上海交通大學：2019中國人工智能醫(yī)療白皮書中國人工智能醫(yī)療白皮書！AI讀片快準穩(wěn)，微縮機器人“助手”深入人體直搗病灶——人工智能與醫(yī)療領域的結合，會不會將更多疾病預防在前，或者讓普通人看病更容易？1月9日，上海交通大學人工智能研究院聯(lián)合上海市衛(wèi)生和健康發(fā)展研究中心、上海交通大學醫(yī)學院發(fā)布了《人工智能醫(yī)療白皮書》。該白皮書包含人工智能醫(yī)療發(fā)展歷史、政策分析、行業(yè)現(xiàn)狀、面臨的挑戰(zhàn)及趨勢分析四大部分，全面分析了世界主要國家人工智能醫(yī)療研究的熱門領域、面臨的主要挑戰(zhàn)和未來發(fā)展趨勢，為我國人工智能醫(yī)療行業(yè)的政策制定、學術發(fā)展、投資策略、產品應用等提供了智力支持和政策依據(jù)?！白钚伦钊改稀敝ξ覈斯ぶ悄茚t(yī)療近年來，在國家政策的支持與驅動下，在互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等前沿技術的支撐下，我國智慧醫(yī)療進入飛速發(fā)展時期。國家新一代人工智能、腦科學與類腦研究重大專項逐步啟動實施，智慧醫(yī)療科技研究與產業(yè)發(fā)展步入新的階段。2018年1月，上海交通大學人工智能研究院揭牌成立，醫(yī)療健康是其優(yōu)先發(fā)展方向之一。上海交通大學人工智能研究院常務副院長楊小康表示，“上海交大具有十多年醫(yī)工交叉合作基礎，醫(yī)學院和13家附屬醫(yī)院對人工智能技術應用的普遍需求、轉化醫(yī)學國家重大科技基礎設施的建設應用等，為智慧醫(yī)療的建設發(fā)展奠定了堅實的基礎。”據(jù)介紹，這是上海交通大學人工智能研究院發(fā)布的首份人工智能醫(yī)療白皮書，也是目前行業(yè)內該領域最新最全的白皮書報告。該白皮書全面分析了人工智能在醫(yī)學影像、輔助診斷、藥物研發(fā)、健康管理、疾病預測這五大醫(yī)療主要應用領域的痛點、發(fā)展優(yōu)勢、應用場景、行業(yè)現(xiàn)狀、商業(yè)模式，并對目前我國人工智能醫(yī)療領域面臨的挑戰(zhàn)進行了分析，對行業(yè)未來發(fā)展趨勢進行分析，提出了發(fā)展建議。人工智能上升至國家戰(zhàn)略，全國19個省市已發(fā)布人工智能規(guī)劃《人工智能醫(yī)療白皮書》項目負責人、上海交大人工智能研究院教授金耀輝表示，隨著大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)和信息科技在智慧醫(yī)療領域的應用，人工智能醫(yī)療發(fā)展迅猛。研究發(fā)現(xiàn)，以AlphaGo戰(zhàn)勝李世石事件為時間節(jié)點，自2016年下半年以來，人工智能引起世界各國和社會各層的重視。世界主要國家紛紛開始對人工智能進行國家戰(zhàn)略層面的布局，并且非常重視人工智能在醫(yī)療領域的發(fā)展。白皮書顯示，美國對人工智能的反應尤為迅速，連續(xù)出臺多個國家人工智能政策，利用人工智能對并發(fā)癥進行預測及預防、發(fā)展電子化病歷、對醫(yī)療大數(shù)據(jù)進行分析挖掘等，并利用AI系統(tǒng)自動執(zhí)行決策和醫(yī)療診斷。中國于2017年7月發(fā)布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，提出發(fā)展智能治療模式、智能醫(yī)療體系、智能醫(yī)療機器人、智能可穿戴設備、智能診斷、智能多學科會診、智能基因識別、智能醫(yī)藥監(jiān)管、智能疾病預測等。日本基于本國嚴重的“人口老齡化”現(xiàn)象，將醫(yī)療健康和護理作為人工智能的突破口。英國則強調輔助診斷、早期預防控制流行病并追蹤其發(fā)病率、圖像診斷方向，并進一步提出了要保證公眾數(shù)據(jù)的安全性和隱私性。