健康服务行业：现状与发展挑战

文章主题：健康服务, 医疗服务, 健康管理

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（一）医疗健康服务行业的概念

健康服务行业致力于维护和提升大众的身心健康，其范围涵盖了医疗服务、健康管理与推进、健康保险和相关服务，同时涉及到药物、医疗设备、保健物品、保健食品、健身器材等配套产业，具有广泛的覆盖面和漫长的产业链。

在我国，医疗服务行业是一个涉及广泛的健康领域，其中包括对病人进行的诊断、治疗、疾病预防、生育指导、接生等服务。此外，与这些服务紧密相关的业务还包括提供药物、医疗器械、住院住宿以及餐饮服务等。作为健康服务业的关键部分，医疗服务行业在我国社会经济发展中占有举足轻重的地位。

具体如图所示：

1.需求侧方面

医疗健康服务需求持续快速增长。

我国正在经历快速的人口老龄化过程，这是一个全球性的趋势。根据国际通行的标准，当一个国家的60岁及以上老年人口占总人口的10%或者65岁及以上老年人口占总人口的7%时，这就意味着该国家或地区已经步入了老龄化社会。

根据世界银行的统计数据，我们可以看到，我国的老年化进程正在不断加速。在2002年，65岁及以上的老年人口占比达到了7.01%，这标志着我国已经步入了老龄化社会。到了2010年，这个比例进一步上升，超过了14%，进入了深度老龄化阶段。预计到2035年，我国将会与英国等欧洲国家一同进入超级老龄化社会，即65岁及以上的老年人口占比将超过总人口的20%。在这个过程中，我们看到了我国老年化问题的严重性，也看到了我们需要采取的应对措施的紧迫性。

随着慢性病的普及和亚健康的常态化的趋势，诸如心脏病、高血压、糖尿病等慢性疾病呈现出每年的增长趋势。根据我国国家卫生健康委员会的最近统计数据，我国的慢性病患者已经超过了2.6亿人，而由慢性病引发的疾病负担占据了总疾病负担的近70%。同时，慢性病导致的死亡人数也占据了所有死亡人数的85%左右。这些数据充分展示了慢性病对人体健康的影响巨大，也提示我们需要更加重视慢性病的预防和控制工作。

2.供给侧方面

我国医疗资源短缺问题突出，庞大的人口基数导致资源分配压力巨大。根据世界银行最新的统计数据，我国每千人口中的医生和护士数量分别仅为1.9人，这一数字甚至低于许多同收入水平国家的平均水平，与高收入国家相比更是明显落后（每千人口医生数量少1人，护士数量少6.7人）。此外，《2016中国卫生和计划生育统计年鉴》数据显示，全国每年有超过76亿人次次的门诊就医需求，人均就诊次数达到5.6次，涉及各类医院和基础保健机构等各个层面。

二是资源不均。优质的医疗资源向大城市倾斜，据《2015中国卫生和计划生育统计年鉴》数据显示，我国46%的三甲医院位于东部地区，西部地区的三甲医院数量仅占23%。《中国医院竞争力报告（2016）》显示，我国优质医院集中于东部沿海，顶级医院集中在北京、上海和广州，其中北京以17家的保有量居首位。大量患者涌入一线城市求医问诊，核心医院人满为患、医生超负荷工作，加大了医患紧张关系。三是供需失衡。医疗资源向综合型医院集中，供需矛盾不断激化。

原本定位于“收治急危病症、疑难杂症和人才培养”的大医院却大小疾病皆收，而普通医院及基层医疗机构却有大量资源被闲置浪费。数据显示，只有8%的患者首诊会选择社区医院，53%的患者就医首选知名公立医院43%的患者首诊时会直接选择特需门诊或专家号。

（二）医疗数据资源的来源

在数据资源方面，医疗和健康养老数据产生的场景较多，主要可以分为四大类：

1.医疗机构数据

医疗机构每年都会产生海量的数据，一般医疗机构每年会产生1~20TB的相关数据，个别大规模医院的年医疗数据甚至达到了PB级别。从数据种类上来看，医疗机构数据不仅涉及服务结算数据、行政管理数据，还涉及大量复杂的门诊数据，包括门诊记录、住院记录、影像学记录、用药记录、手术记录、医保数据等。

