基于三方專利的醫(yī)學(xué)人工智能領(lǐng)域技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)研究

中國(guó)醫(yī)學(xué)科學(xué)院/北京協(xié)和醫(yī)學(xué)院醫(yī)學(xué)信息研究所/圖書(shū)館，北京100020

引言

隨著近些年深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷進(jìn)步，人工智能逐步從前沿技術(shù)轉(zhuǎn)變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)應(yīng)用。人工智能技術(shù)與醫(yī)學(xué)領(lǐng)域不斷融合，醫(yī)學(xué)人工智能發(fā)展迅速。在醫(yī)療健康行業(yè)，人工智能的應(yīng)用場(chǎng)景越發(fā)豐富，人工智能技術(shù)也逐漸成為影響醫(yī)療行業(yè)發(fā)展、提升醫(yī)療服務(wù)水平的重要因素[1-2]。人工智能在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用非常廣泛，包括醫(yī)學(xué)影像、臨床決策支持、語(yǔ)音識(shí)別、藥物挖掘、健康管理、病理學(xué)等眾多領(lǐng)域[3-9]。通過(guò)人工智能在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用，可以提高醫(yī)療診斷的準(zhǔn)確率與效率，輔助醫(yī)生進(jìn)行病變檢測(cè)，實(shí)現(xiàn)疾病早期篩查，大幅提高新藥研發(fā)效率，降低制藥時(shí)間與成本等。

專利是技術(shù)創(chuàng)新的重要方式和必要資源，其產(chǎn)出在不少國(guó)家/地區(qū)都被作為技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的重要標(biāo)志，在不同層面上反映技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的狀況與水平[10-12]。專利是技術(shù)信息最有效的載體，囊括了全球90%以上的最新技術(shù)情報(bào)，而且70%～80%發(fā)明創(chuàng)造只通過(guò)專利文獻(xiàn)公開(kāi)，專利更具有新穎性、實(shí)用性的特征。通過(guò)某一領(lǐng)域的專利分析可以客觀反映技術(shù)領(lǐng)域的整體概況和發(fā)展態(tài)勢(shì)[13-15]。本研究的三方專利引用經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織的定義，即同時(shí)向美國(guó)專利及商標(biāo)局、歐洲專利局和日本特許廳提出申請(qǐng)的同一組專利。由于不同國(guó)家統(tǒng)計(jì)的發(fā)明專利數(shù)據(jù)具有不同程度的“本土優(yōu)勢(shì)”，這樣在進(jìn)行國(guó)際比較時(shí)就存在較大的不可比性，而三方專利很大程度上能消除這種不可比性。三方專利在地理上囊括了美國(guó)、日本、歐洲這三個(gè)世界上科技水平和創(chuàng)新活力最高的國(guó)家/地區(qū)，同時(shí)在這三個(gè)國(guó)家/地區(qū)申請(qǐng)專利的費(fèi)用昂貴，因此三方專利通常被認(rèn)為具有較高科技含量和經(jīng)濟(jì)價(jià)值。三方專利擁有量的規(guī)模直接反映了一個(gè)國(guó)家/地區(qū)技術(shù)發(fā)明的整體水平以及在國(guó)際市場(chǎng)上的競(jìng)爭(zhēng)力，因而也是測(cè)定國(guó)家競(jìng)爭(zhēng)力的重要指標(biāo)[16-17]。本研究基于智慧芽全球?qū)＠麛?shù)據(jù)庫(kù)（檢索時(shí)間為2020年1月19日），從三方專利申請(qǐng)與公開(kāi)態(tài)勢(shì)、法律狀態(tài)、技術(shù)來(lái)源地、專利申請(qǐng)機(jī)構(gòu)、技術(shù)開(kāi)發(fā)熱點(diǎn)等角度對(duì)醫(yī)學(xué)人工智能領(lǐng)域的三方專利進(jìn)行分析，首次從三方專利角度揭示技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)，期望為我國(guó)醫(yī)學(xué)人工智能領(lǐng)域的發(fā)展提供一定的借鑒和參考。

