金准人工智能大数据时代下的健康医疗行业报告■■■■前言大数据及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
预计年，辅助决策类中的影像辅助诊断将首先落地，主要因为其的准确率，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
―、大数据在健康医疗行业中应用价值健康医疗行业面临的困境全球医疗困境人口的增长和老龄化，发展中国家医疗市场的扩张、医学技术的进步和人力成本的不断上涨将推动支出增长
年全球医疗支出预计将以每年的速度增长，而年的增速仅为
慢性病发病率提升，变化的饮食习惯以及日益增加的肥胖度加剧了慢性病的上升趋势,特别是癌症、心脏病和糖尿病，目前中国糖尿病患者约有亿，而全球患者人数预计将从目前的亿增加至年的亿
传统研发（）成本上升，产品上市速度慢，年至年药物开发成本增加了
劳动力不足，在人口结构的变化和技术的迅速发展下，熟练和半熟练医疗保健工作者将大幅减少
中国特色困境O14310身体需要医疗*保健服努性理器官衰老，易受疾病困扰疾病和健康问题非常关注82909294969800020406081012141611Be20e22e—人口总数｛万人）一人口增长比例百 5 岁 L 儿上人旧常起居需依赖伴侣和亲友的照顾「对照看、护理等有需求2013-2017 年中国人口总量及 65 岁以上人口比例情愿意为医疗、保腱花费人口总数（万人）人□增长比別砧岁 iy 上人口数星（万65 岁 1U 上人口比剖65 岁人□增长20131360720
49%13161970%152%20141367820
52%1375510
