大数据及AI技术在健康医疗领域应用场景包括,辅助决策、健康/慢病管理、机构智能化管理、基因数据*等。预计2019年,辅助决策类中的影像辅助诊断将首先落地,主要因为其90%的准确率,可以快速为医生提供丰富的细节信息。其他应用场景,医疗机构的智能化管理,将在各省市区域信息平台及三大健康医疗数据集团推动下进行。全科辅助决策、健康/慢病管理、人工智能新药研发等,大多处于产品研发中期。针对这三个领域,企业仍需投入大量技术人才,以缩短流程路径,提升产品准确率。艾瑞认为,假设2022年人工智能技术辅助决策应用应用落地,市场规模将达到55.86亿元人民币*,其收费模式将包括软硬件解决方案、软件搭载、按次收取等多种方式。健康医疗大数据快速发展的先决条件有三条,1)政策支持,顶层政策推动的同时,各类细节管理办法也要及时跟上市场发展;如,CFDA需要就基于人工智能技术的临床应用,开发新的监管框架,为申请三类证开通通道。2)市场认可,健康医疗大数据及AI技术的临床及商业价值快速被市场认同,即企业客户与患者用户均具备一定的数据消费意愿与能力。3)资本支持,大数据及AI技术的应用研发需要大量资金支持,在产品尚未全面铺开时,市场需要资本不断的注入以维持研发能力。