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我國“十三五”醫改首要政策是分級診療其政策帶動醫療服務渠道繼續下沉 將利好慢病企業和檢驗服務外包企業。分級診療是“十三五”醫改的首要政策，未來將改變醫療生態系統、首診、藥品處方行為等，建議重視分級診療對于行業診療行為、處方行為的變化。
目前科技巨頭均已基本完成“人工智能+”生態基礎設施布局 正在醫療行業應用布局大公司主要有四家。AI 被視為顛覆互聯網乃至各個行業的下一階段重要技術，未來的競爭是人工智能的競爭。對于全球科技巨頭而言，之間的競爭不僅僅是某項技術、某個領域的競爭，更多是生態圈與生態圈的競爭。
人工智能產業鏈與人工智能+醫療產業鏈價值及產業結構分析。人工智能產業鏈根據技術層級從上到下，分為基礎層、技術層和應用層三個產業層次構成。其中，基礎層提供計算能力和數據資源，分為計算能力層和數據層；技術層提供算法、模型及應用開發，分為框架層、算法層、通用技術層；應用層提供具體應用開發，包括應用平臺層和解決方案層。
人工智能+健康管理AI+健康管理是將人工智能技術應用到健康管理具體場景中。健康管理的范疇非常廣。從全球 AI+醫療創業公司來看，主要集中在風險識別、虛擬護士、精神健康、在線問診、健康干預以及基于精準醫學的健康管理。
人工智能+藥物挖掘解決新藥研發存在三大痛點。AI+藥物挖掘是指將深度學習技術應用于藥物臨床前研究，達到快速、準確地挖掘和篩選合適的化合物或生物，達到縮短新藥研發周期、降低新藥研發成本、提高新藥研發成功率的目的。
在人工智能+輔助診療場景中IBM Watson是目前最成熟案例。在醫療領域，AI 有廣泛的應用前景。具體而言，從全球創業公司實踐的情況來看，具體應用包括洞察與風險管理、醫學研究、醫學影像與診斷、生活方式管理與監督、精神健康、護理、急救室與醫院管理、藥物挖掘、虛擬助理、可穿戴設備以及其他。
目前我國醫療痛點是人工智能+醫療現實需求。人工智能對醫療的價值體現在兩方面，一是提高效率，二是降低成本。對 AI+醫療需求的大小決定了其價值的大小，也最終決定其市場空間。對人工智能醫療的需求主要基于幾方面客觀現實：一方面是優質醫療資源供給不足。另一方面，隨著人口老齡化加劇、慢性疾病增長、對健康重視程度提高，醫療服務需求持續增加。
思創醫惠：打造醫療大數據，擁抱人工智能。通過智能開放平臺和物聯網技術打造醫療大數據。公司全資子公司醫惠科技開發的智能開放平臺，以面向服務的體系架構（SOA）為基礎，以 IBM Integration Bus 為核心，以醫療衛生行業標準、規范及指南為依據，根據衛計委的醫院信息互聯互通標準化成熟度測評項目搭建而成。
AI在醫學影像主要應用圖像識別與深度學習兩部分 未來可能成為眾多醫療細分領域率先爆發領域。具體而言，AI 在醫學影像應用主要分為兩部分：第一部分是圖像識別，應用于感知環節，其主要目的是將影像這類非機構化數據進行分析，獲取一些有意義的信息。第二部分是深度學習，應用于學習和分析環節，是 AI 應用的最核心環節，通過大量的影像數據和診斷數據，不斷對神經元網絡進行深度學習訓練，促使其掌握“診斷”的能力。
預計未來5年，國內企業將進入高端醫療器械市場，外資企業壟斷我國高端醫療器械市場的局面將會被打破，未來10年，民族品牌將逐步主導國內高
京津冀第一批臨床檢驗結果互認試點工作將于2016年10月1日起實施。從今年10月1日起，京津冀三地132家醫療機構將對首批27項臨床檢驗結果實施互認。這意味著京津冀地區的患者在試點期間，拿著在這132家醫療機構做檢查的結果到其中任何一家醫院就診，接診醫療機構在不影響疾病診斷治療的情況下，對報告單中互認項目的檢驗結果將不再進行重復檢查。
控制醫療成本成市場新趨勢 全球醫療體系越來越多地關注醫療“價值”。醫療服務一般意義上包括各類醫療機構為患者提供的預防、診斷、治療及康復等服務。中國每年近80億人次的門診量，催生出一個3萬億的醫療服務市場;隨著人口老齡化進程加快、疾病譜的演變、社保覆蓋的增加及人均可支配收入的提高，這一市場未來五年內將增長到6萬億。
“魏則西事件” 半年后莆田系再登百度搜索榜首提供整形分期貸款。受“魏則西事件”影響，莆田系醫院從百度排行榜上銷聲匿跡了不到半年，如今又有重新打鼓另開張的跡象。近日調查發現，莆田系醫院又殺回醫療競爭市場，只是這一次，莆田系醫院更換了推廣手段，打出“醫美分期”的招牌，以貸款美容的形式再次打入百度搜索首頁。
受資本寒冬以及公立醫療體制的束縛，互聯網醫療行業的創業創新似乎也進入了冰凍期。實際上，這一輪的資本寒冬始于2015年下半年，起因于國內股市的崩塌。資本開始收緊，創業企業斷了資金來源，前期的瘋狂燒錢模式O2O為甚難以為繼，裁員、轉型乃至解散成了初創企業的關鍵詞?；ヂ摼W醫療企業自然也難以避免。不過從行業融資總額來看，2016年前三季度已經超過2015年全年，醫療作為逆周期行業影響較校
