人工智能逐漸滲透人們的生活，醫療保健行業也發生了很大變化，近年來AI+醫療迅速興起。那麽，AI+醫療是什麽呢？
人工智能+醫療，是人工智能技術對醫療相關領域應用場景的賦能現象，即利用最先進的人工智能技術，達到患者與醫療工作者、醫療機構以及醫療設備之間的信息化。可以理解為，通過基礎設施的搭建及數據的收集，將人工智能技術及大數據服務應用於醫療行業中，提升醫療行業的診斷效率及服務質量，更好的解決醫療資源短缺、人口老齡化的問題。
政策加持、技術叠代加上市場需求推動，AI+醫療迎來快速發展
2020年，是AI+醫療行業的轉折之年。壹方面，AI醫療三類器械的過審，使AI醫療影像行業跑通了困擾其多年的審評審批階段，從“應用落地”步入“商業化”；另壹方面，疫情加速醫院與各企業進行主動智慧化重建。據艾瑞《中國AI+醫療行業研究報告》推測，2020-2022年的CAGR（復合增長率）將達到51.9%，2022年預計AI+醫療市場規模將超過70億元。
此外政策紅利，也極大地推動了AI+醫療的應用實踐落地。
AI+醫療賽道火爆 2020年至今獲得融資額將近200億元人民幣
根據中商產業研究院數據，2020年AI+醫療已占人工智能市場的18.9%。另據IDC統計數據，到2025年人工智能應用市場總值將達1270億美元，其中人工智能在醫療行業的應用將占市場規模的五分之壹，即250億美元。在人工智能的所有應用中，醫療排在第壹。
AI+醫學影像產品和企業不斷湧現，據天眼查不完全統計，2020年至今，國內AI+醫療領域***發生了89起融資事件，融資金額總計達到175億元人民幣，其中醫學影像約占總融資數的1/3。
天眼查數據研究院研究發現，從近兩年的融資輪次看，超6成企業處於A輪和B輪，這部分企業開始步入發展成熟階段，產品技術得到市場認可、商業模式趨於成熟的企業也更易得到資本的青睞。各企業也紛紛加大技術研發力度，以創新厚植競爭優勢，加快發展的步伐。
AI+醫療應用場景廣泛
目前，我國的AI+醫療主要應用於醫學影像、輔助醫療、藥物研發、 健康 管理、疾病預測等五大領域。
AI醫學影像。具有速度快、穩定性高、成本低的特點。借助醫療影像大數據及圖像識別技術的發展，醫學影像成為中國人工智能與醫療結合最成熟的壹個領域。AI醫學影像行業表現亮眼，在肺結核、眼底、乳腺癌、宮頸癌領域已經有成熟的產品。
天眼查數據顯示，我國目前有2萬多家企業名稱或經營範圍含“醫療影像、醫學影像”的在業、存續、遷入、遷出的相關企業，超5成相關企業成立於5年內。 從地域分布來看，廣東的醫療影像關企業數量最多，超過3,000家，占全國的13%。
人工智能與醫療相結合，將傳統醫療叠代進了智慧醫療時代，人工智能（AI）醫學影像輔助診斷的能力越發顯現。從專利申請數據來看，2011年-2020年專利申請信息***計7,000余件，且數量呈逐年上升趨勢。專利類型中，發明專利所占比重最大，達到53.73%，其次是實用新型，占比38.46%。
AI輔助醫療。輔助診斷方面，以沃森醫生平臺為例，它可以在短時間內綜合患者的各類信息，結合上百萬的資料給出精準的診斷結果和治療方案。輔助手術方面，以達芬奇機器人為例，這是壹種人機協作型機器人，在手術過程中，醫生可以在千裏之外運用機械臂實時、精準的進行手術輔助。
我國目前有11萬多家醫療診斷相關企業，超8成相關企業成立於5年內，其中，僅2020年新增企業註冊量超3萬家，增速達63%。 從地域分布來看，廣東的AI輔助診斷企業數量最多，有3萬多家，占全國的30%。