2.基因及临床试验数据

大量基因数据、临床试验数据的积累促进人类对疾病与基因之间映射关系的认识加深，针对患者个体的精准医疗和远程医疗成为可能。

3.患者数据

患者自身的、在院外的行为和感官产生的数据，主要包括可穿戴设备、各类网上轻医疗平台采集的数据、体征类健康管理数据、网络行为数据（例如挂号问诊、网络购药、健康管理、医患病友交流等）等。

4.医保及支付数据

一切与付费方相关的审核/报销记录，主要包括患者的支付记录、报销记录、医药流通记录等。各种医疗健康数据的互通共享形成了个人完整生命周期的医疗健康大数据，为人工智能技术在医疗健康行业的应用提供了有力的支撑。

（三）人工智能+医疗健康技术

人工智能+医疗健康技术可以分为基础层和关键技术层。

基础层以计算能力、数据资源、算法模型支撑人工智能+医疗健康深度发展，其中：计算能力包括云计算及AI芯片（GPU、FPGA、ASIC、类脑芯片）等，负责运算；数据资源包括各种来源的医疗和健康养老数据，用于人工智能的训练学习；算法模型主要包括深度学习等算法，用于支撑各种人工智能+医疗健康应用。

关键技术层主要可以分为感知环节、思考环节和行动环节。

1.感知环节

感知环节主要包括计算机视觉、自然语言处理、生物体征感知等关键技术。

计算机视觉是使用计算机模仿人类视觉系统的科学，让计算机拥有类似人类的提取、处理、理解和分析图像以及图像序列的能力，在医学影像识别、病理辅助诊断、心电辅助诊断等方面具有广泛应用；

自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向，研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，涉及的领域较多，主要包括机器翻译、机器阅读理解和问答系统等，主要应用于智能分诊、智能导诊、虚拟助手等领域的患者信息采集分析；

生物体征感知技术是指通过个体生理特征或行为特征对个体身份进行识别认证的技术，生物体征感知技术涉及的内容十分广泛，主要应用于健康医疗可穿戴设备、慢性病管理、疾病预测等领域。

2.思考环节

思考环节是使计算机具备足够的计算能力模拟人的某些思维过程和行为对分析收集来的数据信息做出判断，即对感知的信息进行自我学习、信息检索、逻辑判断、决策。临床知识库、训练资源库等是思考环节的核心，通过引导医疗机构合理开放行业数据，整合医学文献资料、医学影像、数字病理等数据，构建医疗人工智能训练资源库和标准测试数据集，为人工智能+医疗健康产品提供算法训练、产品优化、标准验证、测试认证等支撑。

3.行动环节

行动环节是将前期处理和判断的结果转译为肢体运动与媒介信息传输给人机交互界面或外部设备，实现人机、机物的信息交流和物理互动。行动环节是人工智能最直观的表现形式，其表达能力展现了系统整体的智能水平，在医疗健康领域具体体现为健康管理、辅助诊断、辅助手术、辅助康复等。行动环节与机械技术、控制技术、感知技术等密切相关。

（四）AI医疗产业生态

人工智能+医疗健康产业生态人工智能+医疗健康产业生态总体可以分为三部分，包括传统医疗卫生行业生态、人工智能+医疗健康服务生态、人工智能+医疗健康技术产品生态。

1.传统医疗卫生行业

传统医疗卫生行业是人工智能+医疗健康的需求方和使用方，同时也是医疗健康数据的主要提供方，主要包括医疗机构、基层卫生服务机构、医疗健康保险机构、生物医药企业等相关主体。

