2023人工智能医疗创新排行TOP50
2020人工智能医疗创新排行TOP50
2020-09-30eNet&Ciweek/颦楚
2020人工智能医疗创新排行TOP50RK企业备注1阿里健康攻克了心血管识别，比传统的心血管识别快一百倍2平安好医生一站式医疗健康生态系统，用科技让人类更健康3腾讯觅影新一代国家人工智能医学影像开发创新平台4百度医疗大脑开启“智能+医疗”全新服务模式5东软集团拥有完整的医疗解决方案产品线6BOE移动健康为用户提供移动健康产品和专业健康服务的物联网平台7望海康信创新并引领中国医院精益化大数据服务领域8因数健康科研型互联网医院9浪潮健康开启健康医疗大数据时代10京东健康推动中国家庭医生服务体系的数字化、智能化水平的提升11大数医达将亿级真实病例与AI深度机器学习相结合12商汤科技以“坚持原创，让AI引领人类进步”为使命和愿景13联影智能以AI从源头赋能全线医学影像设备14旷视科技AI智能测温综合解决方案15神州医疗引领健康医疗大数据16旭辉卓越让科技服务、让信息更加智能致力于打造智慧医院系统17DoctorYou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18快问中医打造中医问诊、智能诊疗与智能养生服务平台19碳云智能致力利用生命大数据、互联网和人工智能引擎探索生命20森亿智能中国医疗人工智能行业的创新引领者21思创医惠打造智慧医院应用生态体系22灵医智惠百度大脑技术驱动的AI医疗品牌23左手医生为用户提供专业的智能自诊，智能问药等全科医生服务24好医生医学教育服务平台和领先的基层智慧医疗服务平台25春雨医生数字化医疗健康服务的连接平台26丁香园专注于医学科学及医疗行业的专业人工智能公司27晶泰科技为全球创新药企提供智能化药物研发服务28妙健康搭建最前沿健康管理技术及创新服务模式的智能化开放平台29医号线医疗人工智能技术、知识、数据服务提供商30网易云信远程在线问诊、视频会诊，助力前线医疗31燧坤智能利用人工智能系统整合药物大数据深度赋能药物研发全过程32康夫子健康基于云平台、将临床数据与人工智能相结合33奕诊智能做成AI医疗产品中像支付宝、微信一般的“国民应用”34阅影科技构建中科汇联统AI+医疗解决方案35中科汇联填补120报警后的医疗空窗期36急视飞救打造健康险服务生态闭环37好大夫在线中国领先的医疗领域连接者以及数字化领域专业服务提供商38海心抗癌一家心脑疾病AI诊疗技术研发商39洞悉网络AI技术为互联网医疗赋能40瀚云信息以机器人医生为核心的大数据医疗服务41依据数据以“进口替代、科技创新、集成智慧、联接未来”为理念42暖哇科技为中国药械企业提供综合性、一站式安全服务的SaaS平台43迪英加科技致力于深耕AI+病理的业务方向44驰马特医疗军工转化成果，智能可视化手术室45天愈专注于脊柱和睡眠康复及智能护理机器人终端研发、制造46龙视科技自主研发智慧医疗“心”技术47智超医疗科技基于超亿份医学大数据，提供临床辅助决策系统48希氏异构消化内镜、病理、CT、MRI、超声等多领域开展人工智能技术研发49颐圣智能以医疗质控为核心的人工智能公司5037智能医疗B2B医药采购与药事管理SaaS服务平台2020.09德本咨询/eNet研究院/互联网周刊选择排行“AI+医疗”是当下最火热的人工智能应用场景之一，其应用主要涉及智能诊疗、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丰富的应用场景，并且实现了诸多较为成熟的落地探索。
可以说，一场由人工智能引发的医学革命已经来到来，人工智能医疗也从单点技术的“极致”走向了场景化的综合生态。
人工智能让医疗创新更有“AI”医疗人工智能企业在各应用场景下开发出的产品和服务，不仅带来了医疗健康行业的降本增效，还衍生出了医疗数据服务、机器学习服务、医疗研发服务等新的医疗细分行业。
“工欲善其事，必先利其器”，对人工智能医疗企业而言，唯有在产品与服务上不断创新，才能在千帆竞渡的赛道中力争上游。
