2017年“AI+”热潮不断，人工智能在医疗健康领域的应用也以爆发式的速度蓬勃发展。

一方面我国正处于人口老龄化加速阶段，65岁以上人口逐年攀升，老年人健康养老的需求愈发旺盛，同时我国还面临着慢性病高速增长、医疗资源供需严重失衡且地域分配严重不均匀等社会问题，这些问题的核心在于我国医疗服务行业医疗资源供给的严重匮乏；

另一方面快速成熟的医疗信息化与医疗设备促进了医疗大数据的井喷式发展，算法红利进一步促进了数据的智能化应用。

这两方面为智能医疗的强势崛起带来了巨大机遇，共同推动了智能医疗在医疗健康领域的发展应用，也为智能医疗打开了广阔的需求市场。

截至目前，我国涉足人工智能医疗的相关企业达139家，公开披露的融资事件共有93笔，其中绝大多数为A轮及A轮前的早期融资。

 

数据来源：公开数据

图1 我国人工智能医疗相关企业数量

 “AI+医疗”跨界产业融合可以说是一个互惠互赢的商业合作模式。其核心价值在于降低医疗服务的成本、提高医疗服务的效率，从而在根本上提升医疗服务端的生产力。

从近期智能医疗的布局来看，2017年7月11日，由阿里健康研发的“DoctorYou”医疗AI系统，在全国领先的医学影像平台——北京万里云医学影像中心正式亮相。

8月3日，腾讯公司研发的人工智能医学影像产品——觅影正式对外发布，其是腾讯首个在医疗领域应用的AI产品。

9月，科大讯飞与广药集团签署战略合作协议，双方将共同探索建立“医药+智能”发展新模式，合力打造“智慧医疗”服务体系。

12月8日，平安好医生与拥有世界顶尖智能语音识别技术的高新技术企业云知声联手，共同出资成立合资公司——上海澔医智能科技有限公司，双方拟在智能医疗领域展开深度合作。

12月12日，世界领先的放射治疗系统及软件提供商瓦里安携手中国平安旗下子公司平安医疗科技，宣布双方将共享彼此的技术专长和资源优势，利用人工智能、云计算和大数据技术，为中国民众量身打造高质、高效、低成本的全面癌症治疗数字解决方案。

12月14日，医疗设备行业的跨国巨头西门子与中国互联网巨头腾讯针对“人工智能创新医疗平台”签署“互联网+医疗”战略合作协议，双方将以“健康中国2030战略”为宗旨，致力于通过技术创业和商业合作，共同推广医疗大数据与人工智能在医疗诊断领域的发展和应用。

可见，一些行业巨头正通过强强联手的商业资源合作模式，加速其在智能医疗领域的战略布局。

 

从近期智能医疗的融资情况来看，2017年12月6日，成立于2016年的AI制药领域初创公司——Accutarbio（冰洲石生物科技）完成了迄今为止中国AI制药领域最大的融资，融资金额达1500万美元，投资方为IDG资本、依图科技和真格基金（天使轮投资）。

12月11日，人工智能影像公司——杰杰科技对外宣称公司已于9月份完成600万元天使轮融资，资方为知名药业集团投资人。

12月12日，国内医疗物联网与大数据服务企业——瑞华康源获得数千万元的A轮融资，投资方为约印医疗基金。

12月15日，国内资深健康医疗信息化产业的创新科技企业——深圳九明珠携手其创立的聚焦“互联网+医疗”领域的中小医疗机构云服务平台医健云全资子公司——云杏健康宣布完成了3000万元人民币A+轮融资，本轮融资为战略投资，领投方为光谷联合产业基金和零度资本。

越来越多的医疗健康企业完成智能医疗投资板块的融资，意味着投资者及市场对智能医疗发展前景良好的预期，也是人们对于智能医疗应用价值的肯定。

 

 

公开数据显示，全球AI风险投资规模已经从2012年的5.89亿美元，一路猛增至2016年的50多亿美元，年均复合增速达70.69%。预计到2025年，人工智能应用市场总值将达到1270亿美元。

在未来，人工智能工具将大大加速医疗保健向预防医学的转变。医疗专业人员将专注于远程管理病人的健康，让他们不用进医院。为了做到这一点，人工智能工具不仅会分析病人的医疗历史，还要分析影响健康的环境因素，比如污染和生活、工作噪音。这样就可以识别风险群体，并告知当地政府在哪里实施预防医疗计划。

机器学习适合于分析数以百万计的病历数据，以预测基于一定人口水平上的健康风险。这可能是人工智能的早期胜利，因为它带来了巨额储蓄的潜力，而且在预测个人健康风险时不需要监管审查。

医疗提供者将得到信息，让病人参与预防行动，包括医疗服务和生活方式和环境因素，如营养、锻炼和避免污染。医院的管理人员将会更好地预测峰值期，譬如入学人数的激增。人工智能工具通过结合个人医疗记录、天气数据和其他信息，追踪传染性疾病的发病率，将帮助预估有多少人需要住院治疗。又譬如，人工智能应用程序可以使用医疗和人口数据来预测分娩的增加，如果产科诊所需要额外的工作人员，就会提醒卫生保健管理人员。

报告估计，采取AI措施之后，美国每年的全部医疗服务的潜在成本节约将是3000亿美元，约占GDP的0.7%。英国,使用人工智能目标预防保健,每年可以节省每年33亿住院费用。

人工智能可以帮助医学专业人员诊断疾病，提高操作机器学习的能力，提高诊断准确性。斯隆凯特琳研究所(Sloan Kettering Institute)估计，在诊断癌症患者和处方治疗时，医生只使用了20%的实验性知识。人工智能应用程序可以在数百万页的医学证据中筛选，几秒内提供诊断和治疗方案。

基于AI的图像识别和机器学习可以在MRI和x射线图像上看到比人眼更详细的信息。例如，不同类型的胶质母细胞瘤有明显的遗传异常，医生就根据这些异常来治疗。但是放射科医生不能仅凭图像就能识别这些脑癌的基因异常。梅奥诊所有一个机器学习程序，则可以快速和可靠地识别异常。

创新并不局限于图像识别。企业家正在努力改变病人护理过程中的每一个步骤。一家名为Enlitic的初创公司正在开发一款深度学习应用程序，可以提高疾病诊断的准确性。Oncora医疗公司开发了一种人工智能工具，帮助肿瘤学家起草针对癌症患者的个性化辐射治疗方案。