在經過數年的發展后，醫療人工智能產業的格局漸漸清晰。

近日，健康點統計分析醫療人工智能產業的創業企業及上市公司布局后發現，作為一種提高效率的工具，目前，醫療 AI 已經覆蓋了醫療產業鏈條上的四大環節。其中，醫療環節以服務患者為主，針對患者提供一系列更精準、更高效的醫療服務。而醫藥、醫保、醫院環節則更多是為 B 端的醫療機構、企業等服務。

圍繞服務患者構建生態

在醫療領域，患者永遠是最核心的用戶，對于醫療人工智能來說也不例外。目前，中國絕大多數醫療人工企業首選以患者為主要服務對象研發產品，且已經有成功實踐的產品。具體來說，醫療人工智能圍繞患者提供的服務主要可以分為四部分，分別為：健康管理、智能診斷、智能治療與智能康復。

在健康管理方面，人工智能可以集合海量數據和分析結果，為個體設計個性化的健康管理方案，用于識別和降低疾病風險，幫助人們對健康進行前瞻性管理。從使用場景來看，目前主要集中在風險識別、虛擬護士、精神健康、在線問診、健康干預以及基于精準醫學的健康管理。不過，目前中國涉足健康管理的AI企業數量并不多，應用的重點放在特定疾病的管理和預防實現健康干預。

智能診斷方面，現代醫學根據各種生化、影像檢查結果去判斷一個人是否患病或患有何種疾病。及時準確地發現早期疾病，可以有效提升患者的治愈率和生存率，并為患者節約治病成本。目前，相比其他細分領域的應用，人工智能在影像識別這一應用場景中尤其成熟。依圖醫療副總裁鄭永升此前在接受健康點采訪時表示，影像標準化程度比較高，并且較早開始嘗試應用人工智能。現階段，醫學影像在肺結節、骨折、骨齡評估等方面的應用都在迅速發展。

智能治療，亦或者說“人工智能+輔助診療”是目前人工智能在醫療領域布局的最主要的應用場景，具體來說就是讓計算機“學習”專家醫生的醫療知識，模擬醫生的思維和診斷推理，并得到可靠的治療方案。從全球來看，在“人工智能+輔助診療”的應用中，IBM Watson是目前全球較為成熟的案例，此外谷歌、微軟、百度等科技巨頭也在積極切入。

而在智能康復方面，目前以機器人為主的人工智能輔助器具最為常見。有報告預測，未來5年廣義康復機器人的年復合增長率約為37%，其中外骨骼機器人年復合增長率為47%，遠高于其他類別的醫療機器人的平均增速。預計到2020年，全球外骨骼機器人的市場將超過18億美元。

在大多數初創企業發力布局一些細分領域的同時，也有一些企業產品邏輯比較完整，開始布局服務患者全流程的產品。

以飛利浦為例，這家老牌企業已經著手打造“健康關護全程”的整合解決方案，涵蓋其小家電產品、用戶的可穿戴設備以及相關醫療信息技術，產品可以輻射院前的健康管理和疾病篩查、院中的疾病診斷和治療，以及院后的疾病康復和慢病管理等流程。據了解，在飛利浦，25%的科學家正在開展約250個與AI與大數據相關的課題研究，并與臨床場景和工作流程緊密結合，包括自然語言處理、大數據挖掘與分析、構建結構化臨床數據庫、圖像識別、影像輔助診斷、介入治療、基因組學、慢病管理、家庭護理、云平臺解決方案等。

具體飛利浦在智能健康管理、智能診斷、智能治療、智能康復等方面是如何做的呢？從智能健康管理的角度來講，飛利浦研發了致命性跌倒預警產品，利用人工智能技術，綜合了數百萬患者的歷史醫療數據和監護設備收集的實時信息，實現了預測性分析模型，最多可提前30天識別出用戶活動和步伐的細小變化是否會導致跌倒，追蹤心臟驟停前48個小時的細微變化，并預測心臟驟停。

從智能診斷的角度來講，飛利浦的機器學習算法，可以使得 4mm-30mm 大小肺結節檢測中的誤差率低于1%，敏感性（85.3%）和特異性（93.9%）達到出色平衡，其檢測算法的穩定性遠遠高于放射科醫生，并可計算倍增時間和增長百分比，支持良惡性風險評估。

在智能治療方面，飛利浦研發了肝癌個性化治療產品。飛利浦利用自己的NLP技術從非結構化的報告中歸納出臨床相關的信息，把從多個報告/部門中拿到的信息與時間相關聯。結合機器學習，肝癌患者的所有臨床相關信息都能夠以時間順序呈現在醫生的面前。據了解，不少醫生以前要花費20天左右的時間才能從200份非結構化報告中提取到有用的信息。飛利浦中國研究院首席科學家周子捷表示，在這項技術的的幫助下，醫生可以少花費85%的時間從非結構化報告中獲取臨床信息的時間。

