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ConfidentialandProtectedbyCopyrightLaws本产品保密并受到版权法保护中国医疗AI市场发展专题分析2019（上篇）市场发展背景、现状及趋势分析2019/4/242数据驱动精益成长INSTRUCTIONS分析说明数据来源分析范畴◆分析主要针对中国医疗AI市场发展进行分析，包括医疗AI定义、医疗AI发展背景、医疗AI发展概况、供应商情况及院内外医疗AI落地场景等多个层面；报告从医疗AI发展的背景、应用、现状出发进行思考，提出市场未来发展方向◆分析涉及的关键字：医疗AI、医院信息系统、诊断辅助、健康管理等；◆分析的国家和区域：主要包括中国大陆，不包括港澳台地区。◆数据来源：易观根据市场厂商访谈、市场公开信息、易观自有监测数据以及易观分析模型估算获得；◆易观千帆：千帆分析全国网民，分析超过99.9%的APP活跃行为。千帆行业划分细致，APP收录量高，分析45领域、300+行业、全网TOP4万多款APP。千帆是数字化企业、投资公司、广告公司优选的大数据产品，2015年至今累计服务客户数量400+。2019/4/243数据驱动精益成长报告摘要背景•医疗健康行业供需失衡矛盾由来已久，医疗AI有望打破僵局•技术条件相对成熟、医院信息化建设深入、居民健康意识提升成为医疗AI发展的原动力应用•AI医疗影像是目前细分领域中最成熟的应用，在提升诊疗效率和准确率方面益处明显•医疗AI在C端的应用集中在问诊及健康管理两大版块中，智能化程度仍有很大进步空间现状•支付方缺乏付费动力，商业模式不清晰导致了目前医疗AI厂商并没有实现赢利•同质化竞争严重，多种企业进入赛道，技术及渠道的整合正在进行趋势•AI技术将被广泛应用于医疗云服务的场景当中，企业在应用层仍有机会•持续看好AI医疗影像及药品挖掘两个细分领域、研究将持续向更多病种展开、研究门槛逐步提升2019/4/244数据驱动精益成长CONTENTS目录中国医疗AI市场发展背景0103中国医疗AI市场发展趋势分析02中国医疗AI市场发展现状分析©Analysys易观数据驱动精益成长中国医疗AI市场发展背景2019/4/246数据驱动精益成长医疗AI广泛运用人工智能技术赋能医疗行业，帮助医院、患者提升诊疗效率与精准度⚫医疗AI泛指应用人工智能技术，包含但不限于智能传感器、神经网络芯片、开源开放平台等技术应用于医疗健康领域。人工智能技术对算力、算法、数据提出了更高的要求，医疗领域具有大量的医疗数据，对更精准更高效的诊疗、操作存在现实需求，因而成为AI技术落地的重要场景。⚫广义的智能化包含很多内容，这里定义的医疗AI是真正具有自主学习能力可以有效进行深度拓展的项目和相关应用。人工智能技术技术核心医院、患者两端服务对象提升诊疗效率与精准度最终目标•包括硬件在算力的提升，深度学习算法的进化以及结构化数据带来的资源配合•图像识别技术的发展迅速，在医疗领域的落地应用最为突出•医院端以医院信息化为载体，为院内、院间的信息化系统赋能•患者端以轻问诊和健康管理形态多见，解决健康数据的收集、分析、应用问题•无论是医学图像识别还是临床决策支持系统，抑或是辅助药物挖掘，其最终的目的都是尽可能提升诊疗效率，减少误诊偏差提高诊疗精准度具有自主学习能力可以有效进行深度拓展2019/4/247数据驱动精益成长政策频发，行业革新加科技创新进一步推进医疗AI发展时间政策相关内容2015年5月《关于全面推开县级公立医院综合改革的实施意见》《关于城市公立医院综合改革试点的指导意见》：医保支付方式改革，上下联动（分级诊疗），信息化2016年6月《关于积极推动医疗、医保、医药联动改革的指导意见》：加大医保管理机制创新，促进医药分开2017年2月《智慧健康养老产业发展行动计划(2017-2020年)》：发展健康养老数据管理和智能分析系统2017年7月《