国靠早期的政策拉动医疗信息化和人工智能辅助医院管理，积累了大量数据，具备先发优势，属于领先梯队，目前已在药物研发、医疗机器人、医学影像、辅助诊断等方面全方位布局。其他国家如英国、德国、加拿大、日本等国则紧随其后，各有侧重，各有所长。 中国作为新兴市场国家的领头羊，人工智能医疗始终保持高速发展态势。目前，我国人工智能医疗发展历经计算智能阶段，目前正处于从感知智能向认知智能过渡的发展阶段，不同细分领域的技术发展情况和落地应用成熟度有所不同。AI 医学影像是人工智能在医疗领域应用最为广泛的场景，率先落地、率先应用、率先实现商业化。手术机器人、药物研发、精准医疗等领域已有部分落地应用，但因成本或技术原因，尚未实现规模化普及，未来增长空间较大。受2020 年初新冠肺炎疫情影响，人工智能在公共卫生领域特别是传染病的预防与控制方面发挥重要作用，传染病大数据分析预警系统、疫情排查系统、智能测温机器人、消毒机器人、语音服务机器人等在战“疫”一线被广泛应用。本蓝皮书立足于产业发展基本面，并结合当前人工智能医疗的最新发展与应用趋势，对公共卫生、医院管理、医学影像、医疗机器人、药物研发、健康管理、精准医疗和医疗支付共八大主要细分领域进行深入研究与分析，分析各领域所处的不同发展阶段、发展特征与应用价值，并盘点市场主要参与者，力求描摹2020 年互联网医疗行业发展的新风向。 中国的人工智能医疗在政府与社会各界的共同投入与支持下，面临政策、市场、技术、人才等多重因素叠加利好的重要发展机遇。项目组重点分析了中国人工智能医疗领域目前所具有的六大发展机遇：机遇一，顶层设计不断加码，产业

人工智能医疗产业分析报告

中国人工智能医疗行业分析报告 一AI医疗概述 1.人工智能 人工智能已经发展了大半个世纪，经历几次大起大落。从上世纪80年代到本世纪初，人们对于深度学习探索较多，但受制于计算机的计算能力，以及算法本身的限制，效果不太好，直到2006年，Hinton解决了神经网络的大量参数训练的问题。从2009年开始人工智能飞速发展。2015年、2017年，两场世界瞩目的人机围棋大赛之后，人们对人工智能的认识将进一步的加深。而AlphaGo用于下围棋的高效算法是一种通用型的算法，这种算法可以推广到其他算法，把人工智能运用到各个领域。 2、深度学习，智能时代的核心驱动力量 世界十大人工智能科学家之一Terrence Sejnowski曾在“The Deep Learning Revolution ”一书中提出AI医疗。“随着机器学习的成熟并被应用于可获取大数据的许多其他问题，服务行业和其相关职业也将发生转变。基于数百万患者病情记录的医学诊断将变得更加准确。最近的一项研究将深度学习运用到了囊括超过2000种不同疾病的13万张皮肤病学图像中，这个医学数据库是以前的10倍大。该研究的网络被训练用于诊断“测试集”（testset）中的各种疾病。它在新图像上的诊断表现与21位皮肤科专家的结论基本一致，甚至在某些情况下还要更准确”。除了应用于皮肤病诊断领域之外，AI还可用于提高癌症诊断准确度，“一个经过大量结论清晰的切片数据训练出来的深度学习网络能达到0.925的准确度，还不错，把深度学习与人类专家的预测结合起来，准确度达到了0.995，几近完美。”除了对疾病的诊断，AI医疗可以基于数据采集分析应用于睡眠监测、临床护理、慢性病监测等各种医疗领域。 3、AI+医疗 AI赋能医疗。人工智能医疗简单说即以互联网为依托，通过基础设施的搭建及数据的收集，将人工智能技术及大数据服务应用于医疗行业中，提升医疗行业的诊断效率及服务质量 二AI医疗应用背景

