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。

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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。

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。

医疗人工智能概念

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。

医疗人工智能行业发展现状

全球人工智能医疗市场规模为 67 亿美元，预计到 2028 年将达到 615.9 亿美元，复合年增长率(CAGR)为 41.8%。 COVID-19 大流行的影响对各种与医疗保健相关的市场产生了积极影响，其中之一是医疗保健领域的人工智能。当前，人工智能技术在抗击疫情中发挥着至关重要的作用。虽然人工智能在医疗保健中的使用并不是一个新概念，但它在 COVID-19 爆发情况中的应用已经证明了它在该领域的前景。

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。

据中研产业研究院《2022-2027年中国医疗人工智能行业发展潜力建议及深度调查预测报告》分析：

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。

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。

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。

医疗人工智能投融资规模呈现波动上升趋势，医疗人工智能总融资金额达到39.8亿元，B轮之前的投资额占70.6%。AI医疗的未来发展应注重数据和科研的落地，如何切入到诊疗路径中解决切实的临床需求并有恰当的付费模式是商业化落地的关键。科大讯飞的“人工医生”首次通过国家执业医师资格考试，而且超过了96%以上的人类考生，全科“人工医生”已经开始上岗了。

医疗人工智能行业竞争

从行业竞争情况来看，我国人工智能医疗行业主要参与企业包括阿里健康、平安好医生、腾讯等，这些公司凭借自身的优势占据人工智能医疗行业头部位置。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。

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