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》：推广应用人工智能治疗新模式、新手段,建立快速精准的智能医疗体系2017年10月《关于深化审评审批制度改革鼓励药品医疗器械创新的意见》：加强药品医疗器械全生命周期管理2017年12月《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年》：重点培育医疗影像辅助诊断系统2018年1月《关于改革完善全科医生培养与使用激励机制的意见》：加快培养大批合格全科医生，加强基层医疗卫生服务体系建设2017-2018年政府工作报告：培育新兴产业，利用技术加快改造传统产业发展智能产业、拓展智能生活2018年4月《高等学校人工智能创新行动计划》：推动在医疗领域形成新产业和新业态2018年4月《关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》：推进“互联网+”人工智能应用服务等七方面数据整理：易观2019•无论是药品供给侧改革还是公立医院改革，在产品或信息流通方面提高了要求倒逼技术革新•短时间内提升基层诊疗水平，加强医疗人才队伍建设还需要技术帮助医药行业层面•技术助力医疗行业改革，加速医疗行业改造•新兴产业发展同时为大健康行业提供了包括智能硬件、AI药物挖掘、3D打印等新的赛道技术创新层面医疗行业改革加科技创新进一步推进医疗AI的发展落地2019/4/248数据驱动精益成长医疗健康行业供需失衡矛盾由来已久，医疗AI有望打破僵局⚫2002年中国65岁以上老龄人口占比超过7%，标志着中国进入老龄化社会，2010年进入深度老龄化阶段。在此之后老年人口抚养比不断增加，意味着老龄化带来的社会问题愈发明显，在其中就包括医疗健康需求的增加。⚫医疗资源供给方面，每万人拥有医生、护士数量与发达国家甚至同等收入国家存在差距，另外城乡差距显著。除城乡差距外，还存在地域差距，医疗资源配置不均问题凸显。⚫综上，在面临供需失衡矛盾时，依靠技术手段将医生诊疗能力下沉，解放医护工作提升诊疗效率成为首选，也正如此医疗AI得以大力发展。11.912.312.713.113.714.31515.92010年2011年2012年2013年2014年2015年2016年2017年2010-2017年中国老年人口抚养比老年抚养比线性(老年抚养比)©Analysys易观·国家统计局767985929710210810930323436383940432010年2011年2012年2013年2014年2015年2016年2017年每万人拥有卫生技术人员数量城市农村©Analysys易观·国家统计局卫生技术人员：包括执业医师、执业助理医师、注册护士、药师（士）、检验技师（士）、影像技师、卫生监督员和见习医（药、护、技）师（士）等卫生专业人员。不包括从事管理工作的卫生技术人员(如院长、副院长、党委书记等)老年抚养比：指某一人口中老年人口数与劳动年龄人口数之比。通常用百分比表示。用以表明每100名劳动年龄人口要负担多少名老年人。老年人口抚养比是从经济角度反映人口老化社会后果的指标之一。2017年每万人拥有职业医师（含助理医师）数量为24，拥有注册护士人数是27，与同等收入国家存在差距2019/4/249数据驱动精益成长技术发展使人工智能实践成为可能，医疗行业信息化基础良好将更有利于医疗AI的落地应用⚫人工智能概念由来已久，但是曾经碍于算力、算法不成熟、数据资源的缺乏，未能得到广泛应用。时至今日，包括计算能力、模型算法、数据资源等条件的日渐成熟，人工智能开始在各个行业落地。⚫医疗领域中，医院信息化为医疗AI的介入搭建了基础，人工智能从数据获取到数据加工最终给予反馈的工作逻辑可以应用于医疗行业诊前、诊中、诊后的各个模块。