智健未来人工智能与机器学习赋能中国医疗健康行业白皮书.pdf
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1、人工智能与机器学习赋能中国医疗健康行业艾昆纬数据科学和高级分析团队北京中发展智源人工智能科技发展有限公司 联合发布智“健”未来:目录摘要一、中国医疗大健康行业市场展望1.1 宏观环境1.2 产业与行业环境二、算法驱动:高级分析在数字化时代为医药企业赋能2.1 速度领先:人工智能与机器学习技术提升业务敏捷性 案例分析1:临床试验优化 案例分析2:2022年新冠疫情态势预测2.2 精准决策:人工智能与机器学习技术提高决策精准度 案例分析1:罕见病预测 案例分析2:全渠道营销智能推荐系统2.3 便捷扩展:人工智能与机器学习技术提供解决方案可扩展性 案例分析1:销量预测平台 案例分析2:药物不良事件预
2、警平台2.4 深度洞察:人工智能与机器学习技术增强决策科学性 案例分析1:社交聆听 案例分析2:因果分析模型驱动市场决策三、寻找合作伙伴四、结论参考内容020303050606060708080809091010101112141501| 中国医疗健康产业在宏观环境因素的影响下迎来巨大变革,持续考验医疗健康企业的盈利能力和增长能力。从经济环境看,新冠疫情挑战了药械企业的生产研发、供应链稳定性,重构了企业的传统营销触达渠道,重塑了医疗健康产业所面对的B端、C端市场的需求观念,企业需要改良市场业务策略来应对变局。从政策环境看,政策导向促进了医疗健康产业供给端的结构性改革,政府通过出台DRG诊断改革
3、、常态化带量采购等举措进一步推进医保控费,鼓励AI+医疗产业发展,促使企业降本增效、驱动创新。从技术环境看,大数据、人工智能等新技术得到了长足发展,其在医疗健康产业丰富的落地应用场景为企业提供了增长的新动力;其与医疗健康领域的融合不断加深,以计算机视觉、自然语言处理、机器学习等为代表的人工智能子技术已广泛渗透在医疗行业的各个场景中,成为提升医疗服务水平的重要驱动力。面临经济、政策、技术环境的不断变化,医疗健康产业应该深刻认识到人工智能和机器学习技术为药械企业的研发、生产、流通环节带来的变革,以及这些技术在新医疗健康应用场景中释放的潜力。人工智能和机器学习技术能够通过领先的速度提升企业的业务敏捷
4、性;通过准确研判提升企业的决策精准度;通过便捷扩展实现全业务流程的降本增效;通过深度洞察增强企业决策的科学性。人工智能和机器学习技术能够为药械企业的产品全生命周期带来变革:1)在药物发现环节,人工智能和机器学习技术可以基于科学理论建立算法模型,加速靶点发现、先导化合物合成与筛选,节约实验室开发环节时间;2)在临床试验环节,人工智能和机器学习技术可以分析海量临床试验数据和患者病历,根据临床试验要求智能、精准推荐患者,从而加速临床试验进程;3)在产品上市阶段,人工智能和机器学习技术通过海量数据和先进模型算法的不断迭代,提供有深度的战略性客户洞察、精准的市场规模预测、敏捷的最优触达策略、灵活的策略调