一方面，医疗卫生行业的需求和痛点引领人工智能+医疗健康的服务发展和技术产品创新；另一方面，医疗卫生行业数据也是人工智能+医疗健康企业进行技术产品创新的基础。

2.人工智能+医疗健康服务

人工智能+医疗健康服务生态主要包括各类人工智能服务提供商，例如医学影像辅助诊断、病理辅助诊断、临床决策支持、智能健康管理、新药研发等，能够帮助医生有效减少误诊、漏诊，极大提高诊断效率，提升基层医疗服务能力，提高新药研发速度，促进医疗健康行业的变革与发展。

3.人工智能+医疗健康技术产品

人工智能+医疗健康技术产品生态主要包括医疗健康终端企业、云计算企业、芯片制造企业、算法研发企业、数据运营企业、解决方案提供商等，其中解决方案提供商是技术产品生态的核心。

解决方案提供商通过整合人工智能+医疗健康相关技术、产品、数据，形成可直接交付的解决方案，提供给服务提供商或直接提供给医疗机构、医药企业、医疗保险机构等。

（五）AI技术融入医疗流程

在智能医疗阶段，人工智能技术融入诊前、诊中、诊后的医疗健康全流程：

在诊前阶段，主要应用于疾病预防与健康管理；在诊中阶段，主要应用于辅助诊断、临床辅助决策、辅助治疗等；在诊后阶段，主要应用于康复辅助等。同时，人工智能技术也与生物医药智能制造深度结合，应用于生物医药增材制造（3D打印）、医用设备全生命周期管理、药物研发等领域。

1.诊前：疾病预防与健康管理

多数疾病都是可以预防的，但是由于疾病通常在发病前期表征并不明显，到病况加重之际才会被发现。虽然医生可以借助工具进行疾病辅助预测，但人体的复杂性、疾病的多样性会影响预测的准确程度。

人工智能技术与医疗健康可穿戴设备的结合可以支撑慢性病与健康管理，实现疾病的风险预测和实际干预。通过收集和分析数据，医生可以更好地判断病人病情，可实现计算机远程监护，对慢性病进行管理。通过对远程监控系统产生的数据的分析，可以帮助患者寻找病因，发现潜在风险，实现预防病和早期治疗。

例如心血管疾病，在发病之前，都伴随高脂血症、肥胖、高血压、糖尿病等症状，如果能及时检测到相关症状并改变不良生活习惯（比如减肥、戒烟），就可以达到很好地控制心血管疾病的目的。

同时，许多疾病在彻底康复之前会出现情况反复，患者出院再入院的情况普遍存在，通过可穿戴智能医疗设备可以持续跟踪患者的后续情况，医生可以动态评估药物的疗效，及时跟踪患者的康复进展情况，发现潜在的风险因素。

2.诊前：基因测序基因测序

基因测序基因测序是一种新型基因检测技术，它通过分析测定基因序列，可用于临床的遗传病诊断、产前筛查、罹患肿瘤预测与治疗等领域。单个人类基因组拥有30亿个碱基对，编码约2.3万个含有功能性的基因，基因检测就是通过解码从海量数据中挖掘有效信息。

目前高通量测序技术的运算主要为解码和记录，较难以实现基因解读，所以从基因序列中挖掘出的有效信息十分有限。大数据与人工智能技术的介入可突破目前的瓶颈。通过建立初始数学模型，将健康人的全基因组序列和RNA序列导入模型进行训练，让模型学习到健康人的RNA剪切模式。之后通过其他分子生物学方法对训练后的模型进行修正，最后对照病例数据检验模型的准确性。

3.诊中：医学影像辅助诊断

医疗影像数据是医疗数据的重要组成部分，从数量上看超过90%以上的医疗数据都是影像数据，从产生数据的设备来看包括CT、X光、MRI、PET等医疗影像数据，但是对医学影像的诊断主要依赖于人工的主观分析。人工分析只能凭借经验去判断，容易发生误判。

据中华医学会数据资料显示，中国临床医疗每年的误诊人数约为5700万人，总误诊率为27.8%，器官异位误诊率为60%，恶性肿瘤平均误诊率为40%。

对于放射科医生而言，患者拍片过程会产生几百甚至几千张片子，繁重的任务量加之疲劳的工作状态，容易导致漏诊；对于病理医生而言，依靠经验从众多细胞中找到癌变细胞难度较大，误诊现象时有发生。人工智能技术与医疗影像数据的结合有望缓解此类问题。医学影像辅助诊断应用主要指通过计算机视觉技术对医疗影像进行快速读片和智能诊断。