底层基础上层应用•大规模平行计算的FPGA和GPU构架的发展•量子计算机等技术发展保障算力算力•深度学习模型应用在图像识别中后使错误率一再降低•目前卷积神经网络成为图像识别领域应用最广泛的算法模型算法•医院信息化帮助临床数据结构化便于数据流转应用•生物体征感知在只能可穿戴上的应用进一步帮助获取健康数据数据医院信息化系统：HIS、PACS、CIS等软件系统云计算硬件、芯片算法数据结构化•图像识别•语音识别•自然语言生成•生物体征感知数据获取•医学知识库•临床数据库•神经网络学习•数据训练与评估数据加工•辅助诊断•辅助决策•健康管理方案•药物挖掘等数据反馈诊前诊中诊后2019/4/2410数据驱动精益成长居民健康意识提升、智能设备普及使得医疗AI在健康管理上的应用迎来发展契机⚫中国居民健康素养水平逐年提升，虽然指数仍处于低位，但是居民对健康的关注和健康知识、技能的掌握正在逐年提升。⚫根据易观数据监测，2018年包括智能手环、血压计、血糖仪在内的医疗健康智能硬件的市场规模在154.6亿人民币，较2015年增长超过一倍。⚫C端市场对健康的认识提升，对智能硬件的接受度和使用度提升，无疑会促进医疗AI在健康管理上的应用，最终帮助医疗健康市场完成由重医疗到重健康的转变。8.80%9.48%9.89%10.25%11.58%14.18%2012年2013年2014年2015年2016年2017年2012-2017年中国居民健康素养水平75.6084.64123.86154.602015年2016年2017年2018年2015-2018年中国医疗健康智能硬件市场规模市场规模（亿元人民币）©Analysys易观·国家卫健委©Analysys易观未来医疗发展路径从重医疗到重健康从普世经验到精准医疗患者从被动到主动数据说明：医疗健康智能硬件市场规模包括以运动健身为主的智能手环、手表类产品以及血压计、血糖仪等家用医疗器械©Analysys易观数据驱动精益成长中国医疗AI市场发展现状分析2019/4/2412数据驱动精益成长2018年，秉承国家级政策，各省市地方关于医疗AI的政策相继出台，推动医疗AI项目落地。2018年，“百度医灵”、阿里“ET医疗大脑”2.0、腾讯“数字诊疗装备研发专项”等发布、启动进一步推高市场热度AI技术积累多年，医疗AI进入市场启动期，全面落地仍需时间⚫人工智能概念在1956年被首次确立，从最初的神经网络和模糊逻辑到现在的深度学习，技术从萌芽到落地也经历了一些列的起伏⚫AI在医疗最早的应用可以追溯到1978年的“关幼波肝病诊疗程序”，随后我国加快开展医疗AI产品的研发。1996年专注人工智能研发的企业开始出现，2015年赛道内厂商数量达到峰值开始进行整合⚫2018年全国已有上千家三甲医院引入AI产品，但同质化、赢利模式不清晰的行业痛点依旧存在。伴随巨头的进入，整合进一步加剧并且会持续一段时间BIIIIIIIVVVIVIIDE市场启动期(2019---)市场成熟期高速发展期探索期(2018年前)市场认可度时间ACFGHVIII经过长期探索，厂商找到可以被用户付费认可的服务方式，找到合理的盈利模式，IPO开始。经过高速发展，市场进入成熟期。新技术、新替代性模式成为厂商需要面对的新风险IPO热点转移，厂商收入增加，实现盈利。新技术、新替代性模式出现，产品、厂商开始逐渐退出市场1996年，专注人工智能研发的厂商相继出现1978年，“关幼波肝病诊疗程序”被认为是第一次将专家系统应用到中医领域，此后，“中国中医治疗专家系统”、“林如高骨伤计算机诊疗系统”相继出现，可以认为是医疗AI的雏形经过20余年的发展，人工智能研发企业数量达到顶峰。2015年后医疗AI投融资数量逐年攀升,百度、阿里、腾讯等巨头进入市场，市场整合开始©Analysys易观·IT桔子2019/4/2413数据驱动精益成长医疗AI市场受资本关注，巨头深入产业布局多年⚫近年来，资本对AI+医疗的关注是有目共睹的：投融资事件数量上较为突出，2018年投融资总额达到1176亿元，仅次于汽车和制造业⚫传统的医疗巨头和科技巨头对医疗AI领域也十分关注：强生、西门子等布局包