人工智能在医疗领域的应用现状及发展前景

CHINESE NURSING RESEARCH August,2019Vol.33No.15 人工智能在医疗领域的应用现状及发展前景 蔡耀婷 Application status quo and development prospect of artificial intelligence in medical field CAI Yaoting (West China Hospital,Sichuan University,Sichuan 610041China) 摘要：在分析人工智能内涵及其应用领域的基础上，探索人工智能在医疗领域的应用现状和发展前景，指出人工智能在医疗领域的应用还相对滞后，具有很大的开发应用空间。研究者需不断拓宽视野，采用系统、专业的方法来探寻该问题的可行之径，突破现在人工智能与医学相结合的瓶颈，有的放矢地将人工智能应用于医疗领域，将人工智能的潜力和医学的潜力最大限度地发挥出来。关键词：人工智能；机器学习；大数据；医疗领域；智能老龄；智能病房；应用前景中图分类号：R197.323 文献标识码：A doi:10.12102/j.issn.1009-6493.2019.15.021 随着大数据的出现以及人们对大数据分析能力的提升，科技发展的各个领域都在不断革新，其中以人工智能（artificial intelligence ，AI ）发展最为突出，这也意味着人类社会将很快走向智能时代。随着人工智能的迅速发展，各个行业都在转变模式，顺应时代发展，当然医学也不例外，人工智能在医学领域有着广泛的应用前景和探索空间。1 人工智能的简介 人工智能是研究开发用于模拟和延伸人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一项新技术科学，它的结构类似金字塔结构：上层是算法，中间是芯片，第三层是各种软硬件平台，最下面是应用[1]。人工智能领域的研究是从1956年正式开始的，这一年在达特茅斯大学召开的会议上正式使用了“人工智能”这个术语[2]。随后的几十年中，人们对人工智能开展了广泛的研究，它作为计算机科学的一个分支，企图通过挖掘智能的实质，生产出一种新的类似人类大脑而做出反应的智能机器，该技术的应用领域包括机器人、图像识别、语言识别、自然语言处理、数据挖掘、模式识别和专家系统等[3?4] 。 2 人工智能在医学领域的应用现状与发展前景根据人工智能的特点，在医学领域中，凡是“重复 性，有规律可循，可通过大数据计算出来的”都可被人工智能取代，因此医疗中一些重复性的工作或劳动，会优先被人工智能所替代，但人工智能的引入不会改变医学专业的本质，也无法替代医生的诊疗工作，很多医 学的本质、专业的东西，因为有人的思维、情感和个性化的需求，给病人的体验是不一样的。举例来讲，虽然机器读片的速度和准确率超过医生[5]，但提供的治疗方案单一，难以结合病人的个体情况，提供符合病人个性化需求的最佳治疗方案。因此，探索人工智能在医学领域应用的目标是：用人工智能来更好地呈现医学专业，促进医学学科的发展，而非靠设备、机器来替代医学专业[6]。2.1人工智能的应用现状2.1.1 智能老龄护理 人工智能技术的突破，开创了 以机器人和智能技术为核心的智慧养老服务产业，成为实现以居家为基础、社区为依托、医疗机构为补充、医养相结合的养老服务体系目标的最具潜能的优选方案，该方案将智能机器人应用于老年护理中，主要完成以下工作。①协助老年人完成日常事务：2015年日本研发的护理型机器人RQEAR （外形为熊猫脸），用于帮助行动不便的人，它能以轻柔动作将人抱起、放下或帮助人站立[7]。另一款日本松下公司开发的RESYO?NE 看护机器人，能够从一张床变成一个电动轮椅，能单独完成多个护理人员的任务[8]。②监测老人行为与健康状况：德国莱尔克斯机器人研究院为养老院提供了一种护理机器人，它可以检测老人的健康状况，帮助老人从另一个房间取药并做好老人用药记录等[9]。美国LUVOZO 公司的SAM 看门机器人能够通过自动导航、远程监控和摔跤风险检测系统，为居家老人提供长期频繁的查房及非药物类的护理服务[10]。③提供陪伴：在澳大利亚已有养老院引进护理机器人“佐拉”，该机器人可以做运动、跳舞、读书、讲笑话，并基于语音识别技术实现与老人的言语交流[11]。英国研究人员开发了Care?O?bot 3机器人，目的是照顾孤单的老人。2.1.2 智能病房构建 传统的病房只是医护人员为 作者简介蔡耀婷，护师，本科，单位：610041，四川大学华西医院。引用信息 蔡耀婷.人工智能在医疗领域的应用现状及发展前景[J].护 理研究 ,2019,33(15):2640?2643. · ·2640