AI藥物研發。國內新藥研發仍以仿制藥和改良藥為主，主要為AI公司與藥企合作開發新藥。完整的藥物開發過程包括靶標篩選、藥物發現、臨床試驗等。隨著大數據和人工智能在科學研究中的應用，藥物研究和開發將變得更加精確和便捷，高效解決周期長、費用高、成功率低的問題。
我國目前有6萬多家藥物研發相關企業，5成相關企業成立於1年內，其中，僅2020年新增企業註冊量超2萬家，增速接近100%。 從地域分布來看，廣東的AI藥物研發企業數量最多，有1.1萬多家，占全國的18%。
AI 健康 管理。產品形態主要為智能可穿戴設備。2019年醫療AI範圍擴大到了康養範圍之後，國內可穿戴設備在醫療場景的廣泛應用，通過 健康 大數據智能分析，可以幫助個人或企業有針對性的管理 健康 ，通過進行長時間的實時監測以及數據多維管理和分析把被動的疾病治療變為主動的 健康 監控。
我國有超1.5萬余家可穿戴設備相關企業，其中有368家為高新技術企業，占比為2.4%。從地域分布來看，廣東的可穿戴設備相關企業數量最多，超過1.2萬家。從專利分布來看，可穿戴設備相關企業的專利類型主要為發明，占比46.2%，另外，實用新型和外觀設計的專利分別占34.0%和19.8%。
AI疾病檢測。主要聚焦於基因檢測領域。優勢：其壹，中國有大量的數據樣本。計算機需要大批數據，不斷訓練算法，許多國家沒有如此大的人口基數，疾病的數據量受到限制；其二，中國有廣闊的應用場景。數量龐大的患者、相對少的醫生，遠程和人工智能診斷在我國有大量需求。
我國目前有超5,800余家基因檢測相關企業，其中有190家為高新技術企業，占比為3.2%。從地域分布來看，廣東的基因檢測相關企業數量最多，有近1,300家，占比22%。從專利分布來看，基因檢測相關企業的專利類型主要為發明，占比72.4%，另外，實用新型和外觀設計的專利分別占24.41%和3.19%。
技術和應用雙引擎驅動 AI+醫療賦能智慧生活近在咫尺
從AI+醫療行業的發展趨勢來看，隨著人工智能、移動互聯網、物聯網、大數據及大數據安全等技術的發展， 健康 全流程管理的各個環節將會越來越智能化，精準醫療將會越來越個性化、個體化。
首先，AI和大數據在醫療行業智能化方面，建立可管理、可控制、可追溯的 健康 醫療數據開放運營體系，推動醫療 健康 大數據流通服務，需要在 探索 醫療數據在隱私計算和人工智能等新技術的基礎上，針對醫療行業輔助診療領域進行融合創新應用，在隱私計算技術賦能下，做到醫療數據真正意義的隱私保護，進而最大化地釋放數據價值。例如：專註隱私保護和數據流通技術的華控清交已經就醫療影像數據進行AI模型訓練分析，並驗證了訓練結果與明文結果 的壹致性。
其次，AI在醫療領域應用成熟度方面，醫療影像作為AI+醫療領域投融資熱門賽道，在應用場景上也越來越細分。國內應用AI+CT影像在智能輔助診斷心血管疾病、神經系統疾病、腦部疾病、眼底疾病、肺部疾病等都較為成熟。例如：養老企業融合引進AI眼底篩查、毫米波雷達、高靈敏生物芯片技術，為老年人打造眼底人工智能慢病檢測儀等黑 科技 適老產品，通過眼底檢測儀3分鐘篩查出30種 健康 疾病，得到依據自動算法生成的體檢報告。
未來，憑借AI+醫療出色的算法和大數據分析，相關服務平臺的各個服務端口的數據壁壘逐漸打通，實現在各個核心應用場景的完美落地，最終提升國內整體醫療水平。