醫(yī)療人工智能產品多樣化，下游需求旺盛

醫(yī)療人工智能產業(yè)上游主要是為行業(yè)提供基礎技術支持的行業(yè)，如醫(yī)療數據挖掘、算法等，典型企業(yè)有碳云智能、連心醫(yī)療、大數醫(yī)達。

下游主要為醫(yī)療人工智能技術的應用層，主要的應用場景有醫(yī)學影像、虛擬助手、藥物研發(fā)、健康管理、疾病風險預測、病歷/文獻分析，代表企業(yè)包括科大訊飛、華大基因、圖瑪深維、博奧生物等。

而在醫(yī)療人工智能技術行業(yè)，我國涌現(xiàn)出了一大批企業(yè)，這些企業(yè)開發(fā)出了針對醫(yī)療行業(yè)應用的各種醫(yī)療人工智能產品，如智能影像輔助診療系統(tǒng)、導診機器人、語音電子病歷等。

在下游需求方面，中國醫(yī)療行業(yè)長期存在優(yōu)質醫(yī)生資源分配不均，診斷誤診漏診率教改，醫(yī)療費用成本過高，醫(yī)生資源供需缺口大等問題。而在中國醫(yī)療改革逐步推進，分級診療逐步落地的過程中，這種問題更加突出。

除此之外，我國醫(yī)療資源分布嚴重不均等，三甲醫(yī)院主要集中在北上廣深和省會城市，集中了大量優(yōu)質的醫(yī)護資源，使得大量病患涌入這些城市。而大部分時間大醫(yī)院因為收治大量常見病、多發(fā)病患者，造成看病難、看病貴，浪費了寶貴的醫(yī)療資源，使重癥、急癥患者難以得到及時救治。

在此背景下，人工智能將在各種場景的共同作用下，提高醫(yī)療服務水平，改善現(xiàn)有現(xiàn)狀。根據統(tǒng)計，我國醫(yī)院部署人工智能應用并成熟使用的占比不足50%，仍有近50%的醫(yī)院并未嘗試接入人工智能技術。

AI+醫(yī)療政策助推，促行業(yè)快速發(fā)展

近年來，國家發(fā)布多條全國性政策和醫(yī)療人工智能專項政策，充分體現(xiàn)國家層面上對 AI+醫(yī)療領域的重視。2018年4月，國務院辦公廳印發(fā)國家衛(wèi)健委等部委研究起草的《關于促進“互聯(lián)網+醫(yī)療健康”發(fā)展的意見》。《意見》釋放出多重政策利好：1)承認“互聯(lián)網醫(yī)院”的合法性;2)支持處方外流;3)推進“互聯(lián)網+”醫(yī)保結算服務。

此外，醫(yī)療電子信息的“確權”研究工作正在進行;《意見》明確，到2020年，二級以上醫(yī)院普遍提供分時段預約診療、智能導醫(yī)分診、候診提醒、檢驗檢查結果查詢、診間結算、移動支付等線上服務。

在國家政策及醫(yī)療各領域需求的推動下，我國醫(yī)療人工智能行業(yè)市場規(guī)模得到了快速擴容，2017-2019年的復合增長率達到了31.98%，由此可以看出行業(yè)潛力巨大。據中國電子學會統(tǒng)計數據顯示，到2021年醫(yī)療人工智能行業(yè)市場規(guī)模將達到75.3億元。

醫(yī)療人工智能各端核心應用價值明晰

醫(yī)療人工智能在患者端、億元端和生態(tài)段均用較為廣泛的應用場景，從不同角度對醫(yī)療人工智能核心應用價值進行分析，具體看：

①患者端：人工智能重塑就醫(yī)體驗利用人工智能技術，醫(yī)療服務可以突破醫(yī)院的物理邊界，以患者為中心，延伸到診前、診中、診后的就醫(yī)全流程。

②醫(yī)院端：人工智能重構管理體系人工智能深入病人管理(電子病歷)、藥械管理(器械設備與藥品智能化閉環(huán)管理)、病房管理(智能手術排班)、績效管理(DRGs績效)、后臺管理(人力財稅等智能后臺綜合管理)等方面，為醫(yī)院管理體系帶來整體升級重構。

③生態(tài)端：人工智能完善醫(yī)療服務生態(tài)在整個醫(yī)療服務體系中，醫(yī)院處于核心位置，是各項信息數據匯聚與整合的中間樞紐，此外還有其他醫(yī)療服務機構、醫(yī)療健康產品提供方、支付方、監(jiān)管方等。

