互联网医疗|《2021医疗AI报告》发布，行至IPO的医疗AI，商业化走到哪一步？互联网医疗|投稿

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文丨vb动脉网

一、千亿级的医疗AI市场面临拐点深度学习是一种较为复杂的神经网络形式，具有多层计算节点或神经网络，由它们共同处理数据并给出最终结果，具有可扩展性（能够使用可扩展的大型模型处理大型数据集）和层次性（透过被称为特征学习的程序从原始数据中执行自动的特征提取），能够从简单的概念中构建更复杂的概念。
AI在医疗领域的应用非常广泛，但通常集中在H端，用于提升医疗服务效率，降低成本；少量集中于B端，为药企、保险机构等对象提供特定解决方案；极少量AI直接To C ，普通用户很少有意向直接购买AI类医疗服务。
计算大数据+AI、新药+AI、肿瘤诊疗+AI三大赛道市场规模可粗略估计现阶段AI市场规模总量。数据显示， 2020年三大市场规模总额为63.2亿元。随着产品应用场景的扩大与各市场渗透率的攀升，预计2024年市场规模约为225.6亿元。
AI的本质是一种数据处理工具，因此，与其作用完全匹配的医疗大数据在2016年时便已初具规模，达到近12亿元，并在2018年后维持超过15％的渗透率（数据来源：医渡科技招股书）。相比之下， AI肿瘤的治疗与诊断、新药研发均在2018年开始成熟，随后开始以超过30％的增长率迅速增长，预计有望在2030年前超越医疗大数据市场规模。

互联网医疗|《2021医疗AI报告》发布，行至IPO的医疗AI，商业化走到哪一步？

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医疗AI主要应用领域市场规模（数据来源：医渡科技招股书、Frost& Salivon、蛋壳研究院）
医疗器械类AI系列的规模获批加速了医疗人工智能产品的种类与渗透率，吸引更多资本进入；AI+基因检测技术的成熟则推动AI+新药市场迅速增长，市场规模迅速扩大。
潜在的海量市场规模吸引了众多新兴企业进入，深耕医疗的老牌企业也纷纷加码AI 。据动脉橙数据库显示，现存自研医疗AI企业超过500家，智能化的颠覆几乎存在于所有医疗赛道。
二、超一半赛道商业化，盈利曙光始现随着人工智能行业不断深入发展，同一个赛道的差异度开始提升。以人工智能赛道是否完成商业化为标准，蛋壳研究院将现有赛道分为成熟赛道、潜力赛道两个部分，并对所有人工智能赛道的发展成熟进行分析，探索未来医疗人工智能企业的落地策略。
成熟赛道院内外商业化并行，院内影像类的影像科、胸外科、心内科、内分泌科、信息科；院内流程类的电子病历、CDSS、质控；院外的导诊、咨询、健康服务、知识图谱定制均已实现规模商业化。相比之下，检验、保险、中药、医美、新药研发等赛道属于潜力赛道，存在一定程度的商业化，但未成规模。
医疗AI赛道初期研发对象选择一般遵循两条路径，一是存在大通量需求但尚无解决方案的领域，如肺结节、眼底等影像检测，二是已有传统的解决方案，用基于人工智能的方式进行代替，如胸外科手术规划，基于人工智能的电子病历录入与质控。随着渗透率的逐渐增加，开发难度降低，医疗人工智能将沿着前一路径，开发更多符合特定场景需求的产品。