5、整方案。人工智能与机器学习算法对医疗健康产业的业务赋能,高度依赖于企业与其合作伙伴在基础设施、数据资产、人才团队、技术模型等多方面的能力。想要真正实现这些技术与企业的深度融合,创造更多价值,企业应该寻找具有数据资产优势、领先的数据科学技术、丰富的医疗健康领域经验的合作伙伴,并且选择具有强大的算力基础设施、协同化产业集聚、良好政策扶持的优势区位。智“健”未来:人工智能与机器学习赋能中国医疗健康行业摘要|02核心观点:新冠疫情为医疗健康产业的需求端、供给端带来了不可忽视的冲击,企业需要改良市场业务策略来应对变局。新冠疫情挑战了药械企业的生产研发、供应链稳定性。受到各地疫情的影响,药品、器械企业面临
6、着临床试验项目进展缓慢、上游供应链中断的风险。在临床研发项目中,新冠疫情为招募患者、患者追踪、持续给药观察等环节带来了极大冲击,容易造成患者脱落,从而大幅提升了临床研究的成本。此外,新冠疫情也对产业上下游供应链能力提出了严峻挑战:药械企业面临原料和产品在仓储、运输等物流环节的阻滞问题,这些问题使得药品器械企业的供应链成本大幅提升。新冠疫情重构了药械企业的传统营销触达渠道。从B端市场看,疫情之后的医疗体系各方的互动方式发生了显著转变,医生与患者、医生与医药代表的互动更多转为线上。传统的医药代表面对面拜访形式在疫情期间遭遇限制,药械企业需要积极采用电子邮件、线上学术研讨会、视频电话、即时通讯软件等
7、多种方式尝试与医生进行沟通。从C端市场看,疫情与防疫政策改变了潜在消费者的信息获取渠道和健康消费场景:随着线上浏览时间显著增加,消费者更倾向于从线上渠道获取医疗健康知识,多达84%的受访者会通过微信公众号获取健康知识,50%的受访者会通过健康相关的APP、论坛网站来获取健康信息;随着药物和器械可及性的不断拓展,慢病管理等领域的患者治疗场景从院内转变为家庭。新冠疫情改变了B端、C端市场的信息触达渠道与使用场景,为药械企业的持续增长提出了新挑战。新冠疫情重塑了药械企业面临的市场需求观念。一方面,新冠疫情加速了B端医保基金的控费变革,医保基金对疫情防控相关领域的投入,加大了药械企业在医保内市场非疫情
8、防控产品的增长和利润的压力。另一方面,疫情提高了消费者健康理念,促进了C端消费者医疗健康观念的转变。消费者更加认可健康生活方式的理念,对医疗健康类产品领域的知识也在不断深化,在口腔护理、美容护肤等各个垂直细分领域对药械企业提出了更加多样化、更加细致的需求。核心观点:疫情冲击、带量采购等宏观环境因素为中国医疗健康产业带来了不确定性,对药械企业的增长和盈利提出了挑战;AIML技术能够帮助企业在已有领域内降本增效,开辟新的增长点,实现算法驱动增长。一、中国医疗大健康行业市场展望1.1 宏观环境经济/需求环境核心观点:医疗制度改革不断深化,政策环境驱动药械企业降本增效、布局创新。政策环境鼓励药械企业布
9、局前沿研发,创新药械审批注重提质增速政策环境从多方发力,提升药品研发的质量与速度,激励药械企业释放创新动能。国家药监局不断建立健全药品审评标准体系,促进药械企业以患者为中心,科学有序研发高质量产品;加快药械产品审批上市流程,提高创新产品和临床急需产品上市速度。截至2022年7月,国家药监局累计发布了361个药械研发指导原则,覆盖化学药、生物制品等领域,为药械企业产品的研发、生产、审批、上市等环节提供了科学、规范的指导(国家药监局,2022a)。同时,国家药监局注重加快药品注册审评审批,设立突破性药物治疗程序、附条件批准程序、优先审评审批程序、特别审批程序共四条“快速通道”,加速药品研发和上市(
