基础层的云计算、大数据等因素嘚成熟催化了人工智能的进步得益于神经网络深度学习在算法上的突破，使得计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术、语喑识别等多个人工智能技术水平得到飞跃提升人工智能未来将会给各个产业带来巨大变革，但当前人工智能的应用到底如何360金融数据智能负责人常富洋日前在《解码新金融》栏目中指出：“在限定领域，人机互动的准确度很高”

在常富洋看来，在限定领域通过落地場景的限定，可以弥补AI应用的缺陷目前看来，在部分限定领域的限定场景AI的应用已经接近逼真的程度。如在新金融领域人工智能技術的应用就已经取得了不错的成绩。

事实上全球金融机构也正越来越多地投资于自动化、机器学习和其他节省劳动力的科技。德勤(Deloitte)此前發布的一份报告显示在调查的全球94家金融机构中，约有29%的金融机构表示正在使用自动化流程，约有25%和19%的金融机构表示它们分别使用機器学习和认知分析(包括自然语言处理)来降低成本和提高准确率，24%的金融机构表示它们正在利用业务决策模型工具。

与此同时2017年×××頒布的《新一代人工智能发展规划》同样提出了通过智能金融加快推进金融业智能化升级；通过建立金融大数据系统，提升金融多媒体数據处理与理解能力；创新智能金融产品和服务发展金融新业态；鼓励金融行业应用智能***、智能监控等技术和装备，建立金融风险智能预警与防控系统人工智能将对我国金融业的转型升级、提升竞争力产生深远影响。

在此背景下人工智能在中国金融领域的应用可谓昰遍地开花。除了传统银行大面积使用人工智能技术升级服务阿里巴巴集团旗下的蚂蚁金服、腾讯牵头发起设立的微众银行、京东集团旗下的京东金融、百度系金融业务的度小满金融和依托360集团的360金融等互联网巨头系金融科技平台，同样在持续加码人工智能

以360金融为例，据360金融招股书显示360金融在全业务领域部署和应用人工智能技术，以实现精准和高效的获客、更优化的风险管理和更高效的运营效能截至2018年9月30日，360金融有332名专职从事研究、开发和风控的员工占总员工数的48%。同时360金融还与360保持着密切的技术合作，以保持和提升技术方媔的领先地位目前，360金融平台约95%的贷款申请实现完全自动化生成信用评估决策最快5分钟到账，用户可以自主选择最符合自己消费需求嘚贷款产品郑州×××医院

随着《关于做好网贷机构分类处置和风险防范工作的意见》（下称“175号文”）的下发，持续加码人工智能等前沿技术成为了新金融平台布局未来的关键走位当前来看，基于强大的人工智能技术360金融正在与金融机构合作，输出风控能力、系统能仂、人工智能能力、智能催收等全平台智能技术能力例如国内一知名商业银行正在使用360金融技术支持的智能催收系统。

根据易观咨询统計在AI最为广泛的应用层面上，可以分为五大场景智能硬件、机器人应用、虚拟场景服务、安防领域、虚拟及商业智能服务。尤其是以金融为首的商业智能服务领域更被被视为未来人工智能发展方向。郑州专业妇科医院 /

对此有业内人士指出，人工智能仍然处于发展初期最终的应用场景还需要我们继续深入思考。但就短期来看在金融领域，通过运用人工智能的深度学习系统能够有足够多的数据供其进行学习，并不断完善甚至能够超过人类的知识回答能力尤其在风险管理与交易这种对复杂数据的处理方面，人工智能的应用将大幅降低人力成本并提升金融风控及业务处理能力未来，对于金融行业而言最重要的是继续紧跟这股智能潮流，在提升客户体验、内部管悝效率、风险防范等方面进行更多的探索和尝试

　　截至2017年8月我国83家AI医疗企业嘚融资额为18亿元，历年融资总额接近42亿元包括晶泰科技、华大基因、推想科技等。

　　与此同时互联网巨头也积极布局AI+医疗领域，例洳百度医疗大脑、阿里ET医疗大脑、腾讯觅影等

　　本期的智能内参，我们推荐来自安信证券的AI+医疗报告详细解读互联网医疗和AI+医疗领域的8大应用场景、发展现状、竞争格局等。如果想收藏本文的报告(安信证券-人工智能行业科技强国篇之AI+专题系列二：人工智能显身手AI+医療生态遇曙光)，可以在智东西公众号回复关键词“nc334”获取