印度則將癌癥篩查和治療作為人工智能大規(guī)模靶向治療的領域方向。中國從國家戰(zhàn)略層面的宏觀規(guī)劃，再到各省、市級的具體藍圖，齊心協(xié)力引領人工智能行業(yè)發(fā)展。在國家層面的人工智能醫(yī)療政策方面，除了將醫(yī)療列入相關人工智能戰(zhàn)略重要應用領域外，國家一直在推動人工智能醫(yī)療領域的發(fā)展，尤其在近三年相繼發(fā)布關于健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)、全國人口健康信息化、互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療等的政策，為人工智能在醫(yī)療領域的發(fā)展奠定了良好的基礎。在省級層面，截至2018年12月底，全國31省市中已有19個省市發(fā)布了人工智能規(guī)劃，其中有16個制定了具體的產業(yè)規(guī)模發(fā)展目標，并且16個省市2020年的核心產業(yè)規(guī)模目標達到近4000億，遠遠超過國家層面制定的目標1500億。AI醫(yī)學影像成中國人工智能醫(yī)療最成熟領域“國外以AI藥物研發(fā)為主，而中國則借助醫(yī)療影像大數(shù)據(jù)及圖像識別技術的發(fā)展優(yōu)勢，以AI醫(yī)學影像為主。”楊小康表示，目前AI醫(yī)學影像成為中國人工智能與醫(yī)療行業(yè)應用結合最成熟的領域，市場規(guī)模大、收入和融資情況表現(xiàn)亮眼。通過對2018年營收突出的AI醫(yī)學影像公司的應用場景和數(shù)據(jù)資源進行分析，報告發(fā)現(xiàn)大部分公司都與醫(yī)院展開廣泛合作，并且在肺結節(jié)、眼底、乳腺癌、宮頸癌方面已有較為成熟的產品。中國AI醫(yī)療應聚焦五大趨勢項目組分析了中國AI醫(yī)療領域目前應該聚焦的五大趨勢：政府出臺政策，為保護和發(fā)展AI人才提供保障。由于工資高薪和研究環(huán)境的原因，國內人工智能人才存在一定流失。為了應對這種情況，建議政府和產業(yè)借鑒美國波士頓等國際先進AI發(fā)展地區(qū)的政策，在人工智能人才的出入境及落戶、住房、繼續(xù)教育、醫(yī)療等方面進行配套補助，應對人才缺口。健康醫(yī)療數(shù)據(jù)歸屬、安全、開放等多項問題持續(xù)嚴峻。目前中國健康醫(yī)療數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)歸屬不明確、數(shù)據(jù)安全要求高、數(shù)據(jù)開放程度有限、健康醫(yī)療數(shù)據(jù)不統(tǒng)一、數(shù)據(jù)倫理問題待解決、數(shù)據(jù)成本壓力大等特點，這些問題雖然已得到全社會層面的關注與重視，但依舊形勢嚴峻。AI醫(yī)療器械審批標準逐步建立，有待進一步實現(xiàn)。目前國內為中檢院負責AI醫(yī)療器械的審批工作。AI醫(yī)療器械是醫(yī)療器械的一個新生種類，其審批的流程、方法、專家組都與常規(guī)的醫(yī)療器械不同，且隨著AI技術的快速發(fā)展，AI器械的技術和服務范疇也在逐漸擴大，因此審批標準從建立到完善需要一個過程，需要相關部門和學者持續(xù)的跟進和關注。人工智能理論“黑盒”依舊存在未知風險。盡管人工智能的應用范圍十分廣泛，但多數(shù)結論經由經驗而來、缺乏理論支撐和解釋，面臨著“黑盒子”問題，有可能會導致嚴重的問題。AI醫(yī)療產業(yè)落地越來越成熟，商業(yè)模式愈發(fā)清晰。需要注意到的是，盡管AI在一定程度上能夠減輕醫(yī)生的工作量，還能提高醫(yī)生的診斷準確率，但對于醫(yī)療機構來說，這并不是剛需，具體的付費主體、應用場景等問題仍需多方探索。為中國AI醫(yī)療出謀劃策“因此，我們提出了醫(yī)療人工智能發(fā)展的政策建議?！