人工智能在医学影像中的应用主要分为两部分：

一是感知数据，即通过图像识别技术对医学影像进行分析，获取有效信息;

二是数据学习、训练环节，通过深度学习海量的影像数据和临床诊断数据，不断对模型进行训练，促使其掌握诊断能力。

目前，大数据及人工智能技术与医疗影像诊断的结合场景包括肺癌检查、糖网眼底检查、食管癌检查以及部分疾病的核医学检查和病理检查等。

4.诊中：临床辅助决策

临床中遇到的疑难杂症，有时即便专家也缺乏经验，做出正确的诊断和治疗更加困难。临床决策支持系统可以通过海量文献的学习和不断的错误修正，给出最准确的诊断和最佳治疗。大数据分析技术将使临床决策支持系统更智能，这得益于对非结构化数据的分析能力的日益加强。比如挖掘医疗文献数据建立医疗专家数据库，从而给医生提出诊疗建议。

此外，临床决策支持系统还可以使医疗流程中大部分的工作流向护理人员和助理医生，使医生从耗时过长的简单咨询工作中解脱出来，从而提高治疗效率。以IBM Watson 为代表的临床决策系统在开发之初只是用来进行分诊的工作。

而如今，通过建立医疗文献及专家数据库，Watson 已经可以依据与疗效相关的临床、病理及基因等特征，为医生提出规范化临床路径及个体化治疗建议，不仅可以提高医生的工作效率和诊疗质量，还可以减少不良反应和治疗差错。

在美国Metropolitan 儿科重症病房的研究中，临床决策支持系统就避免了40%的药品不良反应事件。世界各地的很多医疗机构(如英国的NICE，德国IQWiG 等) 已经开始了比较效果研究(CER) 项目并取得了初步成功。

5.诊中：医用机器人

医用机器人近年来，机器人不仅用于工业领域，在医疗系统也已得到推广应用。目前，医用机器人主要包括外科手术机器人、康复机器人、护理机器人、配药机器人等。其中，外科手术机器人是目前应用范围最广且最具前景的医用机器人。

结合高精度空间定位能力、快速计算能力、3D数字化医疗影像技术，外科手术机器人能够克服传统外科手术中精确度差、手术时间过长、医生疲劳、缺乏三维精度视野等问题，已经在普外科（胃部分切除术、阑尾切除术、胃造口术、乳房切除术等）、肝胆外科（胆囊切除术、肝门空肠吻合术、胆总管造口术等）、妇产科（子宫切除术、卵巢错位、子宫肌瘤切除术等）、泌尿外科（前列腺切除术、肾切除术、输尿管成形术等）、胸心外科等领域广泛应用。

目前，应用最广泛的da Vinci手术机器人已经在全球销售3000多台，医用机器人手术数量从2005年的2.5万例增加到2016年的65万例。

6.诊后：康复辅助

康复辅助器具是指改善、补偿、替代人体功能和辅助性治疗以及预防残疾的产品，包括矫形器、假肢、个人移动辅助器具、外骨骼康复机器人等，适用人群主要包括残疾人、老年人、伤病人等。

康复辅助器具结合虚拟现实/增强现实、柔性控制、多信息融合、运动信息解码、外部环境感知等人工智能新技术，将极大推动智能假肢、智能矫形器、外固定矫正系统、新型电子喉、智能护理机器人、外骨骼助行机器人、智能喂食系统、多模态康复轮椅、智能康复机器人、虚拟现实康复系统、肢体协调动作系统、智能体外精准反搏等新型康复辅具发展。

7.生物医药药物研发

药物研发需要经历靶点筛选、药物挖掘、临床试验、药物优化等阶段。利用传统手段研发药物需要进行大量的模拟测试，导致药物研发过程周期长、成本高。制药公司平均成功研发一款新药需要10亿美元及10年左右的时间。

