我国医疗行业存在资源相对稀缺且分布不均等痛点。中金认为，AI能够在健康管理、医疗影像、医院管理、医疗机器人等多场景赋能医疗行业，助力医疗领域的效率提升及公平实现，年有望带来亿人民币的市场空间。
摘要
我国医疗行业存在资源相对稀缺且分布不均的痛点，AI技术有望改善医疗服务体系。年中国千人医生数为2.2，低于美国等发达国家，医生超负荷工作仍难以提高患者的诊疗效率。同时，我国医疗资源分布不均，优质医疗机构及专业人员向城市及东部倾斜。我们看到AI能够学习真实世界的反馈并分析大量数据，提高医疗效率及普惠性、前置健康管理时点等。
三大基础设施日益完善，人工智能多场景赋能医疗行业。数据、算法、算力是AI落地的必要条件，医疗数据的来源多、规模大，但目前可用性差；机器学习等算法应用广泛，不同的数据类型及应用场景对算法的需求呈现差异化；同时，AI专用芯片的推陈出新推动算力提升，对AI落地形成支撑。在应用端，我们看到AI技术在多场景赋能医疗健康领域，包括健康管理、公共卫生、医学影像、药物研发、医疗机器人、精准医疗、医院管理等。其中，医疗影像为应用最为成熟的领域，-年迎来密集取证期，肺部、眼底筛查获得医疗器械三类证的产品较多；电子病历是目前AI在医院管理领域最为广泛应用，我们认为随着国家医药体制改革的深化，健康信息全面整合需求有望持续增长，电子病历的发展前景广阔；同时，我们看到AI在健康管理的应用潜能，我们认为通过健康管理平台构建数据网络并形成用户全面的健康画像是未来健康管理智能化的发展方向。我们认为，AI赋能医疗有望推动医疗资源的普及，成为未来发展方向。
数据、隐私、商业化等制约AI在医疗领域的落地，我们认为政府及产学医联动是破局关键。医疗数据分布分散且互联互通水平低，同时，医疗数据包含较多敏感信息，隐私问题长期受