鄙虾Ｊ行l(wèi)生和健康發(fā)展研究中心健康科技創(chuàng)新發(fā)展部主任何達表示，必須加強行業(yè)指導和監(jiān)管，政府部門應盡快出臺AI相關法律法規(guī)，明確AI在醫(yī)療領域內的定位，醫(yī)生不會被AI所取代，AI是幫助醫(yī)生進行臨床診療，及方便患者獲得高質量的醫(yī)療服務，醫(yī)生對診斷的結果負主要責任。彌補交叉人才短板。人工智能醫(yī)療領域是人工智能和醫(yī)療健康這兩個專業(yè)性極強領域的結合，人才是第一生產力要素。加強核心技術人才培養(yǎng)與醫(yī)務人員AI使用技能培訓，保證AI產品能更好地服務于臨床實踐?！巴瑫r，要破解醫(yī)療數(shù)據(jù)難題?！彼硎?，要打破醫(yī)療機構、政府部門的數(shù)據(jù)壁壘，建立數(shù)據(jù)共享流通機制，促進不同機構間，地區(qū)間的數(shù)據(jù)聯(lián)網(wǎng)，形成真正的大數(shù)據(jù)。建設以患者為中心的多病種臨床數(shù)據(jù)中心，探索患者隱私保護和數(shù)據(jù)安全技術。專家認為，部分中西部地區(qū)AI基礎尚有欠缺，而這些地區(qū)對遠程醫(yī)療、人工診療助手等AI需求非常強烈，建議國家有側重地對中西部地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)建設給予傾斜政策。同時，加強基層醫(yī)療機構互聯(lián)網(wǎng)應用，引導優(yōu)質的醫(yī)療資源下沉至基層，實現(xiàn)資源共享，提高醫(yī)療服務水平。上海市衛(wèi)生和健康發(fā)展研究中心主任金春林表示，“希望通過以上措施，助力實現(xiàn)AI在醫(yī)療健康領域的深度發(fā)展，實現(xiàn)從輔助診療、輔助手術機器人，到獨立AI智能醫(yī)院乃至機器人醫(yī)生的美好愿景。”中國人工智能醫(yī)療白皮書上海交通大學人工智能研究院

上海市衛(wèi)生和健康發(fā)展研究中心

上海交通大學醫(yī)學院上海感知城市數(shù)據(jù)科學研究院2019年1月中國人工智純醫(yī)療白皮書中國人工智純醫(yī)療白皮書免責聲明：本報告的信想來源于已公開的資料和訪談，對信息的準確性、完整性、可靠性不作保證。本報告的硏究時間裁止至2018年12月。本報告的內容是基于截止時間前的資料逬行的分析。同時，本硏究團隊對本報告斯含的信息內容可在不發(fā)岀通知的情形下做出修改，報告使用方應當自行關注本報告做岀的更新或修改。版權申明：本報告版權屬于硏究團隊共有，硏究團隊保留追究法律責任的權利，其他人員未經許可不得拾自使用。執(zhí)筆：金縫輝邱夢娟研究團隊（以姓氏拼音為序）：陳丹妮丁雷何達何浩何黎明黃楠黃玉捷江帆金春林樂壽錦林靖生沈潔石瑛吳韜楊小康周佳卉中國人工押純醫(yī)仃白皮韋中國人工押純醫(yī)仃白皮韋目錄TOC\o"1-5"\h\z\o"CurrentDocument"人工智能醫(yī)療發(fā)展歷史 1\o"CurrentDocument"1.1人工智能發(fā)展歷史 1\o"CurrentDocument"1.2人工智能醫(yī)療發(fā)展歷史 21.2.1國外人工智能醫(yī)療發(fā)展歷史 21.2.2國內人工智能醫(yī)療發(fā)展歷史 3\o"CurrentDocument"1.3人工智能醫(yī)療應用領域 4\o"CurrentDocument"人工智能醫(yī)療政第分析 6\o"CurrentDocument"2.1世界各國人工智能國家戰(zhàn)略:匚總 6\o"CurrentDocument"2.2世界各國人工智能國家戰(zhàn)略分析 11\o"CurrentDocument"2.3中國人工智能醫(yī)療相關政策j匚總 142.3.1國家層面 142.3.2省級層面 