1 材料與方法

數(shù)據(jù)來(lái)源于PatSnap智慧芽全球?qū)＠麛?shù)據(jù)庫(kù)，檢索時(shí)間為2020年1月19日，檢索共得到全球醫(yī)學(xué)人工智能領(lǐng)域三方專利申請(qǐng)777組，均為發(fā)明專利。PatSnap智慧芽全球?qū)＠麛?shù)據(jù)庫(kù)收錄了從1790年起至今的全球116個(gè)國(guó)家/地區(qū)的1.4億多件專利，8000多萬(wàn)條文獻(xiàn)、科技、政策等數(shù)據(jù)，每周更新數(shù)據(jù)，可提供全球?qū)＠⒁脭?shù)據(jù)、同族信息，獲悉國(guó)內(nèi)外技術(shù)及全球布局情況。PatSnap智慧芽全球數(shù)據(jù)庫(kù)可為本研究提供全面可靠的數(shù)據(jù)來(lái)源。

本研究采用專利計(jì)量分析結(jié)合定性分析的方法，從三方專利申請(qǐng)與公開(kāi)態(tài)勢(shì)、法律狀態(tài)、技術(shù)來(lái)源地、專利申請(qǐng)機(jī)構(gòu)、技術(shù)開(kāi)發(fā)熱點(diǎn)等角度，揭示醫(yī)學(xué)人工智能領(lǐng)域的技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)。專利計(jì)量是以專利中的計(jì)量信息作為分析研究的基礎(chǔ)，通過(guò)對(duì)專利的計(jì)量分析可以洞察行業(yè)技術(shù)的發(fā)展?fàn)顩r，判斷行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)[18-20]。定性分析法是依據(jù)預(yù)測(cè)者的主觀判斷分析能力來(lái)推斷事物的性質(zhì)和發(fā)展趨勢(shì)的分析方法。通過(guò)三方專利申請(qǐng)數(shù)量揭示潛在市場(chǎng)價(jià)值成果規(guī)模，通過(guò)專利申請(qǐng)人所在區(qū)域揭示技術(shù)發(fā)源地，通過(guò)專利地圖分析揭示技術(shù)開(kāi)發(fā)熱點(diǎn)。受專利申請(qǐng)到公開(kāi)有18個(gè)月滯后期的限制，數(shù)據(jù)分析時(shí)，年復(fù)合增長(zhǎng)率未納入2018年和2019年的數(shù)據(jù)。

2 結(jié)果與分析

2.1 三方專利申請(qǐng)與公開(kāi)態(tài)勢(shì)

全球醫(yī)學(xué)人工智能領(lǐng)域已積累一定規(guī)模的三方專利且呈現(xiàn)較好的增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，創(chuàng)新力持續(xù)提升。截至目前（檢索日期為2020年1月19日），全球醫(yī)學(xué)人工智能領(lǐng)域共有三方專利申請(qǐng)777組，均為發(fā)明專利，占該領(lǐng)域全球?qū)＠暾?qǐng)量的4.28%。全球三方專利申請(qǐng)量與公開(kāi)量的年度分布如圖1所示，三方專利申請(qǐng)呈現(xiàn)較好的增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，2008-2017年十年復(fù)合增長(zhǎng)率為13.60%。近20年（2000-2019年）三方專利申請(qǐng)752組（占96.78%），超過(guò)95%的三方專利都是在近20年申請(qǐng)的，近10年（2009-2019年）有486組（占62.55%），超過(guò)3/5。

圖1 醫(yī)學(xué)人工智能領(lǐng)域三方專利申請(qǐng)與公開(kāi)態(tài)勢(shì)

