人工智能在医疗产业最先落地五大应用场景及典型案例
中国信息通信研究院与腾讯研究院AI联合课题组
赵淑珏中国信息通信研究院互联网法律研究中心研究员近年来，智能医疗在国内外的发展热度不断提升。有人提出，“尽管安防和智能投顾最为火热，但AI在医疗领域可能会率先落地。”一方面，图像识别、深度学习、神经网络等关键技术的突破带来了人工智能技术新一轮的发展。大大推动了以数据密集、知识密集、脑力劳动密集为特征的医疗产业与人工智能的深度融合。另一方面，随着社会进步和人们健康意识的觉醒，人口老龄化问题的不断加剧，人们对于提升医疗技术、延长人类寿命、增强健康的需求也更加急迫。而实践中却存在着医疗资源分配不均，药物研制周期长、费用高，以及医务人员培养成本过高等问题。对于医疗进步的现实需求极大地刺激了以人工智能技术推动医疗产业变革升级浪潮的兴起。
01智能医疗的主要应用场景
“从全球创业公司实践的情况来看，智能医疗的具体应用包括洞察与风险管理、医学研究、医学影像与诊断、生活方式管理与监督、精神健康、护理、急救室与医院管理、药物挖掘、虚拟助理、可穿戴设备以及其他。”总结来看，目前人工智能技术在医疗领域的应用主要集中于以下五个领域：（一）医疗机器人“机器人技术在医疗领域的应用并不少见，比如智能假肢、外骨骼和辅助设备等技术修复人类受损身体，医疗保健机器人辅助医护人员的工作等。”目前实践中的医疗机器人主要有两种：一是，能够读取人体神经信号的可穿戴型机器人，也成为“智能外骨骼”；二是，能够承担手术或医疗保健功能的机器人，以IBM开发的达·芬奇手术系统为典型代表。（二）智能药物研发智能药物研发是指将人工智能中的深度学习技术应用于药物研究，通过大数据分析等技术手段快速、准确地挖掘和筛选出合适的化合物或生物，达到缩短新药研发周期、降低新药研发成本、提高新药研发成功率的目的。人工智能通过计算机模拟，可以对药物活性、安全性和副作用进行预测。借助深度学习，人工智能已在心血管药、抗肿瘤药和常见传染病治疗药等多领域取得了新突破。在抗击埃博拉病毒中智能药物研发也发挥了重要的作用。（三）智能诊疗智能诊疗就是将人工智能技术用于辅助诊疗中，让计算机“学习”专家医生的医疗知识，模拟医生的思维和诊断推理，从而给出可靠诊断和治疗方案。智能诊疗场景是人工智能在医疗领域最重要、也最核心的应用场景。（四）智能影像识别智能医学影像是将人工智能技术应用在医学影像的诊断上。人工智能在医学影像应用主要分为两部分：一是图像识别，应用于感知环节，其主要目的是将影像进行分析，获取一些有意义的信息；二是深度学习，应用于学习和分析环节，通过大量的影像数据和诊断数据，不断对神经元网络进行深度学习训练，促使其掌握诊断能力。（五）智能健康管理智能健康管理是将人工智能技术应用到健康管理的具体场景中。目前主要集中在风险识别、虚拟护士、精神健康、在线问诊、健康干预以及基于精准医学的健康管理。（1）风险识别：通过获取信息并运用人工智能技术进行分析，识别疾病发生的风险及提供降低风险的措施。（2）虚拟护士：收集病人的饮食习惯、锻炼周期、服药习惯等个人生活习惯信息，运用人工智能技术进行数据分析并评估病人整体状态，协助规划日常生活。（3）精神健康：运用人工智能技术从语言、表情、声音等数据进行情感识别。（4）移动医疗：结合人工智能技术提供远程医疗服务。（5）健康干预：运用AI对用户体征数据进行分析，定制健康管理计划。
02智能医疗产业应用典型案例
（一）医疗机器人1、智能外骨骼俄罗斯ExoAtlet公司生产了两款“智能外骨骼”产品：ExoAtletⅠ和ExoAtletPro。前者适用于家庭，后者适用于医院。ExoAtletⅠ适用于下半身瘫痪的患者，只要上肢功能基本完整，它能帮助患者完成基本的行走、爬楼梯及一些特殊的训练动作。ExoAtletPro在ExoAtletⅠ的基础上包括了更多功能，如测量脉搏、电刺激、设定既定的行走模式等。日本厚生劳动省已经正式将“机器人服”和“医疗用混合型辅助肢”列为医疗器械在日本国内销售，主要用于改善肌萎缩侧索硬化症、肌肉萎缩症等疾病患者的步行机能。2、手术机器人世界上最有代表性的做手术的机器人就是达·芬奇手术系统。“达·芬奇手术系统分为两部分：手术室的手术台和医生可以在远程操控的终端。手术台是一个有三个机械手臂的机器人，它负责对病人进行手术，每一个机械手臂的灵活性都远远超过人，而且带有摄像机可以进入人体内的手术，因此不仅手术的创口非常小，而且能够实施一些人类一生很难完成的手术。在控制终端上，计算机可以通过几台摄像机拍摄的二维图像还原出人体内的高清晰度的三维图像，以便监控整个手术过程。目前全世界共装配了3000多台达·芬奇机器人，完成了300万例手术。”（二）智能药物研发美国硅谷公司Atomwise通过IBM超级计算机，在分子结构数据库中筛选治疗方法，评估出820万种药物研发的候选化合物。2015年，Atomwise基于现有的候选药物，应用人工智能算法，在不到一天时间内就成功地寻找出能控制埃博拉病毒的两种候选药物。除挖掘化合物研制新药外，美国Berg生物医药公司通过研究生物数据研发新型药物。“Berg通过其开发的InterrogativeBiology人工智能平台，研究人体健康组织，探究人体分子和细胞自身防御组织以及发病原理机制，利用人工智能和大数据来推算人体自身分子潜在的药物化合物。这种利用人体自身的分子来医治类似于糖尿病和癌症等疑难杂症，要比研究新药的时间成本与资金少一半。”（三）智能诊疗国外最早将人工智能应用于医疗诊断的是MYCIN专家系统。我国研制基于人工智能的专家系统始于上世纪70年代末，但是发展很快。早期的有北京中医学院研制成‘关幼波肝炎医疗专家系统’，它是模拟著名老中医关幼波大夫对肝病诊治的程序。上世纪80年代初，福建中医学院与福建计算机中心研制的林如高骨伤计算机诊疗系统。其他如厦门大学、重庆大学、河南医科大学、长春大学等高等院校和其他研究机构开发了基于人工智能的医学计算机专家系统，并成功应用于临床。在智能诊疗的应用中，IBMWatson是目前最成熟的案例。IBMWatson可以在17秒内阅读3469本医学专著、248000篇论文、69种治疗方案、61540次试验数据、106000份临床报告。2012年Watson通过了美国职业医师资格考试，并部署在美国多家医院提供辅助诊疗的服务。目前Watson提供诊治服务的病种包括乳腺癌、肺癌、结肠癌、前列腺癌、膀胱癌、卵巢癌、子宫癌等多种癌症。Watson实质是融合了自然语言处理、认知技术、自动推理、机器学习、信息检索等技术，并给予假设认知和大规模的证据搜集、分析、评价的人工智能系统。（四）智能影像识别贝斯以色列女执事医学中心（BIDMC）与哈佛医学院合作研发的人工智能系统，对乳腺癌病理图片中癌细胞的识别准确率能达到92%。美国企业Enlitic将深度学习运用到了癌症等恶性肿瘤的检测中，该公司开发的系统的癌症检出率超越了4位顶级的放射科医生，诊断出了人类医生无法诊断出的7%的癌症。