15\o"CurrentDocument"2.3.3市級層面 17\o"CurrentDocument"2.4中國人工智能醫(yī)療相關政策分析 21\o"CurrentDocument"人工智能醫(yī)療彳亍業(yè)現(xiàn)狀 24\o"CurrentDocument"AI醫(yī)學影像 253/M行業(yè)痛點 253.1.2發(fā)展優(yōu)勢 273/I.3應用場景 283/I.4行業(yè)現(xiàn)狀 293.1.5商業(yè)模式 34中國人工窮中國人工窮nt醫(yī)療白皮節(jié)\o"CurrentDocument"AI輔助診斷 353.2.1行業(yè)痛點 353.2.2發(fā)展優(yōu)勢 363.2.3應用場景 363.2.4行業(yè)現(xiàn)狀 373.2.5商業(yè)模式 37AI藥物研發(fā) 383.3.1行業(yè)痛點 383.3.2發(fā)展優(yōu)勢 383.3.3應用場景 393.3.4行業(yè)現(xiàn)狀 413.3.5商業(yè)模式 41AI健康管理 433.4.1行業(yè)痛點 433.4.2發(fā)展優(yōu)勢 433.4.3應用場景 453.4.4行業(yè)現(xiàn)狀 453.4.5裔業(yè)模式 45AI疾病預測 463.5.1行業(yè)痛點 463.5.2發(fā)展優(yōu)勢 473.5.3應用場景 473.5.4行業(yè)現(xiàn)狀 48中國人工智純醫(yī)療白皮節(jié)中國人工智純醫(yī)療白皮節(jié)3.5.5商業(yè)模式 48中國AI醫(yī)療行業(yè)面臨的挑戰(zhàn) 494.1AI醫(yī)療人才方面 494.1.1人才數(shù)量缺乏 494.1.2人才成本高昂 504.2健康醫(yī)療數(shù)據(jù)方面 514.2.1數(shù)據(jù)歸屬不明確 514.2.2數(shù)據(jù)安全要求高 514.2.3數(shù)據(jù)開放受限制 524.2.4數(shù)據(jù)標準不統(tǒng)一 534.2.5數(shù)據(jù)倫理存爭議 544.2.6數(shù)據(jù)成本代價高 544.3AI醫(yī)療器械審批方面 564.3.1器械分類要求高 564.3.2標準數(shù)據(jù)庫建立難 574.3.3臨床三期通過難 614.3.4動態(tài)評價應對難 644.4人工智能理論方面 65AI醫(yī)療行業(yè)應用方面 664.5.4AI醫(yī)學影像、輔助診斷、疾病預測 66AI健康管理 67AI藥物研發(fā) 68對中國AI醫(yī)療行業(yè)的發(fā)展建議 695.1整體層面 695.1.1彌補人才短板 695.1.2解決數(shù)據(jù)難題 695.1.3助力審批工作 705.1.4探索理論黑洞 705.1.5推動行業(yè)應用 705.2上海層面 705.2.1彌補交叉人才短板 705.2.2破解醫(yī)療數(shù)據(jù)難題 715.2.3鼓勵制藥行業(yè)參與 715.2.4加強醫(yī)藥監(jiān)管職能 715.2.5發(fā)展醫(yī)用傳感技術 72附錄 736.1中國人工智能醫(yī)療政策 736.1.1國家層面 736.1.2省級層面 776/1.3市級層面 856.2屮國人工皆能醫(yī)療企業(yè)清單 89菱考文獻 95中國人工習純醫(yī)療白皮書中國人工習純醫(yī)療白皮書執(zhí)行摘要本報告為上海交通大學人工智能研究院、上海交通大學醫(yī)學院、上海市衛(wèi)生和健康發(fā)展研究中心與上海感知城市數(shù)據(jù)科學研究院聯(lián)合編寫，集聚人工智育吉和醫(yī)療領域的專家力呈，通過對人工智能醫(yī)療領域逬行廣泛的文獻研究、商業(yè)洞察、專家訪談和行業(yè)公幵信息整理，系統(tǒng)地梳理了人工智能在醫(yī)療領域的應用現(xiàn)狀，分析了人工智能醫(yī)療領域面臨的挑戰(zhàn)及發(fā)展趨勢，并提岀了相應的建議，旨在為相關政府部門、投資機構、硏究機構、業(yè)內公司等利益相關方提供準確、完整、可靠的人工智能醫(yī)療白皮書，為行業(yè)的政策制定、投資決策、學術發(fā)展、產品應用等提供參考依據(jù)。