深度|超级全面！人工智能+医疗行业发展探析

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在经济下滑的大背景下，医疗行业和人工智能领域仍保持高速增长，随着算法、数据、硬件的成熟，人工智能开始下沉到应用层，与医疗进行多角度融合，可以切实解决误诊多、资源少、负担重等医疗行业长久痛点。目前“AI+医疗”仍处于快速增长阶段，初创企业迅速增多，行业发展空间广阔。

本文主要发现

☞医疗行业仍在稳定发展，人工智能上游成熟，两者聚变可期

☞近年大量资本和初创企业入场，行业火热

☞17年7月出台的规划为行业带来大利好

☞人工智能可在诊断、阅片、研发、机器人等多个领域与医药融合

☞行业空间广阔，市场机会大

人工智能基础层及技术层已经迎来爆发，传导到应用层指日可待

人工智能（AI）可分为基础层、技术层和应用层。基础层是算力支撑，包括AI芯片、云计算、大数据等；技术层为算法平台和细分技术；应用层是人工智能向各个领域的渗透和融合。

基础层上，芯片产业率先爆发，GPU巨头英伟达将业务重点转向人工智能，2016年AI芯片相关的数据中心增速高达145%；英特尔云计算营收增速（7.85%）远高于传统PC客户端业务增速（2.14%）；微软近年来将智能云作为战略重点，2016年智能云营收68.62亿美元，同比增长8.18%，占比高达26.32%。

技术层上，谷歌和IBM是这一领域龙头。谷歌正加速推进“后智能手机时代”战略，聚焦于机器学习算法。以IBMWatson为代表的认知解决服务营收占比已达IBM营收的22.76%，较去年增长近2%，正成为其利润的主要增长点。国内方面，谷歌大脑之父吴恩达的加盟（现已离职）、百度研究院的设立、百度大脑的开发、战略转向AI等，使得百度成为国内人工智能龙头；此外，阿里巴巴2016年已经在云计算领域超越谷歌。

应用层上，根据产业链的传导效应，人工智能在医疗、金融、交通、教育等领域发展空间巨大，目前IBM、微软、Facebook、苹果、百度、阿里等已经纷纷在各领域布局。

图一：人工智能产业链传导

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来源：泰山汇研究

人工智能的发展现状

医疗+人工智能的行业现状

根据CB insights的跟踪显示，2011年，全球拿到投资的医疗健康人工智能初创公司只有八家。到了2015年，这一数字已经达到了60家，医疗领域正在成为人工智能投资的热点。

根据蛋壳研究院，“AI+医疗”的创投热度从2012年开始逐步升温，到2015年达到峰值，目前仍是最热门的AI创投子行业，动脉网的企业库中，全球“人工智能+医疗”的初创企业已经高达203家。

中国成立的“AI+医疗”企业和融资数量也在15、16年快速爆发。

图二：人工智能子行业创投热度图

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来源：蛋壳研究院

数据截止至2016.6，热度由低到高的的颜色分别为深绿-浅绿-黄-红

图三：中国人工智能+医疗成立及融资数量

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来源：泰山汇研究院

2017年成立数量暂无数据

中国医疗大数据方面较为落后

数据数量方面，美国电子病历普及率高达87%，而2014年中国的电子病历应用水平分级评价的医院中，46.4%的医院仍未形成电子病历。

图四：中美供应医疗IT公司市场份额对比

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来源：东方证券

前景探析

根据Frost & Sullivan预测，2021年“人工智能+医疗”这一领域应用规模将会从2014年的6.64亿增长到2021年的66.62亿美元，CAGR高达37%。

从需求上看，根据一项全球调研，45岁以下的各年龄段人群中超过一半愿意将AI应用到自己医疗需求中，而且越年轻这一趋势越明显。

图五：AI在医疗上的应用规模 CAGR=36.95%

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来源：Frost & Sullivan

图六：AI应用于医疗需求的意愿调查

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来源：pwc

中国在该领域政策梳理

“人工智能+医疗”相关的政策于2016年初开始密集出台，其中以最近发布的《新一代人工智能发展规划》最为重要。

2017年7月20日国务院发布了《新一代人工智能发展规划》三步走战略中的第二步和第三步指出到2025年和2030年，分别初步建立和建成人工智能法律法规、伦理规范和政策体系，形成人工智能安全评估和管控能力。

图七：政策梳理

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来源：公开资料整理

主要细分领域供需分析

“AI+医疗”的供需可从B 端和C 端两方面分析，以B 端应用为主。B端指医生、医院、医药企业，具体应用包括语音输入病历、图像诊断、手术机器人、辅助诊断、医药挖掘等；C 端指消费者，主要指健康管理。

辅助诊疗

医生的职业特点是学习周期长，独立上岗医生培训长达八年，同时医疗数据正处于快速增长阶段，IBM 判断2020 年，医疗数据每73天就会翻一番，而且80%是视频、音频、图片等非结构化的数据，无法用固定逻辑表达，所以仅凭医生的人力不足以学习和处理。

图八：医疗数据增长速度单位：万亿GB CAGR=42.71%

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来源：方正证券研究所，IDC Digital，泰山汇研究院