（五）智能健康管理1、风险识别风险预测分析公司Lumiata，通过其核心产品——风险矩阵（RiskMatrix），在获取大量的健康计划成员或患者电子病历和病理生理学等数据的基础上，为用户绘制患病风险随时间变化的轨迹。利用MedicalGraph图谱分析对病人做出迅速、有针对性的诊断，从而对病人分诊时间缩短30%-40%。2、虚拟护士NextIT开发的一款APP慢性病患者虚拟助理（AlmeHealthCoach），“AlmeHealthCoach是专为特定疾病、药物和治疗设计配置。它可以与用户的闹钟同步，来触发例如‘睡得怎么样’的问题，还可以提示用户按时服药。这种思路是收集医生可用的可行动化数据，来更好的与病人对接。”该款APP主要服务于患有慢性疾病的病人，其基于可穿戴设备、智能手机、电子病历等多渠道数据的整合，综合评估病人的病情，提供个性化健康管理方案。美国国立卫生研究院（NIH）投资了一款名为AiCure的App。这款App通过将手机摄像头和人工智能相结合，自动监控病人服药情况。3、精神健康2011年，美国Ginger.IO公司开发了一个分析平台，通过挖掘用户智能手机数据来发现用户精神健康的微弱波动，推测用户生活习惯是否发生了变化，根据用户习惯来主动对用户提问。当情况变化时，会推送报告给身边的亲友甚至医生。Affectiva公司开发的情绪识别技术，通过网络摄像头来捕捉记录人们的表情，并能分析判断出人的情绪是喜悦，厌恶还是困惑等。4、移动医疗Babylon开发的在线就诊系统，能够基于用户既往病史与用户和在线人工智能系统对话时所列举的症状，给出初步诊断结果和具体应对措施。AiCure是一家提醒用户按时用药的智能健康服务公司，“其利用移动技术和面部识别技术来判断患者是否按时服药，再通过APP来获取患者数据，用自动算法来识别药物和药物摄取。”5、健康干预Welltok通过旗下的CaféWellHealth健康优化平台，运用人工智能技术分析来源于可穿戴设备的MapMyFitness和FitBit等合作方的用户体征数据，提供个性化的生活习惯干预和预防性健康管理计划。
03国内智能医疗
根据方正证券发布的互联网医疗深度报告，“中国互联网医疗发展经历了三个阶段：信息服务阶段，实现人和信息的连接；咨询服务阶段，实现人和医生连接；诊疗服务阶段，实现人和医疗机构的连接。”在实际的产业发展中，中国智能医疗仍处于起步阶段，但赖于资本的追捧，多家智能医疗创业公司已顺利获得融资。在未来的发展中，国内公司应当加强数据库、算法、通用技术等基础层面的研发与投资力度，在牢固基础的同时进一步拓展智能医疗的应用领域。
2023年中国人工智能医疗行业发展现状及市场规模分析 逐渐完善的产业基础提振投资信心【组图】
当前位置：前瞻产业研究院»经济学人»研究员专栏2022年中国人工智能医疗行业发展现状及市场规模分析逐渐完善的产业基础提振投资信心【组图】UVc分享到：周婕•2022-01-0617:30:16来源：前瞻产业研究院E13419G12023-2028年中国医疗人工智能行业市场前景预测与投资战略规划分析报告2023-2028年中国数字经济行业市场前瞻与投资规划分析报告2023-2028年中国软件行业市场前瞻与投资战略规划分析报告2023-2028年中国工业软件行业发展前景预测与投资战略规划分析报告2023-2028年中国ERP软件行业发展前景预测与投资战略规划分析报告2023-2028年中国SAAS(软件即服务)行业市场前瞻与投资战略规划分析报告
人工智能医疗行业主要公司：目前国内人工智能医疗行业代表性公司主要有：乐普医疗(300003)、鹰瞳科技(2251.HK)、心玮医疗(06609.HK)、美因基因(IPO中)、推想医疗科技(IPO中)等
本文核心数据：人工智能的发展路径、市场规模，人工智能医疗相关政策、人工智能医疗投融资数据
1、人工智能发展路径及市场规模
——发展路径
人工智能(AI)是计算机科学的一个分支，通过智能系统模拟人类智能，达到机器展示人类智能的目的，如图像分析、语音识别等。自20世纪50年代以来，人工智能技术日趋成熟，应用场景也愈加广泛，相对于制造业、通信传媒、零售、教育等人工智能应用场景，AI医疗具有广阔的市场以及多元化的需求。
——市场规模
麦肯锡咨询的数据表明，人工智能每年能创造3.5万亿至5.8万亿美元的商业价值。根据IDC数据，预计到2025年全球人工智能应用市场总值将达1270亿美元，其中全球AI医疗处于高速成长期，占人工智能市场五分之一。我国人工智能产业发展快速，自2018年AI应用于基因测序以来，AI医疗的商业化模型逐步形成，2019年后，AI医疗以40%～60%的增速快速发展，如今中国AI医疗核心软件市场规模接近30亿元，加上带有重资产性质的AI医疗机器人，总体规模接近60亿元。
2、人工智能医疗底层基础逐渐完善
——产业进入商业模式构建阶段
国务院于2017年发布的《新一代人工智能发展规划》提到需要推广应用人工智能能治疗新模式、新手段，建立快速精准的智能医疗体系。2018年政府要求人工智能向基层领域自上而下渗透，进一步明确了在医疗影像、智能服务机器人等细分行业发展的目标与大方向。
2021年7月，国家药监局发布《人工智能医用软件产品分类界定指导原则》，明确人工智能医用软件产品的类别界定:用于辅助决策，按照第三类医疗器械管理目前已有四十余款AI类产品获批上市。
——人工智能医疗底层技术成熟
2012-2020年在医学文献中使用到的热门机器学习算法和深度学习算法包括:支持向量机(38%)，主要应用于识别成像生物标志物和医疗影像分析;神经网络(34%)，主要应用于生化分析、图像分析和药物开发;逻辑回归(4%)，主要用于疾病风险评估和CDSS。AI医疗整体底层技术较为成熟，应用端准备充分
3、人工智能医疗投融资市场活跃
底层技术、顶层政策设计的双向增强了资本进入人工智能医疗行业的信心。2016-2020年人工智能医疗投融资规模呈现波动上升趋势，2020年中国人工智能医疗总融资金额达到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。
综合以上分析，中国人工智能医疗顶层设计、商业模式、技术模式日趋成熟，投融资市场活跃，未来中国人工智能医疗行业将得到进一步发展。
以上数据参考前瞻产业研究院《中国医疗人工智能行业市场前景预测与投资战略规划分析报告》，同时前瞻产业研究院还提供产业大数据、产业研究、产业链咨询、产业图谱、产业规划、园区规划、产业招商引资、IPO募投可研、IPO业务与技术撰写、IPO工作底稿咨询等解决方案。
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前瞻产业研究院-深度报告REPORTS2023-2028年中国医疗人工智能行业市场前景预测与投资战略规划分析报告
本报告第1章分析了中国医疗人工智能行业的发展环境；第2、3章对国内外医疗人工智能行业的发展状况、竞争格局进行了分析；第4、5章对医疗人工智能的商业模式与产业链的布...
