人口老齡化+慢病高漲+醫(yī)療資源分配不均，醫(yī)療人工智能需求巨大

　　醫(yī)學人工智能是解決醫(yī)療生產(chǎn)力的根本之道。在我國，人口老齡化、慢病高速增長、醫(yī)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(yī)療人工智能的巨大需求;同時，我國人口基數(shù)大、產(chǎn)業(yè)組合豐富、人才儲備充分等特點，又給人工智能的發(fā)展提供了很好的基礎(chǔ)。

　　圖表1：2010-2017年國內(nèi)人口以及60歲以上的人口統(tǒng)計(單位：萬人，%)

　　資料來源：前瞻產(chǎn)業(yè)研究院整理，前瞻經(jīng)濟學人APP

　　另一方面，近年來國家發(fā)布的80多條全國性政策以及多條醫(yī)療人工智能專項政策，都表明醫(yī)療人工智能的發(fā)展迎來政策利好。因此，中國已經(jīng)成為了全球領(lǐng)先的AI研發(fā)中心，醫(yī)學人工智能在中國的發(fā)展面臨著非常好的機遇。

　　圖表2： 截至2017年醫(yī)療人工智能的相關(guān)政策

　　資料來源：前瞻產(chǎn)業(yè)研究院整理，前瞻經(jīng)濟學人APP

　　優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源匱乏，人工智能+醫(yī)療健康改變未來

　　醫(yī)療領(lǐng)域最突出的問題就是優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源不足，同時，醫(yī)生對疾病的診斷準確度和效率還有非常大的提升空間。長期以來，大多數(shù)國家和地區(qū)，特別是進入老齡化社會之后，對醫(yī)生的需求量有增無減。解決醫(yī)生資源不足的問題，除了增加供給量，別無他法。但是醫(yī)生培養(yǎng)需要周期，而且供給量也不能無限增加。于是，人們開始寄希望于機器。因為一旦能夠?qū)崿F(xiàn)機器看病，供給量將會無限增加。所以，人工智能+ 醫(yī)療健康的結(jié)合，是人工智能諸多應(yīng)用場景中最重要一個。

　　圖表3： 醫(yī)療人工智能的發(fā)展歷程(人工網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)為例)

　　資料來源：前瞻產(chǎn)業(yè)研究院整理，前瞻經(jīng)濟學人APP

　　算力算法齊備，人工智能+醫(yī)療等待醫(yī)療大數(shù)據(jù)引爆

　　算法、算力和數(shù)據(jù)，是人工智能快速發(fā)展的三個要素。算力是人工智能的基礎(chǔ)設(shè)施之一，目前每GFLOPS的算力成本已降至8 美分。算法是人工智能發(fā)展的基礎(chǔ)，算法框架中諸如Caffe、TensorFlow、Torch 等大多數(shù)已經(jīng)實現(xiàn)了開源，成為大多數(shù)工程師的選擇，對行業(yè)的加速發(fā)展和人才的培養(yǎng)起到了非常大的作用。數(shù)據(jù)方面，人工智能系統(tǒng)必須通過大量的數(shù)據(jù)來“訓練”自己，才能不斷提升輸出結(jié)果的質(zhì)量。目前醫(yī)療數(shù)據(jù)還具有公開性不高，難以獲得、清洗的特點。

　　圖表4： 醫(yī)療人工智能的三大要素

　　資料來源：前瞻產(chǎn)業(yè)研究院整理，前瞻經(jīng)濟學人APP

　　在過去的十年里，隨著電子病歷的實施，數(shù)字化的實驗室幻燈片，高分辨率的放射圖像、視頻，醫(yī)療保健數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級增長，整個醫(yī)療行業(yè)的數(shù)據(jù)量令人難以置信。再加上制藥企業(yè)和學術(shù)研究機構(gòu)檔案，以及數(shù)萬億的數(shù)據(jù)流從可穿戴式設(shè)備的傳感器中得到。EMC和IDC發(fā)布的報告顯示，2013年全球醫(yī)療保健數(shù)據(jù)量為153EB，預計年增長率為48%。這意味著到2020年，這個數(shù)字將達到2314EB。

　　圖表5： 2013-2020年全球醫(yī)療大數(shù)據(jù)數(shù)量及預測(單位：EB)