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2019年伊始,由上海交通大学人工智能研究院联合上海市卫生和健康发展研究中心、上海交通大学医学院编写的《中国人工智能医疗白皮书》发布。白皮书包含人工智能医疗发展历史、政策分析、行业现状、面临的挑战及相应的建议五大部分,对截至2018年末国内人工智能医疗领域进行了回顾与总结,并立足于全球人工智能医疗发展历史和政策,全面分析了世界主要国家人工智能医疗研究的热门领域、面临的主要挑战和未来发展趋势。
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【01】自2016年AlphaGo战胜人类传奇棋手李世石这一里程碑事件开始,世界各国纷纷开始了对人工智能产业的战略布局。各国基于各自的科研方向、经济实力和特殊国情,制定带有本国特色的人工智能国家战略,基本处于同一起跑线。
【02】截至2018年12月末,全国31个省市中已有19个省市发布了人工智能规划,计划2020年核心产业规模总额达到近4000亿,产业规模目标排名前五的省市分别为上海市、北京市、浙江省、广东省和四川省。北京、上海、杭州、深圳是中国一线人工智能城市。
【03】AI医学影像已成为中国人工智能与医疗结合最成熟的一个领域,并且在肺结节、眼底、乳腺癌、宫颈癌领域已有较为成熟的产品。但由于该领域至今无一例医疗AI产品获得三类医疗器械证书,因而我国基本成型的AI医学影像产品大多处于医院试用阶段,该领域的公司基本没有实现盈利。
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【04】在AI辅助诊断方面,医学影像、电子病历、导诊机器人、虚拟助理是主要的应用场景,并且产品多为软硬件一体化全套解决方案,目前产品仍处于打磨阶段,未来可能倾向服务收费的模式。
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【05】在AI药物研发方面,国内新药研发仍以仿制药和改良药为主,因此相比国外AI药物研发行业,国内布局较为落后,主要为人工智能公司与药企合作开发新药,商业模式清晰。
【06】在健康管理方面,国内该领域尚未成熟,主要聚焦于慢病和母婴管理方面,商业模式以企业和个人支付的健康体检为主,后续付费模式有待成熟。
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【07】在疾病预测方面,我国主要聚焦于基因检测领域,由于存在技术壁垒,该领域上游基本被国外公司垄断,下游主要为医院投放模式和第三方检测模式。
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【08】美国人工智能人才数量近85万人,中国仅有5万,人数相对较少,并且人工智能人才成本高昂。
【09】中国面临健康医疗数据归属不明确、数据安全要求高、数据开放受限制、数据标准不统一、数据伦理存争议、数据成本代价高等问题,这些都是制约人工智能医疗行业发展的重要因素。
【10】在AI医疗器械审批方面,由于产品未获得三类医疗器械证书就无法上市盈利,因此产品审批难以通过成为产业发展的重要掣肘。
【11】在人工智能理论方面,现阶段医学人工智能诊断系统难以解释诊断的原因,因此仍存在"黑盒"风险。
【12】在行业应用方面,目前付费方不清晰,买单方是医院、患者、药企、保险公司还是政府,这是未来需要多方探索的问题。
来源:上海交通大学人工智能研究院
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本文编辑:欧梨成
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