通常而言,,醫(yī)療 AI 常利用深度學(xué)習(xí)處理兩類數(shù)據(jù),一類是以電子病歷,、處方等為主的文本類數(shù)據(jù),一類是以心電,、CT,、MR、DR 等影像設(shè)備生成的多元影像類數(shù)據(jù)源,。
醫(yī)療 AI 企業(yè)通過構(gòu)建知識圖譜,,開發(fā) NLP 技術(shù),應(yīng)用 AI 自動識別,、填充,、監(jiān)督、修正,、分析文本類數(shù)據(jù),。由于整個過程處理的數(shù)據(jù)不直接來源于醫(yī)療器械,其后續(xù)處理不用于指導(dǎo)醫(yī)療器械數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,、調(diào)查,、測量分析,本身也不用于醫(yī)療用途,,這一類 AI 落地較快,,已經(jīng)廣泛應(yīng)用于醫(yī)療信息化之中。
與其相比,,影像類數(shù)據(jù)較為特殊,,數(shù)據(jù)信息通常由一定數(shù)量的像素點構(gòu)成,需要觀察者選定一定像素點組合后進(jìn)行綜合判斷,,機器學(xué)習(xí)這樣一種 AI 技術(shù)難度較大,,理解過程不易解釋,因此落地,、商業(yè)化相對滯后于文本類 AI 應(yīng)用,。
不過,至2020年以來,,已經(jīng)有 19款計算機視覺類 AI 產(chǎn)品通過 NMPA 三類證審批,,三家相關(guān)企業(yè)遞交招股書,長期以來處于黑盒之中的醫(yī)療 AI 產(chǎn)業(yè)向外界披露了其真實營運數(shù)據(jù),,醫(yī)療 AI的應(yīng)用前景也更加明晰,。
核心觀點
醫(yī)療人工智能正逐漸走向成熟。2021年后的5年,,醫(yī)療人工智能各賽道市場規(guī)模都將迎來爆發(fā)式增長,,各大細(xì)分市場年復(fù)合增長率均可超過30%。
在 2018年-2020年期間,,醫(yī)療人工智能企業(yè)的營業(yè)收入主要來源于政策支持的醫(yī)療信息化改革,。2020年后,新藥研發(fā),、知識圖譜構(gòu)造,、健康管理等主導(dǎo)的 To B、To C 業(yè)務(wù)開始逐漸活躍,。19個醫(yī)療影像人工智能產(chǎn)品獲得注冊準(zhǔn)入后,,醫(yī)療人工智能器械賽道開始步入營收飛漲階段。
當(dāng)前醫(yī)療人工智能產(chǎn)品通常通過招投標(biāo)進(jìn)入醫(yī)院,,價格低至8-10萬,,高至500-550萬,整體售價相對偏低,。為了提高收入,,服務(wù)于患者的人工智能將嘗試通過物價準(zhǔn)入、醫(yī)保準(zhǔn)入,,盡可能推行“按例收費”的落地,。
整個醫(yī)療人工智能行業(yè)呈現(xiàn)資本聚集趨勢,頭部企業(yè)尋求上市,,企業(yè)間并購開啟,。2021年160億資金流入醫(yī)療人工智能領(lǐng)域,超過80%流向了頭部企業(yè),。在這一階段,,初創(chuàng)公司廣泛使用人工智能技術(shù),但少有初創(chuàng)公司以人工智能產(chǎn)品為獨立產(chǎn)品進(jìn)入這一賽道,。
醫(yī)療人工智能器械類企業(yè)年營收約為500萬-1億元,,包含醫(yī)療人工智能器械與醫(yī)療 IT 類企業(yè)營收約為5000萬-10億元,這一數(shù)字與泛人工智能企業(yè)仍有差距,。從招股書看發(fā)展趨勢,,2020年后,各類人工智能營收均發(fā)生較大幅度增長,,人工智能企業(yè)的收支差距逐漸縮小,,但由于數(shù)字差距較大,且企業(yè)將進(jìn)一步加大銷售,、研發(fā)投入,。因此,短期之內(nèi),,醫(yī)療人工智能企業(yè)仍然較難盈利,。