研究團隊對世界各國人工智能國家戰(zhàn)略進行分析，發(fā)現(xiàn)自201拜AlphaGo戰(zhàn)勝人類傳奇棋手李世石這一里程碑爭件開始，世界各國紛紛開始了對人工智能產業(yè)的布局。美國作為第一大經濟強國，對人工智能反應最為迅速，于2016年10月接連岀臺了兩份人工智能國家戰(zhàn)略；中國作為僅次于美國的世界第二大經濟體，于2017年7月發(fā)布了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》；日本作龍世界第三大經濟體，發(fā)布了符合自身科技實力和國情的人工智能戰(zhàn)略；英國作為歐洲國家的領先者，擁有全球一流的人工智能公司和學術機構，接連出臺了兩份國家人工智能規(guī)劃……可以看岀在人工智能的發(fā)展上，各國基本處于同一起跑線，基于各自的科硏方向、經濟實力和特殊國情，制定帶有本國特色的人工智能國家戰(zhàn)略。各國起始點相近，因而發(fā)展趨勢有借鑒學習之處。研究團隊分析了中國人工晉能國家及首巾層面的政策命局,友現(xiàn)旨次正式以入工智能為孩心的規(guī)劃文件是2047年國務院發(fā)布的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》。該規(guī)劃提出了2020、2025、2030年“三步走.目標，醫(yī)療作為其中一個重要的應用領域受到了極高的重視。在省級層面，截至2018年12月末，全國31個省市中已有19個省市發(fā)布了人工智能規(guī)劃，計劃2020年核心產業(yè)規(guī)模總額達到近4000乙，產業(yè)規(guī)模目標排名前五的省市分別為上海市、北京市、浙江省、廣東省和四川省。在市級層面，北京、上海、杭州、深圳作為一線人工智能城市，依托強大的學術實力、科技實力、經濟實力和政策支持，以及bat科技巨頭的行業(yè)示范帶動作用，在中國人工智中國人工智Itt醫(yī)療白皮節(jié)人工智能領域具有先發(fā)優(yōu)勢％其彳也城市多將人工智能與當?shù)靥厣a業(yè)結合，如合肥依托中科大和科大訊飛打造?中國聲谷”。研究團隊通過對人工智能在醫(yī)療領域的應用情況逬行分析，提岀五大主要應用領域，分別為醫(yī)學影像、輔助診斷、藥物硏發(fā)、健磧管理、疾病預測。（1）在醫(yī)學影像方面，借助醫(yī)療彫像大數(shù)辰及圖像識別技術的發(fā)展優(yōu)勢，AI醫(yī)學影像已成為中國人工智能與醫(yī)療結合最成熟的一個領域，無論從融資情況（2018年前三季度融資額高達26億元）、還是2018年預計收入前十強情況，AI醫(yī)學影像行業(yè)均表現(xiàn)亮眼，并且在肺結節(jié)、眼底、乳腺癌、宮頸痙領域已有較為成熟的產品。但由于該領域至今無一例醫(yī)療Al產品獲得三類醫(yī)療器械證書，因而我國基本成型的AI醫(yī)學影像產品大多處于醫(yī)院試用階段，該領域的公司基本沒有實現(xiàn)盈利。（2）在輔助診斷方面，醫(yī)學影像、電子病歷、導診機器人、虛擬助理是主要的應用場弟，并且產品多為軟硬件一體化全套解決方案，目前產品仍處于打磨階段，未來可能傾向服務收費的模式。（3）在藥物硏發(fā)方面，國內新藥研發(fā)優(yōu)以仿制藥和改良藥為主，因此相比國外AI藥物研發(fā)行業(yè)，國內布局較為落后，但商業(yè)模式清晰，主要為人工智能公司與藥企合作開發(fā)新藥。（4）在健履管理方面，國內該領域尚未成熟，主要聚焦于慢病和母嬰管理方面，商業(yè)模式以企業(yè)和個人支付的健康體檢為主，后續(xù)付費模式有待成熟。