2018年医疗人工智能技术与应用白皮书

医疗人工智能技术与应用白皮书 （2018 年） 互联网医疗健康产业联盟 2018 年 1 月 互联网医疗健康产业联盟 医疗人工智能技术与应用白皮书 1 版权声明 本白皮书版权属于互联网医疗健康产业联盟，并受法律保护。转载、摘编或利用其它方式使用本白皮书文字或者观点的，应注明“来源：互联网医疗健康产业联盟”。违反上述声明者，本院将追究其相关法律责任。 互联网医疗健康产业联盟 医疗人工智能技术与应用白皮书 2 前 言 2017 年医疗人工智能发展迅速，产业格局风起云涌。人工智能在医疗领域中的应用已非常广泛，包括医学影像、临床决策支持、语音识别、药物挖掘、健康管理、病理学等众多领域。人工智能技术呈现与医疗领域不断融合的趋势，其中数据资源、计算能力、算法模型等基础条件的日臻成熟成为行业技术发展的重要力量。在新形势下，我国医疗人工智能的发展面临着机遇和挑战，技术能力不断增强，但产品和服务仍需完善。 本白皮书梳理和研究国际、国内医疗人工智能的发展状况，总结医疗人工智能行业及基础设施领域国内外的技术发展特点和趋势，分析我国医疗人工智能产业面临的政策环境，为政府及产业界决策提供参考。 互联网医疗健康产业联盟 医疗人工智能技术与应用白皮书 3 目 录 一、人工智能的发展 ................................................................................................................ 4 （一）人工智能的技术演变 ............................................................................................ 4 （二）人工智能发展的三大因素..................................................................................... 6 （三）人工智能上升为我国国家战略 ........................................................................... 10 二、医疗人工智能的宝贵价值 .............................................................................................. 12 （一）辅助医生诊断，缓解漏诊误诊问题 ................................................................... 12 （二）提高诊断效率，弥补资源供需缺口 ................................................................... 13 （三）疾病风险预警，提供健康顾问服务 ................................................................... 14 （四）支持药物研发，提升制药效率 ........................................................................... 15 （五）手术机器人，提升外科手术精准度 ................................................................... 15 三、国内外医疗人工智能发展状况及分析 .......................................................................... 16 （一）市场规模及发展趋势 .......................................................................................... 16 （二）国内外行业发展热点分析................................................................................... 17 四、我国医疗人工智能细分领域 .......................................................................................... 21 （一）虚拟助理 .............................................................................................................. 22 （二）病历与文献分析 .................................................................................................. 25 （三）医疗影像辅助诊断 .............................................................................................. 27 （四）药物研发 .............................................................................................................. 33 （五）基因测序 .............................................................................................................. 35 五、面临的问题与挑战 .......................................................................................................... 37 （一）数据是行业发展的瓶颈，积累与创新是解决问题的关键 ............................... 37 （二）医疗 AI 产品需要实现从试验向临床应用的突破 ............................................ 38 （三）加深合作，可持续的商业模式亟待建立 ...............................