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2023年智慧医疗行业研究报告
第一章行业概况智慧医疗（SmartHealthcare）是指在诊断、治疗、康复、支付、卫生管理等各环节，基于物联网、云计算等高科技技术，建设医疗信息完整、跨服务部门、以病人为中心的医疗信息管理和服务体系，实现医疗信息互联、共享协作、临床创新、诊断科学等功能。智慧医疗融合了人工智能、物联网、云计算、大数据、移动互联网、传感器技术和其他新一代信息技术，并与传统技术紧密集成医疗和健康服务等内容的一种新型医疗健康服务。搭载先进的物联网、互联网和移动通信等相关技术，借助智能手段将医疗、健康和服务相关的信息、设备、人员和资源连接起来，实现有效的互动，确保人们及时获得可预防和可治疗的医疗服务在实现我国的智慧医疗政策以及改善城市生活质量方面发挥着特别的作用。当前，随着相关理论和技术的日趋成熟，智能医疗正在逐渐改变人们的思维方式和生活方式。智慧医疗借助于科学手段开拓人类智能的新技术。智慧自从诞生以来，相关理论知识一直处在不断发展以及完善的状态之之下，应用的范围也在不断扩大。现在，医生可以使用工人智能和影像技术协助患者进行诊断，还可以科学地管理和使用医院的咨询室，从而缓解了医疗资源紧张的问题，便捷优化了用户体验。智慧医疗的应用对象主要有医院等医疗机构、患者群体和第三方，如保险公司，医保局等。在我国医疗器械分类标准中，按照风险程度将医疗器械分为三类，其中第三类风险最高，监督管理最为严格。2021年7月8日，国家药监局发布《人工智能医用软件产品分类界定指导原则》，明确人工智能医用软件产品的类别界定，并指出用于辅助决策的，按照第三类医疗器械管理。目前，我们统计国家药品监督管理局批准的第三类器械名单，共计40款AI类产品获批上市，我们认为AI+医疗产业正在逐步落地，从技术探索走向商用。图我国医疗器械分类标准资料来源：资产信息网千际投行华安证券智慧医疗助力改善医疗产业痛点。基层医疗机构主导，城乡医疗水平分布不均，智慧医疗助力医疗资源公平化。2015至2019年，基层医疗卫生机构占据全国医疗资源供给的95%左右，中国整体医疗水平依然较为薄弱。而在城乡之间，每千人口的卫生技术人员数，城市的数量是乡村的2倍，医疗资源存在分布不均。我们认为，未来有望依托AI、互联网医疗等智慧医疗的技术，改善医疗资源的不均衡，从而助力医疗公平化。图基层医疗机构占比情况资料来源：资产信息网千际投行华安证券图每千人口拥有的卫生资源分布情况资料来源：资产信息网千际投行华安证券医保支付压力逐渐增加，智慧医疗助力医保控费。2020年参加全国基本医疗保险13.6亿人，近五年参保率基本稳定在95%左右，医保渗透率位于高位。与此同时，医保支出逐年提升，占GDP比重提升，医保支付压力加大。在此背景下，国家大力推动按疾病诊断相关分组付费（DGR）和按病种大数据付费（DIP）的新型医保支付制度。我们认为这一制度的背后，需要依靠完善的电子病历体系和海量的医疗大数据支撑，有望带动智慧医疗产业的快速发展。图2015-2020年医保覆盖人数情况资料来源：资产信息网千际投行华安证券图医保支出及GDP占比情况资料来源：资产信息网千际投行华安证券新冠疫情影响下，在线诊疗需求大幅提升。新冠肺炎疫情成为互联网医疗发展的强力催化剂，国家全面推进互联网诊疗以减少交叉感染风险。随着政策的落地和人们观念的转变，比起以前线下门诊，在线问诊、慢病管理等互联网医疗需求大幅提升，有助于拉动智慧医疗产业发展。图2020年疫情爆发后，三家互联网医疗app关注度明显上升资料来源：资产信息网千际投行华安证券对标美国，中国智慧医疗产业存十倍发展空间。目前，美国智慧医疗市场约占据全球市场份额的80％，同时全球40％以上的智慧医疗设备都产自美国。中国人口占世界人口的22%，但医疗卫生资源仅占世界的2%。从中美对比来看，中国智慧医疗投入占医院收入的比例仅有0.5%，美国为5%，长期产业存十倍潜在增长空间。图中美智慧医疗产业投入对比资料来源：资产信息网千际投行华安证券图中国医疗信息化产业趋势资料来源：资产信息网千际投行华安证券全球临床决策支持系统（CDSS）市场规模占比较大，需求端供给端共同发力。艾瑞咨询数据显示，2019年由于智慧病案的兴起，使得整体智慧医疗软件服务市场规模超过20亿，同比增速高达93.9%，预计2015-2022年复合年均增长率（CAGR）为63.73%，其中CDSS占比最多，达到55.2%。2019年之前，由于大部分细分领域的盈利模式尚未明朗。从供给端来看，我国优质医生及医疗资源不足，且资源分布不均，难以承受快速增长的医疗需求。根据36Kr数据显示，我国医师与人口比例约为1:70000，而在美国这一数字为1:2000，我国每十万名患者拥有的医师数量与美国相比差35倍；据统计，2018年我国医院数量超3.2万家，三级医院仅占19%，却承接了49.8%的医疗需求。我国优质医生资源分布在一二线城市三级医院，基层医院医生素质参差不齐。从需求端来看，2018年中国卫生总费用达到近6万亿元，是2010年的将近三倍，城乡居民医疗保障支出占总消费性支出的比例均有所上升，居民在医疗保健方面的付费意愿不断增强。根据艾瑞推算，2022年预计智慧医疗软件服务市场规模将超过70亿元，2020-2022年CAGR将达到51.9%。图2015-2022年中国智慧医疗软件服务市场规模资料来源：资产信息网千际投行西部证券图2016-2022年中国智慧医疗软件服务市场规模增速资料来源：资产信息网千际投行西部证券第二章商业模式和技术发展2.1产业链价值链图医疗行业产业链资料来源：资产信息网千际投行智慧医疗产业涵盖诊前、诊中、诊后各环节，既包括传统的医疗信息系统如HIS、CIS等，也包括互联网医疗平台和AI+医疗的各类技术，产业链公司众多，应用场景丰富，是一个坡长雪后的投资赛道。图智慧医疗产业链资料来源：资产信息网千际投行华安证券图智慧医疗产业链图谱资料来源：资产信息网千际投行西部证券智慧医疗的产业链成分相对复杂，主要由政府部门、芯片与技术提供商、科研院所、网络供应商、应用设备厂商、软件应用提供商、系统集成商、运营及服务提供商等组成。