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醫(yī)療AI賽道,誰能走進千家萬戶?

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醫(yī)療AI賽道,誰能走進千家萬戶?

醫(yī)學影像AI未來的發(fā)展?jié)摿χ档弥匾暋?/p>

文|節(jié)點財經(jīng) 三生

在科幻電影《普羅米修斯》中,有一個讓人印象深刻的智能醫(yī)療艙?;颊咧恍枰稍诶锩妫銜M行一個全身的健康掃描,并得到相應的醫(yī)療建議,甚至可以直接進行手術(shù)治療。

這可以說是人類關(guān)于醫(yī)療AI的終極幻想之一,而這一幻想正在逐漸迫近現(xiàn)實,隨著人工智能的日益強大,醫(yī)療AI作為醫(yī)生的助手,其角色正在不斷得到加強。

特別是最近幾年,隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、大數(shù)據(jù)等新興科技的發(fā)展,AI醫(yī)療器械審批流程加速,醫(yī)療AI已深入到醫(yī)療保健的各個領(lǐng)域。過去的2021年被稱為“醫(yī)療AI商業(yè)化元年”,科亞醫(yī)療、鷹瞳科技、數(shù)坤科技、推想科技等頭部企業(yè)相繼沖關(guān)港交所,國內(nèi)醫(yī)療AI賽道上的首家上市公司由此誕生,醫(yī)療AI熱度大增。

政策層面,國家相關(guān)部門出臺了多項政策支持醫(yī)療AI的發(fā)展。不久前國家發(fā)改委發(fā)布《“十四五”生物經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃》。文件中提到,要支持基于AI的醫(yī)學影像輔助診斷等應用發(fā)展,開展腦、肺、眼等常見傷病的圖像識別技術(shù)研發(fā),加快醫(yī)學圖像輔助診斷系統(tǒng)產(chǎn)品化和臨床輔助應用。

不難預判,醫(yī)療AI的商業(yè)化在未來將成為一片藍海,而在真正的應用落地中,又有哪些細分賽道值得關(guān)注?值得做一番詳細探究。

醫(yī)療AI落地,藍海有多大?

首先一個問題就是,醫(yī)療AI這片藍海到底有多大的想象力?這個想象力既體現(xiàn)在市場規(guī)模上,更體現(xiàn)在增長空間上。

據(jù)中研普華研究院相關(guān)報告顯示,2020年,醫(yī)療AI行業(yè)的市場規(guī)模為265億元,預計到2027年,中國醫(yī)療人工智能的市場規(guī)模將達到1400億元。而談到國內(nèi)的醫(yī)療行業(yè),這幾乎是公認的長坡厚雪的賽道,如果對比中美的話,中國醫(yī)療AI投入占醫(yī)院收入的比例僅為0.5%,美國為5%。

十倍的增長空間,看起來似乎誘人,事實遠不止于此。醫(yī)療AI作為前沿科技,在美國也是方興未艾,所以在中國市場,其真正的增長空間大概率比十倍更高。

想象力固然決定了市場的高度,回到現(xiàn)實,哪些因素能支撐起這份巨大的行業(yè)估值,驅(qū)動行業(yè)的市場增長?

從AI技術(shù)來看,近年來醫(yī)療AI、智能翻譯、無人駕駛等技術(shù)的發(fā)展和落地,無一不建立在計算機深度學習技術(shù)的進步之上,其背后的核心是大數(shù)據(jù)技術(shù)的演進,需要大量的數(shù)據(jù)訓練?;谶@種特點,醫(yī)療AI在實際場景的落地中,需要廣泛而準確的數(shù)據(jù)輸入作為算法訓練和優(yōu)化的支撐。

也正是由于全球各地醫(yī)療數(shù)據(jù)的多種多樣,使得醫(yī)療領(lǐng)域成為了AI最具應用前景和應用價值的領(lǐng)域之一。這對擁有14億人口的中國來說,顯然更具優(yōu)勢,一方面疾病人口的發(fā)病率居高不下,即便是一些罕見病也能保證足夠樣本供AI學習;另一方面,我國幅員遼闊,來自不同地形、不同民族的多元化樣本豐富,也使得AI在真實落地過程中更容易普及開來。

