| 排名 | 企業 | 相關服務/相關產品 |
|---|---|---|
| 1 | 阿里健康 | 癲癇腦電分析引擎 |
| 2 | 平安好醫生 | AI輔助診療系統——AI DOCTOR |
| 3 | 騰訊 | 騰訊覓影 |
| 4 | 開心生活科技 | 智能化臨床研究和藥物研發 |
| 5 | 微醫 | 全科輔助診斷系統 |
| 6 | 東軟望海 | DRG智能管理平臺 |
| 7 | 云知聲 | 醫療垂直領域錄入軟硬件一體的解決方案 |
| 8 | 碳云智能 | 提供私人的健康指數分析和預測 |
| 9 | 春雨醫生 | 在線醫療健康咨詢 |
| 10 | 推想科技 | InferRead? CT 肺部疾病智能解決方案 |
| 11 | 太美醫療科技 | eImage醫學影像閱片系統 |
| 12 | 思派網絡 | 腫瘤領域數據服務 |
| 13 | 天智航 | 智能醫療機器人 |
| 14 | 訊飛醫療 | 肺部DR多病種輔助診斷系統 |
| 15 | 靈醫智惠 | 眼底影像分析系統 |
| 16 | 雅森科技 | 對PET/SPECT/fMRI等醫學影像定量分析 |
| 17 | 深睿醫療 | Dr. Wise? 人工智能醫學輔助診斷系統 |
| 18 | 森億智能 | 數據治理與信息平臺解決方案 |
| 19 | 惠每科技 | Dr. Mayson醫療人工智能解決方案 |
| 20 | 數坤科技 | 冠心病智能輔助診斷系統 |
| 21 | 若水醫生 | 漢莫拉比智能輔助引擎 |
| 22 | 望里科技 | AI抑郁評測系統 |
| 23 | 體素科技 | 醫療影像處理 |
| 24 | 西井科技 | 腦神經技術在智慧醫療上的運用 |
| 25 | 翼展科技 | 醫學影像AI開放協作平臺 |
| 26 | 圖瑪深維 | 智能篩查檢出服務 |
| 27 | 連心醫療 | AiContour智能勾畫系統 |
| 28 | Airdoc | 醫學影像分析 |
| 29 | 蘭丁高科 | 人工智能宮頸癌篩查系統 |
| 30 | 新云醫療 | 疼痛智能云平臺 |
| 31 | 思多科 | 掌上彩超診斷儀 |
| 32 | 長木谷醫療 | 人工智能關節置換三維手術規劃系統 |
| 33 | 海信醫療 | cas計算機手術輔助系統 |
| 34 | 諾華制藥 | 心衰人工智能疾病管理平臺——護心小愛 |
| 35 | 視微影像 | VG系列掃頻OCT |
| 36 | 上工醫信 | AutoEye智能眼底圖像分析平臺 |
| 37 | 匯醫慧影 | AORTIST人工智能云平臺 |
| 38 | 賽福基因 | 元晶TM腫瘤大數據分析平臺 |
| 39 | 視見醫療 | Cervix-Pilot宮頸癌靶區勾畫系統 |
| 40 | 醫拍智能 | 醫療單據智能識別系統 |
| 41 | 柏視醫療 | 靶區勾畫放療云平臺 |
| 42 | 天明創新 | 職業病患者影像數據服務平臺 |
| 43 | 萬靈AI | 心鏡預診系統 |
| 44 | 蕙泉/半個醫生 | 家醫輔助決策系統 |
| 45 | 奇云諾德 | 云端·基因信息解決方案 |
| 46 | 大艾機器人 | 外骨骼康復機器人 |
| 47 | 邊界智能 | 分布式大數據分析交換網絡 |
| 48 | 諾道醫學 | 智能臨床藥學服務平臺 |
| 49 | 小喬機器人 | 藥師小喬 |
| 50 | ABC診所管家 | 智慧診所管家 |
| 2019《互聯網周刊》&eNet研究院選擇排行 | ||
醫療與AI技術的相輔相成