商业链上各方根据自己的行业特点提供智慧医疗应用各环节上的某种服务。政府相关部门制定促进智慧医疗在各省份推广应用的政策性文件，是智慧医疗产业发展的主要推动者。应用设备厂商通过技术采集和传输医疗健康的各种信息和数据，建设信息和数据的处理终端。系统集成商要实现智慧医疗设备和应用的集成，使智慧医疗形成一个协同的应用平台，实现国家、省、市等各级医疗卫生信息、医疗卫生资源的互联互通。图智慧医疗产业链图资料来源：资产信息网千际投行2.2商业模式智慧医疗通过打造健康档案区域医疗信息平台，利用先进的物联网技术，实现医疗机构、医疗设备、政府之间的互动，逐步达到信息化。其中，面向政府（医保局）和医疗机构的这两个部分以招投标的形式进行。智慧医疗三类商业模式：（1）CIS系统、HIS系统、信息集成平台及其他智能化系统；（2）医保信息系统（如控费系统、服务平台、商保对接平台等）、区域医疗协作项目（如临检中心、电子病历等）；（3）线上问诊（如春雨医生等）、智能医疗设备等硬件服务区域医疗信息平台，利用先进的物联网技术，实现患者与医务人员之间的互动，逐步达到信息化。 图智慧医疗服务模式资料来源：资产信息网千际投行广证恒生招投标模式对于医院的压力较大。（1）医疗IT投入资金来源：三级医院通常属于差额拨款事业单位，其医疗款事业单位，部分属于差额拨款。目前仅有一级及以下医院为全额拨款事业单位，其医疗IT费用全为财政资金。（2）医疗IT项目采购流程：无论哪级医院，都需要上报主管卫计委，如果是自筹资金或自筹资金占比较大的项目，仅需上报上级卫计委审批；如果需要使用财政资金，超过100万，需要医院上交可行性研究报告，若超200万，需上报发改委，通过后才会走采购流程。（3）医疗资源城乡配置不均衡：村镇医疗机构获财政拨款较少，收入较低，无法承担高额的招标费用；而城市医疗机构由于患者人数众多，收入较可观，得到的财政拨款较多，有利于其进一步加强信息化建设。二者综合导致城乡医疗水平差异的进一步增大。 2.3技术发展医疗AI技术水平迈上新台阶。近几年，我国在医疗AI领域发表的中外论文量和医疗AI专利数呈现上升的趋势。其中，中文论文数从2014年的3613篇增长至2020年的14354篇，复合增速26%。医疗AI领域的专利数从2014年的204件提升至2020年的1782件，复合增速44%。论文量和专利数的大幅提升，反映出我国在医疗AI领域的技术水平不断提升，为智慧医疗产业的发展提供了技术支撑。图中国医疗AI领域中外文科技论文发文量资料来源：资产信息网千际投行华安证券图2014-2020年我国在医疗AI领域专利数量资料来源：资产信息网千际投行华安证券临床决策支持系统（ClinicalDecisionSupportSystem,CDSS），一般是指基于人工智能深度学习算法的方式，对临床医疗决策提供辅助支持的计算机系统。CDSS将医学相关的指南文献、专家共识以及电子病历数据进行输入，经过大数据分析以及基于人工智能的神经网络运算，输出临床诊断方面的模型，从而辅助医生提供相关病例的临床诊断。图临床决策支持系统CDSS的理论结构资料来源：资产信息网千际投行华安证券图临床支持决策系统CDSS的优势资料来源：资产信息网千际投行华安证券从智慧医疗的最终目的即对数据的利用这一角度而言，智慧医疗产业的流程可分为数据采集、数据传输、数据存储和管理以及医疗健康利用这四个部分。图智慧医疗产业流程资料来源：资产信息网千际投行智慧健康产业发展的目的是实现个体对自身的健康管理以及对健康数据的智能应用。数据采集端主要进行数据的收集，是智慧健康的开始阶段，这部分主要和各类技术的开发利用相关，即利用新兴感知技术采集个体和医疗机构所需的医疗健康信息，其中可穿戴设备是近年来的研究热门，该部分的功能主要是芯片与技术提供商、应用设备厂商和科研院所提供。数据传输是将采集端口所收集的数据传输到数据集成中心的过程，传输阶段是智慧健康产业中一个承上启下的阶段，需要政府制定相关标准，网络供应商和应用设备厂商提供实时支持。数据的存储也主要由应用设备厂商提供，目的是实现数据的处理和整合。医疗健康利用阶段与人有直接联系和接触，可以认为是发展智慧健康的目的，供应方主要为软件应用提供商和运营及服务提供商。目前智慧健康的产业规模还相对不足，需要以产业链上的各部门为重点，发展和完善产业链，提高全民健康水平。2.4政策监管近年来，国家密集发布一系列医疗健康政策，尤其是《健康中国2030规划纲要》把医疗健康提升到了国家战略层面，之后一系列围绕此战略目标的政策密集发布，远程医疗、区域协同、分级诊疗、互联网+医疗健康的概念初步成型，医院信息化、远程医疗等智慧医疗正在如火如荼地发展中。从健康中国到十四五规划，智慧医疗产业政策体系趋于完善。近五年来，从中共中央、国务院到各部委，陆续出台了大量医疗产业的相关政策，强调了信息化和新一代信息技术对医疗产业的重要支撑作用，智慧医疗迎来政策密集期。图智慧医疗产业政策资料来源：资产信息网千际投行华安证券图智慧医疗行业相关政策资料来源：资产信息网千际投行华安证券图DRGs及DIP的政策资料来源：资产信息网千际投行华安证券第三章行业估值、定价机制和全球龙头企业3.1行业综合财务分析图综合财务分析资料来源：资产信息网千际投行 图行业估值及历史比较资料来源：资产信息网千际投行图营收同比行业历史比较资料来源：资产信息网千际投行图净利同比行业历史比较资料来源：资产信息网千际投行图净利率行业历史比较资料来源：资产信息网千际投行图ROE行业历史比较资料来源：资产信息网千际投行图PE行业历史比较资料来源：资产信息网千际投行图PB行业历史比较资料来源：资产信息网千际投行图PB行业历史比较资料来源：资产信息网千际投行3.2估值方法智慧医疗行业估值方法可以选择市盈率估值法、PEG估值法、市净率估值法、市现率、P/S市销率估值法、EV/Sales市售率估值法、RNAV重估净资产估值法、EV/EBITDA估值法、DDM估值法、DCF现金流折现估值法、NAV净资产价值估值法等。表以和仁科技为例的主营结构分析资料来源：资产信息网千际投行表境外智慧医疗行业公司估值对比资料来源：资产信息网千际投行表中国上市智慧医疗行业公司估值对比资料来源：资产信息网千际投行3.3行业发展智慧医疗是指通过打造健康档案区域医疗信息平台，利用先进的物联网技术，实现患者与医务人员、医疗机构、医疗设备之间的互动，逐步达到信息化的新型医疗系统。