沙利文發佈《醫療智能行業白皮書》：五要素驅動中國醫療產業智能化升級

【環球網綜合報道】近日，國際諮詢機構弗若斯特沙利文發佈《醫療智能行業白皮書》（以下簡稱“白皮書”），基於大數據、雲計算、AI技術能力、醫學知識與場景經驗、場景與算法高頻迭代五大必備核心要素，對醫療智能行業進行深刻定義，並預計2030年行業市場規模有望突破1.1萬億元人民幣。

白皮書還指出，醫療智能行業頭部企業醫渡科技有限公司（以下簡稱“醫渡科技”）在“中國醫療智能市場”、“醫療機構和監管機構細分市場”以及“中國新興醫療智能企業市場”均居行業市場佔有率前列，反映其對該公司引領行業持續發展的認可。

政策風口已至　市場規模有望破萬億

近年來，國家政策持續推動醫療產業與前沿技術融合，《“健康中國2030”規劃綱要》等亦提出，將持續推動醫療產業與大數據融合，加快人工智能技術在臨牀輔助診斷、醫學影像輔助診斷等方面的應用。

白皮書顯示，中國醫療產業正由1.0醫療信息化逐步發展為3.0醫療智能化，最終建立以價值為導向的醫療體系。醫療智能行業是基於大數據、雲計算、人工智能技術能力，以醫學邏輯與證據驅動，形成精準的、可客觀衡量效果的應用與解決方案的市場，為醫療行業參與方降本增效。

白皮書預計， 2025-2030年，中國醫療智能行業市場規模複合年增長率將達37.4%，市場規模並將在2030年突破1.1萬億元人民幣。弗若斯特沙利文諮詢合夥人兼董事總經理毛化向記者表示，“未來醫療智能將會發展為以提升決策效率、滿足精準化需求、提供高價值可追溯的服務為核心的醫療體系。”

五大必備要素相輔相成　推動醫療行業智能化轉型

步入“3.0醫療智能化”時代，利用人工智能、大數據等新興技術，致力於讓醫療數據標準化、結構化，解決“數據孤島”等問題，釋放醫療大數據的內涵價值，提升醫療參與者的決策效率和精準度，實現醫療行業各環節的降本增效。

白皮書中指出，醫療智能需具有以下五大相輔相成的必備要素：首先，海量、多源、可追溯和機器可計算的 “醫療大數據”入口是構建醫療智能的基礎；“雲計算”則為大數據的存儲、快速處理和分析挖掘提供基礎能力，保障隱私性和安全性；“技術能力（AI）”是實現數據處理、分析、挖掘和產業應用落地的引擎。然後，“醫學知識與場景經驗”將作為數據模型與實際應用之間的橋樑，當中需要醫學專家和AI專家輸入專業知識和經驗，共同搭建、優化和應用模型，並確保模型的場景適用性、準確性和可解釋性；最後，“場景與算法高頻迭代”能夠通過數據閉環反饋提升算法模型以及產生的知識與洞見的深度和可靠性，同時提升應用及解決方案的智能性、準確性及效率。

基於醫療智能，為行業的五大參與方提供覆蓋多場景的應用及降本增效解決方案。比如，面向監管方的公共衞生監測、人口健康管理解決方案，面向藥械企業的真實世界研究、安全性監測與研究解決方案等。未來，醫療智能將賦能於醫療行業，構建高效、個性化、精準化、可及的、以價值為導向的醫療體系，實現產業升級。

醫渡科技競爭優勢突出　領跑中國醫療智能行業

白皮書通過專家觀點、人工智能技術指標、業務覆蓋程度，以及應用和解決方案落地的廣度等標準比較中國醫療智能行業內的企業，認為醫渡科技5要素能力強，引領行業內雲計算、大數據、人工智能技術、醫學知識與場景經驗、算法場景迭代能力的提升。

在處理“大數據”的能力方面，醫度科技參與的海南真實世界數據研究平台I期建設通過驗收，助力新特藥品與器械審批。同時，該公司已獲中國信通院《多方安全計算產品基礎能力測評》等認證，擁有474項專利與軟件著作權，並發表超120篇論文等，充分體現其“雲計算”和“AI技術能力”優勢。此外，公司內部人才團隊涵蓋算法工程、數據科學、臨牀醫學等領域，橫跨技術和醫學的交叉性人才超100名，其外部專家團隊亦不乏清華和北大學者，以及衞生部疾病預防控制專家委員會委員等，其“醫學知識與場景經驗”非常豐富。目前公司業務已覆蓋21家監管機構、78家頭部研究型醫院，17家全球收入前20的藥械企業等，並在12個城市落地並驗證疫情研判算法，足見其豐富和快速的“場景與算法高頻迭代”能力。

基於以上核心能力，根據白皮書顯示，醫渡科技2021年在“中國醫療智能市場”和“醫療機構和監管機構板塊”的市佔率領先同業對手，在“中國新興醫療智能企業市場”方面，醫渡科技所佔之市場份額更高達25.6%，處於領先地位。

作為醫療智能領域的頭部企業，醫渡科技通過自主研發的醫療智能基建“YiduCore”，持續產出和細化模型與洞見，醫療行業參與方提供應用於多場景的智能化解決方案。醫渡科技首席技術官、首席人工智能科學家閆峻博士向記者表示，“基於醫療智能基建YiduCore，公司協助醫療機構等客户對經授權的數據進行高效、高質量的治理，讓數據變得可計算，同時通過自主學習持續迭代，不斷積累和強化模型化的知識圖譜，促進臨牀診療和疾病認知的真正突破，進而在公共衞生、研究和診療等多場景提供價值，實現產業鏈各環節在數字經濟、智能決策等方面的產業升級，助力醫療產業智能化發展。”