未来智能医疗的发展趋势分析

未来智能医疗的发展趋势分析最近几年，人工智能被炒的这么火，但大家一直都在大谈特谈无人驾驶、智能家居，却在这些海市蜃楼中忘记了其实它们短时间内都难以落地，而忽略了在大数据时代就已经落地了的智能医疗。 现在，大数据已经被运用到智慧医疗方面，即让患者就医更方便、疾病诊断更加高效，以及医疗信息更加准确。更快速也更精准的在医疗行业进行多点落地。 大数据＋医疗发展现状 目前国内智能医疗技术相对成熟，已有多家三甲医院引入“人工智能辅助诊断系统”，智能系统以机器人医生的形象呈现在众人面前，通过固定格式的问题和病人互动，根据症状描述开具检查单，检查结果出来后，系统自动出具诊断结论，一线临床医生再对结论予以确认。 据小智君了解，机器人上周已经跟国内200多位医学专家进行了PK，并取得时效上的明显优势。工作人员将100份患者数据输入给机器人，现场连接天河超级计算机，4.8秒钟完工。出乎意料的是，机器人的诊断与医生的原始诊断达到100%吻合。 早在今年3月份，谷歌的人工智能就已经在医学领域取得非凡的成果。谷歌与Verily公司合作研发出了一款能用来诊断乳腺癌的人工智能算法，并将该人工智能与医学专家进行PK，对130张乳腺癌切片进行分析，从而找出其中的肿瘤。 人工智能在这个项目上完胜人类。人类医学专家花了30个小时对这130张切片进行分析给出诊断结果，最终结果是这名专家的准确率为73.3%。而人工智能只花了极短的时间就给出了诊断结果，准确率达 88.5%，领先于人类15.2%。 大数据时代医疗AI的三个问题 第一、大数据时代需要改变对疾病的认识和处理方式：

现代医疗中根据患者的病史、症状、体征、实验室诊断，但常忽视患者的遗传背景、基因组数据、环境背景因素以及对疾病主要监测指标持续的观察和亚组分析，包括目前日常医疗诊疗中常根据疾病某个遗传表征，而忽略最基本信息。 随着医疗知识积累的不断深入、专业的细化、碎片化，必然向大数据时代的集成化、系统化方向发展。更专业的人机配合达到对患者最全面的诊断。 第二、大数据时代要改变整个医疗评价方式： 中国在过去的30年中，改革开放和经济实力的积累、医疗资源配置的增加、整体医疗可及性得到不断改善。 不仅仅对医疗结果本身，同时要观察临床的精神面貌，不仅要关注患者的并发症和死亡率，同时要关注医生报告、医院报告、账单生成。用数据提升医生自我学习的能力来完善临床实践的能力，这是大数据给我们的提示。 第三、大数据时代需要改变对医学生培养的观念： 传统的医学模式在大数据时代形成了新的体系，过去的专科培养使医生对数据的理解越来越局限。我们需要从单纯的医生经验的积累过渡到医学数据的积累，这是医学大数据时代所必须的，以及医学上各种指南制定所需要的。 作为医生，需要转变思想，需要接受人脑和电脑的结合，每一个未来医生都应该熟练应用智能工具处理海量信息以寻求更加准确的诊治方案。 人工智能在医学上的发展趋势 那我们接下来应该怎么做？人工智能的趋势在哪里？ 一、医疗保健处于数字化转折点 互联网女皇MaryMeeker发布的《2017年互联网趋势报告》认为，医疗卫生和保健已进入数字化拐点：医疗行业表现出数据输入量和数据积累