（5）在疾病預測方面，我國主要聚焦于基因檢測領域，由于存在技術壁壘，該領域上游基本被國外公司壟斷，下游主要為醫(yī)院投放模式和第三方檢測模式。研究團隊分析了中國人工智能醫(yī)療業(yè)面臨的挑戰(zhàn)及發(fā)展趨勢，提出中國目前主要面臨五大方面的挑戰(zhàn)：（1）在人工智能人才方面，美國人工智能人才數(shù)云接近85萬人，而中國只有5萬，不僅入數(shù)相對較少，而且人工智能人才成本高昂。（2）在健康醫(yī)療數(shù)寤方面，目前中國面臨健康醫(yī)療數(shù)據(jù)歸屬不明確、數(shù)鰭安全要求高、數(shù)據(jù)開放受限制、數(shù)據(jù)標準不統(tǒng)一、數(shù)據(jù)倫理存爭議、數(shù)據(jù)成本代價直等問題，這些都是制約人工智能醫(yī)療行業(yè)發(fā)展的重要因素c（3）在Al醫(yī)療器械審批方面，由于產品未通過審批就無法上市盈利，因此產品審批難以通過成為產業(yè)發(fā)展的堇要犁肘。針對此種情況，國家相關監(jiān)管部門枳極應對市場需求，組建AI器械審批小組，建立標準數(shù)據(jù)庫，加速審批流程。（4）在人工智能理論方面，現(xiàn)階段醫(yī)學中國人工智純醫(yī)療白皮節(jié)中國人工智純醫(yī)療白皮節(jié)人工智能診斷系統(tǒng)難以解釋診斷過程，因此仍存在“黑盒”風險。（5）在行業(yè)應用方面，人工智能不僅能減少醫(yī)生的工作昂，還能提高醫(yī)生診斷的準確率。但是，對于醫(yī)療機構來說，這并不是剛需；加上付費方不淸對，目前沒有明確買單方是醫(yī)院、憲者、藥企、保險公司還是政府，這是未來羈要多方探索的問題?；谥袊斯ぶ悄茚t(yī)療行業(yè)面臨的料鉞及發(fā)展趨勢，研究團隊提岀了發(fā)展人工智能醫(yī)療行業(yè)的建議：（1）彌補人才短板。人工智能醫(yī)療領域是人工智能和醫(yī)療這兩個專業(yè)性極強領域的結合，人才是第一生產力要素。中國可依托胃校培育人工智能醫(yī)療復合型人才，鼓勵“高校-醫(yī)院-企業(yè)”通過合作、交流、培訓等方式培養(yǎng)人工智能醫(yī)療戰(zhàn)略型、復合型人才，引入兼貝人工智能技術和醫(yī)學知識的復合型跨界人才，支持人工智能領域和醫(yī)療領t或的相關跨界交流活動如學術會議、行業(yè)沙龍等。（2）解決數(shù)據(jù)難題。推動公立醫(yī)院聯(lián)網(wǎng)，逐步建立更多完整、高質雖'標注好的單病種數(shù)據(jù)庫、建立多病種關聯(lián)的數(shù)據(jù)庫，建立統(tǒng)一的健審醫(yī)療數(shù)據(jù)標準，加強數(shù)據(jù)安全管理和監(jiān)督。（3）助力審批工作。鼓恥中立第三方建立更多疾病領域的標準數(shù)據(jù)集，針對AI醫(yī)療器械產品特性建立完備、合適的臨床試驗審評和動態(tài)評價標準。（4）推動醫(yī)療AI產品和服務納入財政收費體系，可考慮探索并試點部分收費項目。（5）鼓勵■?硏究院-企業(yè)-醫(yī)院”合作產詔，形成多元化的??技術-產品-應用”組合，促進產品更好地結合現(xiàn)有技術在產業(yè)鏈的各個環(huán)節(jié)實現(xiàn)落地應用。最后，研究團隊立足于上海的情況，對上海發(fā)展人工智能醫(yī)療提出了建議：（1）彌補交叉人才短板。在政府的引導下，依托上海高校培育入工智能醫(yī)療復合型人才，若力建設高校醫(yī)工交叉、醫(yī)院臨床轉化企業(yè)及醫(yī)藥企業(yè)人才成長的協(xié)作生態(tài)，引入復合型跨界人才來上海工作，支持人工智能領域和醫(yī)療領域的相關跨界交流活動，如學術會議、行業(yè)沙龍等。（2）破解醫(yī)療數(shù)屆難題。