從圖1可以看出，醫(yī)學(xué)人工智能領(lǐng)域1991年開(kāi)始有三方專利申請(qǐng)，最初幾年處于緩慢的發(fā)展期，1991-1999年間的三方專利申請(qǐng)量都在10組以下。從2000年開(kāi)始三方專利申請(qǐng)突破10組，進(jìn)入第一個(gè)快速發(fā)展時(shí)期，于2005年達(dá)到第一個(gè)峰值47組，此后稍有回落。2008年后開(kāi)始進(jìn)入第二個(gè)快速發(fā)展時(shí)期，由2008年的20組躍升至2014年的峰值71組，2015年回落至57組，于2016年再次達(dá)到峰值71組。從公開(kāi)態(tài)勢(shì)來(lái)看，2000年后三方專利的公開(kāi)態(tài)勢(shì)呈現(xiàn)穩(wěn)定增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，尤其是近10年公開(kāi)數(shù)量迅猛增長(zhǎng)，2019年公開(kāi)數(shù)量達(dá)到132組，近3年公開(kāi)數(shù)量的復(fù)合增長(zhǎng)率為39.33%，表明近幾年三方專利申請(qǐng)持續(xù)活躍。

2.2 法律狀態(tài)

從全球醫(yī)學(xué)人工智能領(lǐng)域三方專利申請(qǐng)的法律狀態(tài)來(lái)看（圖2），目前依然處于有效狀態(tài)的有281組，占三方專利申請(qǐng)總量的36.16%，表明超過(guò)1/3的三方專利還處于法定保護(hù)期限內(nèi)，且按規(guī)定繳納了年費(fèi)。失效三方專利有352組，占比為45.30%，表明超過(guò)2/5的三方專利不再有法律約束力，其中駁回182組，撤回103組，未繳年費(fèi)57組，期限屆滿5組，放棄專利權(quán)5組。有142組三方專利處于審中狀態(tài)，即目前處于審查和審批過(guò)程中，還處于不穩(wěn)定狀態(tài)，其中處于實(shí)質(zhì)審查的有92組，公開(kāi)的有50組，此外，還有2組法律狀態(tài)還處于未確認(rèn)的狀態(tài)。

圖2 醫(yī)學(xué)人工智能領(lǐng)域三方專利的法律狀態(tài)

2.3 技術(shù)發(fā)源地

通過(guò)對(duì)專利申請(qǐng)人所在國(guó)家/地區(qū)分析可以在一定程度上反映技術(shù)來(lái)源地[10-21]。全球醫(yī)學(xué)人工智能領(lǐng)域三方專利申請(qǐng)主要技術(shù)來(lái)源地（三方專利申請(qǐng)量≥4組）如圖3所示。美國(guó)是三方專利申請(qǐng)最多的國(guó)家，共有176組，處于領(lǐng)先地位，是全球最主要的技術(shù)來(lái)源地，全球占比超過(guò)1/5（22.65%）。日本排在第二位，三方專利申請(qǐng)量116組，全球占比14.93%。荷蘭排在第三位，共91組，全球占比超過(guò)1/10（11.71%）。哥倫比亞位列第四位，三方專利申請(qǐng)量37組，全球占比4.76%。此外，澳大利亞7組，瑞士和德國(guó)各6組，韓國(guó)5組，中國(guó)、法國(guó)和英國(guó)各有4組，其他國(guó)家/地區(qū)三方專利申請(qǐng)量均不足4組。從三方專利申請(qǐng)量來(lái)看，醫(yī)學(xué)人工智能領(lǐng)域技術(shù)來(lái)源地以美國(guó)、日本和荷蘭為主，美日荷三國(guó)引領(lǐng)全球發(fā)展。從有效三方專利數(shù)量來(lái)看，依然是美日荷三國(guó)處于絕對(duì)的優(yōu)勢(shì)地位，其中有效三方專利數(shù)量最多的是日本，有71組，占其三方專利申請(qǐng)量的61.21%，即超過(guò)3/5的三方專利依然受到保護(hù)。美國(guó)的有效三方專利數(shù)量為50組，荷蘭為46組，其他國(guó)家/地區(qū)都在10組以下。