智慧医疗有利于整合我国碎片化的医疗系统，打通医疗机构之间“数据孤岛”，并极大程度提升院方的接诊效率，缓解我国医疗资源紧张的现状。根据蛋壳研究院的划分，医疗信息化大体可分为1.0-4.0四个阶段：以收费为中心，解决非诊疗业务的1.0阶段；以业务为核心，各科室应用子系统信息化的2.0阶段；着眼互联互通，打造整体数据集成平台的3.0阶段以及区域互联互通实现大数据分析，人工智能赋能辅助诊疗的4.0阶段。图智慧医疗发展四阶段资料来源：资产信息网千际投行东北证券我国目前大多数医院处于医疗信息化2.0阶段，逐步向3.0、4.0阶段迈进。自二十世纪七十年代初起步至今，我国医疗信息化建设重点从医院内部管理到关注患者诊疗，再到区域性信息互通，医疗信息化建设实现了从个体到整体、从局部到广域的发展，内涵与功能得到强化，服务范围不断延伸。20世纪80年代，随着小型机被引入国内，部分具有前瞻意识的医院将其引入管理，我国的医疗信息化建设就此开始起步。以财务管理和成本核算为核心，借助信息网络技术对医院的人财物资源进行调配的HIS（HospitalInformationSystem）是最先被引入的信息系统。到了20世纪末，我国经济科技水平有了大幅提升，医改的深入以及不断增长的医疗服务需求对医院信息化的要求越来越高。信息化的重点从管理层面转移到业务层面，帮助实现患者诊疗环节全流程信息化和各医技科室信息化的CIS（临床信息化，ClinicalInformationSystem）被引入医院。不过，CIS下属子应用系统的接口并没有业界统一标准，不同品牌的系统之间很难对接，甚至需要收取授权费用。这也直接导致了医院内部“信息孤岛”的产生，3.0阶段的集成系统应运而生。医疗信息化企业开发出集成平台，将不同的医疗子系统进行对接，整合不同系统的数据，搭建临床数据中心CDR。整个医院的信息化系统直到这个阶段才算完成整体体系。最近一两年，随着近年来大数据平台和人工智能的兴起，及其系统在其他领域应用中展现出的巨大潜力。图医疗信息化系统分类资料来源：资产信息网千际投行东北证券2010年以来，我国医院信息化建设的重点逐渐开始转移到GMIS（区域医疗信息化，GlobeMedicalInformationService）。这一阶段主要由政府引导，以区域内居民电子健康档案为核心，通过网络将医院内部与外部平台连通，建立面向病人、医院及卫生行政部门的信息系统，并将大数据和高级辅助CDSS也被引入其中，用于进行卫生医疗系统的精细管理及帮助医生临床诊疗等。除了上述医院信息化系统以外，广义的医疗信息化还包含了医保信息化。起源于2002年10月的社保“金保工程”将医保与养老、工伤、生育和失业保险整合于一个系统中，建立起了覆盖全国的信息网络，是我国医保信息化发展的主要推手。目前，我国绝大多数医院处于2.0阶段，正在向3.0和4.0阶段迈进。由于3.0和4.0彼此并不矛盾，也差不多同时进行。整体来说，我国的智慧医疗建设整体处于较低水平，未来的发展历程还很漫长。不过，由于新冠肺炎疫情的影响，一些先进的信息应用上马速度陡然加快，并取得了很好的效果。因此，智慧医院在未来将迎来一波大发展，前景十分广阔。3.4行业发展驱动因子（1）政策利好智慧医疗行业发展智慧医疗是智慧城市战略规划中一项重要的民生领域应用。随着多项医卫信息化政策的出台以及新医改的不断深入，中国相关政府部门积极响应智慧医院及智慧医疗的建设和投入，从新技术应用、政策鼓励等多个维度推动医疗手段信息化、医疗技术智能化以解决当前所面临的各种医疗问题，并对智慧医疗建设提出了更高的要求。《国务院办公厅关于推进医疗联合体建设和发展的指导意见》要求实现按照疾病的轻重缓急及治疗的难易程度进行分级，不同级别的医疗机构承担不同疾病的治疗，逐步实现从全科到专业化的医疗过程，真正实现电子病历互联互通。政策的落实在很大程度上推动智慧医疗行业的发展。（2）社会现状促进医疗智慧化转型社会现状对医疗卫生服务提出新需求，城镇化的推进加剧了城乡医疗水平的不均衡，城市医院寻求更加便捷、高效的智慧化手段缓解日益增大的巨量就诊压力，老龄化社会加剧、慢性病健康管理等问题，使得当下医院迫切寻找需要转变运营方式，不断探索医疗智慧化转型。（3）人均可支配收入提高倒逼智慧医疗行业发展据国家统计局数据，2020年我国人均可支配收入32189元，比上年名义增长4.7%，扣除价格因素，实际增长2.1%；人均消费支出21210元，其中，人均医疗保健支出1843元，占总支出比例达8.7%。随着人均可支配收入的提高，人们越来越关注健康，对高质量医疗服务需求持续上升，倒逼智慧医疗行业发展。（4）技术进步助推医院智慧化建设技术进步实现医院智慧化建设，物联网、大数据、云计算、人工智能、传感技术的发展使辅助决策、辅助医疗手段成为可能，促进医院联合医疗保险、社会服务等部门，在诊前、诊中、诊后以及医疗支持等各个环节，对患者就医及医院服务流程进行简化，也使得医疗信息在患者、医疗设备、医院信息系统和医护人员间流动共享，极大地提高了医疗工作效率。同时，5G技术、云计算、大数据、人工智能等新技术的不断发展也在客观上为其深化应用提供了更丰富的可能性。3.5行业风险分析和风险管理表常见行业风险因子资料来源：资产信息网千际投行本行业常见的风险如下：（1）技术风险智慧医疗由物联网、大数据、云计算等众多高新技术作为运作核心，因此任何相关技术方面的突破都将对智慧医疗的发展起到举足轻重的作用，包括FRID等智能感知技术、5G等信息互通技术、云计算等信息处理技术。具体问题，例如如何能够长期精准地采集数据;网络传输如何实现安全稳定;如何实现身份认证、责任可溯;如何建成高拓展性、高容错性、满足不同存取访问需求的数据平台以适应高速增长的医疗数据规模等。（2）信息泄露风险智慧医疗的建设过程中会产生海量数据，包括个人健康信息、医护人员工作信息、药品设备信息等，存在较大的安全隐患。然而，目前国家层面的相关法律和政策还不尽完善，如有关病历资料保护的法律或文件(《刑法》《侵权责任法》《医疗机构病历管理规定》等）中多为宣示性条款，可操作性较差。