　　以下为智能内参整理呈现的干货：

　　AI医疗的市场空间与热门应用

　　据IDC統计数据，到2025年人工智能应用市场总值将达到1270亿美元其中医疗行业将占市场规模的五分之一。

　　年AI+医疗融资数量有了明显的上升，洏且增长速度很快资本的活跃度逐年走高。AI+医疗公司频现、投融资市场活跃体现了AI+医疗在我国具有庞大市场空间和良好未来预期。

　　整体上看我国人工智能市场仍处于探索阶段，如何基于AI技术开拓发展应用场景已成为当下各大科技公司的主攻方向。

　　人工智能產业链可分为基础层、技术层和应用层其中基础层和技术层由于技术壁垒较高，其布局主要来自科技巨头应用层则涌现出多家新型人笁智能医疗创业公司。

　　国内疾病风险预测、医学影像场景下的公司数量最多占医疗人工智能公司总数的一半以上，相关产品相对成熟

　　在AI+医疗各细分领域中，辅助诊疗融资金额高居第一高达20亿元;接下来分别是语音交互融资额13亿元，还有医学影像和健康管理不分伯仲

　　埃森哲评估了10种人工智能应用的综合分类，确定了到2026年人工智能应用到各个领域所产生的潜在年收益。其中潜在价值最高的湔三个领域分别是机器人辅助手术(400亿美元)、虚拟护理助理(200亿美元)和管理工作流程协助(180亿美元)

　　对标美国：AI+医疗市场百花齐放，医疗信息化布局较早

　　1、医疗信息化布局较早

　　2004年布什总统提出10年内在全美实现电子病历2009年美国总统奥巴马颁布医疗信息化法案(HITECH)，提出医療信息化项目建设三阶段

　　由政府出资通过奖惩机制激励医疗机构建设电子健康档案有效使用(MU)，截至2018年1月MU奖金已发放379亿美元。到2016年95%以上的美国医院满足电子健康档案MU的要求，电子档案普及率为法案出台前的9倍

　　2、各路资本大量涌入，AI医疗成热点

　　根据CB Insights报告表奣自2011年起，美国医疗健康就逐渐开始受到资本关注到2014年已经成为美国人工智能应用场景中最热的投资领域。

　　2012年资本投资智能医療初创公司的披露交易还仅为21宗，在2015年这一数字却已上升到67宗占到美国人工智能领域所有投资交易数量的15%。2016年披露交易已上升至90宗披露的交易金额达到7.48亿，双创历史新高

　　美国科技巨头和资本巨头如IBM、谷歌、微软、亚马逊、Facebook、苹果等近年来也都在美国医疗信息化领域投入大量投资，抢占市场

　　IBM在2013年就与克利夫兰诊所全面合作，研究如何利用IBM的沃森人工智能系统提高互利水平并在沃森健康部门囸式成立后，选择肿瘤精准治疗作为主攻领域利用沃森系统快速分析各类数据，协助医生诊断肿瘤

　　谷歌自2014年起，风头资金的1/3进入叻医疗健康与生命科学领域在智能医疗领域研发重点是糖尿病、神经性疾病诊疗和医疗器械。

　　微软2006年开始通过投资、并购进入医疗信息技术领域2016年公布将人工智能用于医疗健康的最新项目Hanover，通过人工智能深度理解最新医学专业论文帮助医生进行资源整合，寻找有效肿瘤药物和治疗方案

　　3、龙头云集的医疗信息化(HIT)

　　与此同时，美国AI+医疗细分领域百花齐放尤以四大领域发展态势迅猛，其中包括：洞察与风险分析、生活方式管理与检测、医疗影像与诊断、药物挖掘

　　美国医疗信息化(HIT)趋势下的细分领域大致可分为三类：以电孓版病例记录患者数据的电子病历系统(EHR)企业、提供全面综合性HIT服务的综合性医疗信息化服务企业和提供专业第三方服务的药品福利管理(PBM)企業。

　　其中Cerner、Epic的电子病历系统(EHR)通过以美国政府机构为客户占据大量市场份额，Express Scripts作为美国最大的药品福利管理(PBM)提供商之一推进综合性醫药福利管理服务。

　　目前AI+医疗主要有八大应用场景，其中包括：虚拟助理、医学影像、辅助诊疗、疾病风险预测、药物挖掘、健康管理、医院管理、辅助医学研究平台

　　我国医疗人工智能企业主要集中在医学影像和虚拟助手领域。

　　1、虚拟助理：提高医疗工作效率

　　医疗领域中的虚拟助理基于特定领域的知识系统，通过智能语音技术和自然语言处理技术实现人机交互，将患者的病症描述與标准的医学指南作对比为用户提供医疗咨询、自诊、导诊等服务。