從圖3可以看出，中國(guó)在醫(yī)學(xué)人工智能領(lǐng)域的三方專利申請(qǐng)有4組，且4組均處于有效狀態(tài)，其詳細(xì)信息如表1所示。中國(guó)申請(qǐng)的三方專利主要聚焦于醫(yī)學(xué)診斷、醫(yī)學(xué)圖像以及生物標(biāo)記物三個(gè)方向。這四組三方專利對(duì)應(yīng)5件中國(guó)專利，包括授權(quán)發(fā)明2件，其中1件是中國(guó)科學(xué)院國(guó)家空間科學(xué)中心于2011年申請(qǐng)（2014年拿到授權(quán)）的發(fā)明專利（CN102353449B），該發(fā)明是一種極弱光多光譜成像方法及其系統(tǒng)，可廣泛應(yīng)用于生物自發(fā)光檢測(cè)、醫(yī)療診斷等領(lǐng)域。另外1件授權(quán)發(fā)明是貝泰福醫(yī)療科技成都有限公司于2013年申請(qǐng)（2015年拿到授權(quán)）的專利（CN103549961B），該專利是基于無(wú)線移動(dòng)通訊平臺(tái)的互動(dòng)式聽(tīng)力診療系統(tǒng)，該發(fā)明公開(kāi)了一種基于無(wú)線移動(dòng)通訊平臺(tái)的互動(dòng)式聽(tīng)力診療系統(tǒng)。包括患者用智能聽(tīng)力診療儀、專家用智能聽(tīng)力診療儀以及云端數(shù)據(jù)中心，可以遠(yuǎn)程聽(tīng)力診斷和治療，實(shí)現(xiàn)了不用出門(mén)就能讓專家?guī)椭颊哌M(jìn)行診斷和治療，尤其適合推廣應(yīng)用于偏遠(yuǎn)地區(qū)不便就醫(yī)的患者。這兩件授權(quán)發(fā)明都是涉及醫(yī)學(xué)診斷的專利。

圖3 醫(yī)學(xué)人工智能領(lǐng)域三方專利申請(qǐng)主要技術(shù)發(fā)源地（三方專利申請(qǐng)量≥4組）

表1 中國(guó)申請(qǐng)人的三方專利

還有3件處于審中狀態(tài)的發(fā)明專利，其中1件是北京推想科技有限公司于2016年申請(qǐng)的專利（CN107025369A），該發(fā)明專利申請(qǐng)是一種對(duì)醫(yī)療圖像進(jìn)行轉(zhuǎn)換學(xué)習(xí)的方法和裝置，該方法可以提高基于少量醫(yī)療圖像進(jìn)行深度學(xué)習(xí)所得到模型的準(zhǔn)確率，該發(fā)明還包括一種對(duì)醫(yī)療圖像進(jìn)行學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)換的裝置。其包括：數(shù)據(jù)處理模塊、轉(zhuǎn)換學(xué)習(xí)模塊和應(yīng)用模塊，主要是關(guān)于深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)模型參數(shù)優(yōu)化，使模型更加符合醫(yī)學(xué)應(yīng)用場(chǎng)景。另外2件審中的專利均是深圳華大基因科技有限公司于2015年申請(qǐng)的專利（CN108064263A，CN108064272A），都是關(guān)于“用于類(lèi)風(fēng)濕性關(guān)節(jié)炎的生物標(biāo)記物及其用途”。CN108064263A提供了用于預(yù)測(cè)疾病（特別是類(lèi)風(fēng)濕性關(guān)節(jié)炎）風(fēng)險(xiǎn)的生物標(biāo)記物和方法，基于DNA的序列計(jì)算生物標(biāo)記物的相對(duì)豐度，基于所述相對(duì)豐度獲得受試者患有疾病的概率。CN108064272A涉及類(lèi)風(fēng)濕性關(guān)節(jié)炎的生物標(biāo)記物，特別是與類(lèi)風(fēng)濕性關(guān)節(jié)炎相關(guān)的宏基因組連鎖群，以及相關(guān)的方法、系統(tǒng)和產(chǎn)品。這3件處于審中的發(fā)明專利是關(guān)于醫(yī)學(xué)圖像、生物標(biāo)記物的相關(guān)技術(shù)。

2.4 專利申請(qǐng)機(jī)構(gòu)