10、国家药监局,2022a)。2021年,国家药监局产品全年整体按时限审结率达到98.93%,取得历史性突破(国家药监局,2022b)。注重提质增速的药械产品审批环境对药械企业的研发能力提出了进一步要求,企业需要在产品迭代速度快、生命周期短、利润空间低、竞争更加激烈的环境中寻找独特竞争力与利润增长点。集中采购常态化制度化,强化药品器械供应保障药品供应保障体系深入调整,注重提高药品可及性。2018年以来,政府通过试点并推广药品和高值医用耗材集中带量采购制度、完善国家基本药物制度、医保目录常态化调整制度,强化药品和器械的供应保障,确保关系民生的药品、器械可及性。截至2022年7月底,国家医保局已开展7
11、批国家组织药品集中采购,共覆盖294种药品;集中采购政策将常态化、制度化、规范化运行,不断提速扩面,预计2022年底每个政策环境03| 核心观点:大数据、人工智能等新技术得到了长足发展,人工智能与机器学习技术在医疗健康产业的丰富落地应用场景为企业提供了增长的新动力。医疗健康市场中量级大、结构多样性高、增长速度快的数据需要依靠人工智能和机器学习技术进行分析研判以提升价值。传统的数字化分析方式难以挖掘出医疗健康市场中海量的结构化与非结构化信息的真正价值,而人工智能与机器学习技术能够更好地赋能决策。人工智能(Artificial Intelligence)是指可模仿人类智能来执行任务,并基于收集的信
12、息对自身进行迭代式改进的系统和机器。机器学习是人工智能技术中的一部分,可通过统计学模型和方法,允许计算机通过经验积累来提升预测或解释能力(IBM,2022)。在医疗健康产业中应用人工智能和机器学习技术,能够帮助企业降低成本,做出更优的商业决策。AIML技术与医疗健康领域的融合不断加深,以计算机视觉、自然语言处理、机器学习等为代表的人工智能子技术已广泛渗透在医疗行业的各个场景中,成为提升医疗服务水平的重要驱动力。近年来,人工智能技术的加速成熟,在医疗健康领域的应用场景不断丰富。主要包括医学影像、临床辅助决策、精准医疗、健康管理、医疗信息化、药物研发以及医疗机器人等,以助力降本增效、提升诊疗水平、
13、改善患者体验、降低患病风险等为核心目的,全面赋能院前、院中、院后各个环节(图1.2)。技术环境来源:公开资料,IQVIA 整理省集采药品将覆盖350个以上(国务院,2021)。在此期间,国家卫健委动态调整优化国家基本药物目录,不断完善目录调整管理机制,综合药品临床应用实践、药品标准变化、药品新上市情况等因素进行3年一次的国家基本药物目录常态化调整(国务院办公厅,2018)。自2018年以来,国家医保局不断完善医保目录动态调整机制,一年一度的医保目录动态调整制度已经基本建成。以集中带量采购为代表的药品供应保障政策推动了企业大幅降低院内市场的药械价格,为药械企业的利润与增长带来长期挑战。医保、医疗
14、、医药“三医联动”,深化医药服务供给侧改革医药服务作为深化医疗体系改革的要素之一,在“三医联动”的医疗制度改革中扮演重要角色。医药供给侧改革与深化公立医院改革深度融合,促进合理用药与规范化诊疗成为医联体合理发展的核心;药品、器械提质降价也与医保支付方式改革紧密结合,DRG/DIP 改革即将在 2022-2024 年全面推进,预计2025 年底 DRG/DIP 支付方式基本实现全覆盖(国家医疗保障局,2021)。在医保基金控费举措常态化、医保支付方式全面改革、公立医院发展方式以及服务模式变革深化的新时代,药械企业作为密切相关的产业供应方,也将面临诸多改革带来的机遇和挑战(图 1.1)。2020.