平安好医生：私家医生随着生活水平的提升，人们越来越重视自己和家人的健康，每个人都希望能够拥有自己的家庭医生来帮助管理自己和家人的健康。在这种背景下，平安好医生旗下的私家医生顺势而生，为中国家庭实现方便就医提供了便利。
私家医生是平安好医生在2019年正式推出的战略级产品，通过一对一专属私家医生（来自平安好医生自建医生团队），和全国排名前100家知名医院的名医组成的专家团，为儿童、成人、老年人以及慢病患者提供7X24小时全方位、高品质的医疗健康服务。
在“私家医生”的背后，除了优质的医生团体外，还有一个特别的身影——全球领先的AI辅助诊疗系统——“AIDoctor”。作为平安好医生在AI医疗领域的重头戏，AI辅助诊疗系统已应用到平安好医生自有医疗团队全部科室及近150家线下医院，累计覆盖超3,000种疾病，并在平安好医生多达6.7亿人次咨询数据的训练下持续优化，先进的AIDoctor以极快的速度和高精准度大幅提升医生的诊疗效率，确保熟人般“私家医生”提供优质高效、贴心周到、个性精准的健康服务。
“为每个家庭提供一位家庭医生，为每个人提供一份电子健康档案，为每个人提供一个健康管理计划”是平安好医生孜孜以求的健康使命，而初心就是实现“好人一生平安”的美好夙愿。
因数健康：科研型互联网医院在“互联网+医疗”时代，大数据、人工智能等新兴技术与医院、医生与患者的融合越来越深入，疾病管理便是其中重要的应用场景之一，今年的疫情黑天鹅更是让“互联网+慢病管理”成了慢病患者的刚需。
作为医疗人工智能领域的领头雁，以“数据智能，绿色医疗”为使命，医渡云集团在疫情期间快速搭建“重专业、高品质、有保障”的心脑血管专属健康管理平台——因数健康，致力于为医生提供专属智能诊室和专病管理，致力于为患者提供更高效、更有温度的私人医生制健康管理服务。
因数健康平台依托移动互联网技术和医疗人工智能技术，为广大慢性病患者，尤其是大量患有心脑血管疾病的慢性病患者，提供在线咨询问诊、私人医生专属疾病管理、足不出户合作药店送药上门、个人专属健康档案、心脑血管疾病风险自评等服务，以及医学专家提供的健康知识、居家科普日常陪伴等患教服务。
凭借可以提高依从性、降低就诊门槛、优化医疗诊断，从而提高治疗效果、提升医疗资源利用效率等优势，“互联网+慢病管理”给患者、医生带来了全新的体验和希望。
京东健康：跑通“医+药”闭环模式9月27日晚间，港交所披露了京东健康提交的招股书，申请在港交所主板上市。2017年7月，京东和泰州市签署“健康泰州”战略合作协议，标志着京东健康正式成立。短短三年时间，京东健康成为全球最年轻的独角兽企业并即将完成上市步伐，离不开模式上的创新。
京东健康不止切中医药领域，而是把目光放在更广阔的“互联网+医疗健康”领域，深入行业腹地，达成了6万在线医生+互联网医院破局。仅在互联网医疗领域，京东健康已上线16大专病专科中心，入驻近百位权威专家和顶级名医，在业内首创线上“就医+购药”闭环服务。
医药电商仅仅是大健康领域之一隅，互联网医疗行业越来越依赖“医、药联动”的闭环体系，而京东健康无疑切中了这一“靶心”。
大数医达：大数医达CDSS大数医达专注于多源异构医疗数据处理、深度挖掘与机器学习，拥有几亿份三甲医院病历，对其进行结构化解析，并结合临床指南，训练医疗深度强化学习模型。
在充分保障医疗数据安全和患者个人信息隐私的情况下，大数医达挖掘提炼出了全球最大的中文医学知识库，已开发出多项符合国家临床标准和诊疗实际需求的临床导航决策辅助系统等AI产品，如：智慧医院、临床决策支持系统、辅助智能合理用药系统、病历AI智能质控系统、互联网医院和大数据科研平台等，已广泛应用于智慧医院管理、医疗数据智能检索、智能医学科研、智能医疗服务等领域。
结语未来，人工智能将为医疗卫生领域众多环节带来新的价值，不断的技术创新将进一步拓展医疗边界，从而实现医疗健康产业链的重塑。
从“互联网＋”到“AI+”，科技使人类在面对健康问题时更加主动。
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投稿信箱：tougao@enet16.com人工智能在医疗健康领域的应用及挑战