企業(yè)產品布局呈分散趨勢，主要集中在兩大領域

自2011年Watson奠定其醫(yī)療的商業(yè)發(fā)展方向，已經有7個年頭，這7年人工智能在世界范圍內發(fā)展得風生水起，無數企業(yè)緊隨潮流，深度學習算法也經過了多次換代，但浪潮過后，也有一大批企業(yè)應聲倒閉。

現(xiàn)在，全球范圍內幸存下來的企業(yè)已經逐漸在醫(yī)療人工智能領域組成頭部陣營，深度學習過程下各企業(yè)都能為自己的AI產品報出一個準確高的數字，然而新時代已經不再是一個唯算法的時代，衡量AI好壞的也不再是一個數字或是人機大戰(zhàn)的成果可以評判的，因此只有讓人工智能技術在醫(yī)院得到廣泛應用才能長久存活下去。

目前，國內AI醫(yī)療產業(yè)的爭奪聚焦于落地環(huán)節(jié)。從市場上活躍的醫(yī)療人工智能企業(yè)看，產品主要布局在醫(yī)學影像、病歷/文獻分析、健康管理、醫(yī)院管理、虛擬助手等10大領域。

從這108家企業(yè)產品研究方向可以看出，肺結節(jié)篩查、糖網篩查是兩大熱門方向，集結的醫(yī)療人工智能企業(yè)數量共計有33家，占比約30.6%;但同時也有相當多的企業(yè)將目光投向了心血管類疾病方面，企業(yè)數量超過了10家，由此可以看出國內醫(yī)療熱工智能企業(yè)產品呈現(xiàn)出分散趨勢。

從各類醫(yī)療人工智能產品具體的布局企業(yè)來看，兩大熱門產品醫(yī)學影像和疾病風險預測聚集的企業(yè)較多，根據統(tǒng)計，目前有43家企業(yè)提供醫(yī)學影像服務，主要有阿里云、翼展科技、昕健醫(yī)療等;有45家企業(yè)提供疾病風險預測服務，這些企業(yè)有圖瑪深維、貝瑞健康、博奧生物等。下表為國內典型醫(yī)療人工智能產品及主要布局企業(yè)。

醫(yī)療機器人應用廣泛，康復為主要領域

醫(yī)療機器人是機器人應用的細分領城之一，特指用于醫(yī)院、診所、康復中心等醫(yī)療場景的醫(yī)療或輔助醫(yī)療的機器人，根據國際機器人聯(lián)合會(FR)分類，醫(yī)療機器人又分為手術機器人、康復機器人、輔助機器人、醫(yī)療服務機器人四大應用領域。

根據CCID數據，在2019年我國醫(yī)療機器人市場中，康復機器人手術機器人、輔助機器人和醫(yī)療服務機器人分別占比47%、17%、23%、13%。

行業(yè)備受資本青睞，但存在投資聚集化現(xiàn)象

從投資案例看，2012-2020年上半年，我國人工智能醫(yī)療領域股權投資熱度呈現(xiàn)先增后降趨勢，其中股權投資熱度較高的年份為2016年、2017年和2018年。2019年，受到資本寒冬影響，人工智能醫(yī)療領域投資熱度有所回落，投資案例數下滑至52起，投資金額為15.46億元。

2020年上半年，由于新冠疫情的影響，投資案例數量依然處于低位，未有明顯回升，上半年投資數量為14起，投資金額為9.17億元。

據健康界不完全統(tǒng)計，2020年1-12月，國內醫(yī)健AI領域共發(fā)生了65起融資事件，其中醫(yī)學影像約占總融資數的1/3。從融資輪次看，部分企業(yè)開始步入發(fā)展成熟階段，產品技術得到市場認可、商業(yè)模式趨于成熟的企業(yè)也更易得到資本的青睞。各企業(yè)也紛紛加大技術研發(fā)力度，以創(chuàng)新厚植競爭優(yōu)勢，加快發(fā)展的步伐。

除此之外，2020年，人工智能三類器械過審的通過，對于醫(yī)療AI行業(yè)來說是一件里程碑的事件。在2020年共有9項AI醫(yī)學影像產品通過NMPA批準，AI醫(yī)療影像行業(yè)跑通了困擾其多年的審評審批階段，從“應用落地”步入“商業(yè)化”。

疫情將加速醫(yī)療人工智能發(fā)展進程

AI在醫(yī)療中的應用越來越廣泛，尤其是醫(yī)學影像輔助診斷系統(tǒng)，已經覆蓋多種常見癌種的篩查，產品本身也已經可以嵌入醫(yī)生的工作流程。在疫情的催化作用下，AI+公共衛(wèi)生、AI+醫(yī)院管理、AI+醫(yī)療機器人、AI+藥物研發(fā)、AI+健康管理和AI+醫(yī)療支付等領域將得到進一步的深化發(fā)展。