15、07,国家发改委、工信部等五部门联合印发国家新一代人工智能标准体系建设指南,加强人工智能领域标准化顶层设计,推动人工智能产业技术研发和标准制定,促进产业健康可持续发展;率先促进人工智能在医疗健康领域的应用与发展 2017.07,国务院印发新一代人工智能发展规划,推广应用人工智能治疗新模式新手段,建立快速精准的智能医疗体系AI 医疗发展支持政策 2022.04,国家卫健委发布国家限制类技术目录(2022年版)、人工智能辅助治疗技术临床应用管理规范(2022年版)、人工智能辅助治疗技术临床应用质量控制指标(2022年版)将“人工智能辅助诊断技术”从限制类技术目录中删除;医学影像识别技术、病理诊断和
16、报告系统等技术有望突破限制,获得更加广泛的应用 人工智能辅助治疗技术(专指应用机器人手术系统辅助实施手术的技术)仍处于限制类技术目录范围内AI 医疗软件参与诊疗规范 2022.03,国家药监局器审中心发布人工智能医疗器械注册审查指导原则、医疗器械软件注册审查指导原则、医疗器械网络安全注册审查指导原则,为AI医疗软件作为医疗器械注册审批提供规范性指导意见 2021.07,国家药监局发布人工智能医用软件产品分类界定指导原则,依据算法应用成熟度划分人工智能医用软件的审批分类,人工智能医用软件可作为II类或III类医疗器械管理AI 医疗器械注册、审批政策|04图1.1 人工智能+医疗相关政策核心观点:
17、人工智能和机器学习技术为药械企业的研发、生产、流通环节带来变革,并且在新应用场景中释放潜力,辅助升级产业和提高行业服务水平。人工智能和机器学习技术能够与产品研发、生产、流通全流程有机结合,有效降低各环节的不确定性,推动产品全周期降本增效。在研发环节,人工智能与机器学习技术可以融入候选药物设计与筛选过程,设计和优化先导化合物。通过利用大数据知识库的查询比对,整合先进的目标化合物合成路线,利用人工智能做出优选推荐,从而缩短新药开发周期,降低开发成本。在生产环节,人工智能与机器学习技术可以对生产工艺流程的设计,实现数字化生产改造,进一步提高生产效率、缩短检验周期、精准地控制成本,并最大程度保障药品、
18、器械的质量。在流通环节,人工智能与机器学习技术可以帮助企业建立复合型智能营销渠道和沟通平台,提高渠道掌控力,提升学术内容和产品推广信息传播的精准度,有效降低销售成本;并通过个性化定制服务同时从患者、医生处获得反馈数据,增强信息反馈及时性和全面性,为产品和服务优化提供支撑,进而有效改善医生、患者的服务体验(工业互联网产业联盟,2021)。人工智能和机器学习技术能够开辟新的应用场景,释放新的增长潜力。近年来,人工智能技术与医疗健康领域的融合不断加深,AI+医疗的应用场景不断拓展。人工智能和机器学习技术除了在药物研发、精准医学营销、医疗信息化等场景中辅助已有的药品器械企业和医院经营管理之外,也成为了
19、独立的医疗服务产品创新增长的重要来源。依托海量数据、先进模型、发达算力,人工智能和机器学习技术能够以“作为医疗服务的软件”创造全新的增长点(Software as a Medical Device,or SaMD)。随着种类丰富、来源多样的医疗大数据不断的沉淀,人工智能与机器学习在医疗健康领域的落地场景不断拓展,具有广阔的前景(图 1.3)。来源:公开资料,IQVIA 整理来源:公开资料,IQVIA 整理1.2 产业与行业环境人工智能机器学习自然语言处理监督/无监督学习深度学习神经网络人工智能任何能使计算机模拟人类智力的技术深度学习机器学习的一部分,对非结构化或无标记的数据进行监督/无监督学习
20、机器学习人工智能的一部分,运用统计学方法使计算机能够根据经验改进结果自然语言处理通过编程,让计算机能够模拟人类对自然语言的理解,包括口语和书面语成熟应用快速发展未来展望辅助诊断个性用药基因组学研究临床决策支持卷积类神经网络,Transformer朴素贝叶斯,支持向量机,深度学习Transformer,变分自编码器自然语言理解,知识图谱,图像识别AI+精准医疗会议记录监察视频记录监察不良事件探查异常检测人脸识别,目标检测,声纹识别命名实体识别,情感分析AI+合规监察传染病预防罕见病预测基于智能体的仿真模型基于机器学习的预测模型AI+公共卫生虚拟助手可穿戴设备对话意图理解,情感分析,命名实体识别基
