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AI医疗领域人才需求与培养趋势分析
[ 智能网导读 ] 对比全球AI人才分布,我国还处于比较落后的位置,下一阶段AI产业发展的国家战略就是人才战略。在政策和技术的双重推动下,各大企业及资本纷纷加大布局AI产业力度,使得AI领域的人才需求井喷。 科技 AI ,AI+,人才培养,人工智能+医疗 图片来自“123RF”

【编者按】随着产业规模的快速增长,AI医疗领域人才需求空间巨大、结构分布不均衡。杰出的AI人才主要服务于高校和科研机构,企业人才储备相对薄弱。

本文发于火石创造,作者为雷晗;经智能网大健康编辑,供行业人士参考。

人工智能(AI)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论方法及应用系统的一门新的科学,研究领域包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

当前AI在医学领域的应用主要包括疾病风险预测、医疗影像、辅助诊疗、虚拟助手、健康管理、智能器械、医药研发、医院管理、病历/文献分析、医保控费等各个环节,并取得初步成效。但是在数据隐私、数据标准、医保支付、责任风险和人才培养等方面还存在许多问题。

表1  AI 医疗应用场景分析.jpeg

AI医疗应用场景分析

AI医疗市场规模

根据火石创造数据库显示,全球AI医疗行业融资在2017年达到顶峰。截至2019年第一季度(Q1),全球AI医疗融资规模为126亿美元。

图1  2016—2019年Q1 全球AI医疗行业融资规模情况.png

2016—2019年Q1全球AI医疗行业融资规模情况

根据火石创造数据库,2018年我国AI医疗市场规模约为200亿元。据悉,预计到2025年国AI应用市场总值将超1200亿美元,其中医疗行业将占市场规模的五分之一。

图2  我国 AI 医疗市场规模及增长率.png

我国AI医疗市场规模及增长率

AI医疗行业发展现状

从产业发展的角度,我国AI相关企业可分为需求方及供给方。需求方,包含医疗服务提供方、医疗支付方和监管方、药品及医疗器械提供方。供给方,数量众多并依靠各自资源禀赋参与其中。

表2  部分AI企业概况.jpeg

部分AI企业概况

根据火石创造数据库显示,截至2019年7月,我国市场活跃的AI医疗企业共126家,与2017年(131家)基本持平;其中医学影像企业最多(57家)。除健康管理、疾病风险预测企业外,其他领域企业数量较2017年均有增加。

图3  我国医疗AI细分领域企业数量.jpeg

我国医疗AI细分领域企业数量

医疗AI人才流动概况

在政策和技术的双重推动下,各大企业及资本纷纷加大布局人工智能产业的力度,使得AI领域的人才需求井喷。人工智能产业的竞争,已转变为AI人才的竞争。

到2020年,中国人工智能产业规模将超过1500亿元,带动相关产业规模超过1万亿元。根据高盛《全球人工智能产业布局》数据显示,2017年全球新兴人工智能项目中,中国占51%;但全球AI人才储备方面,美国占62%,中国占比不足5%。根据我国工业和信息化部调研结果显示,我国AI产业发展与人才需求比为1:10,AI人才缺口已达500万人。

图4  不同国家AI领域人才数量概览.png

不同国家AI领域人才数量概览

根据2019年《全球AI人才流动报告》研究结果显示,2018年在机器学习领域一个或多个顶级会议上发表论文的人数达到2.24万人,比2015年增长了36%,仅去年一年就增长了19%。LinkedIn上个人资料的补充调查显示,共有36524人符合AI专家资格,这比2018年的报告增长了66%。我国AI人才方面:

(1)在我国获得博士学位的论文作者占比接近11%,全球排第二;(2)超过11%的AI人才在中国工作,在就业人数最多的国家中排名第二;(3)顶级AI研究人员有225位集中在中国,数量排名世界第二。

AI医疗人才需求迫切

在医疗辅助、医疗影像、医药研发、健康管理和疾病风险预测这5个领域企业有相对更强的落地能力,人才需求也更为迫切。除了AI人才供给“金字塔”顶端的前沿理论研究人才以及终端的技术应用和科技转化人才之外,最大的缺口在于“金字塔”底座面向产业行业的工程应用型人才。针对AI医疗影像人才需求,根据2018年《人工智能与中国未来就业白皮书》显示,AI医疗影像的发展倚重高端人才,人才质量和数量决定着行业发展水平和潜力。

但同时,AI医疗影像人才出现了全球性短缺的局面,且呈现出“科学家挑大梁、中间层后继无力”的人才结构。另外,影像医生多半只具有单独的医学背景,知识结构比较单一,极少具备跨学科学习背景,在数据处理、工科经验显得尤为不足,不利于AI医疗行业的快速发展。面对这些问题,在专业的医疗影像领域,应用及平台开发者不仅要研究人工智能算法,更要对医疗影像识别有深入了解,人工智能+医疗的复合背景人才构成企业的核心竞争力之一。

此外,AI核心职能越来越青睐高学历人才,对博士和硕士的需求总体呈上升趋势。根据火石创造数据库显示,2017年第四季度(Q4)硕士和博士需求占比为20.78%和1.80%,分别同比上升17.14%和116.87%。

图5  近年AI人才学历需求构成变化

近年AI人才学历需求构成变化

相关政策及人才培养

(一)我国AI人才相关政策

相比全球AI人才分布情况,我国还处于比较落后的位置。因此,下一阶段人工智能方面的国家战略就是人才战略。国家陆续出台了相关政策,从宏观方向指导到了具体执行细节:

图6  国家人工智能相关政策路径.jpeg

国家人工智能相关政策路径

表3  全国部分省市人工智能相关政策或文件.jpeg

全国部分省市人工智能相关政策或文件

2017年07月20日,国务院出台《新一代人工智能发展规划》,并指出发展人工智能是一项事关全局的复杂系统工程,要按照“构建一个体系、把握双重属性、坚持三位一体、强化四大支撑”进行布局,形成人工智能健康持续发展的战略路径。

图7  我国AI产业整体发展规划.jpeg

我国AI产业整体发展规划

(二)各大高校AI人才培养方向

长期以来,在人才培养模式上,中国和美国存在一定差距。教育系统之间的差别使我国在AI领域的持续竞争力受到影响。目前国内AI人才的培养力度已然加大,制定了大批的人才储备计划,国内高校纷纷设立人工智能学院、人工智能研究院、人工智能实验室等机构,构建“本科-硕士-博士”的完整人才培育体系,投入更多的精力和资源建设人工智能一级学科。

教育部公布的《2018年度普通高等学校本科专业备案和审批结果》中,全国共有35所高校获首批建设人工智能本科专业资格。2018年4月教育部发布了《高等学校人工智能创新行动计划》,强调加强AI领域专业建设,推进“新工科”建设,形成“人工智能+X”复合专业培养新模式,到2020年建设100个“人工智能+X”复合特色专业。

表9  部分高校AI专业盘点.jpeg

部分高校AI专业盘点

小结

随着产业规模的快速增长,AI医疗领域人才需求空间巨大、结构分布不均衡。杰出的AI人才主要服务于高校和科研机构,企业人才储备相对薄弱。

为此,我国有关部门已加快制定AI产业人才领域的相关标准,解决当前人才培育的结构矛盾和质量矛盾,帮助企业更好地培养和使用产业人才。我国政府也陆续出台相应政策,逐步完善人才保障制度,减轻企业的用人成本压力。未来,随着产业上下游结合,将真正建立起AI产业人才培育的生态体系。

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