當醫(yī)療AI的先發(fā)企業(yè)紛紛跨過技術(shù)和數(shù)據(jù)的門檻,并取得產(chǎn)品上市的入門券,擺在面前的,是如何場景落地的問題。在面對錯綜復雜的醫(yī)療場景時,AI技術(shù)如何定義自身價值,是個值得深思的問題。

醫(yī)學影像AI,從器械向服務拓展

過往IBM、谷歌等互聯(lián)網(wǎng)巨頭在醫(yī)療AI領(lǐng)域的實踐表明,人工智能深度學習是醫(yī)療AI發(fā)展的根本,而一旦應用于醫(yī)療真實場景,更需要符合醫(yī)療產(chǎn)品研發(fā)邏輯。

換句話說,醫(yī)療AI賽道需要做的是立足技術(shù)與場景,尋找AI技術(shù)與醫(yī)生、醫(yī)院的契合點,逐步擴展和突破。目前,醫(yī)學影像AI無疑就是這樣的契合點之一。

醫(yī)學影像AI之所以能夠成為醫(yī)療AI領(lǐng)域發(fā)展最快的賽道之一,首先在于醫(yī)學影像AI的應用有著廣泛的需求。

據(jù)《智能化醫(yī)療健康的應用與未來》中的數(shù)據(jù)顯示,我國醫(yī)學影像數(shù)據(jù)量每年增長約30%,而放射科醫(yī)師年增長率僅為4%,市場需求擴大而供給不足,使得醫(yī)學影像AI在輔助醫(yī)生端顯得越發(fā)重要。

醫(yī)學影像AI更需要扮演的是為醫(yī)生賦能的角色。對于三甲醫(yī)院來說,由于設(shè)備配置、醫(yī)生數(shù)量和水平等各方面都較為出色,醫(yī)學影像AI可以作為提升醫(yī)生診斷效率的工具,使得醫(yī)生更高效及準確地診斷患者。通過引進醫(yī)學影像AI,可以讓醫(yī)生從部分重復性工作中解放出來。

而對于基層醫(yī)療領(lǐng)域來說,醫(yī)學影像AI可以通過提供診斷服務,起到很好的補位作用。就從放射從業(yè)人員分布來看,數(shù)據(jù)顯示,三級醫(yī)院為6.8 萬人,二級醫(yī)院為9萬人,影像科醫(yī)生匱乏,是基層醫(yī)學影像領(lǐng)域面臨的主要問題,短期內(nèi)不易改變。

從商業(yè)模式上來看,以往醫(yī)療軟件產(chǎn)品往往打包設(shè)備捆綁銷售,如今醫(yī)療AI已逐步度過價值實踐期,在付費模式上,不少企業(yè)正在探索軟件使用按次收費,進行服務費分成。這種模式下,醫(yī)學影像AI的增長有望實現(xiàn)從賣器材到賣服務的轉(zhuǎn)變,產(chǎn)品有望進一步向基層滲透。

隨著滲透率提升,形成規(guī)模效應,產(chǎn)品成本將大幅下降。未來醫(yī)學影像AI的市場不僅在大醫(yī)院,更在基層醫(yī)療機構(gòu),甚至有可能成為像血壓計、血糖儀等設(shè)備,進入到千家萬戶。

資本指路,“春江水暖鴨先知”?

那么,哪些醫(yī)學影像AI產(chǎn)品最有可能實現(xiàn)落地,切實拓展醫(yī)療AI的應用場景?“春江水暖鴨先知”。資本的嗅覺,或許可以說明哪一個賽道最具有含金量。

據(jù)弗若斯特沙利文數(shù)據(jù)顯示,預計2030年人工智能醫(yī)學影像市場規(guī)模(醫(yī)療健康場景)將達423億元,年復合增長率(CAGR)超過60%。

進一步細分來看,視網(wǎng)膜影像AI的市場規(guī)模有望從2020年的0.45億元增至2030年的人民幣340.1億元,CAGR達81.55%。

以此來看,視網(wǎng)膜影像AI的2030年的市場規(guī)模將占整個醫(yī)學影像AI市場規(guī)模的80%以上,占據(jù)絕對優(yōu)勢。

或許正是由于這樣的市場前景,在前文提到的醫(yī)療AI公司上市潮中,主打視網(wǎng)膜影像AI產(chǎn)品的鷹瞳科技率先突出重圍,成為了“醫(yī)療AI第一股”。