医疗影像分析

从需求角度看，供需缺口十分巨大。中美的医学映像数量年增长为30%和63%，但放射科医师数量每年仅增长4.15%和2.2%。媒体报道，目前中国病理医生注册人数仅有1 万多人，按照床位数估算，仍有6-8 万缺口。据埃森哲测算，全球市场需求量在30 亿美元级别。

图九：放射科医生及医疗影像年增长

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来源：蛋壳研究院

药物挖掘

从药企角度看，目前药物研发面临三大痛点：一是新药研发时间非常长，在实验室中的时间（化合物研究+临床前研究）可能高达3-6年；二是研发成本高，以辉瑞为例，平均研发一款新药的投入高达77 亿美元，总研发投入超过1000 亿美元；三是失败率高，CFDA2013 年批准的临床试验数量在2013 年仅为374 个，是2006年的26%。

图十：全球TOP10 药企研发投入单位：百万美元

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来源:美国《制药经理人》杂志2016 年全球药企排名

语音输入病历

从需求角度来看，医院有着节约人力成本的诉求。据统计，50%以上的住院医生每天花费在写病历的平均时间高达4 个小时，部分超过7 小时，病历录入时间极大占用了人力资源。

图十一：语音输入病历主要企业

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来源：CICC,公司官网

医疗机器人

医疗机器人可分为手术机器人、诊疗机器人、护理机器人、康复机器人、导诊机器人、医用教学机器人等，目前手术机器人在整个医疗机器人市场中占据了65%的市场份额。

图十二：达芬奇手术机器人每年装机数量及手术数量

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来源：健康界

健康管理

健康管理范畴很广，包括风险识别、精神健康、健身数据分析、医疗交流等,但目前发展水平更偏向“互联网+”的阶段。

健康管理的关键在于足量的用户数据，据“互联网女皇”MaryMeeker 发布的《2017 年互联网趋势报告》显示，愿意向谷歌和苹果提供健康数据的消费者占到了统计人数的六成和五成。预计未来应用场景和客户群较为稳定。

图十三：健康管理公司举例

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来源：IBM Watson 官网，泰山汇研究院

海外竞争格局

海外目前可以分为两类企业：科技巨头和初创公司，巨头的优势在于算法和数据，而创业企业更注重细分领域的深耕。

科技巨头方面，2014 年IBM 成立IBM Watson 业务集团，目前是这一领域龙头；谷歌Deepmind 成立Deepmind Health，并且与英国国家健康体系合作，目前产品主攻肾脏和视觉疾病两方面；微软Hanover 主要用于寻求用药“最优解”。

图十四：全球“人工智能+医疗”产业图谱

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来源：CBINSIGHTS

中国竞争格局

中国的产业格局可分为科技巨头、细分领域科技公司和初创企业。

科技巨头方面，百度的医疗大脑设计思路类似于Watson，目前已经和基层医疗企业社区580 合作，开展辅助问诊；阿里今年发布了阿里云ET 医疗大脑，采用深度学习的技术，利用其云计算的优势，目前已经和三家医院合作展开基因测序。

在初创公司方面，虚拟助手、医疗大数据、医学影像上分布较多。

除了初创公司和科技巨头之外，国内还有一些细分领域的医疗科技公司如科大讯飞、杭州认知等，通过自主研发和引进国际巨头来拓展自身业务。

初上述三者之外，在健康医疗大数据领域也已经初步形成了由"国家队"主导的三大集团公司格局，国资背景也在切入这一领域。

图十五：中国“人工智能+医疗”创业企业图谱

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来源：方正证券

图十六：国内科技公司布局“人工智能+医疗”

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来源：泰山汇研究院

图十七：中国“AI+医疗企业”应用领域汇总

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来源：火石创造

从初创企业投资方来看，参与较多的是风投机构，科技公司中腾讯身影较多。创业公司中最为亮眼的是的碳云智能成立半年就获得 10 亿元 A轮投资。从融资阶段上看，大部分医疗初创公司都处在 B 轮以前。

图十八：中国“AI+医疗企业”融资阶段汇总

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来源：动脉网

动脉网与火石创造统计口径略有不同

行业龙头分析

IBM Watson

IBM 于2014 年成立IBM Watson 业务集团，Watson 的优势在于自然语言处理（NLP），其核心能力是挖掘与分析非结构化数据。

Watson 系统是一个人与计算机新型合作关系的认知系统，本质上是一个电脑问答系统，2011 年确定了医疗为首个商用方向，2015年正式商用。IBM Watson 系统的辅助诊断主要体现在发现和决策两方面，互动功能主要应用于健康管理。

在算法方面，通过与各个大学、科研机构、医药企业、医药机构合作训练Watson，大大优化了Watson 的算法。

图十九：IBM 医疗领域合作机构

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来源：公开数据整理

图二十：IBM Watson 具体应用

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来源：泰山汇研究院

谷歌Deepmind Health

谷歌的人工智能在医疗领域属于后入者，Deepmind 是谷歌旗下的人工智能开发公司，是结合机器学习和系统神经科学的最前沿的人工智能企业，因为开发的程序AlphaGo 接连击败围棋高手而名噪一时。2016 年谷歌Deepmind 成立Deepmind Health，并且与英国国家健康体系合作。在优质大数据方面，其和伦敦的医院合作，得到了160 万人的医疗数据。

图二十一：谷歌在初创公司上的布局

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