近幾年，隨著圖像識別、自然語言處理等AI技術(shù)實現(xiàn)關(guān)鍵突破，且在國家政策的大力支持與鼓勵下，AI+醫(yī)療行業(yè)邁入了發(fā)展新紀(jì)元。另一方面隨著人口老齡化問題不斷加劇，一號難求、醫(yī)療資源分配不均等問題也日益迫切，AI+醫(yī)療成為解決老百姓看病難的新希望。

研究中心聚焦AI+醫(yī)療在電子病歷、智慧導(dǎo)診和虛擬助理、AI醫(yī)學(xué)影像等領(lǐng)域的發(fā)展?fàn)顩r，希望可以幫助讀者了解當(dāng)前AI+醫(yī)療行業(yè)對民眾生活的影響和目前落地情況。醫(yī)療是民生支柱產(chǎn)業(yè)，產(chǎn)業(yè)鏈條極長。普通民眾眼中的醫(yī)療主要圍繞在醫(yī)院這一個場景。在這個場景下目前存在的比較突出的問題是以下三點。

一是從患者角度看，看病難，看病貴，難掛號，排隊等待時間長，出院后無人跟蹤病情等問題。二是從醫(yī)院系統(tǒng)看無法有效配置資源。三級醫(yī)院就診人數(shù)和醫(yī)護人員工作超負(fù)荷，基層醫(yī)院各種資源閑置浪費。三是從醫(yī)護人員角度看，收入低，強度大。醫(yī)生工作量大，風(fēng)險高，同時醫(yī)患關(guān)系很緊張。

目前我國醫(yī)療服務(wù)結(jié)構(gòu)極不均衡。2311家三級醫(yī)院年服務(wù)人次達16.46億人次，而二級醫(yī)院數(shù)量是三級醫(yī)院3.6倍，但“僅僅”服務(wù)了11.78億人次，醫(yī)院數(shù)量是三級醫(yī)院4.2倍的一級醫(yī)院，只服務(wù)了1.96億人次。醫(yī)療服務(wù)過度集中，三級醫(yī)院人滿為患，低級別醫(yī)院資源空置浪費較多，基層醫(yī)生收入低，醫(yī)學(xué)知識培訓(xùn)不足。三級醫(yī)院日均服務(wù)人次是低級別醫(yī)院的30倍以上。

如何提升醫(yī)院系統(tǒng)運營效率，提高醫(yī)生診斷的精確度，加快醫(yī)生的知識學(xué)習(xí)與沉淀是各級政府和醫(yī)療行業(yè)人員都關(guān)注的熱點。人工智能技術(shù)是當(dāng)下最火熱的領(lǐng)域，人工智能技術(shù)如何賦能醫(yī)療服務(wù)，是眾多公司和機構(gòu)嘗試的方向。政府管理部門也期待人工智能技術(shù)能為醫(yī)療行業(yè)帶來創(chuàng)新發(fā)展。

醫(yī)療領(lǐng)域上下游產(chǎn)業(yè)鏈長，人工智能技術(shù)落地場景多，一般在狹義的醫(yī)院場景下可以分為AI輔助診斷、AI健康管理、AI藥物開發(fā)、AI疾病預(yù)測等。本文為獵豹用戶研究中心開展的AI醫(yī)療行業(yè)掃描第一篇，重點聚焦分析AI輔助診斷在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用。

根據(jù)行業(yè)統(tǒng)計，截至2018年底，我國醫(yī)院部署人工智能應(yīng)用并成熟使用的占比僅為33.6%，仍有42%的醫(yī)院并未嘗試接入任何人工智能技術(shù)。人工智能技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域內(nèi)應(yīng)用的潛力巨大。隨著AI技術(shù)發(fā)展和在醫(yī)療領(lǐng)域成功落地項目的增多，醫(yī)療行業(yè)人工智能市場規(guī)模逐年快速增長。2017年市場規(guī)模已達135億元，環(huán)比增長40%，2018年預(yù)計能達到200億元。近幾年環(huán)比增長率均在40%以上。

當(dāng)我們聚焦到AI輔助診斷，又可以細(xì)分為四大子領(lǐng)域，包括AI醫(yī)學(xué)影像、電子病歷、智能導(dǎo)診、虛擬助理?；颊咴卺t(yī)院就醫(yī)一般按如下流程：掛號-候診-診斷-處方-支付-配藥，AI輔助診斷可以在上述各個環(huán)節(jié)切入，提高醫(yī)生診斷速度和質(zhì)量，降低醫(yī)院運營成本?，F(xiàn)在大多數(shù)落地方案集中在為某個特定問題提供解決方案上。