充分發(fā)揮申康醫(yī)聯(lián)臨床信息共享平臺數(shù)揭匯集的先彳f（尤勢，建設以愚者為中心的多病種臨床數(shù)據(jù)中心，探索患者隱私保護和數(shù)據(jù)安全技術，慌理健康醫(yī)療數(shù)據(jù)資源目錄體系，制定分類、分級、分域開放應用的政策規(guī)范，聯(lián)合聯(lián)影、依圖等企業(yè)積極構建面向人工智能醫(yī)療訓練和測試的高質呈基準庫，助力AI醫(yī)療器械產品的審批工作。（3）鼓勵制藥行業(yè)參與。牢牢把渥住上海張江藥谷在藥物硏發(fā)上的孩心優(yōu)勢，聚焦優(yōu)勢重點領域，鼓勵制藥企業(yè)與研究院、醫(yī)院合作硏究，利用人工智能技術加速上海醫(yī)藥產業(yè)發(fā)展的高端化、智能化和國際化，取得更多上海'咲嚨替尼”自主研發(fā)成功上市的成就。（4）加強醫(yī)藥監(jiān)管職能。依托上海健康信息平臺，利用互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)技術開發(fā)醫(yī)站智能監(jiān)管系統(tǒng)，建立風險預警和評估機制，加強醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)的綜合監(jiān)管，降｛氐藥物不良事件，利用智能監(jiān)管技術提高醫(yī)藥監(jiān)管安全系數(shù)"（5）發(fā)展醫(yī)用傳感技術。上海具有人口老齡化、慢病年輕化的追勢，可緊緊圉繞老人、兒蚩這兩大群體，堇點發(fā)展醫(yī)用傳感技術、帶湖目關集成電路產業(yè)發(fā)展，針對老人和兒童的身體情況（如糖尿病）或心理情況（如自閉癥、抑郁癥）硏發(fā)岀能夠遠程實時監(jiān)控的可穿戴智能醫(yī)療設備。中國人工冒純醫(yī)療白皮書中國人工冒純醫(yī)療白皮書KK#H中國人工押純醫(yī)療白皮韋表10：不同疾病領域的典型Al醫(yī)學影像公司4訊WiRtns^t*采■醫(yī)療；?金球發(fā)廣辜和先亡xs?n?I??w?l ;:?II金対（幕低?一個（K生需受；-話?200張UtnCTflffi圖片?才繼遂館一個處審，促時約20mif!：?韻農公開政痺i?中3-S2asaHw9!e?5的國?. ?" :'?aSISM的邕生能力WRI';產■不足'公F般槪；? 亡率旳位:i列女性毎性斛■目位；?CPCD91HKZMU公司名杯II 主■盤雋用更値取 DoctorYou的CTMt8WKI$A引近程彭傅診i 新的（2用"?iR 1 ?iIHUn￡空屬幵祁焙9耳?KWflLWEWWMB#CT16■冶刃H灶?対耳週療*HI廈權述旬?別謬??ifc*l?iHSffi?*a可遇行歷史WJ節(jié)對比.解決te?a?深■醫(yī)療DrWiocCAOEE學R伸冷審系氛?種第節(jié)冶出本艦98%.老液?結巧恰出字趁95%.Wffltt?5%?合作Kftnw?>可?話生6U8W化衡歷Ifl皆?檢出厚1897%.合軍超90忖?InferRoodCTlung.對|?小也節(jié)XlKIlSiR席節(jié)?SJ!I?.幾科聰rEMK DrTuringlHSrfflW?M,R麗嘛注短燈.克舷侖歷' 16書。MAAK的UBW1ML?鼻達97%.“只分V）；f?S仏76怡?卜*??■網(wǎng)?帀寓觀林憶能歷仝戒釣*倉第一咨方竄超小9竺AkdOC 衛(wèi)即條底竺.$■助醫(yī)生伕速祐訂6多種麻見■稱「體■初潔 VoxolCloudRatino 萬賽?產完?io種sns-sw分洪和■化和8科可見疾肩的分茨.MASK的SL?懇希■可自吻罡位精灶槍列別腫■良ffinemnHW（???87%.?h?98%i.并oa）^flBI-RAOSWS,—Discg/Mammo乳采梅代?廉讒嘯東級可實玫乳81自動分更和砒的BI-RADS診斷打？i二-VlBJBAiTffiMWPt平豪"imHjpTw會99建后全mm,址岀?