医疗AI赛道，谁能走进千家万户？

文/三生

生产/节点财务

在科幻电影《普罗米修斯》中，有一个令人印象深刻的智能医疗舱病人只要躺在里面，就会进行全身健康扫描，得到相应的医疗建议，甚至直接手术

这可以说是人类对医学AI的终极幻想之一，而这种幻想正在逐渐接近现实伴随着人工智能实力的不断增强，医学AI作为医生助手的作用也在不断加强

尤其是最近几年来，伴随着互联网技术，大数据等新兴技术的发展，AI医疗器械的审批进程加快，医疗AI已经渗透到医疗的各个领域刚刚过去的2021年，被称为医疗AI商业化元年科亚医疗，盈通科技，数坤科技，畅想科技等头部企业抢滩港交所，国内医疗AI赛道第一家上市公司诞生，医疗AI热度大增

在政策层面，国家相关部门出台了多项支持医疗AI发展的政策前不久，国家发改委发布了《生物经济发展十四五规划》文件中提到，要支持基于AI的医学影像辅助诊断的应用开发，开展脑，肺，眼等常见损伤的图像识别技术研发，加快医学影像辅助诊断系统的产品化和临床应用

不难预测，未来医疗AI商业化将成为一片蓝海，而在真正的应用落地中，有哪些子赛道值得关注值得详细探讨

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AI落地，蓝海有多大。

第一个问题是，医疗AI蓝海的想象空间有多大这种想象不仅体现在市场规模上，更体现在增长空间上

据国研普华研究院相关报告显示，2020年，医疗AI行业市场规模为265亿元预计到2027年，中国医疗人工智能市场规模将达到1400亿元说到国内医疗行业，这几乎是公认的坡长雪厚的赛道如果对比中国和美国，中国的医疗AI投入只占医院收入的0.5%，而美国是5%

十倍的成长空间，看似诱人，但事实远不止如此医疗作为一项前沿技术，在美国也是方兴未艾，所以在中国市场，其真正的增长空间大概率是十倍

虽然想象力决定了市场的高度，但是回到现实，有哪些因素可以支撑这个巨大的行业估值，带动行业的市场增长呢。

从AI技术来看，最近几年来医疗AI，智能翻译，无人驾驶等技术的发展和落地，都是基于计算机深度学习技术的进步背后的核心是大数据技术的演进，需要大量的数据训练基于这一特点，医疗AI需要广泛，准确的数据输入，作为实际场景中算法训练和优化的支撑

也正因为全球医疗数据的种类繁多，医疗领域成为AI最具应用前景和应用价值的领域之一这对拥有14亿人口的中国显然更有利一方面，患病人群发病率居高不下，甚至一些罕见疾病也能保证足够的样本用于AI研究，另一方面，中国幅员辽阔，不同地形，不同民族的多元样本丰富，这也使得AI在现实落地过程中更容易传播

当医疗AI的先驱企业已经跨过了技术和数据的门槛，获得了产品上市的入场券，摆在他们面前的是如何落地场景的问题面对纷繁复杂的医疗场景，AI技术如何定义自己的价值，是一个值得深思的问题

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医学成像人工智能，从设备扩展到服务

过去IBM，Google等互联网巨头在医疗AI领域的实践表明，人工智能的深度学习是医疗AI发展的基础，而一旦应用到真实的医疗场景中，就需要符合医疗产品研发的逻辑。

换句话说，医疗AI赛道需要做的是立足技术和场景，找到AI技术和医生，医院的契合点，逐步拓展和突破目前医学影像AI无疑是这样的一个汇聚点

医学影像AI之所以能成为医学AI领域发展最快的赛道之一，在于医学影像AI应用的广泛需求。

《智能医疗健康的应用与未来》中的数据显示，我国医学影像数据量每年增长30%左右，而放射科医生的年增长率仅为4%伴随着市场需求的扩大和供给的不足，医学影像AI在辅助医生方面变得越来越重要

医学影像AI需要扮演赋能医生的角色对于三甲医院来说，医学影像AI可以作为提高医生诊断效率的工具，使医生对患者的诊断更加高效和准确，因为其优秀的设备配置，医生的数量和水平等通过引入医学影像AI，可以将医生从一些重复性的工作中解放出来

对于基层医疗领域，医学影像AI通过提供诊断服务，可以起到非常好的作用就放射从业人员分布而言，数据显示三级医院6.8万人，二级医院9万人，影像医生短缺是基层医学影像领域的主要问题，短期内不易改变

从商业模式来看，过去医疗软件产品往往是打包捆绑销售现在医疗AI已经逐渐过了价值实践期在付费模式上，很多企业都在探索按次付费的软件使用方式，共享服务费在这种模式下，医学影像AI的成长有望实现从卖设备到卖服务的转变，产品有望进一步深入基层

伴随着渗透率的提高，会形成规模效应，产品成本会大大降低未来医学影像AI的市场不仅在大医院，也在基层医疗机构，甚至有可能成为血压计，血糖仪等设备，进入千家万户

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资本指路，春江水暖鸭先知。

那么，哪些医学影像AI产品最有可能实现落地，拓展医学AI的应用场景呢《春江水暖鸭先知》资本的嗅觉或许能解释哪条赛道含金量最高

根据Jost Sullivan的数据，2030年人工智能医学影像的市场规模有望达到423亿元，年复合增长率超过60%。

进一步细分，视网膜影像AI市场规模预计将从2020年的4500万元增长至2030年的340.1亿元，CAGR为81.55%。

由此看来，2030年视网膜影像AI的市场规模将占整个医学影像AI市场的80%以上，占据绝对优势。

或许正是因为这种市场前景，在上文提到的医疗AI公司上市潮中，专注视网膜影像AI产品的鹰眼科技率先突出重围，成为医疗AI第一股。

AI+视网膜影像产品确实是一个很有前景的细分赛道。

对了，眼底视网膜是我们人体内唯一可以直接无创观察血管和神经的组织通过眼底检查其实可以发现1000多种全身性疾病和200多种常见病

通过深度学习AI技术，结合视网膜固有的医疗信息，我们可以识别慢性疾病，包括高血压，糖尿病，ICVD，帕金森病和贫血，此外还有一些人类眼科医生已经可以做到的疾病。

在严谨的医学逻辑下，为了将产品与真实的应用场景相结合，鹰眼科技首席医疗官陈玉忠表示:我们把原本很大的桌面眼底相机做成了一个小东西，不需要暗室，也不需要专业的医生或护士我们可以通过听语音识别来完成考试为了真正让设备下到基层，我们还为它配备了充电宝，我们的眼底相机可以用充电宝驱动

根据近期发布的《易凯资本2022中国健康产业白皮书》，2021年，中国数字医疗领域共发生257起融资事件，融资总额超过550亿元，分别比去年增长66%和93%平均单笔融资金额可达2亿元相对于其他子赛道，数字医疗的增长是最高的

总体来说，目前国内医疗AI行业，尤其是落地场景丰富的医学影像AI赛道，正处于加速商业化的阶段在我国专业医生不足，医疗资源分布不均的背景下，医学影像AI未来的发展潜力值得关注

最后，用陈玉忠的话来说，想象一下这个场景:

我们软硬件一体化，走出医院，特别是走出三甲到基层从临床诊断领域到早期筛查，甚至到一流医院，让我们在整个生命周期的慢性病管理方面做更多的合作

你觉得AI的未来值得期待吗。

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