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關于智慧醫療市場發展的現狀分析
2019.12.17

文章来源:由「百度新聞」平台非商業用途取用"http://m.elecfans.com/article/1063551.html"

盡管導診機器人已經落地全國多家醫院,但是否對運營有效率提升還未可知,主要還是受限于醫學知識圖譜的豐富度和專業度。患者在醫院就診時,醫生需要通過歷史病歷了解患者基本信息,此環節需要占用醫生大量時間,且由于時間關系,對歷史病歷的檢查和病情總結也欠缺系統性。人工智能技術即可沉淀患者大量詳實的歷史病歷信息,又可結合疾病大數據和疾病模型給醫生提供診斷幫助,從而提高了醫生效率。2018年國內醫學影像存量市場規模約2000億元,且主要在二級以上醫院市場,基層相對空白。2000億元算法:2018年國內醫療機構總收入將達4.4萬億元。按檢查費占比10%,其中影像檢查占比13到12的比例測算,2018年國內影像存量市場規模1,500-2,200億元。2017年,全國醫療衛生機構總診療人次達81.8億,居民平均就診5.9次,高于美國人均就診次數。但影像檢查轉化率20%,相比美國50%的轉化率,還有較大提升空間;同時隨著藥占比壓縮,醫院影像收入有望繼續增長,理論上長期潛在市場規模高達3000-5000億元。當前,大型三甲醫院影像科處于超負荷運轉狀態;普通三級醫院、以及二級醫院醫學影像需求與供給較為匹配;而基層影像科整體服務能力不足。AI醫學影像與傳統人工識別影像相比有較明顯優勢:在肺結核、眼底病變、乳腺癌、宮頸癌、肺部、心臟的疾病或臟器上已有多項可行且高效的AI技術落地,提高了早期發現疾病病灶的可能性、更明確的界定疾病階段,為醫生確定治療方案提供了準確度高的建議。針對具體場景的的AI算法能夠高效完成任務。AI醫療服務提供商的主要成本包括生產成本和運營成本,生產成本是占比高,又可細分為算力成本、數據成本、人力成本。其中數據成本就是各類脫敏的醫學病歷和醫學圖像,經過細致標注的醫學數據價格不菲。于是AI輔助診斷多與醫院等數據生產方建立緊密合作關系,以獲得脫敏的病歷數據,用于AI算法的訓練和迭代。當AI算法效果穩定后,再向醫院收費方收取一定的使用費。醫療是民生產業,合理分配、高效利用有限的醫療資源,提升基層醫院的診療實力,加速醫生的經驗積累與學習,更快速的響應患者訴求和準確診斷,對于醫療系統運營效率和國家醫保財政等有重要作用。而隨著AI技術的發展與落地,AI算法可以更準確的識別復雜模式,構建多參數模型,發現處于早期階段的病灶特征,從而提早發現疾病,增加可治療的時間。同時,AI結合醫生診斷或醫院運營的大數據,提速醫療信息化,打通了數據在醫療產業各個環節的流通。除了BAT等巨頭,在AI賦能醫療上,科大訊飛、依圖科技、森億智能、云知聲等一大批人工智能企業都在不斷探索可落地的應用場景和發展AI技術,在不斷產品迭代優化中,賦予了醫療產業嶄新的面貌。

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