2020年中国AI+医療産業調査レポート

コア要約:

はじめに: この AI + 医療研究の範囲は、CDSS、スマート医療記録、AI + 検査、AI + 新薬開発、外科用ロボットなど、臨床診断と治療を中心に行われる中核的な医療活動に限定されています。現在、中国におけるAI+医療の需要は徐々に拡大していますが、供給はまだ不十分であり、全体的な需給は不均衡です。 AI+医療業界は現在、急速な成長期にあります。

市場規模： 2019年、AI+コア医療ソフトウェアサービス全体の市場規模は21億元に達しました。前年比成長率は93.9％と高く、そのうちCDSSが55.2％と最も大きく、スマート医療記録が25.5％で2位となった。 iResearchは、有利な政策と流行の影響により、2020年から2022年までのCAGRは51.9％に達し、市場規模は2022年に70億元を超えると予測しています。

企業分布：現在、AI+コア医療企業の中でエコロジカルリーダーには、百度霊益知慧、iFlytek、慧美科技、易度雲などが含まれます。百度霊益知慧は、この分野で以下の優位性を持っています：1）総合AI能力が第1位。2）AI+医療力（医療知識グラフ、医療ビッグデータの構築）が強い。3）コア医療シナリオのカバー範囲がより包括的であるため、AI+コア医療分野の総合力において主導的な地位にあります。

将来の動向:将来的には、AI + 医療ナレッジグラフと AI + 医療アルゴリズムが引き続きブレークスルーを達成し、医療プロセス全体をより広く深く強化します。今後、AI+医療がますます普及するにつれて、人々はAI+医療倫理にさらに注目するようになります。AI+医療倫理の監督が強化されるにつれて、将来的には人間中心のAI+医療エコシステムが構築されるでしょう。

AI+医療研究分野

臨床診断と治療のあらゆる側面で人工知能を活用して行われる医療活動に焦点を当てる

人民医学出版社の『病院管理辞典』は次のように指摘している。「現代の医療サービスは病院内から病院外へと拡大し、総合医療の概念を形成している。医療の内容も健康の増進、疾病や災害の予防、健康相談、健康診断、応急処置、疾病の除去と制御、臨床診断と治療、リハビリテーション医学など、ますます広範囲になっている。」IResearchは、現代の医療サービスの核心は臨床診断と治療、つまりさまざまな検査、薬物、機器、手術の使用を通じて疾病を判定して除去し、症状を緩和することであると考えている。そのため、iResearch では、臨床診断や治療を中心に行われるさまざまな医療活動を「中核医療」と定義しており、中核医療の発展は医療全体の発展プロセスに直接影響を及ぼします。このレポートは、「人工知能が医療の中核分野に力を与え、医療モデルの変革とブレークスルーを実現する方法」に焦点を当てています。研究対象には、CDSS、スマート医療記録、AI+検査、AI+新薬開発、外科用ロボットが含まれます。

AI+医療開発の歴史

中国のAI+ヘルスケアは急速な成長段階に入り、より多くの応用シナリオの探求に注力している。

人工知能 (AI) は 1956 年に独立した研究分野になり始めました。20 世紀以前、医療分野における AI に関する中国および海外の研究は臨床知識ベースに重点を置いていましたが、ほとんどの臨床知識ベースは LISP デバイス上で実行する必要がありました。しかし、当時はLISP機器がインターネットに接続できず高価であったため、臨床知識ベースは臨床現場で広く使用されることはありませんでした。 2000年から2015年にかけて、海外の研究は、手術ロボットの導入や電子カルテの開発促進など、臨床知識ベース以外でのAIの応用に重点が置かれました。しかし、中国は依然として、より多くの種類の疾患の臨床知識ベースの研究に重点を置いており、その発展は比較的遅い。 2015年から2017年にかけて、画像認識におけるAIの精度が大幅に向上したため、AI+イメージングは​​急速に発展しました。臨床知識ベースの長期にわたる研究のおかげで、CDSS 製品は成熟しました。 2018年以降、中国のAI+ヘルスケアは安定した発展段階に入り、スマート医療記録などの新製品が次々と発売されました。現在、国産の手術ロボットはまだ研究段階にあります。

AI+医療アルゴリズムアプリケーション

AI+医療アルゴリズムのエコシステムは成熟しており、中核となる医療アプリケーションは広範囲に渡っています。

現在、従来の機械学習とディープラーニングのアルゴリズムは、医療画像データ、遺伝子データ、バイオマーカーデータなどの臨床研究や医療サービスにおける構造化データの処理に広く使用されています。一方、手書きメモ、医療ジャーナル、患者調査などの非構造化データの分析には、専門的な医療自然言語処理技術が使用されています。 iResearch による PubMed 公開データの分析によると、2012 年から 2020 年までの医学文献で使用された一般的な機械学習アルゴリズムとディープラーニング アルゴリズムには、1) サポート ベクター マシン (38%)、主に画像バイオマーカーの特定と医療画像分析に使用、2) ニューラル ネットワーク (34%)、主に生化学分析、画像分析、医薬品開発に使用、3) ロジスティック回帰 (4%)、主に疾患リスク評価と臨床意思決定支援システムに使用が含まれています。

AI+医療の問題点分析

AI+医療は技術的な困難に直面しており、標準も欠如しているため、データの障壁を打ち破ることが重要

わが国の医療制度改革の深化と階層別診断・治療システムの実施に伴い、政府は医療資源の配分と医療サービスの効率性の問題を解決するための取り組みを強化し始めました。その中で、医療用人工知能の広範な応用は、医療の質とサービスの効率を向上させ、誤診や不適切な治療を減らす上で重要な役割を果たしてきました。しかし、AI+ヘルスケアは現在も、医療データ、複合的な人材不足、業界標準の欠如、医療研究を成熟した製品へと変革するまでの長い期間など、さまざまな問題に直面しています。その中で、データの取得、利用、共有は、AI + ヘルスケアの発展を妨げる最大の要因です。 iResearch は、AI + ヘルスケアの発展の主な原動力は依然として医療業界の厳しいニーズを満たすことであるため、AI + ヘルスケアは将来的に必然的にデータの障壁を突破し、安全で高品質なデータ共有アプリケーションを実現すると考えています。

AI+医療投資・資金調達分析

業界は成長段階にあり、AI+画像処理は投資と資金調達の最もホットな分野の一つである。

2020年の医療融資件数は引き続き減少しましたが、融資総額は大幅に増加し、過去最高の40億元に達しました。その中でも、新薬研究開発は今年最もホットな医療AI融資分野であり、公開された投資額の54％を占めました。資金調達におけるAI+イメージングの割合は3年連続で約20％を維持しており、新たな注目の資金調達分野となっています。 2019年と2020年の資金調達プロジェクトラウンドを比較すると、資金調達プロジェクトにおけるエンジェルラウンド、Aラウンド、Bラウンドの割合が85.7％から70.6％に減少しており、市場の成熟度が向上していることがわかります。同時に、1件あたりの平均融資額は1件あたり3,900万元から1億1,400万元に増加しました。現在、業界は急成長期にあります。市場の資金調達の集中度が高まるにつれて、医療ライセンスや先進技術を持つ優良なターゲット企業が今後資本市場からより好まれ、より多くのリソースと資金を引き付けることができるようになるとiResearchは考えています。

中国のAI+医療政策の方向性

政府はAI+医療の発展を重視し、政策配当を継続している

政策面では、国務院が2017年に発表した「新世代人工知能発展計画」では、便利で効率的なインテリジェントサービスの開発、人工知能治療の新しいモデルと方法の推進と応用、迅速かつ正確なインテリジェント医療システムの構築が提案されました。わが国は2017年以来、人工知能を国家政策として推進しており、近年の2回の会議では政府活動報告にAIが何度も盛り込まれています。 AIの先駆者として、AI+ヘルスケアは政府によって強く推進されています。 2018年、政府は人工知能を一次医療に浸透させるべきであると提言した。2019年には、AI+医療の範囲がヘルスケアにさらに拡大され、2020年には将来の構築ガイドラインがさらに提案された。2023年までに、医療に代表される人工知能の分野で、標準システム仕様の予備セットが確立されると予想されている。

AI+医療市場規模

2019年には市場規模が20億元を超え、市場は急成長期に入る

2019年、スマート医療記録の台頭により、AI+コア医療ソフトウェアサービス市場全体の規模は20億を超え、前年比93.9％の成長率を記録しました。そのうち、CDSSが最大の割合を占め、55.2％に達しました。 2019年以前は、ほとんどのセグメントの収益モデルがまだ明確ではなかったため、AI +医療市場は低迷していました。しかし、前述したように、国、社会のあらゆる分野、住民からの AI+医療の需要は常に強いものでした。疫病の影響も相まって、AI+医療の優位性はより顕著になっています。そのため、国は徐々にさまざまな医療画像AIソフトウェアにクラスIII証明書を発行し始め、さらにAI+医療の発展を奨励する政策を導入しました。これにより、各セグメントの収益モデルが徐々に明確になり、市場も急成長期に入るでしょう。 iResearchは、2020年から2022年までのCAGRは51.9％に達し、市場規模は2022年に70億元を超えると予測しています。

AI+医療産業チェーンの分析

基本的な技術層は適切にレイアウトされており、アプリケーション層はあらゆる医療サービスシナリオに到達できます。

AI+コア医療産業チェーンは、AI基本層、AI医療技術層、応用層に分けられます。1）基本層では、データサービスに加えて、チップや通信などの基本的なコア領域が強固な技術障壁を形成しており、市場は寡占状態にあります。iResearchは、市場構造は短期および中期的には変化しないと考えています。2）技術層、アルゴリズム、フレームワーク、一般的な技術は、克服するために長期的な投資と研究開発が必要です。現在、大手テクノロジー企業とインターネット大手は基本的にレイアウトを完了しており、中小企業が生き残る余地は少なくなっています。3）応用層では、応用層は、院内臨床意思決定システム、手術ロボット、スマート医療記録システム、医療画像、製薬新薬研究開発、遺伝子検査など、医療サービスシナリオ全体に到達できます。多数のインターネット医療企業と伝統的な医療企業がそこに注ぎ込んでいます。

AI+医療業界マップ

AI+医療企業の分布

AI+医療企業が中核医療レイアウトを支援し、医療の新たな章を推進

AI+医療企業にとって、総合的な技術力は、主に医療シナリオのカバー範囲の広さと、医療の垂直分野およびサブセクターに関する研究の深さに反映されます。こうした企業の長期的な発展には、強力な AI 機能のサポートが必要です。そのため、深い医療連携能力と強力なAI研究開発能力の両方を備えた企業は、より大きな発展の可能性を秘めているでしょう。 AI+医療分野において、百度霊益知会は以下の優位性を持っています。1)人工知能特許出願数と公開数で大きな優位性があり、同分野の総合AI能力で第1位です。2)コア医療分野でより包括的なシナリオをカバーしています。3)強力なAI+医療能力（医療ナレッジグラフと医療ビッグデータの構築）を備えているため、AI+コア医療分野における総合的な実力は業界をリードしています。さらに、iFLYTEKはAI+医療分野で長年蓄積・成熟しており、インテリジェント音声・言語技術の研究において大きな優位性を持ち、強力な医療インテリジェント分析能力を備えています。

AI+医療アプリケーション分析

補助検査と CDSS は最も成熟しており、スマート医療記録は急速な成長期にあります。

医療分野で人工知能製品がますます使用されるようになるにつれ、AI + 医療製品が病院内外のより多くのシナリオに拡張され、医療プロセスにさらに深く統合されるようになります。現在、CT画像、皮膚画像、眼底検査、病理画像などに代表されるAI+支援検査とCDSSは、技術と応用の面で最も成熟しています。眼底検査は主に糖尿病網膜症や視神経疾患の予測と診断に重点を置いていますが、CDSS は疾患中心の知識グラフを組み合わせて臨床上の意思決定をインテリジェントに支援し、医療機関による検討に役立ちます。 2019年以降に登場したスマート医療記録は、DRGやDIPなどの現行の支払い政策の推進により、現在急速な成長期を迎えています。

AI+医療成熟アプリケーションの分析 - 眼底検査

眼底検査の需要は大きく、AI+眼底ビジネスモデルはさらに拡大する

私の国では、眼底疾患は患者の失明の重要な原因となっています。DR（糖尿病網膜症）が最も一般的な原因であり、糖尿病の罹病期間が長くなるにつれて発生率が徐々に増加します。 iResearch の推計によると、DR の脅威だけを考慮すると、2030 年までに国内で毎日約 384,000 人が眼底検査を必要とするため、眼底検査の需要は非常に広範囲にわたります。 iResearchは、眼底検査のクラスIII証明書の発行、AI分野の医療保険費用リストの拡大、および一次医療機関の情報レベルの段階的な向上により、AI+眼底検査の分野は、病院へのパッケージ販売と独立販売という従来のビジネスモデルから、医療保険と一次医療機関による購入という新しいビジネスモデルへと徐々に拡大し始めると考えています。

AI+医療成熟アプリケーションの分析-CDSS

AIは診断と治療の全プロセスを強化し、臨床業務に実用的かつ効果的な支援を提供します。

CDSS は病院における AI と医療の融合を体現したものであり、近年の現代医療システムにおけるさまざまな医療機関の重点分野でもあります。 CDSS を臨床業務に適用することで、医師の診断および治療レベルが向上し、臨床現場での誤診や診断見逃し率が効果的に減少しました。 CDSSは、実際の医療記録とエビデンスに基づく医療データベースを蓄積し、人工知能による最適化処理を通じてベストプラクティスデータベースを取得し、医師の臨床診断と治療の決定を支援・サポートするための基盤として活用しています。 2018年12月、国家衛生健康委員会は病院の電子カルテの評価を規制する政策を発表し、2020年までにすべての三次病院が評価レベル4以上の要件を満たす必要があると提案しました。レベル4以上の評価の重要な基準の1つは、CDSSのさまざまなレベルを持つことです。この政策の実施により、CDSS は極めて幅広い発展の見通しと大きな発展の可能性を獲得しました。

成長段階にある AI+ 医療アプリケーションの分析 - スマート医療記録

AIは医療記録の確認を支援し、医療保険のコストとプロセス管理の抑制に役立ちます

近年、政府は疾病の種類ごとに給付するDRGなどの医療保険制度を導入しています。DRGのグループ化に必要なすべての情報は、基本的に医療記録の表紙の項目に基づいて計算されるため、医療記録の表紙の確認が非常に重要になっています。さらに、医療記録全体の品質管理も非常に重要です。1) 診断選択の問題の解決、2) 医療用語の標準化、3) 将来の追跡の容易化と法的紛争の防止、4) 医療記録情報の改善です。したがって、AIの支援により、標準化、効果的な品質管理、インテリジェンスを備えたスマートな医療記録システムを構築することができ、病院での効率的で高品質な統計および管理作業を実現するとともに、医師の日常業務を支援し、わが国の医療資源の有効活用を向上させることができます。

AI+医療グラフトレンド

AIは医療知識グラフを継続的に改善し、臨床意思決定などの複数のアプリケーションシナリオを強化するのに役立ちます。

医療ナレッジグラフは、医療情報システムにおいて、大量かつ異種で動的な医療ビッグデータを表現、整理、管理、活用するためのより効果的な方法を提供し、システムをよりインテリジェントにし、人間の認知的思考に近づけます。医療知識グラフの構築プロセスは、医療知識の表現、医療知識の抽出、医療知識の融合、医療知識の推論という4つのステップに大別されます。人工知能の継続的な進歩により、これら4つのステップは大きな進歩を遂げました。 iResearch は、医療分野におけるナレッジグラフの重要性は、それがグローバルな医療知識ベースであるという点だけでなく、補助的な診断や治療、スマート医療記録などの医療インテリジェントアプリケーションをサポートするための基盤であるという点にあると考えています。医療ナレッジグラフ技術に強みを持つ企業は、将来、AI+医療開発の余地がより大きく広がるでしょう。

AI+医療アルゴリズムのトレンド

AI技術の壁を突破し、医療分野とのより深い融合を実現

医療と人工知能の深い融合は避けられない流れです。人工知能理論の創始者であるテレンス・シェノフスキーは、2019年に彼の新しい著書「ディープラーニング：インテリジェント時代の中核的な原動力」で、「ビッグデータに基づくディープラーニングは医療業界を変え、病気のより迅速かつ正確な診断と治療を提供し、将来的には癌さえも怖くなくなる」と予測しました。具体的には、AI +医療の将来の技術革新には、アルゴリズムの適合性のさらなる最適化、アルゴリズムの汎用性の向上、プライバシー情報の保護、AI +医療によって生成された結果の解釈可能性の向上、信頼性の高い検証の増加によるAI +医療で発生する可能性のある有害な医療イベントのリスクの継続的な削減が含まれます。

AI+医療倫理のトレンド

AI+医療倫理を開発し、ユーザーフレンドリーなAI+医療システムを構築する

AI+医療の発展は医療・健康分野にさらなる機会をもたらす一方で、倫理的な問題も生じます。国家衛生健康委員会が2019年に実施したAI+医療倫理問題に関する調査では、回答者の60％が個人のプライバシーと知る権利を懸念しており、回答者の半数以上がビッグデータとアルゴリズムの制御不能性を懸念しており、回答者の30％以上が診断と治療の倫理を懸念していることがわかった。今後の発展においては、AI+医療倫理監督の継続的な強化、医師の主な立場の明確化、倫理規制の強化により、AI+医療は医療サービス実践に適用されたときにより安全で信頼性が高くなり、人間本位でユーザーフレンドリーなAI+医療エコシステムを構築します。