目前业界已尝试利用人工智能开发虚拟筛选技术，发现靶点、筛选药物，以取代或增强传统的高通量筛选（HTS）过程，提高潜在药物的筛选速度和成功率。通过机器学习和自然语言处理技术可以分析医学文献、论文、专利、基因组数据中的信息，从中找出相应的候选药物，并筛选出针对特定疾病有效的化合物，从而大幅缩减研发时间与成本。

（六）AI医疗的商业模式

1.互联网巨头企业

互联网巨头企业国内以BAT（百度、阿里巴巴、腾讯）为首的互联网巨头更看重人工智能+医疗健康的市场，并且他们更倾向利用自身平台特点与优势的互联网技术来进行布局。

阿里巴巴通过ET医疗大脑，强势进入人工智能+医疗健康领域，阿里云宣称，自主开发的人工智能ET，“可在患者虚拟助理、医学影像、精准医疗、药效挖掘、新药研发、健康管理等领域承担医生助手的角色”。由阿里巴巴医药健康旗舰平台——阿里健康研发的医疗AI“Doctor You”，在北京万里云医学影像中心正式对外发布，该系统包括临床医学科研诊断平台、医疗辅助检测引擎、医师能力培训系统等。其正确识别肺结节的准确度达到90%以上。

百度在人工智能领域大举进攻，已公布了Apollo和DuerOS两大项目，分别涉及自动驾驶技术和语音对话助理系统。在医疗方面主要是2016年成立的百度医疗大脑项目，通过海量医疗数据、专业文献的采集与分析进行人工智能化的产品设计，模拟医生问诊、与用户多轮交流、反复验证，最终给出建议；同时还在过程中收集、整理病人症状描述，辅助完成问诊。

腾讯通过微信在挂号和支付环节及早切入医疗服务领域，在人工智能领域也积极探索。腾讯发布其首个人工智能医学影像产品，称为“觅影”，与国内不同医疗机构分别开展各种医学人工智能项目，涵盖食道癌早期筛查系统、肺结节检测系统、辅助诊疗系统等，目前处于实验阶段。

从商业模式的角度来讲，这些互联网巨头大多以互联网技术见长，资金实力雄厚，因此也不急于变现。与创业企业相比，医疗人工智能产品大多只是为其产业链布局而服务。

以腾讯的人工智能产品为例，在陆续发布了一系列“互联网+医疗” 产品后，腾讯尝试将多条产品线进行融合，打造城市级“互联网+医疗健康”解决方案。

2.初创型企业

初创型企业从盈利模式来看，人工智能+医疗健康的商业模式多种多样，比如与医院进行合作提供医院管理、辅助诊疗等服务，与保险公司合作提供附加服务，与体检机构合作提供健康管理、用户管理等服务。但是对于创业公司而言，种种商业模式目前最需要迫切解决的难题就是落地。

相比于把控各大流量入口的BAT，初创公司在C 端的优势并不明显。相比之下，对于初创公司来说，与B 端的合作业务更值得深入挖掘。实际上，目前中国很多人工智能+医疗健康企业正是从B 端发力。不过，具体如何与医疗机构合作，很多公司也都处于摸索。

3.医疗设备企业

传统医疗设备企业是人工智能+医疗健康的另外一股重要力量。相比于创业公司，他们不愁资金，因此不急于变现，人工智能+医疗健康也可以作为器械产品附加值产生效益。相比于互联网公司，他们更加熟悉医疗行业，了解医疗行业的痛点与用户需求，同时也更容易接触到医疗数据的获取渠道。

对于传统医疗设备企业来说，医疗器械是一个相对更便利的获取数据的途径；与此同时，与不同品牌器械汇集到一起的数据相比，同一品牌产品收集的数据更加规范，格式更加统一，便于数据的挖掘和应用。而这些传统医疗设备企业在研发上的巨大投入，也决定了其在未来很长的一段时间里能够保持技术上的优势。