在智能康復方面，2017年飛利浦與北京大學第一醫院合作研發的“心腦血管家庭關護和康復計劃”，通過互聯家庭、專業醫療護理機構和醫院的信息系統跟蹤患者術后康復，提高了術后患者自身疾病康復管理能力。北京大學第一醫院心血管內科主任醫師霍勇教授曾表示，“這套管理系統很有成效，從我們宏觀的科學數據來說，這些心腦血管病患者出院以后能得到有效管理的話，可以額外減少30%-40%的心腦血管事件的發生。”

向產業上下游延伸

在以患者為核心打造產品生態的同時，人工智能也正在向醫療產業的上下游延伸，覆蓋醫藥、醫院管理、醫保控費等流程。

在醫藥領域，人工智能主要可以應用到以下領域，如：人工智能應用于化合物的構效關系分析、人工智能應用于小分子藥物晶型結構預測、志愿者招募信息化等。總的來說，人工智能在醫藥領域的應用可以提升藥企在研發新藥方面的效率。以中國的本土企業晶泰科技為例，這是一家以計算驅動創新的藥物固相研發公司，為全球創新藥企提供藥物晶型設計服務的公司，成立于 2015 年 9 月，并在 2015 年 12 月獲得騰訊和人人公司數千萬元人民幣 A 輪融資。據了解，晶泰科技致力于通過計算物理、量子化學與云端強大的智能算法，實現高度精確的藥物固相篩選與設計，大幅度縮短藥物設計、固相篩選與藥物制劑開發的時間，對藥企的專利申報與保護起到關鍵作用。主要提供藥物晶型預測和晶型專利保護服務，幫助藥企提高研發效率，降低藥物的質量風險和專利風險。

醫院管理是指以醫院為對象的管理科學，它根據醫院工作的客觀規律，運用現代的管理理論和方法，對人、財、物、信息、時間等資源，進行計劃、組織、協調、控制，充分利用醫院的現有資源，實現醫療效用的最大化。在醫院管理方面，人工智能也可以發揮一定的作用，傳統的醫院管理方式大多是依靠人工，醫護人員費時費力不談，也造成了醫療資源的浪費。而人工智能則可以通過機器學習等方式，去替代一部分醫護人員的一部分行政工作，比如導診分診、用戶調查、數據收集等。也可以通過大數據分析，為醫院管理者提供一定的決策支持。目前，人工智能在醫院管理方面應用最多的就是智能導診與分診。近年來，隨著智能機器人技術和醫療的結合，智能導診機器人成為醫院的一道新的風景線。他們通過患者的語音輸入進行語義分析，然后給出醫院的分診和導診建議，節約人力，方便患者。更先進的導診機器人還能通過傳感器收集患者的生命體征信息，給出更準確的建議。

除了在醫藥研發與醫院管理方面能發揮一定的作用外，人工智能在醫保控費方面也有所布局。醫保監測逐步走向智能化時代。除監管方式和工具方面的經驗外，在監管形式上，發達國家開始更多地運用信息技術來對醫保基金使用的全流程進行監管。

醫保智能監管前景廣闊，國內涉及到該業務領域的企業也頗受資本市場的青睞。成都數聯易康科技有限公司成立于2015年，其專注于利用大數據手段為各地人社局、衛計委、醫療機構和商業保險公司提供智能審核、政策制定輔助決策、醫療行為監管等服務的醫療保險第三方服務提供商。2016年11月，數聯易康完成了一筆千萬級A輪融資，投資方為天士力控股集團有限公司。

據數聯易康CEO張巖龍介紹，數聯易康的業務主要分為四大方面：第一是針對政府，第二是針對商業保險公司，第三是針對醫療機構，第四是針對醫藥企業。其中，政府的業務主要是在醫保領域，通過醫保智能審核系統、大數據監管平臺來實現醫保違規控費，利用大數據模式對醫院的騙保行為進行實施監控，做DRG制度改革。對于與政府的合作，張巖龍坦言，最大挑戰就是商業模式很難跑通。“無論是幫人社部門做DRG分析，還是支付方式改革數據支撐，其只能通過政策招標采購的方式來收費，很難建立一個真正意義上的商業模式。”

而在醫保控費領域，數聯易康還將面臨諸多競爭對手，比如主打PBM模式的海虹控股，東軟醫療、東華醫療、衛寧軟件等諸多傳統HIS廠商，以及還有平安保險這樣的保險巨頭，還有醫保信通、金豆醫療等諸多創業公司。（文/鄭琪)