醫(yī)學(xué)人工智能領(lǐng)域三方專利主要申請(qǐng)機(jī)構(gòu)（三方專利申請(qǐng)量≥6組）如圖4所示，共有14家，其中美國(guó)的機(jī)構(gòu)最多，有8家（包括5家企業(yè)和3所高校），此外，荷蘭1家、德國(guó)1家、日本1家、韓國(guó)1家、瑞士2家，均是企業(yè)。荷蘭飛利浦（90組）、德國(guó)西門(mén)子（29組）和美國(guó)通用電氣（15組）三大跨國(guó)醫(yī)療器械公司占據(jù)主導(dǎo)地位，尤其是飛利浦公司的領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)明顯。三方專利申請(qǐng)主要機(jī)構(gòu)（三方專利申請(qǐng)量≥6組）以企業(yè)為主，只有三家高校，均是美國(guó)的大學(xué)，分別是哈佛大學(xué)、加州大學(xué)、約翰霍普金斯大學(xué)。醫(yī)學(xué)人工智能領(lǐng)域技術(shù)開(kāi)發(fā)的主體是企業(yè)，由企業(yè)引領(lǐng)該領(lǐng)域的發(fā)展。

圖4 醫(yī)學(xué)人工智能領(lǐng)域三方專利主要申請(qǐng)機(jī)構(gòu)（三方專利申請(qǐng)量≥6組）

2.5 技術(shù)開(kāi)發(fā)熱點(diǎn)

通過(guò)智慧芽專利數(shù)據(jù)庫(kù)的3D專利地圖分析功能來(lái)生成醫(yī)學(xué)人工智能領(lǐng)域的技術(shù)開(kāi)發(fā)熱點(diǎn)分布圖。采用文本聚類(lèi)方法，基于醫(yī)學(xué)人工智能領(lǐng)域三方專利的IPC分類(lèi)號(hào)、標(biāo)題、摘要等生成專利地圖，展現(xiàn)該領(lǐng)域的專利布局情況。內(nèi)容相近的專利在圖中距離相近，最終形成峰，最高峰的高點(diǎn)區(qū)域包含的專利最多，低點(diǎn)區(qū)域包含的專利相對(duì)較少。白色表示最高峰，即專利最密集部分，說(shuō)明涉及該技術(shù)主題的專利申請(qǐng)量最多[21]。基于專利地圖的聚類(lèi)結(jié)果，再結(jié)合定性分析對(duì)聚類(lèi)結(jié)果進(jìn)行歸納總結(jié)和內(nèi)容分析，醫(yī)學(xué)人工智能領(lǐng)域技術(shù)開(kāi)發(fā)熱點(diǎn)主要聚焦在4個(gè)方向（圖5）：醫(yī)學(xué)影像輔助診斷技術(shù)（419組）、用于健康管理的信息技術(shù)（157組）、用于疾病診療的信息技術(shù)（116組）、醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)（85組）。

圖5 醫(yī)學(xué)人工智能領(lǐng)域的技術(shù)開(kāi)發(fā)熱點(diǎn)

“醫(yī)學(xué)影像輔助診斷技術(shù)”是三方專利申請(qǐng)量最多的技術(shù)點(diǎn)，有419組。人工智能技術(shù)在醫(yī)學(xué)影像的診斷上應(yīng)用最多，主要分為兩部分：一是圖像識(shí)別，將影像進(jìn)行分析，獲取一些有意義的信息；二是深度學(xué)習(xí)，通過(guò)大量的影像數(shù)據(jù)和診斷數(shù)據(jù)，促使其掌握診斷能力。其次是“用于健康管理的信息技術(shù)”，三方專利申請(qǐng)157組，是人工智能技術(shù)應(yīng)用到健康管理的具體場(chǎng)景中，利用醫(yī)療傳感器監(jiān)測(cè)個(gè)人健康狀況，目前主要集中在風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、在線問(wèn)診、健康干預(yù)以及基于精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)的健康管理等方面，正在成為預(yù)防醫(yī)學(xué)的主流。“用于疾病診療的信息技術(shù)”三方專利申請(qǐng)量116組，是讓計(jì)算機(jī)“學(xué)習(xí)”醫(yī)生的醫(yī)療知識(shí)，模擬醫(yī)生的思維和診斷推理，從而給出可靠診斷和治療方案。“醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)”三方專利申請(qǐng)量85組，主要涉及深度學(xué)習(xí)算法，算法作為人工智能技術(shù)的引擎，主要用于計(jì)算、數(shù)據(jù)分析和自動(dòng)推理。算法通過(guò)數(shù)據(jù)訓(xùn)練不斷完善，使得人工智能在語(yǔ)音和視覺(jué)識(shí)別上取得重大進(jìn)展。