中国AI医疗行业报告

中国AI医疗行业报告 除了对疾病的诊断，AI医疗可以基于数据采集分析应用于睡眠监测、临床护理、慢性病监测等各种医疗领域。 一AI医疗概述1.人工智能人工智能已经发展了大半个世纪，经历几次大起大落。从上世纪80年代到本世纪初，人们对于深度学习探索较多，但受制于计算机的计算能力，以及算法本身的限制，效果不太好，直到2006年，Hinton解决了神经网络的大量参数训练的问题。从2009年开始人工智能飞速发展。2015年、2017年，两场世界瞩目的人机围棋大赛之后，人们对人工智能的认识将进一步的加深。而AlphaGo用于下围棋的高效算法是一种通用型的算法，这种算法可以推广到其他算法，把人工智能运用到各个领域。2、深度学习，智能时代的核心驱动力量世界十大人工智能科学家之一Terrence Sejnowski曾在“The Deep Learning Revolution ”一书中提出AI医疗。“随着机器学习的成熟并被应用于可获取大数据的许多其他问题，服务行业和其相关职业也将发生转变。基于数百万患者病情记录的医学诊断将变得更加准确。最近的一项研究将深度学习运用到了囊括超过2000种不同疾病的13万张皮肤病学图像中，这个医学数据库是以前的10倍大。该研究的网络被训练用于诊断“测试集”（testset）中的各种疾病。它在新图像上的诊断表现与21位皮肤科专家的结论基本一致，甚至在某些情况下还要更准确”。除了应用于皮肤病诊断领域之

外，AI还可用于提高癌症诊断准确度，“一个经过大量结论清晰的切片数据训练出来的深度学习网络能达到0.925的准确度，还不错，把深度学习与人类专家的预测结合起来，准确度达到了0.995，几近完美。”除了对疾病的诊断，AI医疗可以基于数据采集分析应用于睡眠监测、临床护理、慢性病监测等各种医疗领域。 3、AI+医疗AI赋能医疗。人工智能医疗简单说即以互联网为依托，通过基础设施的搭建及数据的收集，将人工智能技术及大数据服务应用于医疗行业中，提升医疗行业的诊断效率及服务质量二AI 医疗应用背景1、医疗资源分布不均，人工智能弥补劳动力短缺我国医疗资源分配严重不均，优质的医疗设备和医护资源大多集中在发达城市与地区，而使得大量外地病患由于在本地得不到良好的医疗，转而向大城市、大医院集中。根据国家卫计委数据，截止至2018年11月底，我国共有医院32476个，其中三级医院仅有2498家，占7.69%; 然而，三级医院就诊人数(截止至2018年11月)却达到16.46亿人次，占全国总人次的50.97%。医疗资源供需明显不匹配。