一、人工智能概述
1.人工智能发展历程
人工智能（ArtificialIntelligence,AI）是对人的意识和思维过程进行模拟并系统应用的一门新兴科学，其发展经历了三次浪潮。1956年，美国Dartmouth大学举行的聚会是人工智能正式诞生的标志，这一时期使用机械化思考方式和逻辑学知识来解决问题，但对复杂的问题束手无策；20世纪80年代，Hopfield神经网络和BT训练算法的提出，使AI再次兴起，出现了语音识别、翻译等计划，但迟迟未进入人们的生活之中；2006年，Hinton提出深度学习技术，并随着互联网的普及和应用，AI在各个领域迅速得到发展和应用。
2.人工智能的基础和要求
人工智能的核心是算法，基础条件是数据及计算能力。因此，可以认为医疗与人工智能结合的关键要素是“算法+有效数据+计算能力”。先进算法能提升数据使用效率。在医疗领域，有效的医疗大数据是人工智能应用的基础，医疗数据的有效性包括三个方面：电子化程度、标准化程度以及共享机制。电子化程度强调数据和病历的供给量；标准化程度强调数据之间的可比性和通用型；共享机制强调数据获取渠道的便利性和合法性。随着互联网的普及，我国各级医疗机构、健康管理机构、行政机构、居民都已普遍了解互联网并链接互联网，给大数据的实现奠定了基础。
3.医疗健康领域对人工智能的需求
近年来，借助人工智能技术，开展智慧医疗成为医疗领域的热点。2017年7月，国务院印发的《新一代人工智能发展规划》提出，要建立新一代人工智能基础理论体系和关键共性技术体系，加快培养聚集人工智能高端人才。同年12月，工信部印发《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018—2020年）》，对医疗人工智能的发展做出了详细的规划，提出要着重在医疗影像辅助诊断系统等领域率先取得突破。2018年，国务院办公厅印发《关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》，明确支持“互联网+医疗保健”的发展，允许依托医疗机构发展互联网医院。事实上，除了医疗影像辅助诊断对AI具有巨大的需求外，辅助诊断、辅助手术、辅助护理、辅助检查、辅助医院管理、辅助挂号、辅助减少计量误差、健康管理、药品研发等医疗健康领域对AI技术都有强大需求。
随着我国人口老龄化程度不断加深，慢性病、癌症发病率逐年上升，以人力为主的各类卫生资源配置不足、分布不均的困境越发突显，AI作为一门综合性极强的交叉学科，将在医疗领域内得到越来越多的应用，并将成为影响医疗行业发展的重要科技手段。
二、医疗人工智能应用现状
目前，人工智能在医疗健康领域已得到了初步的应用，主要集中在辅助影像和病理诊断、辅助护理、辅助随访、基层医生助手、医院智能管理及辅助健康管理等方面。
1.辅助影像和病理诊断
医学影像及病理切片作为结构化数据，是AI应用的绝佳场所。2015年起举办的CAMELYON16挑战赛，比较AI和病理医生在检测乳腺癌患者淋巴结转移病理切片中转移灶的潜力，结果显示AI在诊断模拟中的表现优于病理医师。目前，人工智能辅助影像和病理诊断在国内发展迅速，2006年我国首家独立临床病理诊断专业机构——上海复旦临床病理诊断中心成立，启用数字病理远程会诊平台，免去患者来回奔波。2015年沸腾医疗有限公司以“E诊断医学影像服务平台”为核心，通过“E诊断”医学影像技术专业输出及专业精准的远程医学影像诊疗合作，实现了远程医学影像信息交互的目标。
2.辅助护理
我国台湾医院应用AI产生护理诊断，AI建议的诊断与护士建议的诊断一致百分比高达87％。国外AI已普遍运用于人们的日常生活护理中，日本研究机构Riken开发的机器人Robear，能将病人从床上抬起，帮助行动不便的病人行走、站立等；应用AI开发的机器人能为老年及瘫痪患者提供喂饭、日常照护等服务。澳大利亚养老院用机器人做护工，通过给机器人输入程序，使其可以与老年人一对一交流，消减老年人的苦闷。AI在护理领域的应用，极大减轻了护理人员负担，为患者提供了温暖且有力的服务，是应对老龄化社会的有力帮助。