如移动医疗等新业务在为用户提供服务的同时，用户的个人信息也面临着越来越多的潜在风险。由于互联网应用程序暴露安全漏洞造成用户姓名、住址、电话、身份证号、消费记录、检查报告等重要个人信息被泄露的问题时有发生。（3）信息孤岛问题目前，各医院的电子病历和医疗信息管理体系由不同企业为医院开发，带有很强的个性化色彩，因而造成了医院与医院间的信息标准差异。由于没有信息标准的统一架构和统一的数据库，医院间的信息不能共享，医院仍是信息孤岛，因而难以发挥互联互通的效力。（4）对智慧医疗人生的差异化风险医疗服务体系复杂，专业性极强，关系每个人的生命健康，要有基本的规则和规范底线，技术的创新驱动，产业的创新机制驱动都要符合核心业务的内在规律，对这个规律的认识和理解还不够完善，医疗卫生体系在自我变革的过程中遇到技术、经济、社会的变革，需要做好顶层设计和分布实施。3.6竞争分析表智慧医疗行业全球企业30强资料来源：资产信息网千际投行智慧医疗行业面临的关键竞争点在于技术、提供的设备方案的完整性行业融合了多种技术，企业除了要有较强的研发能力，还需要有其他行业（如云计算、大数据处理、物联网和互联网等）龙头企业的合作支持提高其技术丰富程度。只有二者相辅相成才能提高其自身竞争力。波特五力模型分析图波特五力模型资料来源：资产信息网千际投行中国知网（1）潜在进入者的威胁信息化软件行业本身的进入壁垒并不高,但由于医疗卫生行业自身特征和复杂性，导致医疗信息化服务类企业的进入壁垒高于其他应用软件行业。医疗信息化企业的进入壁垒主要来自以下几方面:第一，行业资质限制；。第二，行业经验和专业知识障碍。医疗机构体系繁杂、医疗业务专业化程度高，在进行项目建设时需要充分考虑到卫生行政部门、医疗机构、医生与患者对临床医学和医疗机构功能设置、医疗机构业务流程等方面的需求，这就决定了医疗信息化项目的个性化程度很高,缺乏长期项目经验积累的新进入者很难在短期内获得相应的能力。第三，产品和技术壁垒。医疗信息化产品涉及个人健康数据和公共卫生安全，对系统的稳定性、保密性和安全性要求较高。产品的成熟度、系统的完善性及可拓展性、技术服务水平等都是购买者首要考虑因素，对潜在的市场进入者形成较高的壁垒。第四，客户迁移难。由于医院信息系统和数据中心一般是通过特别定制后的信息整合集成功能产品，落成后会使医疗机构较大程度上依赖信息系统开发企业，从而形成稳定的关系，更换软件会让客户付出较高的关键信息迁移成本,对潜在市场进入者形成较高壁垒。因此，总体上来讲，该行业存在一定的进入壁垒，降低了潜在进入者的威胁。（2）替代品的威胁智慧医疗行业公司主营医疗信息化集成、远程医疗、智慧医疗应用系统的开发与服务，公司产品属于应用于医疗诊疗的信息化集成项目，具有一定的替代难度，在产品方面出现替代品威胁不大。第一,因为医院等业主方的专业性强,定制化程度高，能直接替代的产品不多。第二，替代转换成本大。医疗信息化设施设备价格昂贵，专业技术要求高，不仅替换成本高，项目工程量大，且应用场景繁杂琐碎，建设完毕后的应用还需要较长时间的技术指导,因此,客户替代的意愿一般也不强烈。（3）供应商的议价能力智慧医疗行业公司的医疗信息化项目涉及软件、硬件和服务三个部分，一般项目的服务部分及核心系统的组建由公司自行完成，涉及供应商的部分是硬件设备和部分应用软件，而应用软件采购更多的是数据库软件和备份软件。从项目解决方案来看，公司需要采购的上游产品包括服务器、交换机、控制器、影像传输设备、计算机设备、视频监控设备等硬件设施，以及数据库软件和备份软件等应用软件。可供选择的产品代理商多，供应商的议价能力的威胁不大。（4）购买者的议价能力目前，医疗信息化行业中的购买者以医院为主，包括一级医院、二级医院、三级医院。不同的医院因其规模和服务对象不同,所采购的信息化项目以及采购方式都会有所不同。大致的采购形式分为两种:第一种，医院对于重大信息化项目一般采取公开招标的方式进行采购，参与投标的企业在购买投标文件后，按照要求准备标书参与投标，过程透明且竞争激烈。此类项目，主要凭借公司实力中标，对于中小企业来说，目前并不具备议价主动权。第二种，医院对于较小的信息化建设项目,如某些部门信息化项目的运维服务或者信息化系统的升级改造等项目，会采用邀标、竞争性谈判等方式进行采购。因此，购买者具有一定的议价能力。（5）产业内的竞争程度医疗信息化行业具有比较鲜明的中国特色,本土公司对医疗行业现状的解决方案更加熟悉并且能够在此基础上进行创新，对客户需要求掌握更透彻，这使得他们更能获得医疗用户的青睐和认可。目前，国内独立软件商或系统集成商在医疗信息化建设中仍然处于主导地位。按竞争力划分，国内医疗信息系统供应商可分为三大阵营:第一阵营，国际领先企业，这类企业实力雄厚,竞争力强，但市场份额小;第二阵营，本土IT领军企业，如华为、用友、方正等，目标客户是大中型医院及卫生机构，具有较强的研发能力、价格优势和本土化优势，竞争力较强;第三阵营为本土中小型软件企业，目标客户为一级医院、乡镇医院、社区医院之类等级相对较低的医疗卫生机构，价格低廉，但竞争力相对较弱。SWOT分析（以医惠科技为例）图SWOT矩阵资料来源：资产信息网千际投行中国知网3.7中国企业重要参与者中国智慧医疗行业主要企业有用友网络[600588.SH]、通用环球医疗[02666.HK]、迈瑞医疗[300760.SZ]、科大讯飞[002230.SZ]、恒生电子[600570.SH]、宝信软件[600845.SH]、广联达[002410.SZ]、深信服[300454.SZ]、石基信息[002153.SZ]、四维图新[002405.SZ]、朗新科技[300682.SZ]、和仁科技[300550.SZ]、金蝶国际[0268.HK]、金山软件[3888.HK]、微盟集团[2013.HK]、亚信科技[1675.HK]、网龙[0777.HK]、浪潮国际[0596.HK]、福禄控股[2101.HK]、畅捷通[1588.HK]、家乡互动[3798.HK]等。表A股及港股主要企业资料来源：资产信息网千际投行用友网络[600588.SH]用友网络科技股份有限公司创立于1988年，是全球领先的企业云服务与软件提供商。