从未来5-7年的中期来看，我们认为计算智能和部分感知智能将迎来机会，计算智能的基因检测和药物发现、感知智能中的医疗智能语音、医疗智能视觉、可穿戴医疗设备等将迎来爆发；从未来8-10年的长期来看，部分感知智能如：远程医疗和医疗机器人、认知智能的智能决策和智能诊断将迎来爆发。

　　一、人工智能在医疗行业的主要应用领域

　　人工智能的优点是高效计算与精准分析，因而它可以有效解决医疗的行业痛点，给医疗行业多个领域的发展带来机会，我们认为人工智能在医疗行业主要的应用领域有：

　　（1）基因测序；

　　（2）药物发现；

　　（3）医疗智能语音；

　　（4）医疗智能视觉；

　　（5）医疗机器人；

　　（6）可穿戴医疗设备；

　　（7）远程医疗；

　　（8）医疗智能决策；

　　（9）智能诊断等。

　　二、医疗行业生态链以病人的需求为核心

　　病人为整个医疗生态链诊疗的出发点和落脚点。智能医疗产生态链应该紧紧围绕病人展开，从和人的交互角度来看，其主要由云和端构成，其中，云是医疗生态链的顶层环节，是为了解决医疗信息的存储汇总管理、发掘与决策的云端应用层，如谷歌的医疗大脑，它一般是不和人们直接接触；端是医疗行业的落地点，是智能医疗设备和人的交互环节，是获取与反馈病人信息、检测与治疗的设备终端，如核磁共振检测仪、手术机器人等均属于端的范围，医疗生态链的端作为人机交互的终端设备拥有着最广阔的市场空间，其未来的演化路径是便捷化、实时化、智能化。

　　三、人工智能颠覆医疗行业生态链
　　
　　我们认为，人工智能对医疗行业的颠覆是全方位的。首先，颠覆传统的药企，颠覆传统药企主要体现在药物发现环节，可以提供精准化、个性化药品；其次，颠覆传统的医院，颠覆的路径是促使传统医院从固定到移动、从近程到远程；再者，颠覆医生的诊断方式，促使医生从繁琐的事物中解脱出来，转变成诊疗规则的制定者和诊疗过程的监督者；最后，颠覆病人的看病方式，病人将逐步实现足不出户得到精准的、个性化的解决方案，从而拥有更好的治疗体验。

　　四、智能医疗行业发展逻辑

　　我们认为智能医疗行业的爆发顺序应为计算智能→感知智能→认知智能，但这三者的发展并不是严格的先后顺序关系，医疗生态链三个智能的融合与协同并进。从未来5-7年的中期来看，我们认为计算智能和部分感知智能将迎来机会，计算智能的基因检测和药物发现、感知智能中的医疗智能语音、医疗智能视觉、可穿戴医疗设备等将迎来爆发；从未来8-10年的长期来看，部分感知智能如远程医疗和医疗机器人、认知智能的智能决策和智能诊断将迎来爆发。

　　五、主要结论

　　我们认为人工智能在医疗行业诸多领域将迎来爆发。其中，人工智能的云端将以医疗信息存储管理和医疗数据挖掘决策的方式同医疗行业深度融合，它是是整个生态链的顶层，是为了解决医疗信息的存储汇总、大数据挖掘、信息管理与决策等的网络应用层。人工智能的端部分是智能设备终端，它通过人机交互的方式参与疾病诊断治疗的方式融入医疗行业，一方面，有些智能终端通过其内部集成的各种智能传感器来实时获取病人的医疗信息作为医疗检测的判断基础；另一方面，有些智能设备终端是帮助治疗的机器人，可以根据病人的信息提供更精准的、个性化的治疗；最后，有些设备终端主要起到辅助作用，可以辅助、医生、病人等，可以帮助医院及医生辅助治疗又可以辅助病人如：帮助老人活动、助听、助视等。

　　对人工智能按不同医疗领域的应用可阶段性划分为初级计算智能、中级感知智能、和高级认知智能三个阶段。

　　从中期来看，我们认为，未来5-7年计算智能将迎来全面发展：随着大数据、云计算的发展，人工智能在计算领域的计算智能可以依靠云计算对大数据的高效分析与智能计算，布局计算智能的国内外公司非常多，已经形成小部分商业功能。在感知智能领域，以Intuitive Surgical为牵头的机器间接感知治疗已经形成小范围商业化；此外，众多科技巨头纷纷布局的智能语音、智能视觉等已经崭露头角，我们认为，未来5-7年初级感知智能中的医疗智能语音、医疗智能视觉和可穿戴医疗设备等将迎来飞速发展。

　　从长期来看，我们认为，未来8-10年部分感知智能和认知智能将迎来全面发展：随着医疗智能视觉、医疗智能语音、可穿戴医疗设备等的发展，高精度传感器集成度的提高，感知智能的远程医疗、医疗机器人等将迎来全面发展。认知智能依赖计算智能和感知智能的发展，随着计算智能设备计算能力的加强和感知智能设备精确信息的采集，我们认为认知智能设备将拥有足够的数据信息进行决策与诊断，因此我们认为认知智能将在未来8-10年将迎来爆发。（36Kr）