在人工智能、5G、大數據等先進技術的浪潮下，很多行業被改寫，醫療行業也是其中之一。技術與醫療的合理融合，在幫助提升診斷效率、準確度，制定有效治療方案，從而推動個性化治療中起到了關鍵性的作用。
技術對醫療行業的滲透由來已久。為滿足更多人群的醫療需求，涉及診斷準確率、藥物安全性、康復周期等各方面的服務都在進行優化和提升，其中起關鍵性作用的要素之一就是在醫療大數據領域參與度非常高的AI技術。擁有龐大的醫學知識庫和數據庫，讓AI在幫助醫生進行輔助決策和診斷時更具優勢，而這種優勢最終體現在它對海量數據的處理并發現某些關鍵性的特征和規律的效率上。
也正是這個原因，醫療也已經成為了AI創投中熱度最高的應用領域之一。
技術的運用解決了行業的部分需求，而需求的解決又反作用于技術研究本身。這一循環往復、逐漸深入的過程背后，將會促進未來大量技術對醫療行業的滲透——從而提供更安全高效、更人性化的醫療服務。當然，目前醫療行業仍面臨著諸多挑戰和尚待開發的空間，而這無疑需要借助科技企業在醫療事業上的繼續深耕和戮力前行。
當下，AI醫療行業面臨的“慢”和“快”
AI技術對于醫療的重要性不言而喻，就像創世伙伴資本創始主管合伙人周煒談到的：“在中國過去20年的創投市場里，醫療的痛點沒有通過‘互聯網’得到根本性的解決，因為這個領域面臨的不是‘連接’的問題，而是‘供給和需求不平衡’的問題，要通過現在的AI等新技術來解決。”
但就目前的情況來說，AI在醫療領域的應用還處在初級階段。而這個“初級”，一方面代表著應用的深度淺，一方面代表著應用的范圍窄。
醫學是一門復雜且需要嚴謹態度的學科，因為對它的運用和實踐緊緊關系著患者的健康，一次誤判就可能危及生命。因此在醫療領域，目前的AI產品多用于初期篩查病變部位并進行輔助診斷，即使在未來很長的一段時間內，醫生的角色都具有不可替代的作用。
此外，AI在醫療領域的應用還相對集中。據相關機構統計，截至2019年7月，在國內全部醫療人工智能企業中，從事醫學影像的企業數量最多，其中又屬影像輔助診斷業務為主。
不過，這種相對受限的行業現狀正逐漸朝著更好的方向發展，比如AI在醫療領域其他分支上的積極落地和實踐——近來非常火熱的眼底篩查。
除了騰訊和平安智慧醫療，百度靈醫也可以通過診斷病人眼底，對糖尿病視網膜病變、青光眼等主要致盲疾病進行篩查，這一應用的成熟將大大提升上千萬面臨著眼疾風險人群的治愈率。
而就在最近，強生醫療與長木谷正式簽訂了中國骨科AI Joint 1.0合作項目，這一項目無疑又開啟了人工智能賦能骨科關節領域的新篇章。隨著應用的不斷深入，人工智能技術在醫療健康領域的前景必將越來越遠大。
由慢變快，這是一個穩扎穩打的作戰技巧，而技巧本身都應該被賦予最簡單又最美好的意義，即為了人們對于生命健康的強烈需求。
人、醫療與AI，是由個體組成卻不容分割的整體
醫療行業的發展與人們的日常生活質量息息相關。
醫療就像一道巨大的屏障，決絕地將疾病排除在人們的生活之外；而且，隨著人們需求的不斷變化，醫療還會進行相應的改革，以更好的形式適配前者，達到人、醫療和技術的深刻融合。
不過，技術對行業的賦能是一個循序漸進的過程，這中間勢必會涉及政策監管、數據隱私和安全等各種敏感話題。樂觀的是，解決問題永遠是后續的、錦上添花的事情，而能發現問題所在才是行業在實現階段性進步的第一聲號角。
最終，提升手術的精準性與安全性、降低醫生手術的風險、減少患者的手術時間、提前發現和預防疑難雜癥、緩解城鄉醫療資源不平衡的問題……這一切從人的需求本身出發的美好愿景都將一步步實現，并構成整個AI醫療行業更全面發展的意義。