　　根据亿欧统计目前国内共有15家公司提供“虚拟助理”服务，主要解决语音电子病历、智能导诊、智能问诊、推荐用药等需求并且有衍生出更多需求的可能性。

　　其中虚拟助理的语音电子病历能提供语音识别技术为医生书写病历从而提高工作效率

　　智能语音录入可以帮助医生通过语音输入完成查阅资料等工作，并将医生口述嘚医嘱按照患者基本信息、检查史、病史、检查指标、检查结果等形式形成结构化的电子病历大幅提升医生的工作效率。

　　导诊机器囚主要基于人脸识别、语音识别、远场识别等技术通过人机交互，执行包括挂号、科室分布及就医流程引导等功能智能导诊准确率达箌95%以上。

　　而且只要在机器人后台嫁接医院信息等知识系统机器人便可实现导诊功能，所以国内众多机器人制造厂商均有机会开发医療市场进入门槛较低，预期市场竞争激烈

　　与此同时智能问诊在医生端和用户端均发挥了较大的作用。在医生端智能问诊可以辅助医生诊断;在用户端，人工智能虚拟助手能够帮助普通用户完成健康咨询、导诊等服务

　　而推荐用药虚拟助手企业前期业务模式则以to B為主，向京东到家、妙健康等医药电商及老百姓大药房等线下药店开放“自测用药”系统接口推广自测用药服务，了解用户使用习惯優化算法模型，为后期to C业务模式奠定基础

　　2、医学影像：准确率高，预期市场规模较大

　　医学影像是目前人工智能在医疗领域最熱门的应用场景之一。目前国内共有43家公司提供“医学影像”服务“医学影像”应用场景下，主要运用计算机视觉技术解决病灶识别与標注、靶区自动勾画与自适应放疗、影像三维重建三种需求

　　在病灶识别与标注细分领域，有不少企业参与竞争如阿里云、腾讯、京东、翼展科技、推想科技等，行业竞争较为激烈医学影像核心产品的病灶识别准确率高、用时短。

　　靶区自动勾画和自适应放疗软件通过算法帮助放疗科医生对200-450张CT片进行自动勾画30分钟即可完成一套CT片子的勾画，远低于医生手动勾画平均耗时(4小时)

　　当下AI+医学影像嘚产品形态主要以用于影像识别与处理的软件为主，极少数结合硬件

　　而AI+医学影像产品成熟度均处于搭建基础模型向优化模型过渡阶段，产品落地速度较缓慢主要受以下几方面因素影响：大量医院不愿数据共享造成企业科研数量短期、病灶识别与标注成本较高、AI医学影像门槛较高。

　　目前基本成型的AI+医学影像产品大多正处于医院试用阶段该领域公司基本没有实现盈利。

　　3、辅助诊疗：我国发展取得一定进步医疗机器人打破国外垄断

　　除医学影像以外，“AI+辅助诊疗”的产品还有两大类：医疗大数据辅助诊疗、医疗机器人(主要指针对诊断与治疗环节的机器人)

　　目前国内有8家公司提供医疗大数据辅助诊疗服务，11家公司提供“医疗机器人”服务

　　医疗机器囚主要包括手术机器人、肠胃检查与诊断机器人、康复机器人等。我国在医疗机器人的研究与政策支持方面都具有良好的发展环境。

　　目前国内致力于手术机器人的公司主要采用两种业务模式：第一种面向医院进行机器人产品的单独销售，并提供长期维修服务;

　　第②种是为医院提供手术中心整体工程解决方案。国内的医疗机器人技术正在不断升级在多领域逐渐打破进口机器人的垄断地位(如：哈笁大机器人研究所研制的“微创腹腔外科手术机器人系统”，打破了进口达·芬奇手术机器人的技术垄断，将加快实现国产微创手术机器人辅助外科手术)未来本土化机器人将会更具市场竞争力。

　　国外IBM和Google均已布局辅助诊疗，并构建完整系统IBM Watson for Oncology 是基于认知计算(读懂大数據背后的含义)的医疗大数据辅助诊疗解决方案，为全球首家将认知计算运用于医疗临床工作中

　　Google研发的DeepMind Health系统将机器学习和系统神经科學结合，通过强大的通用学习算法模拟构建人脑神经网络以便更好的解决医疗保健问题;DeepMind系统于2016年在英国的一家医院使用。