3.辅助随访
随访是医院常规工作的重要组成部分，然而目前的卫生人力无法满足所有患者的随访需求。AI的发展打破了长期随访在时间和空间上的限制。2017年，海宁市中心医院首次应用AI智能随访助手，采用声纹预测思维算法，语言识别准确率高达97.5%。2018年，上海交通大学医学院附属仁济医院东院日间手术病房正式上线AI随访助手，随访助手可以根据问题模板模拟医生进行电话随访，主要询问患者出院后是否发生呕吐、疼痛、发热、伤口渗血感染等不良情况。随访助手的上线不仅大大提高了随访效率，还确保了随访信息采集的全覆盖及准确性。同时，随访助手可以根据不同的手术种类，制订个性化随访计划，通过终端自动拨打患者电话，模拟人声与患者进行术后随访沟通，并有效采集患者回答的信息。随访结束后，医务人员能清楚地了解每位患者的术后情况。
4.基层医生助手
基层医院在实现“健康中国”战略中有着举足轻重的作用，但目前其服务能力难以满足广大群众的基本需求。AI通过学习海量的专家经验和医学知识，建立深度神经网络，并在临床中不断完善，协助基层医生给群众提供高质量的服务。2017年，科大讯飞和清华大学联合研发的“智医助理”以超过合格线96分的成绩成为全球第一个通过国家执业医师资格考试综合笔试测评的AI机器人，可以辅助基层医生提升诊疗质量和效率。2017年9月，国家在安徽省旌德县首次开展全科医生机器人辅助基层医疗试点，深受基层群众欢迎。
5.医院智能管理
人工智能技术在医院的应用，能提高医院为患者提供正确治疗方案的精准性，减少了患者的不必要支出，并且能合理地为患者安排治疗计划。澳门仁伯爵综合医院应用AI技术，在电子处方系统内设置安全警示，确保用药规范，防止滥用抗生素等药物。美国IBM公司应用机器学习方法，自动读取患者电子病历相关信息，得出辅助诊断信息，实现医疗辅助诊断。
6.辅助健康管理
传统的健康管理技术在信息的获取、处理和应用上相对落后，将AI应用于健康管理，通过对健康数据实时采集、分析和处理，评估疾病风险，给出个性化、精准化的基本管理方案和后续治疗方案，能有效降低疾病发病率和患病率。健康管理机构可以通过手机APP或智能可穿戴设备，检测用户的血压、血糖、心率等指标，进行慢性病管理。国外Welltok公司利用“CaféWell健康优化平台”，管理用户健康，包括压力管理、营养控制以及糖尿病护理等，并在用户保持健康生活习惯时给予奖励。同时，为用户提供更灵活、全方位的健康促进方案，包括阶段性临床护理、长期保持最佳健康状态等多个方面。
三、人工智能存在的问题和挑战
目前，人工智能+健康医疗正在起步阶段，要保证AI在医疗健康领域应用的深入发展，仍有许多亟需解决的问题和挑战。
1.监管缺失
目前，国内尚未出台相关法律法规对AI进行监管，而作为AI的基础医疗大数据也没有完善的法律条文来规范，对数据的隐私保护、责任规范、安全性等没有明确的法律指示。AI在医疗健康领域应用的质量标准、准入体系、评估体系尚是空白，无法对AI数据和算法进行有效验证和评价，不利于监管，阻碍了AI产品在医疗健康领域的应用和发展。
2.数据质量
高质量的医疗数据对提升AI在医疗健康领域应用的准确性有着至关重要的作用，尽管我国医院的数据庞大，但大部分是非结构化数据，不能发挥出“大数据”挖掘的价值。由于疾病的复杂性，数据维度、特性各不相同，质量参差不齐，如将数据细分到每种疾病，可利用的样本量很少。同时， AI的深度学习需要使用大规模规范化数据进行训练，细微的数据误差会对AI发展产生负面影响。我国当前医院与医院、院内科系互不相连，没有统一标准的临床结构化病历报告，医生手写病历不规范，临床用药、检查等细节缺失，患者离开医院后失访率较高等各种原因，造成医疗数据错漏、数据质量低下。
3.伦理问题
AI产品做出的医疗决策是通过机器学习大量的医疗数据模拟医生做出的，大规模医疗数据在使用过程中会有泄露的风险，对个人隐私造成影响。决策是基于算法，而算法在分析数据过程中也会获得类似于人类偏见的思想，导致出现算法歧视的不良后果。算法歧视将带来一系列伦理问题，是AI不可回避的挑战。