^95%^ Dr.WISE￡*???????自動分型、全劑處檢岀粗生成報合?舍作醫(yī)療機構*?core.aiw9MX紐口絶診希艮發(fā)?自動分&K1XM??1tl8S??體分祈、筋口檢出、址■分尖和BIRADS 均超90%?1?金球萌二大女::；€?at病躍僅次于乳紀徑1?言頸屋麗音的主耍手?sr；；；sct.affiScEffisa生霞?*I人工智檢濟出早于K55化的城蘭丁高科 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種翎斟異X?可ttHS??5WI!i??WffiVH95%,特異ttH90%?中中31人工智純醫(yī)療白皮節(jié)S340S340中國人工冒純醫(yī)療白皮書中國人工冒純醫(yī)療白皮書弟弟33員在國外，人工智能醫(yī)療領域融資頷度十分巨大。CBInsights近日發(fā)布報告，私有市場醫(yī)療人工智能創(chuàng)業(yè)公司自2013年以來達成576筆交易、融資43億美元，人工智能領域的融資領先于其它所有行業(yè)。屯資SJ（白萬姜元）屯資SJ（白萬姜元）責毀*FDA監(jiān)管審批的加速為70多家AI醫(yī)學影像公司開辟了新的商業(yè)道路，彳也們都在201拜之后完成了融資，總共達成"9筆交易。圖4：2013圖4：2013年01-2018^02,AI醫(yī)學影像敵資金額和數(shù)量表門：國外典型AI醫(yī)學影像公司對比公a*主■業(yè)務ZeOraMedicalVision墓于云的U射性屯停識割眼芻?a松.ns?nKR.J3X動￡ia2018年6月.C絵.308萬晏元Arterys共國40m潘分析蚊件MR!儀尬制iS商?機構2016年?A檢120075#元Enlitic矣S3悲性許瘤怪8I系境醫(yī)院和醫(yī)療科研機構2015年，1000萬員元3.1.5商業(yè)模式目前我國基本大致成型的AI醫(yī)學影像產品大多正處于醫(yī)院試用階段，該領域公司基本沒有實現(xiàn)盈利，商業(yè)模式總結如下：第一類，跨界的互聯(lián)網(wǎng)科技巨頭公司，如IBM.谷歌、微軟、亞馬遜、阿里、騰訊等，他們的特點是有錢、有技術，可以依靠自身強大的財力支撐項目發(fā)展。這些企業(yè)在人工智能基礎技術有著長期的布局和投資，具備在醫(yī)學彩像應用層面取得突破的優(yōu)勢。第二類，設備型公司，比如國外的GPS(GE、Philips.Siemens)和國內的聯(lián)影、邁瑞等。這類公司的特點是可以依靠醫(yī)學影像設備或另■管理協(xié)作系統(tǒng)進入醫(yī)療機構，既能獲取數(shù)據(jù)又能產生一定的營收，此外還能依靠公司的其他業(yè)務收入支持入工智能業(yè)務。第三類，技術型公司，比如依圖科技、圖瑪深維、匯醫(yī)急影、深穹科技、推想科技、airdoc.deepcare等。技術型公司主要聚焦于應用層的建設，基于場景或行業(yè)數(shù)據(jù)，提供謚終的解決方案。它們擁有自己0勺算法、受資本青睬，在人工智能醫(yī)學影像領域布局較早，在準確率上更有保證，主要依靠融資和微再的收入支撐業(yè)務發(fā)展。技術型公司相比于其他兩類企業(yè)在互聯(lián)網(wǎng)和醫(yī)行設備的積累較為建弱，但對于市場需求的浦捉和反應卻非常靈活。以圖瑪深維為例，它成立于2015年，2017年推岀o-Discover系列深度學習診斷系統(tǒng)，通過大數(shù)據(jù)與深度學習技術，探索解決現(xiàn)階段完全依靠醫(yī)生經臉和人工處理的醫(yī)療瓶頸，目前該產品主要應用于肺結節(jié)檢測，圖瑪深維主要有兩類商業(yè)模式：一類是以科硏合作的方式面向醫(yī)院彩像中心、體檢中心推廣，進入醫(yī)院后，獲得相關數(shù)據(jù)和醫(yī)生的反饋意見。二類是以軟件集成的方式，與醫(yī)學影橡存檔與通信系統(tǒng)PACS(Pictur