AI+視網(wǎng)膜影像產(chǎn)品確實是一個很有希望的細分賽道。

順便科普一下,眼底視網(wǎng)膜是我們?nèi)梭w中唯一可以直接無創(chuàng)觀察血管和神經(jīng)的組織,全身性的1000多種疾病、200多種常見病,其實都可以通過眼底檢測發(fā)現(xiàn)。

通過深度學習AI技術(shù),結(jié)合視網(wǎng)膜固有的醫(yī)學信息,使得除人類眼科醫(yī)生本來就能做的一些病變、疾病的識別,還能做到對慢性疾病本身的識別,包括高血壓、糖尿病、ICVD、帕金森氏病及貧血癥等。

在嚴謹?shù)尼t(yī)學邏輯下,為了把產(chǎn)品與真實應用場景結(jié)合起來,鷹瞳科技首席醫(yī)學官陳羽中說道:“我們把原來比較大的臺式的眼底相機,現(xiàn)在做成了一個小巧的東西,不需要暗房,也不需要專業(yè)的醫(yī)生、護士,聽著語音識別就可以做完檢查。為了真正讓設(shè)備下到基層,我們還給它配備了充電寶,我們的眼底相機可以用充電寶驅(qū)動?!?/p>

據(jù)近期發(fā)布的《易凱資本2022年中國健康產(chǎn)業(yè)白皮書》披露,2021年,中國數(shù)字醫(yī)療領(lǐng)域共發(fā)生了257起融資事件,融資總額超過550億元,分別比去年增長66%和93%,平均單筆融資額都能達到2億元人民幣。相比其他細分賽道,數(shù)字醫(yī)療的增長最高。

總體來看,目前國內(nèi)的醫(yī)療AI行業(yè),特別是落地場景豐富的醫(yī)學影像AI賽道已經(jīng)處于加速商業(yè)化階段。在國內(nèi)專業(yè)醫(yī)師人數(shù)不足,醫(yī)療資源分配不均的大背景下,醫(yī)學影像AI未來的發(fā)展?jié)摿χ档弥匾暋?/p>

最后可以借由陳羽中的話,想象一下這樣的場景:

“我們把軟硬件結(jié)合成一體,走出醫(yī)院,尤其是走出大三甲到基層去。從臨床診斷的領(lǐng)域走向早期篩查,甚至走向一級醫(yī)院,這樣我們可以做更多的全生命周期慢病管理的合作。”

醫(yī)療AI的未來,你覺得值得期待嗎? 

本文為轉(zhuǎn)載內(nèi)容,授權(quán)事宜請聯(lián)系原著作權(quán)人。

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醫(yī)療AI賽道,誰能走進千家萬戶?

醫(yī)學影像AI未來的發(fā)展?jié)摿χ档弥匾暋?/p>

文|節(jié)點財經(jīng) 三生

在科幻電影《普羅米修斯》中,有一個讓人印象深刻的智能醫(yī)療艙?;颊咧恍枰稍诶锩?,便會進行一個全身的健康掃描,并得到相應的醫(yī)療建議,甚至可以直接進行手術(shù)治療。

這可以說是人類關(guān)于醫(yī)療AI的終極幻想之一,而這一幻想正在逐漸迫近現(xiàn)實,隨著人工智能的日益強大,醫(yī)療AI作為醫(yī)生的助手,其角色正在不斷得到加強。

特別是最近幾年,隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、大數(shù)據(jù)等新興科技的發(fā)展,AI醫(yī)療器械審批流程加速,醫(yī)療AI已深入到醫(yī)療保健的各個領(lǐng)域。過去的2021年被稱為“醫(yī)療AI商業(yè)化元年”,科亞醫(yī)療、鷹瞳科技、數(shù)坤科技、推想科技等頭部企業(yè)相繼沖關(guān)港交所,國內(nèi)醫(yī)療AI賽道上的首家上市公司由此誕生,醫(yī)療AI熱度大增。

政策層面,國家相關(guān)部門出臺了多項政策支持醫(yī)療AI的發(fā)展。不久前國家發(fā)改委發(fā)布《“十四五”生物經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃》。文件中提到,要支持基于AI的醫(yī)學影像輔助診斷等應用發(fā)展,開展腦、肺、眼等常見傷病的圖像識別技術(shù)研發(fā),加快醫(yī)學圖像輔助診斷系統(tǒng)產(chǎn)品化和臨床輔助應用。

不難預判,醫(yī)療AI的商業(yè)化在未來將成為一片藍海,而在真正的應用落地中,又有哪些細分賽道值得關(guān)注?值得做一番詳細探究。

醫(yī)療AI落地,藍海有多大?

