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医学人工智能（AI）对整个医疗产业产生的影响无疑是革命性的 。各应用场景下AI公司开发的产品和服务，不仅使传统医疗生产活动成本降低、效果增强，而且为医疗相关产业链带来新变化乃至革命性变化 。近年来，作为AI的重要应用方向之一，AI医疗器械领域产业化步伐加速推进，企业数量、投融资规模快速增长，行业巨头持续深化布局 。可以断定，未来AI医疗器械产业整体发展趋势是大步向前的，算法模式将不断成熟，应用场景不断丰富，应用产品迭代速度不断加快，产业投融资和人才进一步聚集，创新创业进一步活跃 。
应用场景不断丰富
AI医疗领域最核心的要素是应用场景 。场景大于数据，数据大于算法 。目前，医疗AI公司提供的应用场景主要包括虚拟助理、医学影像、辅助诊疗等，其中疾病风险管理和医学影像最为热门 。多数公司并不仅仅开发应用场景，其提供的服务往往具有多元性 。
虚拟助理 医疗领域中的虚拟助理属于专用（医用）型，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，目的是解决使用者某一特定的需求 。目前国内有10多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 。
医学影像 目前国内有40多家公司提供医学影像服务 。医学影像应用场景主要运用计算机视觉技术解决病灶识别与标注、靶区自动勾画与自适应放疗、影像三维重建等问题 。例如影像三维重建产品，可在3D可视化的环境下，帮助医生进行术前规划，确保手术的顺利进行，推进数字化医疗个性化、精准化 。
辅助诊疗 辅助诊疗主要应用在医疗大数据辅助诊疗和医用机器人两个方面 。在目前开发的医疗大数据辅助诊疗应用中，IBM Watson最为成熟，可在17秒内读取近4000本医学专著、近70种治疗方案、近25万篇论文、10万余份临床报告、6万余次试验数据，可为多种癌症提供辅助诊疗 。
健康管理 健康管理应用场景主要包含智能体检、营养学、精神健康管理等子应用场景 。智能体检场景主要表现为结合智能穿戴设备等硬件设备提供的健康类数据，利用AI技术分析用户健康水平，并通过行为干预，帮助用户养成良好的生活习惯 。
医院管理 医院管理主要指针对医院内部、医院之间各项工作的管理，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20多家提供医院管理服务的公司业务大多集中于病历结构化服务 。
辅助医学研究平台 该平台是利用AI技术辅助生物医学相关研究进行医学研究的技术平台，是公司深化与产业链相关机构合作、实现产品转换的重要手段 。
随着算法和数据的进一步发展，以及相关监管机制和配套法律的进一步完善，AI医疗器械的应用场景将不断丰富和完善，产品落地迭代速度将进一步加快 。以辅助诊疗应用场景为例，有关基因数据、代谢数据、表型数据将会整合到同一平台，从而实现更高级别的分析诊疗，而医疗机器人将在手术机器人、康复机器人、辅助机器人、服务机器人四方面大范围落地 。
市场发展前景无限
技术的突破成为推动产业升级的核心驱动力，随着深度学习算法逐步实现视觉识别和语音识别，AI技术正式启动商业化和产品化 。互联网和物联网特别是移动互联网的飞速发展，使线上产生的数据呈现爆炸增长 。我国“互联网+医疗”从信息服务阶段发展到咨询服务阶段，再到诊疗服务阶段，保留了大量电子病例数据和电子健康数据，为我国快速发展AI医疗器械奠定了良好的数据基础 。
AI在医疗领域的应用，创造了医疗产业链的新模式，也形成了市场需求和相关企业新的增长突破点 。医疗AI公司因其技术与服务的刚性需求，也为解决方案提供商带来了新的服务方案和商业机会 。国内AI公司将从战略层面进一步与掌握成熟算法模式的国外公司合作，共同开展基于中国市场环境的模型训练和产品开发，不断加速产品化和产品落地速度 。资金雄厚的行业巨头也将通过战略投资、资产并购等方式，直接获得整个技术与产品研发部门 。
【聚焦人工智能医疗器械丨应用场景完善 迭代速度加快 AI医疗器械未来已来】需要提出的是，只有使研究成果尽快进入临床，并获得大范围应用，给医疗带来切实改进，才能撑起医疗AI公司的估值 。但产品真正落地到大规模市场推广的周期有多长，目前仍是未知数，这个周期内会有一大批公司创业失败或业务转型 。
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