4.医保支付
AI应用于医疗健康领域，最核心的问题是谁来买单，因此医保覆盖是一个绕不开的话题。如果由患者自费，那么市场就会缩小，AI产业无法向前发展，也很难证明AI在医疗领域的有效价值。目前，公立医院医保报销压力较大，将AI产品纳入医保，医保报销的资金压力将会激增。同时，互联网医疗由于其特殊的属性，还面临异地结算的难题。
5.人才匮乏
目前，既懂医疗又懂AI技术的复合型、战略型人才极其短缺，其中10年以上资深人才尤为缺乏。同时，医务人员对AI的接纳度不足，部分医务人员甚至对AI抱有抵触心理。AI技术的使用需要对医务人员进行专业化规范培训，在此背景下，建立完善的人才培养和人才引进机制是重中之重。
四、讨论与建议
1.加强行业指导和监管
政府部门应尽快出台人工智能相关法律法规，加强对人工智能的监管，通过强化监管，加强对数据的保护，防止数据泄露导致居民隐私受损，甚至危害国家安全。同时，还应建立AI在医疗健康领域应用的标准规范，保障AI产品的质量。此外，政府部门应明确AI在医疗健康领域的定位，明确医生不会被AI取代，AI只是帮助医生进行临床诊疗，方便患者获得高质量的医疗服务，医生仍对诊断结果负主要责任。政府部门应理性看待新一轮的AI浪潮，提升居民对AI的接纳度，积极引导居民、资本和相关机构按更加合理的速度和方向发展医疗AI。
2.加强核心技术人才培养
面对AI人才匮乏的严峻形势，政府要加强人工智能领域专业建设，培养AI算法和技术方面的优秀人才。推进“新工科”建设，形成“人工智能+X”复合专业培养新模式，推动AI领域国家级精品在线课程建设。同时，建立人工智能学院、研究院或交叉研究中心，引导高校通过增量支持和存量调整，加大对人工智能领域核心人才的培养力度。在职业院校大数据、信息管理相关专业中增加人工智能相关内容，培养人工智能应用领域技术人才。另外，要加强对医务人员使用AI的技能培训，保证AI产品能更好地服务于临床实践。
3.夯实数据基础
IBM公司用于辅助医生设计癌症治疗方案的AI产品沃森，由于使用的不是真实患者的数据训练沃森，沃森开出了不合适且危险的治疗方案。可见，数据的质量和数量是AI竞争的核心所在，目前互联网的基础体系已初步健全，但仍存在许多虚假数据，这与脱离统计模型的桎梏、用全数据即真实数据直接分析的大数据初衷相悖。因此，应打破医疗机构、政府部门的数据壁垒，建立数据共享机制，促进不同机构之间、地区之间的数据联网，形成真正的大数据。由于医疗健康数据种类繁多、标准不统一，应加快医疗数据电子化、标准化的进程，形成规范化AI数据集，夯实AI应用的数据基础。同时，加强信息隐私保护建设，研究数据脱敏技术，保障医疗数据可以实时、准确地进行流通，避免数据泄露的风险。
4.深度推进互联网应用
目前，我国东部地区医疗健康机构已具备互联网基础，但部分中西部地区尚有欠缺，而这些地区由于经济水平较低、医疗水平较差，对远程医疗、人工诊疗助手等AI需求强烈，建议国家有侧重地对中西部地区互联网建设给予政策倾斜，促进互联网应用的全面发展。加强基层医疗机构互联网应用，引导优质的医疗资源下沉至基层，实现资源共享，提高医疗服务水平，推动分级诊疗制度。
五、小结
人工智能的记忆力和计算能力远优于人脑，且可扩充脑容量、延伸脑功能、增强脑负荷，能够成为基层医生的智囊、三甲医院医生的秘书，弥补卫生人力资源不足。目前，我国人工智能尚处于起步阶段，仅具有计算智能，“人工智能+医疗健康”应用的领域将会越来越广，尤其适合社区，通过早发现、早诊断、早治疗，有针对性地进行人群健康干预，降低后续的医疗成本。在医院管理方面，AI可简化行政管理和临床医疗管理流程；在影像诊断领域，AI可快速阅读成像，进行分析和诊断；在医疗资源方面，AI能解决昂贵的剂量误差问题；在诊疗方面，AI可为特定病种初诊，进行辅助手术。总之，AI将在人类生命健康全周期中发挥更大的作用，但真正用于卫生健康的核心领域可能还需一个漫长的过程。
作者：金春林、何达，上海市卫生和健康发展研究中心（上海市医学科学技术情报研究所）。