中美欧医疗+AI产业对比：中国在多个细分领域应用领先，人才储备和数据规范需要加强

在医疗领域，人工智能的发展已经引起了全球的关注。从BenevolentAI的阿尔茨海默症新药交易，到IBM Watson Oncology在全球范围内的广泛应用，再到依图医疗在浙江省的成功实践，都充分证明了医疗人工智能的价值所在。这不仅为医生、患者、企业带来了实质性的便利，更在全球范围内催生了一场创新的革命。

这场革命的背后，是各个国家和地区对于人工智能前景的看好，纷纷加快布局速度。全球范围内，美国、中国、欧洲成为了医疗人工智能领域的领跑者。在这场医疗人工智能的竞赛中，谁将成为真正的领跑者呢？让我们从应用、人才、医疗数据三个方面进行深入探讨。

从应用层面来看，全球各地的医疗人工智能发展势头强劲。尤其是美国，凭借其强大的科研实力和创新能力，一直处于领先地位。而中国虽然在人工智能领域的研究论文和专利申请数量上保持高速增长，但在应用方面还需进一步加强。欧洲虽然经常被提及的次数较少，但其在医疗人工智能领域的发展也不容小觑。

在人才方面，美国在人工智能领域具有无可比拟的优势。这得益于其扎实的人才培养体系、研究型人才优势以及基础研究者的努力。而中国虽然近年来在人工智能领域的论文和专利申请数量上取得了显著的成绩，但在人才方面仍需努力。由于国内的政策和数据优势，许多留学生选择回国创业或工作，这在一定程度上弥补了人才不足的缺陷。

从医疗数据对比来看，中国在基础数据量上远远领先欧美。这些数据的利用率和利用价值并不高，主要原因是缺乏统一的标准和跨平台分享的生态环境。与此相反，美国在医疗数据的发展上分为三个阶段，并且已经积累了丰富的医学数据，为人工智能的发展打下了坚实的基础。

美国、中国和欧洲在医疗人工智能领域都有各自的优势和挑战。虽然美国在某些方面处于领先地位，但中国在欧洲的追赶下也不甘示弱。随着技术的不断进步和政策的持续推动，我们有理由相信这场医疗人工智能的竞赛将会更加激烈，而最终的胜出者将取决于各方的努力和创新。自2010年颁布《电子病历基本规范（试行）》以来，已经过去七年时光。英国的NHS（国家医疗服务体系）一直承担着保障全民公费医疗保健的使命。在英国卫生大臣Jeremy Hunt的推动下，该体系计划让所有基层医疗服务和医院服务在2020年实现电子病历全覆盖，否则将无法继续接待病人。总体来看，欧美国家在医学数据立法方面相对完善，特别注重隐私保护。例如，DeepMind与NHS的合作曾因隐私问题而受到影响。欧美在医疗数据方面的成本投入较高，IBM曾计划以26亿美元收购医疗数据公司Truven。

相较之下，中国的医疗数据体量巨大，但相关法规尚待完善。目前，政策主要要求医院和作为数据的管理方要保护好隐私，并在科研的前提下合理使用这些数据。根据《新一代人工智能发展规划》，国家计划在2025年之前形成初步的法律规范，明确医疗数据的各项权利。在此之前，国内的人工智能公司正在利用这段法律真空期，利用医学数据进行模型训练。

医疗人工智能公司的创业数量对比显示，中美欧三地的医疗人工智能创业企业总数接近200家。其中，中国82家，美国74家，欧洲23家。三地的融资概率分别为72%、72.9%和65.2%，融资总额分别达6.7亿美元、8.72亿美元和1.28亿美元。

中国最大的一笔融资额为碳云智能的A轮融资10亿人民币。美国和欧洲的最大融资额分别来自Flatiron Health和BenevolentAI。美国和中国的获投率相近，而欧洲的获投率相对较低。目前，大多数医疗创业公司仍处于创业早期阶段，但中国的医疗人工智能公司在后续融资方面相对容易。

在应用场景方面，人工智能不仅应用于医学影像，还涉及药物发现、健康管理等领域。中国在医学影像领域具有明显优势，出现了一批如依图科技、推想科技等优秀企业。这些企业在人工智能+医学影像领域不仅数量多、规模大，而且应用领域广泛。

美国医疗AI企业中也有佼佼者，如Bay Labs、Enlitic以及Eyenuk等活跃在人工智能与医学影像结合领域。其背后揭示了中美医疗AI发展的一道鲜明对比：在中国，医学影像的需求与日俱增，而专业医生的增长却远远跟不上这一速度。据媒体报道，中国的医学影像数量年增长高达30%，而放射科医师的数量每年仅增长4.15%，病理医生注册人数更是仅有万余人，存在巨大的缺口。

相较之下，欧美地区的医疗资源相对丰富。在美国，癌症筛查体系已经相当完善，医疗从业人员透露，虽然医院效率较慢，但医生与患者的交流时间长，有足够的时间读片，因此智能读片的需求并不迫切。在人工智能与药物发现领域，中国似乎被远远甩在了后面，仅有一家晶泰科技在这一领域运用人工智能技术。

英国的BenevolentAI是这一领域的佼佼者。自2013年第四季度至2015年第三季度，该公司完成了四轮融资，总额高达一亿美元以上，估值更是达到了惊人的数十亿美元级别。它被CB Insights评为全球人工智能企业百强之一。而在美国，尽管没有出现像BenevolentAI这样的独角兽企业，但总体实力依然强大，有十余家公司在AI新药研发领域崭露头角。

人工智能与病例文本分析领域同样火热。尽管中美欧均有不少企业涉足，但美国的发展尤为引人注目。这得益于美国对于电子病例的重视和大笔资金投入。而在健康管理领域，美国更是走在全球前列，拥有众多创业公司。

面对这样的全球医疗AI发展态势，中国虽在新药研发方面与欧美存在差距，但在其他领域已经迎头赶上甚至领先一步。人才储备和数据规范仍是中国的两大挑战。为了推进医疗AI的发展，中国需要注重培养医工结合的AI人才并建立完善的医疗数据生态系统。只有这样，中国的医疗AI企业才能更好地满足医生需求、创新产品并加速发展。也应积极参与推动数据标准的制定和实施，为医疗AI的发展提供坚实的基石。为了支持人工智能的发展并提升其应用的广泛性和精准性，可积极投身于打造丰富的数据集，开拓更多的公共数据资源，并引领建立一系列针对特定行业的精准数据集。这样的举措无疑将为人工智能领域注入更为丰富的数据燃料，推动其不断向前发展。