医疗人工智能产业发展情况与人才需求探讨

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医疗人工智能产业发展情况与人才需求探讨

发布日期:2019-05-06
作者:晚成医械

  一、医疗产业整体发展情况

根据公共数据,2025年全球医疗人工智能市场将超过340亿美元。
1。人工智能领域广泛,其中医疗卫生是人工智能最大的垂直渗透区域。
人工智能技术、计算机视觉技术、服务机器人技术、语音技术和自然语言处理技术具有很高的商品化程度。在中国有人工智能驱动技术或业务的168家非上市公司中,计算机视觉(20.80%)、服务机器人(19.6%)、语音和自然语言处理(10.7%)、计算机视觉(20.80%)、语音处理(10.7%)和自然语言处理(NLP)占20.80%,分别为19.6%、10.7%。其他领域,如智能医学、机器学习和智能驾驶,也是相对流行的领域。
根据2018年《世界人工智能产业蓝皮书》,中国人工智能企业覆盖医疗卫生、金融、商业、教育、安全等领域,其中医疗卫生占22%。其次是人工智能医学成像市场,增长率约40%。预计2024年市场规模将达到25亿美元,市场占有率将达到25%。它也是我国人工智能医学应用领域最热门、最成熟的领域。
人工智能辅助诊断包括医学影像、电子病历、导航机器人和虚拟助手等,其应用比较成熟。人工智能健康管理是将被动疾病治疗转变为主动自我监测.主要产品是智能可穿戴设备。我国正处于人口老龄化和计划生育阶段。健康管理的市场潜力巨大。人工智能疾病预测主要基于遗传检测,利用生化、影像和行为数据预测疾病发生的风险。随着人们生活质量的提高和健康意识的提高,疾病预测市场也将是一个巨大的市场。
2。国内医疗AI企业初步形成了“三足、闪闪发光的火焰”模式。
我国人工智能产业仍处于创业发展阶段。在168家人工智能驱动的非上市公司中,34.50%的公司成立于2015年,20.80%成立于2014年,16.70%成立于2016年。
目前,我国已有144家医疗AI产业企业,其中以北京、上海、浙江、江苏、广东等地的医用AI产业为主。四川、安徽、重庆、河南、福建、江西、湖北等地也开始布局医疗AI产业。
3。不同地区的产业和人才供求存在差异,深圳、杭州、广州的人工智能人才占全国的一半。
2018年7月,工业和信息化部直属研究机构赛迪(Sadie)公布了中国人工智能城市前15名的名单,其中北京、上海、深圳、杭州和广州拥有更多的人工智能人才。分别占27.9%、12.1%、8.5%、6.5%和3.9%。AI人才需求主要集中在北方、广州、深圳等热门一线城市,其中北京占30%以上(30%),北京的医疗AI企业占全国的40%以上。人工智能人才城市的分布与需求侧基本匹配,但供求条件不同。其中,北京、上海、深圳人工智能人才供给比例高于实际需求;广州、杭州人才供给低于实际需求,人才短缺程度较高。
4。我国各省(市)越来越重视人工智能技术的创新和应用,重视人工智能人才的培养和引进。
国家一级共发布国家科技创新十三五规划、国家战略性新兴产业发展十三五规划、新一代人工智能发展规划、毕业舞会三年行动计划等15项政府文件。《关于发展新一代人工智能产业的通知》(2018-2020)。
在省一级,印发了23份政策规划文件。
在市一级,发布了13份政策文件,包括“广州加快发展IAB产业五年行动计划(2018-2022)”、“关于促进下一代人工智能发展的实施意见”等。
二、培养高校人工智能人才,形成大规模产业化
在人工智能人才方面,国家致力于构建层次化、有竞争力的医疗器械人工智能人才体系。形成“高端人才-高级人工智能创新人才和团队潜力人工智能领先者-人工智能基础研究、应用研究、运行维护等专业技术人才-通过人工智能理论”的方法、技术、产品和应用垂直复合人才与经济、社会、法律、市场,管理等横向复合人才体系。
新一代人工智能发展计划提出构建人工智能学科部署人工智能技术应用领域。根据教育部《高等院校人工智能创新行动计划》,我国人工智能人才培养五年后将成为一个新的跨学科技术领域。人工智能学科的跨学科性质非常强,涉及范围广泛的知识系统,包括计算机科学、神经科学和统计学。
我国的人工智能学术人才主要集中在计算机、自动化、电子信息等部门。清华大学培养国际人工智能人才822人,居世界第一,上海交通大学位居第二(590人)。但浙江大学和哈尔滨工业大学的人工智能人才投入分别排名前两位。人工智能在大多数高校的学术研究仍然局限于国内学术界。除清华外,上海交通大学还拥有一定集中的人工智能产业化人才,其他高校以学术性为主。我国高校人工智能人才投入排名前20位。
三、展望
生物经济将成为继信息经济之后的新经济,人才是推动生物新经济发展的基础。从弗林特生物医药产业数据库中可以看出,我国生物医药产业的发展存在着集聚现象。国家重点布局生物医药产业基地、园区和高校,集聚生物医药产业、智慧型创新人才和产业化人才。技术、新思想、新模式为人才的快速成长创造了条件。新业态的产业化、新场景的应用、传统产业与现代技术的融合,为不同层次的人工智能人才培养提供了新的生态系统,带动了工业化和应用型人才的快速成长。
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