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(shí)圖譜,，開發(fā) NLP 技術(shù),，應(yīng)用 AI 自動(dòng)識(shí)別,、填充、監(jiān)督,、修正,、分析文本類數(shù)據(jù),。由于整個(gè)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(cè)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(diǎn)構(gòu)成,，需要觀察者選定一定像素點(diǎn)組合后進(jìn)行綜合判斷，機(jī)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(duì)滯后于文本類 AI 應(yīng)用,。

不過,，至2020年以來，已經(jīng)有 19款計(jì)算機(jī)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(zhǎng)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(shí)營(yíng)運(yùn)數(shù)據(jù)，醫(yī)療 AI的應(yīng)用前景也更加明晰,。

核心觀點(diǎn)

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(chǎng)規(guī)模都將迎來爆發(fā)式增長(zhǎng),，各大細(xì)分市場(chǎng)年復(fù)合增長(zhǎng)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(yíng)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(shí)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(gè)醫(yī)療影像人工智能產(chǎn)品獲得注冊(cè)準(zhǔn)入后,，醫(yī)療人工智能器械賽道開始步入營(yíng)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(jià)格低至8-10萬，高至500-550萬,，整體售價(jià)相對(duì)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(jià)準(zhǔn)入,、醫(yī)保準(zhǔn)入,，盡可能推行“按例收費(fèi)”的落地。

整個(gè)醫(yī)療人工智能行業(yè)呈現(xiàn)資本聚集趨勢(shì),，頭部企業(yè)尋求上市,，企業(yè)間并購(gòu)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(dú)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?duì)I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(yíng)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(shì)，2020年后,，各類人工智能營(yíng)收均發(fā)生較大幅度增長(zhǎng),，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。