人工智能與醫療的結合方式較多,就醫流程方面包括診前、診中、診后;適用對象方面包括醫院、醫生、患者、藥企、檢驗機構等;從賦能醫療行業的角度分析,包括降低醫療成本,提高診斷效率等多種模式。我國醫療人工智能企業聚焦的應用場景集中在虛擬助理、病歷與文獻分析
近年來,人工智能技術與醫療健康領域的融合不斷加深,隨著人工智能領域,語音交互、計算機視覺和認知計算等技術的逐漸成熟,人工智能的應用場景越發豐富,人工智能技術也逐漸成為影響醫療行業發展,提升醫療服務水平的重要因素。人工智能對于醫療健康領域中的應用已經非常廣泛,從應用場景來看主要分成了語音識別、醫學影像、藥物挖掘、營養學、生物技術、急救室管理、醫院管理、健康管理、精神健康、可穿戴設備、風險管理和病理學共12個領域。
根據中研普華產業研究院發布的《2022-2027年中國醫療人工智能行業發展現狀分析及投資趨勢研究報告》顯示:
醫學人工智能是解決醫療生產力的根本之道。在我國,人口老齡化、慢病高速增長、醫療資源供需嚴重失衡以及地域分配不均等問題,造就了對醫療人工智能的巨大需求;同時,我國人口基數大、產業組合豐富、人才儲備充分等特點,又給人工智能的發展提供了很好的基礎。
另一方面,近年來國家發布的80多條全國性政策以及多條醫療人工智能專項政策,都表明醫療人工智能的發展迎來政策利好。因此,中國已經成為了全球領先的AI研發中心,醫學人工智能在中國的發展面臨著非常好的機遇。
在國家政策層面推動行業發展的前提下,越來越多的醫療AI初創企業開始涌現。目前這些醫療人工智能初創企業業務主要分布在輔助診斷、藥物研發、健康管理、醫院管理、手術替代等領域。其中,有61%的醫療人工智能初創企業業務主要布局在輔助診斷領域,而具體業務又多以影像學智能輔助診斷系統、語音識別為主,這主要和人工智能領域圖像識別與語音識別技術較為成熟有關;布局醫院管理領域的初創企業占比為15%;排在第三位的應用領域為健康管理,占比為14%。
人工智能與醫療的結合方式較多,就醫流程方面包括診前、診中、診后;適用對象方面包括醫院、醫生、患者、藥企、檢驗機構等;從賦能醫療行業的角度分析,包括降低醫療成本,提高診斷效率等多種模式。我國醫療人工智能企業聚焦的應用場景集中在虛擬助理、病歷與文獻分析、醫療影像輔助診斷、藥物研發、基因測序等領域。
目前,國內醫療人工智能相關企業多達139家,主要分布在北京、廣州以及長三角地區。
從時間的維度上來看,國內的醫療人工智能企業從2014年開始出現了一個增長的高峰,雖然相較于國外來說發展較晚,但是近三年來的增長非常迅速,創業公司層出不窮。
近年來,我國人工智能醫療領域投融資項目數量增長較快,熱度提升明顯,且大部分企業融資輪次較為靠前,整個行業處于成長期。根據數據,截至2020年年底,共收錄349個人工智能醫療相關項目。其中,A輪項目126個,天使輪項目103個,B輪和C輪項目共50個,而E輪及以后的項目共2個。
本報告對醫療人工智能下游行業的發展進行了探討,是醫療人工智能及相關企業、投資部門、研究機構準確了解目前中國市場發展動態,把握醫療人工智能行業發展方向,為企業經營決策提供重要參考的依據。
了解更多行業數據詳情,可以點擊查閱中研普華產業研究院的《2022-2027年中國醫療人工智能行業發展現狀分析及投資趨勢研究報告》。

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2022-2027年中國醫療人工智能行業發展現狀分析及投資趨勢研究報告
近年來,人工智能技術與醫療健康領域的融合不斷加深,隨著人工智能領域,語音交互、計算機視覺和認知計算等技術的逐漸成熟,人工智能的應用場景越發豐富,人工智能技術也逐漸成為影響醫療行業發...
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