《健康医疗人工智能指数报告2023》发布，盘点2013—2022年全球发展态势，释读中国表现

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北大健康医疗大数据国家研究院

微信号 NIHDS2018

功能介绍 北京大学健康医疗大数据国家研究院由北京大学发起申请、依托北京大学建设，实行院长负责制，并设立专家指导委员会。北京大学同时广泛遴选不同领域相关顶级专家和一流学者百余人，对应北京大学健康医疗大数据国家研究院八个不同部门的研究方向开展工作。

2024-06-11 16:00 北京

以下文章来源于科学出版社 ，作者詹启敏 董尔丹

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科学出版社 .

传播科学，创造未来。

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在中国医院协会健康医疗大数据应用管理专业委员会指导下，北京大学健康医疗大数据国家研究院（专业委员会秘书处所在单位）联合康复大学（筹） 健康与生命科学学院、浙江省北大信息技术高等研究院、北京大学人工智能研究院智慧公众健康研究中心和Digital Science 发布**《健康医疗人工智能指数报告2023》**（Health AI Index Report 2023）。该报告是继2020 年首次发布后的第4 个年度报告。

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《健康医疗人工智能指数报告2023》（詹启敏, 董尔丹主编. 北京 : 科学出版社, 2024.5；后简称《报告》）从科学研究概览、科学技术交叉、人类- 机器协同和人工智能医疗器械4 个方面，基于已发表的健康医疗人工智能科学出版物和已注册的临床试验数据，回顾分析健康医疗人工智能领域2013—2022 年全球科学研究、专利技术、临床试验和医疗器械的规模、结构和发展趋势，并分析中国的表现。

与2020 年、2021 年和2022 年报告相比，本《报告》拓展了健康医疗人工智能科学出版物数据集，并对科学出版物类型进行了区分。北京大学健康医疗大数据国家研究院与Nature 旗下的Digital Science 公司合作，基于科学大数据分析系统Dimensions 平台，利用其研究领域（field of research）分类编码体系， 系统采集了健康医疗人工智能全球科学出版物、申请专利、注册临床试验等数据， 并与研究院基于医学主题词（MeSH）构建的数据集进行融合，同时加入Scopus 数据库中的会议论文数据，重新构建健康医疗人工智能研发和应用的语料库， 共筛选出44 037 篇期刊论文、3139 篇会议论文、授权专利6853 条和获批人工智能医疗器械共计650 项。再通过文本挖掘方法，提取语料库文本中的医学主题词，利用医学主题词的树状结构，将人工智能分为决策规则、知识库（含本体）、机器学习（含深度学习）、自然语言处理和机器人五大技术领域，进而展开分析。

****《健康医疗人工智能指数报告2023》中显示，

• 我国健康医疗人工智能领域科学出版物总量已位居全球第二，仅次于美国；Dimensions数据库统计显示我国在该领域中目前的专利申请量和临床试验注册量均已位居世界首位，且呈持续增长势头。

• 我国人工智能医疗器械发展较晚，自2020年获批首个三类管理的人工智能医疗器械，随后我国获批人工智能医疗器械呈持续上升趋势。

• 在聚焦的健康医疗问题领域方面，我国的人工智能主要解决“环境和公共卫生”“卫生保健质量、获取和评价”及“肿瘤”等领域的需求，尤其是新型冠状病毒感染疾病发生以来，公共卫生领域的人工智能研究与应用数量显著增加。

• 在聚焦的人工智能技术细分领域方面，机器学习是我国的主要技术领域，占比尤其明显（＞80%；国际上这一份额为67.5%）；而在医疗机器人研发、知识库及本体构建、医学自然语言处理等领域的研究积累相对不足。

▲ 中国健康医疗问题——聚焦技术热力图

与之前的3份报告相比，本《报告》拓展了注册AI临床试验的数据来源，采用Dimensions数据库获取人工智能临床试验数据，Dimensions数据库中临床试验来源为全球15个国家和地区的临床试验登记平台数据。数据显示，至2020年，中、高收入国家的AI临床试验数量占比达到将近50%。不同国家AI临床试验数量与医疗可及性和质量（healthcare access and quality，HAQ）指数的分布存在一定的弱相关性，医疗服务可及性越高的国家，其AI临床试验的数量越多，我国虽然作为发展中国家，但相关临床研究的数量和HAQ指数都处于较高水平。

▲ AI 临床试验数量与HAQ指数（2019 年）的相关分布图

**《健康医疗人工智能指数报告2023》**新增了医疗人工智能领域科学-技术研究问题数量排名变化图，用于分析健康医疗人工智能技术从科学知识向应用技术的转化情况。《报告》发现2013—2022年全球范围内卫生管理服务，卫生保健质量、获取和评价，以及病理状态、体征和症状领域的健康医疗机器人在科学研究中得到较多的探索，但在专利技术中的占比大幅下降，说明上述技术仍处于摸索探究阶段，研究成果尚未成熟，向应用技术的转化较低，具有较大技术创新空间。我国研究范围内呼吸道疾病、神经系统疾病和消化系统疾病领域的机器学习技术在科学研究中得到较多的探索，但在专利技术中的占比大幅下降，说明上述技术仍处于摸索探究阶段，研究成果尚未成熟，向应用技术的转化较低，应促进上述研究领域由科学发现向技术创新的转化。

▲ 全球健康医疗问题

——聚焦技术在科学出版物与专利技术中的排名变化

**《健康医疗人工智能指数报告2023》**继续强调了健康医疗人工智能领域尚需完善和发展的诸多方面，如人工智能相关的临床试验研究设计及报告等均需要进一步规范且尚处于起步摸索阶段。同时指出，为了充分发挥人工智能的潜力，医师、科研人员和人工智能科学家应紧密合作，基于可靠的方法、遵循伦理的准则，力争在医疗实践中不断完善应用、评估和改进人工智能技术。

北京大学健康医疗大数据国家研究院、北京大学人工智能研究院、中国医院协会健康医疗大数据应用管理专业委员会将一如既往地响应国家在新一代人工智能发展方面的号召，支持人工智能在健康医疗领域的发展，坚持深入挖掘健康医疗大数据的价值。

今后，将有更多的系列报告出台，通过深入分析每年健康医疗人工智能领域基础研发及临床试验等方面的客观数据，进一步系统呈现相关领域的规模、结构和发展趋势，为我国在该领域相关的战略规划、研发布局和临床应用方面提供重要参考。

本文摘编自《健康医疗人工智能指数报告2023》（詹启敏, 董尔丹主编. 北京 : 科学出版社, 2024.5）一书“前言”，有删减修改，标题为编者所加。

ISBN 978-7-03-078511-4

责任编辑：王海燕 徐卓立

本书是继2020年首次正式发布之后的第4个年度报告，由北京大学健康医疗大数据国家研究院的专家根据健康医疗人工智能领域已发表的科学出版物、获批专利、已注册的临床试验和获批上市的人工智能医疗器械为基础获取相关数据撰写。内容涵盖科学研究概览、科学技术交叉、人类-机器协同和人工智能医疗器械4个方面。该报告与首版相比，健康医疗人工智能科学出版物进一步分为期刊论文和会议论文进行对比分析，拓展了注册临床试验的数据集，增加了人工智能医疗器械方面的分析，更全面系统地回顾分析了健康医疗人工智能领域2013—2022年全球科学研究和临床试验的规模、结构和发展趋势，并结合中国的情况进行比较研究，对该领域的现状进行了全面的阐释和解读。对我国在健康医疗人工智能领域的研发布局、战略规划、人才培养及学科交叉方面具有重要的参考价值。

本书可供健康医疗人工智能相关的临床医护人员、疾病防控人员、健康产业从业人员、前沿科学技术研究人员、健康医疗大数据相关工作人员及国家卫生管理部门参考。

（本文编辑：刘四旦）