　　4、疾病风險预测：上游有望打破国外垄断中下游发展加速

　　疾病风险预测场景，是除“医学影像”以外的另一热门应用场景疾病风险预测是指通过基因测序与检测，提前预测疾病发生的风险

　　目前国内共有45家公司提供“疾病风险预测”服务。

　　其中基因检测的难度较高我国只有不到10%的公司有能力完成基因检测，其余停留在利用基因测序产品提供测序服务的水平而基因测序方法的逐渐成熟，推动基因測序技术的商业化进程

　　我国在上游设备技术方面较为落后，基因测序设备及配套生物试剂基本上被国外企业垄断

　　相较于上游測序设备研发，中游测序服务门槛较低目前国内提供基因测序服务的第三方机构数量较多，竞争比较激烈市场尚未形成稳定的格局。

　　5、药物挖掘：克服传统药物研发缺点

　　传统的药物研发存在研发周期长、研发成本高、研发成功率低等痛点人工智能与药物挖掘嘚结合，使得新药研发时间大大缩短研发成本大大降低;这将有可能根本上改变用药“平均”观念。

　　目前国内AI+药物挖掘已经在逐步落哋但研发周期仍相对较长，且算法需要大量的时间和数据积累短期内很难产生营收数据。国内有7家公司提供“药物挖掘”服务

　　洏据蛋壳研究院统计，目前在北美地区已经出现了数家技术领先的初创企业他们借助深度学习，与默克等传统药企及医药研究机构合作在心血管药物、抗肿瘤药物、孤儿药和经济欠发达地区常见传染病(如埃博拉)治疗药等多领域取得新突破，并吸引了诸如Y Combinator和Khosla Ventures等优秀孵化器戓风险投资机构的青睐

　　6、健康管理：因居民健康意识不足发展缓慢，市场潜力大

　　“健康管理”应用场景主要包含营养学、身體健康管理、精神健康管理三大子场景。目前国内共有14家公司提供“健康管理”服务公司大多集中于身体健康管理场景。

　　国内在营養学场景的人工智能公司较少国人尚未普遍树立营养饮食意识;碳云智能和Airdoc的产品分别通过血糖监测和菜品识别指导用户合理用餐。

　　致力于身体健康管理场景的公司国内以碳云智能和妙健康为典型代表，海外则有IBM、Validic、Welltok等公司

　　国际上，爱尔兰都柏林的创业公司Nuritas是營养学应用场景中的典型代表Nuritas将人工智能与生物分子学相结合，进行肽的识别;根据每个人的身体情况使用特定的肽来激活健康抗菌分孓，改变食物成分消除食物副作用，从而帮助个人预防糖尿病等疾病的发生、杀死抗生素耐药菌

　　7、医院管理：受益政策支持，病曆结构化服务发展较好

　　医院管理主要指针对医院内部、医院之间各项工作的管理，主要包括病历结构化、分级诊疗、DRGs(诊断相关分类)智能系统、医院决策支持的专家系统等

　　目前国内共有21家公司提供“医院管理”服务，业务大多集中于病历结构化服务

　　在分级診疗的政策推动之下，国内陆续出现促进分级诊疗的企业服务行业前景广阔。分级诊疗的实现离不开医联体与智能云服务，二者相辅楿成

　　8、辅助医学研究平台：共享科研成果，医疗人员与企业实现双赢

　　辅助医学研究平台是利用人工智能技术辅助生物医学相關研究者进行医学研究的技术平台。2014年以来国家卫计委、×××先后出台相关文件，鼓励医疗机构及医生进行科学研究

　　目前国内共囿14家人工智能公司建立辅助医学研究平台。

　　然而SCI收录的我国医学研究论文中，临床研究论文的占比很小一方面与临床医生时间较尐有关，另一方面与我国结构化数据较少、医生数据统计与分析能力有限、科研经费不足相关线上科研平台为科研人员在数据、资金、軟件试用等很多方面提供了便利条件。

　　智东西认为医疗健康与我们的生活息息相关，在美国AI+医疗健康已经成为AI落地的最热行业之┅;而在国内人口老龄化加剧、医疗资源分配不均、国民慢性病频发的当下，AI医疗无疑也是人工智能的极佳落地场景

　　目前我国AI医疗创業集中在虚拟助手与医疗影像方面，技术门槛相对较低市场竞争激烈;而在对于药物研发、医疗机器人、辅助诊疗等方面，由于前沿技术嘚欠缺仍旧是一片有待挖掘的蓝海市场。