互联网医疗系列深度研究:人工智能引领行业新变革


AI+医疗产业链逐步走向成熟,应用层面遍地开花。全球AI+医疗产业结构呈现倒金字塔。大公司布局偏重底层,IBM、谷歌、微软、百度已率先发布AI+医疗战略;小公司偏重具体场景应用,全球近100 家AI+医疗公司活跃于洞察与风险管理、医学影像及诊断、药物挖掘、风险管理、虚拟助理、健康研究等11个具体场景。中国AI+医疗产业雏形已现。在计算能力、通用技术和算法等底层均聚集一批公司。数据是产业链目前的短板,也是行业爆发的关键。


 

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AI 技术优势明显,医疗痛点多,AI+医疗值得期待。感知、学习推理和运动控制是AI 技术的核心能力,其最大优势是计算能力的高效。AI 能够有效提升工作效率、释放医疗生产力,在解决医疗行业资源不足、成本高、周期长等痛点方面价值突出。

基于对AI 技术突破和应用价值两个维度,我们看好未来AI 技术在医疗领域应用的快速发展。

AI 技术广泛应用于在各个医疗细分领域。

  • AI+辅助诊疗:融合了自然语言处理、认知技术、自动推理、机器学习等AI 技术,通过模拟人类医生的医疗诊断模型,提供快速、高效、精准的医学诊断结果和个性化治疗方案。目前IBM Watson 已通过美国职业医师资格考试,并在真实场景中提供辅助诊疗服务。
  • AI+医学影像:综合运用图像识别、深度学习等AI 技术,针对CR、DR、CT、MRI 等医学影像进行图像处理和分析,并模拟放射科医生阅片模式进行诊断。与人类医生相比,AI 具有明显优势,能有效提高医学影像分析与诊断的效率和准确率,缓解放射科医生不足的问题。
  • AI+药物挖掘:通过计算机模拟对药物活性等进行预测,借助深度学习在心血管药、抗肿瘤药、孤儿药等多领域取得突破。AI 应用在药物挖掘,有助于缩短新药研发周期、降低研发成本和失败风险。创业公司Atomwise 应用AI 成功寻找出控制埃博拉病毒的候选药物,大大缩短研发周期。
  • AI+健康管理:AI 在健康管理的应用场景丰富,结合场景数据,帮助人们提升健康管理的效能,如提高疾病风险识别能力,提供个性化健康管理方案,准确识别情绪变化以及更智能化的移动医疗服务。

AI+医疗产业链逐步走向成熟,应用层面遍地开花。全球AI+医疗产业结构呈现倒金字塔。大公司布局偏重底层,IBM、谷歌、微软、百度已率先发布AI+医疗战略;小公司偏重具体场景应用,全球近100 家AI+医疗公司活跃于洞察与风险管理、医学影像及诊断、药物挖掘、风险管理、虚拟助理、健康研究等11个具体场景。中国AI+医疗产业雏形已现。在计算能力、通用技术和算法等底层均聚集一批公司。数据是产业链目前的短板,也是行业爆发的关键。首部针对医疗大数据应用的政策已出台,利好行业发展。

随着AI 上升为国家战略和医改推进,AI+医疗有望成为资本市场的投资热点,产业链相关公司必将受益。短期而言,我们更看好AI+辅助诊疗和AI+医学影像这两个细分领域。

以下为报告全文: