醫(yī)療人工智能產(chǎn)業(yè)上游主要是為行業(yè)提供基礎(chǔ)技術(shù)支持的行業(yè)，如醫(yī)療數(shù)據(jù)挖掘、算法等，典型企業(yè)有碳云智能、連心醫(yī)療、大數(shù)醫(yī)達(dá)。

下游主要為醫(yī)療人工智能技術(shù)的應(yīng)用層，主要的應(yīng)用場景有醫(yī)學(xué)影像、虛擬助手、藥物研發(fā)、健康管理、疾病風(fēng)險預(yù)測、病歷/文獻(xiàn)分析，代表企業(yè)包括科大訊飛、華大基因、圖瑪深維、博奧生物等。

而在醫(yī)療人工智能技術(shù)行業(yè)，我國涌現(xiàn)出了一大批企業(yè)，這些企業(yè)開發(fā)出了針對醫(yī)療行業(yè)應(yīng)用的各種醫(yī)療人工智能產(chǎn)品，如智能影像輔助診療系統(tǒng)、導(dǎo)診機器人、語音電子病歷等。

圖表      醫(yī)療人工智能產(chǎn)業(yè)鏈圖譜

在下游需求方面，中國醫(yī)療行業(yè)長期存在優(yōu)質(zhì)醫(yī)生資源分配不均，診斷誤診漏診率教改，醫(yī)療費用成本過高，醫(yī)生資源供需缺口大等問題。而在中國醫(yī)療改革逐步推進(jìn)，分級診療逐步落地的過程中，這種問題更加突出。

除此之外，我國醫(yī)療資源分布嚴(yán)重不均等，三甲醫(yī)院主要集中在北上廣深和省會城市，集中了大量優(yōu)質(zhì)的醫(yī)護(hù)資源，使得大量病患涌入這些城市。而大部分時間大醫(yī)院因為收治大量常見病、多發(fā)病患者，造成看病難、看病貴，浪費了寶貴的醫(yī)療資源，使重癥、急癥患者難以得到及時救治。

在此背景下，人工智能將在各種場景的共同作用下，提高醫(yī)療服務(wù)水平，改善現(xiàn)有現(xiàn)狀。根據(jù)統(tǒng)計，我國醫(yī)院部署人工智能應(yīng)用并成熟使用的占比不足50%，仍有近50%的醫(yī)院并未嘗試接入人工智能技術(shù)。