21、于机器学习的预测模型AI+健康管理智慧病案智能分诊命名实体识别,文本分类,语义判定语音识别,自然语言理解,随机森林AI+医院管理远程手术3D打印人体组织人体工程学义肢5G通信,虚拟现实,增强现实3D重建,3D打印肌电传感器阵列,强化学习AI+器械研发器官芯片预测模型,图像识别,语义分割,目标跟踪脑机接口数字孪生人信号处理,迁移学习,深度学习多学科建模,大数据分析,超性能计算,机器学习,模拟仿真AI+未来概念手术辅助手术机器人器械质检3D重建,目标检测,语义分割Motion2Vec,多任务堆叠沙漏网络 文本识别,图像识别,异常检测AI+器械研发联邦学习与隐私计算医学图像生成隐私威胁模型,攻击者和
22、安全模型,多方安全计算,同态加密,差分隐私生成对抗网络,扩散模型AI+隐私保护药物发现药物反应预测生成对抗网络,变分自编码器图神经网络,蒙特卡洛搜索AI+药物研发个性化整形整形效果展示3D重建,3D编辑,3D打印技术虚拟现实,增强现实AI+医疗美容智慧理赔区块链病历处方票据识别,区块链区块链AI+智能保险应用场景05| 图1.2 人工智能和机器学习技术简述图1.3 AI+医疗技术场景总结和展望核心观点:人工智能和机器学习技术利用数据、算法、经验赋能业务决策,帮助企业在产品全生命周期各个流程中降本增效。二、算法驱动:高级分析在数字化时代为医药企业赋能(Algorithm-driven appro
23、ach)来源:IQVIA 内部资料药物研发具有高技术、高投资、高风险、长周期四种特点。在新冠疫情冲击全球研发供应链的大背景下,2021年所有开发阶段和治疗领域的药品研发复合成功率下降到了5.0%;除疫苗和心血管以外,其他领域的复合成功率均低于10年趋势(IQVIA,2022)。总体来看,药品研发的高投资、高风险、长周期使得新药的开发成本飙升,药物研发面临严重的生产力危机;提升药物研发成功率、缩短研发时间、加速临床试验流程、降低研发成本,是目前医疗健康企业关注的焦点。2.1 速度领先:人工智能与机器学习技术提升业务敏捷性伴随疫情的持续影响,医疗健康行业面临着更加激烈的竞争环境和飞速变化的客户需求
24、;不断变化的市场环境要求企业逐步转向数字化,以提高响应能力,提供更多个性化的服务,并对其业务进行创新赋能,革新原有业务流程和模式,以便应对可能的挑战。在数量级大、复杂性高的大数据面前,以人工智能和机器学习技术为代表的高阶分析能够有效地处理、分析市场需求,将业务场景、商业决策转化为实际算法和模型,通过领先速度、精准决策、便捷扩展,赋能产品的全生命周期的多种应用场景,帮助企业降低成本、提高运营效率,助力数字化转型(图 2.1)。人工智能和机器学习技术能够为药械企业的产品全生命周期带来变革:在药物发现环节,人工智能和机器学习技术可以基于科学理论建立算法模型,加速靶点发现、先导化合物合成与筛选,节约实
25、验室开发环节时间;在临床试验环节,人工智能和机器学习技术可以分析海量临床试验数据和患者病历,根据临床试验要求智能、精准确定入组患者,从而加速临床试验进程;在产品上市阶段,人工智能和机器学习技术可以基于海量数据和先进模型获的迭代算法,提供敏捷、精准、灵活的战略性客户洞察、市场规模预测、最优触达策略设计。快速变化的商业环境要求企业能够高效、快速、全面、实时地收集信息、分析信息,并根据有价值的分析获得反馈,及时调整商业策略。传统的商业分析往往无法满足企业应对高速变化市场的需求,以做出快速、高效的反应;人工智能和机器学习技术能够依靠算法实现自动化的数据收集、分析,允许企业做出实时、快速的商业策略调整,
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