《中国人工智能医疗白皮书》小结
0.前言
本文总体上是关于AI医学影像和辅助诊断技术上的现状和市场需求的一些总结。原书中还有企业运营模式和国家政策方面的内容，由于笔者对这些知之甚少，请有兴趣的读者自行阅读。
1. 应用领域
医学影像、辅助诊断、药物研发、健康管理、疾病预测。本文只讨论前两个领域。
2.发展现状
2.1 医学影像
在医学影像方面，借助医疗影像大数据及图像识别技术的发展优势，医学影像已成为中国人工智能与医疗结台最成熟的一个领域：无论从融资情况（2018年前三季度融资额高达26亿元）、还是2018年预计收入前十强情况，AI医学影像行业均表现亮眼，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A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。
Global Market lnsight的数据报告，从应用划分的角度来说，人工智能医学影像市场作为人工智能医疗应用领域第二大细分市场（全球人工智能医疗市场中，第一大细分市场为药物研发，份额最大，占比达35％），将以超过40％的增速发展，在2024年达到25亿美元规模，占比达25％。
中国的医疗人工智能市场究竟有多大？根据前瞻产业研究院发布的《2018——2023年中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》，2016年中国人工智能医疗市场规模达到96.61亿元，增长37.9％；2017年将超过130亿元，增长40.7％；2018年有望达到200亿元。
2.1.1 知名企业
- 2018年收入前十强
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- 企业性质
i. 跨界的互联网科技巨头，如IBM、谷歌、微软、阿里、腾讯等。有钱有技术，通常有长期的布局和投资
ii. 设备型公司，国外的GE、Philips、Siemens和国内的联影、迈瑞等。可以依靠医学影像设备进入医疗机构，获取数据的同时产生营收支持人工智能业务。补充：现在有一种观点是将AI诊断做成一个影像设备上的一个“按钮”，这应该也是未来医疗器械的一个发展方向。
iii. 技术型公司，1中的前十强基本上都是技术型公司。它们通常聚焦于算法并只提供解决方案，简单来说就是重点放在软件开发上。
2.2 辅助诊断
在辅助诊断方面，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。
总结起来，辅助诊断主要用在两方面
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预诊阶段
一个很直观的场景就是：我身体有些不舒服，但是又不知道问题可能有多严重，病症轻的话去医院会浪费时间，而且当下我国的初诊误诊率不低，即便去了医院也不一定能很快得到准确的结论。这种情况下AI就是一个不错的解决方案：通过描述病情提供一定的医疗建议（不能代替医疗！）。现在医院的app或者小程序通常会提供这方面的预诊服务。 -
临床决策
类似于医学影像。
就目前而言，辅助诊断的应用场景还集中在院内导诊和智能问诊方面。（这一论断可能有误）
2.2.1 知名企业
3.目前面临的问题
原文中说的比较宽泛，总结起来就是
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从产品的开发来看：缺少人工智能人才、缺少临床数据（这里的数据包括病人原始数据和标注）、目前的AI诊断系统还缺少可解释性（黑盒风险）。补充：标注其实也是一个问题，实际应用中存在多名医生对同一病人意见不一致的情况。
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从落地的角度来看：AI医疗器械审批难以通过、对医疗机构来说引入AI并不是刚需、引入AI产生的额外费用由谁承担不明确（付费方不清晰）
4.其他个人关注的点
国内的城市：上海（白皮书中有说明其优势）
国外：美国（大量的AI人才和商业巨头）、瑞士（医学发达、医保报销全面、大量的高质量数据）
知乎上推荐的一个路线：
想创业的朋友可以先来epfl（注：洛桑联邦理工学院，位于瑞士法语区）或者eth（注：苏黎世联邦理工学院，位于瑞士德语区）读个书， 然后在学校的支持下孵化项目，找中国或者瑞士资本， 进军欧洲或者国内市场。
补充阅读：
浙公网安备 33010602011771号