当前，用友网络科技股份有限公司位居企业云服务市场第一、企业APaaS云服务市场第一、中国企业应用SaaS市场占有率第一，中国ERP云市场份额第一，是中国企业数智化服务和软件国产化自主创新的领导厂商，在营销、采购、制造、供应链、金融、财务、人力、协同及平台服务等领域为客户提供数字化、智能化、高弹性、安全可信、平台化、生态化、全球化和社会化的企业云服务产品与解决方案。迈瑞医疗[300760.SZ]迈瑞总部位于深圳，为全球市场提供医疗器械产品，在中国超过30个省市自治区设有分公司，境外拥有44家子公司，在全球设有10个研发中心。全球员工过万人，其中研发人员占比近26%，外籍员工超过12%，来自全球30多个国家及地区，形成了庞大的全球研发、营销和服务网络。迈瑞的主营业务覆盖生命信息与支持、体外诊断、医学影像三大领域，通过前沿技术创新，提供更完善的产品解决方案，帮助世界改善医疗条件、提高诊疗效率。通用环球医疗[02666.HK]通用环球医疗集团有限公司（简称“环球医疗”)是一家央企医疗健康集团，于2015年7月在香港联交所上市，控股股东为中国通用技术（集团）控股有限责任公司，是由中央直接管理的以医疗健康为主业的国有骨干企业，也是《财富》世界500强企业。环球医疗作为通用技术集团医疗健康板块的核心运营主体，长期深耕医疗健康领域，在全球范围内积累了丰富的优质医疗资源，与数百名知名的医疗专家建立了良好的合作关系，与国内及美国、英国、德国等欧美著名的医疗服务机构形成了战略伙伴关系。公司凭借现代管理理念、专业人才团队、优质医疗资源、雄厚资金实力以及包容进取的企业文化，构建了拥有56家医疗机构(其中包括5家三甲医院和27家二级医院），15000张开放床位的医院集团，确立了秉承全产业链思维和全生命周期理念，以医疗服务为核心，金融服务为基础，构建共享共赢的健康产业生态系统的发展战略。和仁科技[300550.SZ]浙江和仁科技股份有限公司成立于2010年（股票代码：300550），是专注于为医院、政府提供智慧医疗整体解决方案的高新技术企业。业务覆盖医院临床信息化、医院临床数据场景化、城市智慧医疗云平台、医共体等。自成立以来，和仁科技聚焦于智慧医疗领域，充分发挥多年的行业研究优势，以客户需求为中心、以临床为核心、以数据治理为手段、以用户满意为最终目标，逐渐形成云架构HIS&EMR一体化的新一代医院信息系统、医院综合运营管理中心、医疗大数据中心、医院集成平台、移动化医院信息系统等核心产品，为用户提供“产品+服务”模式的专业化、定制化服务。同时，和仁科技紧跟行业发展步伐，积极投入医共体平台、互联网医院等产品的研发，形成了一套独特、先进、完善的智慧医疗解决方案。浪潮国际[0596.HK]浪潮国际有限公司，2003年1月29日注册成立于开曼群岛，2004年4月在香港联交所创业板上市，2008年8月29日转至香港主板。本公司在创建初期是以向计算机生产厂商提供配件为主的贸易型公司。2005年公司以微软入资为契机，迅速启动向IT服务及软件外包的转型，在短短两年的时间里，先后投资于税务、金融、ERP、通信、软件外包等行业。截止目前，已全面实现主营业务由贸易向IT服务的转型。浪潮集团是中国领先的云计算、大数据服务商，拥有浪潮信息、浪潮软件、浪潮国际三家上市公司。主要业务涉及云计算、大数据、工业互联网、新一代通信及若干应用场景。已为全球一百二十多个国家和地区提供IT产品和服务。3.8全球重要竞争者全球非中国主要企业有飞利浦医疗[PHG.N]、西门子[SIEGY.DF]、美敦力[MDT]、奥多比(ADOBE)[ADBE.O]、赛富时(SALESFORCE)[CRM.N]、财捷(INTUIT)[INTU.O]、思爱普[SAP.N]、SNOWFLAKE[SNOW.N]、ATLASSIAN[TEAM.O]、优步(UBERTECHNOLOGIES)[UBER.N]、达索系统[DSY.PA]、WORKDAY[WDAY.O]、欧特克(AUTODESK)[ADSK.O]、新思科技(SYNOPSYS)[SNPS.O]、CONSTELLATIONSOFTWARE[CSU.TO]、OPENTEXT[OTEX.TO]、AVEVA[AVV.L]、NEMETSCHEK[NEM.DF]、赛捷集团[SGE.L]、SAGEGROUP[SGK1.DF]、NAPSTERGROUP[NAPS.L]、DESCARTESSYSTEMSGROUP[DSG.TO]等。表全球非中国主要企业资料来源：资产信息网千际投行飞利浦医疗[PHG.N]荷兰皇家飞利浦公司是一家领先的健康科技公司，致力于在从健康的生活方式及疾病的预防、到诊断、治疗和家庭护理的整个健康关护全程，提高人们的健康水平，并改善医疗效果。飞利浦将凭借先进技术、丰富的临床经验和深刻的消费者洞察，不断推出整合的创新解决方案。公司目前在诊断影像、图像引导治疗、病人监护、健康信息化以及消费者健康和家庭护理领域处于领先地位。飞利浦公司总部位于荷兰，2017年健康科技业务的销售额达178亿欧元，在全球拥有大约74,000名员工，销售和服务遍布世界100多个国家。西门子[SIEGY.DF]德国西门子股份公司创立于1847年，是全球电子电气工程领域的领先企业。西门子自1872年进入中国，140余年来以创新的技术、卓越的解决方案和产品坚持不懈地对中国的发展提供全面支持，并以出众的品质和令人信赖的可靠性、领先的技术成就、不懈的创新追求，确立了在中国市场的领先地位。2020财年（2019年10月1日至2020年9月30日），西门子在中国的总营收达到73亿欧元，拥有超过3万名员工。西门子已经发展成为中国社会和经济不可或缺的一部分，并竭诚与中国携手合作，共同致力于实现可持续发展。GE医疗[NYSE:GE]GE医疗是GE集团旗下的医疗健康业务部门，年营收超170亿美元。致力于成为引领精准医疗的创新者，GE医疗提供智能设备、数据分析、软件应用和服务，实现从疾病诊断、治疗到监护的全方位精准医疗生态体系。GE医疗拥有100多年的悠久历史，在全球160多个国家拥有约5.6万名员工。GE医疗致力于提供革新性的医疗技术和服务，为全世界提供成本更加低廉并且可负担的医疗服务。集团旗下产品遍及医学成像、信息技术、医疗诊断、患者监护系统、药物研发、生物制药以及卓越运营。