3 討論

本研究基于智慧芽全球?qū)＠麛?shù)據(jù)庫(kù)對(duì)醫(yī)學(xué)人工智能領(lǐng)域的三方專利進(jìn)行分析，從三方專利申請(qǐng)與公開(kāi)態(tài)勢(shì)、法律狀態(tài)、技術(shù)來(lái)源地、專利申請(qǐng)機(jī)構(gòu)、技術(shù)開(kāi)發(fā)熱點(diǎn)角度揭示技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)，可以得出以下結(jié)論：①全球醫(yī)學(xué)人工智能領(lǐng)域三方專利申請(qǐng)持續(xù)活躍，已積累了一定規(guī)模的潛在市場(chǎng)價(jià)值成果，超過(guò)1/3的三方專利處于有效狀態(tài)，技術(shù)創(chuàng)新能力持續(xù)提升；②美日荷三國(guó)引領(lǐng)全球發(fā)展，是醫(yī)學(xué)人工智能領(lǐng)域主要技術(shù)來(lái)源地，中國(guó)三方專利申請(qǐng)只有4組，均是有效專利，聚焦于醫(yī)學(xué)診斷、醫(yī)學(xué)圖像以及生物標(biāo)記物三個(gè)方向；③醫(yī)學(xué)人工智能領(lǐng)域技術(shù)開(kāi)發(fā)領(lǐng)先機(jī)構(gòu)為國(guó)際醫(yī)療器械行業(yè)巨頭荷蘭飛利浦、德國(guó)西門(mén)子和美國(guó)通用電氣三大跨國(guó)公司，技術(shù)開(kāi)發(fā)的主體是企業(yè)，由企業(yè)引領(lǐng)該領(lǐng)域的發(fā)展；④醫(yī)學(xué)人工智能領(lǐng)域技術(shù)開(kāi)發(fā)熱點(diǎn)主要集中在4個(gè)方向：醫(yī)學(xué)影像輔助診斷技術(shù)、用于健康管理的信息技術(shù)、用于疾病診療的信息技術(shù)、醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。

隨著醫(yī)學(xué)人工智能領(lǐng)域的持續(xù)發(fā)展，將在優(yōu)化醫(yī)療資源、改善醫(yī)療技術(shù)等多個(gè)方面為人類(lèi)提供更好的解決方案。從市場(chǎng)需求來(lái)看，由于中國(guó)醫(yī)療資源的短缺和分配不均，更加開(kāi)放和高效的醫(yī)療解決方案成為了市場(chǎng)急迫的訴求。中國(guó)人工智能發(fā)展起步較晚，與美國(guó)等發(fā)達(dá)國(guó)家相比還有一定差距。近年來(lái)，中國(guó)政府高度重視人工智能的發(fā)展，相繼出臺(tái)多項(xiàng)戰(zhàn)略規(guī)劃，鼓勵(lì)指引人工智能的發(fā)展。在多層次戰(zhàn)略規(guī)劃的指導(dǎo)下，中國(guó)人工智能領(lǐng)域進(jìn)入快速發(fā)展階段，但基礎(chǔ)層技術(shù)的薄弱仍然是中國(guó)人工智能發(fā)展的關(guān)鍵制約因素，同時(shí)還面臨標(biāo)準(zhǔn)落地難、法律法規(guī)不完善以及人才缺乏的挑戰(zhàn)。基于巨大的市場(chǎng)需求與多元化的業(yè)務(wù)方向，醫(yī)學(xué)人工智能領(lǐng)域發(fā)展前景良好，除了從根本上解決醫(yī)療產(chǎn)業(yè)供給短缺，同時(shí)還創(chuàng)造并延伸出新的市場(chǎng)需求，人工智能在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域必將帶來(lái)新的突破和發(fā)展機(jī)遇。