2018年医疗人工智能行业分析报告

医疗人工智能行业分析报告

内容目录 1.前言：从互联网医疗升级到医疗人工智能 (4) 2.临界点已至，医疗人工智能站上风口 (5) 2.1.技术：已走出实验室，商业化加速落地 (5) 2.2.资本：一级市场持续火爆，巨头加速布局 (7) 2.3.产业环境：供需不平衡仍将延续，消费升级产生新的付费方 (8) 2.3.1.供需总量分析：供给不平衡仍将延续 (8) 2.3.2.供需结构分析：分级诊疗趋势下，基层面临智能化升级的强需求 (8) 2.3.3.付费方：消费者有望成为智能医疗服务的重要付费方 (9) 2.4.政策：需“持证”上岗，收费政策尚未明晰 (9) 2.5.商业前景：技术赋能是当下，医疗服务是未来 (10) 3.医疗影像：人工智能在医疗领域应用的第一站 (11) 3.1.人工智能在医疗影像的应用场景 (11) 3.2.市场机遇：医疗影像是千亿级的市场 (12) 3.3.技术实现路径和竞争壁垒分析 (14) 3.4.二级市场参与医疗影像+人工智能产业的路径 (15) 4.智能辅助诊断：现代医学皇冠上的明珠 (16) 4.1.技术实现路径：打造“医疗大脑”的5个步骤 (16) 4.2.竞争壁垒分析：医疗数据规模&数据结构化技术 (17) 4.3.商业化路径：智能辅助诊断系统面临的三个定位选择 (18) 4.3.1. to B or to C？ (19) 4.3.2. to B领域：选择基层、专科还是大三甲？ (20) 4.3.3.常见病or垂直病种？ (21) 4.4.二级市场参与智能辅助诊疗产业的路径 (21) 4.4.1.路径一：发挥通道优势，联合技术方共同推广 (21) 4.4.2.路径二：补齐数据结构化能力，自研医疗大脑 (22) 5.精准医疗：AI+基因组学解读生命大数据 (23) 6.投资建议与重点推荐公司 (25) 6.1.思创医惠：IBM沃森中国战略合作伙伴，打造自主医疗AI技术 (26) 6.2.科大讯飞：人工智能龙头开辟新战场，医疗AI业务快速崛起 (26) 6.3.东软集团：人工智能有望成为医疗业务二次腾飞的助推器 (27) 6.4.万东医疗：战略合作阿里健康，打造人工智能医疗影像平台 (27) 7.风险提示 (28) 图表目录 图1：从边缘革命到战场中心 (4) 图2：医疗人工智能时代的投资逻辑变化 (5) 图3：现代医学是数据驱动的学科 (5) 图4：医疗人工智能发展史大事件整理 (6) 图6：医疗人工智能创业在2014、2015年开始激增 (7) 图7：医疗人工智能融资已经超过180亿 (7) 图8：医疗供需严重不平衡 (8) 图9：国内人口以及60岁以上人口的统计，单位（万） (8) 图10：分级诊疗流程 (9)

人工智能在医疗领域的应用可以分为六个细分领域

人工智能在医疗领域的应用可以分为六个细分领域 在当前的医疗环境下，「大病」二字犹如挂在腰间的炸弹，拥有足以摧毁一个家庭的威力，且随时都有可能被引爆。 如今，人工智能技术被广泛应用在各行各业，医疗健康领域更是重要应用场景之一。据统计，到2025 年，世界人工智能市场总值将达到1270 亿美元，其中医疗行业将占市场规模的1/5。 业界认为，在医疗水准的提升、医疗资源的下沉等方面，人工智能将是一味济世良药。在这样的大背景下，「人工智能」这味药能解决什么问题、怎样用、什么时候才能用、为什么现在还不能用就成为了非常值得探讨的话题。 我们咨询了多位业内专业人士，概括说来，现在的医疗人工智能正处于「前景广阔，前进艰难」的状态，同时也已经有一些应用正在落地。 本文中，我们整理了各位专家的意见，希望能从一定程度上概括当前医疗人工智能产业的面貌。以下是全文，Enjoy it。 「人工智能」这味药能解决什么问题、怎样用、什么时候才能用、为什么现在还不能用？总的来说，人工智能在医疗领域的应用可以分为六个细分领域——虚拟助理、病历与文献分析、医疗影像辅助诊断、诊疗结果预测、药物研发、以及基因测序。在本次沙龙中，专家的探讨主要集中在前四个领域。 虚拟助理——问答还谈不上，只能做选择题 大体来说，医疗领域的虚拟助理和普遍意义上的虚拟助理在任务目标上是相同的——通过人与机器之间的对话解决一些问题。然而，仔细说来，也有所不同。 医疗虚拟助理的官方定义是，利用语音识别、自然语言处理技术，将患者对自己病症的描述与标准医学知识库进行对比，从而完成患者自诊、导诊、咨询等服务的信息系统。 与Siri、Cortana 等通用虚拟助理不同的是，当用户与通用虚拟助理进行对话时，可以自由表达，由虚拟助理理解用户意图（当然理解能力还有待加强）；但当用户与医学虚拟助