AI醫(yī)療發(fā)展現(xiàn)狀市場掃描,應(yīng)該如何對癥“下藥”?
近幾年,隨著圖像識別、自然語言處理等AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵突破,且在國家政策的大力支持與鼓勵(lì)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。
本次獵豹用戶研究中心聚焦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。
PS:本次AI+醫(yī)療行業(yè)解讀將分為上下兩期,下一期將會(huì)推出關(guān)于“AI大健康管理”的市場掃描。
目錄
01醫(yī)療行業(yè)簡析
02當(dāng)前AI醫(yī)療的布局
03 AI醫(yī)療之電子病歷
04 AI醫(yī)療之智慧導(dǎo)診和虛擬助理
05 AI醫(yī)療之醫(yī)學(xué)影像
06 AI落地的商業(yè)模式
07 小豹展望
Part.1 醫(yī)療行業(yè)簡析
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(gè)場景。在這個(gè)場景下目前存在的比較突出的問題是以下三點(diǎn)。
一是從患者角度看,看病難,看病貴,難掛號,排隊(duì)等待時(shí)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(hù)人員工作超負(fù)荷,基層醫(yī)院各種資源閑置浪費(fèi)。
三是從醫(yī)護(hù)人員角度看,收入低,強(qiáng)度大。醫(yī)生工作量大,風(fēng)險(xiǎn)高,同時(shí)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(dá)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(fèi)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。
(數(shù)據(jù)來源:2018年我國衛(wèi)生健康事業(yè)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào))
Part.2 當(dāng)前AI醫(yī)療的布局
如何提升醫(yī)院系統(tǒng)運(yùn)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(diǎn)。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(jī)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(diǎn)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(jì),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(xiàng)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(dá)135億元,環(huán)比增長40%,2018年預(yù)計(jì)能達(dá)到200億元。近幾年環(huán)比增長率均在40%以上。
(數(shù)據(jù)來源:前瞻產(chǎn)業(yè)研究院)
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(gè)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(yùn)營成本,F(xiàn)在大多數(shù)落地方案集中在為某個(gè)特定問題提供解決方案上。

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