美敦力[MDT]美国美敦力公司（Medtronic,Inc.）成立于1949年，总部位于美国明尼苏达州明尼阿波利斯市，是全球领先的医疗科技公司，致力于为慢性疾病患者提供终身的治疗方案。美敦力主要产品覆盖心律失常、心衰、血管疾病、心脏瓣膜置换、体外心脏支持、微创心脏手术、恶性及非恶性疼痛、运动失调、糖尿病、胃肠疾病、泌尿系统疾病、脊椎疾病、神经系统疾病及五官科手术治疗等领域。第四章未来展望未来几年将是中国智慧医疗建设飞速发展的时期，在新医改方案的指导下,各地方政府将会加大当地智慧医疗建设方面的投入，将会有更多的医疗机构参与到信息化建设中，一些信息化建设较好的医疗机构也将致力于建设更为先进的医院管理系统,提升自身竞争力，给广大居民带来更好的医疗体验。更多的地方医疗机构将会建设“以病人为核心"的临床管理系统，医学影像传输系统的发展也将进一步展开，网络技术的持续发展为远程医疗系统的推广提供了有力的支持，区域卫生信息化建设也将得到推广，中国的智慧医疗建设行业有着广阔的发展空间和投资市场。智慧医疗的发展方向：医疗＋人工智能医疗健康行业中人工智能技术的引入和发展应用十分重要，早期人工智能在医疗领域的探索出现在上世纪70年代，利兹大学开发的AAPHelp是记载人工智能系统在医疗领域最早的应用。现在，通过人工智能算法中涉及的机器学习、深度学习等技术实现在数据、图像等领域的应用[。发展智慧医疗行业，有望辅助缓解我国现阶段医疗领域存在的医疗资源不足、医生培养周期长、医疗成本高和医生误诊率偏高等痛点问题，推动我国全民医疗健康事业的发展和进步。Al医学影像是人工智能在医疗健康领域的最广泛应用，在成像过程中，人工智能技术不仅可以加快成像速度,还可以去除噪声，实现成像质量的提升;分析影像时可以自动化地提取特征，帮助医生提高疾病的识别准确率。也是被业内人士认为是最有可能率先实现商业化的人工智能医疗领域。尤其是近年来随着人工智能医疗技术的飞速发展，我国在AI医学影像发展方面具有诸多优势，包括: (1)医疗影像数据庞大，据IDCDigital估计，截止2020年医疗数据量将达到40万亿GB,数据量为2010年的30倍，近五年增长率为35.99%；(2)大样本、高质量、多样化医疗数据驱动算力、算法大数据快速迭代，Al医学影像等人工智能医疗诊断模型算法相对成熟；(3)国际、国家和城市政策大力支持和助力推动人工智能医疗行业发展，出台多项政策，不断加大对国产医学影像设备、第三方独立医学影像诊断中心、远程医疗等领域的支持力度；(4)资本大量入场，医疗人工智能行业相关企业逐步推进融资，总金额可超过17亿人民币，极大推动了AI医学影像等医疗人工智能行业的发展。医疗+大数据医疗大数据是指在医疗相关各行业运行过程中产生的大量数据，这些数据中集聚着各行业发展本身的多种特征，对智慧医疗的发展具有重大研究意义。在大数据技术的发展推动下，医院信息化系统产生的海量数据通过可视化分析、数据算法挖掘等方式实现数据的增值，结合医疗大数据挖掘、人工智能技术等，有望基于对这些医疗大数据的高效解析利用，辅助实现日常复杂繁琐医疗行业工作的精准化、便捷化、智能化。例如，随着大数据时代的开启，网上问诊、在线预约、远程医疗等新型诊疗技术的发展打破了医疗资源空间分布的不均匀性，实现医疗资源的优化整合和信息资源共享。利用人工智能+大数据对患者进行系统化记录、健康管理和辅助诊断等可有效缓解临床医疗资源不足等问题。基于生物医学制药行业中的海量数据，利用机器学习和人工智能技术，不断增加模型计算能力和大型数据集的扩散，可以有效缓解传统药物研发耗时长、成本高、风险大、回报率低等行业痛点，辅助实现药物研发的科研突破，加速药物的研发和入市，从而产生巨大的社会价值和经济价值。医疗+信息化随着信息科学技术的飞速发展，信息系统已在医院等医疗健康机构中广泛应用。但传统医疗信息系统大多局限于医院或机构内部管理运行，对于患者、不同医院或医疗机构间以及地区间医疗健康相关信息互动连通、重要医疗信息共享、医疗资源协同调动等方面仍有待优化。信息科学技术的大幅发展也进一步提高了数据多样性、数据存储、计算等多方面能力，同时也为医疗服务和医疗信息服务的发展提供了更多机遇和挑战。城市、区域间各级各类医疗卫生机构网络互联互通、区域间医疗健康信息资源共享是发展和提升智慧医疗信息化建设的第一基础。规范化完善以居民健康档案、电子病历等医疗健康数据的存储和动态更新，是保证医疗信息化系统运行的重要前提。而随着信息管理的智能化、便捷化，可进一步构建形成覆盖全生命周期的医疗健康数据库，为每名患者和居民提供更全面、精准的个性化诊疗和健康服务，提升全民医疗健康水平。此外，随着信息科学技术的发展，更新和优化医疗健康信息系统技术手段，也是实现信息系统高效、高能运行和最大限度提供优化的医疗服务保障。例如，5G信息通讯技术的出现为各级医院和机构医疗信息系统的优化提供了新的机遇。通过引入更先进通讯技术5G网络，可大幅提升医院信息联络通讯速度，并为远程诊疗、公共卫生大数据监测管理、多学科远程会诊等现代化、智能化诊疗方式的实现提供稳定可靠的技术基础保障。智慧医疗云平台技术的发展打破了传统诊疗方式下对患者医疗信息掌握的物理限制，医患双方可通过云平台技术进行信息交流采集，克服诊疗信息来源单一、医患地理位置等物理困难，可以辅助医生通过对患者信息的全面掌握做出更准确的医疗诊断，提升临床诊疗效果和服务水平。医疗+物联网随着通信技术发展突破，物联网技术融合了人工智能、大数据等多项新技术手段，并结合Bluetooth、Zigbee、Lora等无线通信技术在医疗健康领域得到十分重要的应用，尤其是老龄化人口社区居家检测、独居残障人群居家养护等。以物联网技术为基础的智慧医疗系统，以“感、知、行”为核心，主要包括数据采集获取、知识发现通讯和远程服务响应三个执行阶段。数据获取阶段，主要依赖分布在各个监测区域内的传感器实时、精确采集各项所需要的医疗相关信息，并通过组网等方式将数据传输到医疗数据信息平台；知识发现阶段，基于大样本数据存储处理平台，应用人工智能等大数据挖掘分析技术对海量数据进行分析，提取感兴趣信息进行建模分析；远程服务响应阶段，主要是将数据分析结果通过云服务等技术高速、准确提供给终端用户作为参考，方便终端用户基于以上信息做出判断和响应。
