中国医疗人工智能现状分析：从产品验证进入市场验证

　　自2016年以来，人工智能与医疗的融合在各个层面不断加速。到2019年，医疗AI迎来了商业应用的转折点，逐步融入临床实践与医生工作流程，并在2020年初取得了显著成果。特别是2020年1月15日，国家药品监督管理局批准了科亚医疗的“冠脉血流储备分数计算软件”，成为首个获得AI影像Ⅲ类证的产品。

　　同年，动脉网蛋壳研究院在《2019中国医疗人工智能报告》中详细总结了医疗AI的发展。本文为报告的部分内容，完整版本可通过扫描二维码免费下载。

医疗AI应用矩阵与行业图谱

　　根据应用服务对象、医疗环节及病种范围，报告构建了医疗人工智能应用矩阵与行业图谱，展示了我国医疗AI的全面发展情况。

AI在医院端的应用场景分析

AI+虚拟助手：通过语音识别、语义理解等技术，AI虚拟助手在诊前、诊中、诊后各环节均有所应用。导诊机器人提供分诊建议，节省人力；AI病历助手将语音转为结构化电子病历，提高诊断效率；诊后回访和满意度调查则提升了患者体验。

AI+临床工作流：AI通过精准算法优化医疗资源配置，如根据电子病历自动安排工作，提升医院管理效率。此外，AI还助力医疗设备管理、医生工具及支付管理，推动医院管理的智能化和规范化。

AI+预防管理：基于大数据和AI技术，实现对疾病的全面筛查和预测。以糖网病为例，AI从影像数据中识别病变，提前预警，提高治疗成功率。

AI+辅助诊断：结合CDSS与MDT，AI在影像、病理、基因等领域实现精准诊断。例如，在肺结节筛查、乳腺癌分类分级等方面达到90%准确率。

AI+辅助治疗：在术前规划、术中导航及用药建议等方面，AI显著降低手术时间和并发症风险。例如，在肿瘤治疗中，AI自动勾画靶区，提高治疗精度。

AI+康复：通过可穿戴设备、康复机器人及健康管理，AI助力患者功能恢复。例如，康复机器人实现人机交互，提高康复训练效果。

AI+科研：在药物研发、临床试验设计等方面，AI缩短研发周期，提高成功率。例如，在新药发现阶段，AI通过NLP技术快速筛选化合物。

医疗AI产品管线与投融资分析

　　截至2019年10月，调研了7大细分领域62家企业82个产品。合作医院数量普遍增加至数百家，市场从影像AI拓展至药物研发等蓝海市场。2019年投融资主要集中在A轮（25次），D轮及以上融资总额达24.6亿元。太美医疗科技以15亿总融资额领先。融资主要用于产品研发和市场拓展。

结语

　　人工智能正逐步成为医生的得力助手，并在医疗领域展现出巨大潜力。随着技术不断进步和应用深化，医疗AI将在未来发挥更加重要的作用。