首先一個問題就是,醫(yī)療AI這片藍海到底有多大的想象力?這個想象力既體現(xiàn)在市場規(guī)模上,更體現(xiàn)在增長空間上。

據(jù)中研普華研究院相關(guān)報告顯示,2020年,醫(yī)療AI行業(yè)的市場規(guī)模為265億元,預計到2027年,中國醫(yī)療人工智能的市場規(guī)模將達到1400億元。而談到國內(nèi)的醫(yī)療行業(yè),這幾乎是公認的長坡厚雪的賽道,如果對比中美的話,中國醫(yī)療AI投入占醫(yī)院收入的比例僅為0.5%,美國為5%。

十倍的增長空間,看起來似乎誘人,事實遠不止于此。醫(yī)療AI作為前沿科技,在美國也是方興未艾,所以在中國市場,其真正的增長空間大概率比十倍更高。

想象力固然決定了市場的高度,回到現(xiàn)實,哪些因素能支撐起這份巨大的行業(yè)估值,驅(qū)動行業(yè)的市場增長?

從AI技術(shù)來看,近年來醫(yī)療AI、智能翻譯、無人駕駛等技術(shù)的發(fā)展和落地,無一不建立在計算機深度學習技術(shù)的進步之上,其背后的核心是大數(shù)據(jù)技術(shù)的演進,需要大量的數(shù)據(jù)訓練?;谶@種特點,醫(yī)療AI在實際場景的落地中,需要廣泛而準確的數(shù)據(jù)輸入作為算法訓練和優(yōu)化的支撐。

也正是由于全球各地醫(yī)療數(shù)據(jù)的多種多樣,使得醫(yī)療領(lǐng)域成為了AI最具應用前景和應用價值的領(lǐng)域之一。這對擁有14億人口的中國來說,顯然更具優(yōu)勢,一方面疾病人口的發(fā)病率居高不下,即便是一些罕見病也能保證足夠樣本供AI學習;另一方面,我國幅員遼闊,來自不同地形、不同民族的多元化樣本豐富,也使得AI在真實落地過程中更容易普及開來。

當醫(yī)療AI的先發(fā)企業(yè)紛紛跨過技術(shù)和數(shù)據(jù)的門檻,并取得產(chǎn)品上市的入門券,擺在面前的,是如何場景落地的問題。在面對錯綜復雜的醫(yī)療場景時,AI技術(shù)如何定義自身價值,是個值得深思的問題。

醫(yī)學影像AI,從器械向服務拓展

過往IBM、谷歌等互聯(lián)網(wǎng)巨頭在醫(yī)療AI領(lǐng)域的實踐表明,人工智能深度學習是醫(yī)療AI發(fā)展的根本,而一旦應用于醫(yī)療真實場景,更需要符合醫(yī)療產(chǎn)品研發(fā)邏輯。

換句話說,醫(yī)療AI賽道需要做的是立足技術(shù)與場景,尋找AI技術(shù)與醫(yī)生、醫(yī)院的契合點,逐步擴展和突破。目前,醫(yī)學影像AI無疑就是這樣的契合點之一。

醫(yī)學影像AI之所以能夠成為醫(yī)療AI領(lǐng)域發(fā)展最快的賽道之一,首先在于醫(yī)學影像AI的應用有著廣泛的需求。

據(jù)《智能化醫(yī)療健康的應用與未來》中的數(shù)據(jù)顯示,我國醫(yī)學影像數(shù)據(jù)量每年增長約30%,而放射科醫(yī)師年增長率僅為4%,市場需求擴大而供給不足,使得醫(yī)學影像AI在輔助醫(yī)生端顯得越發(fā)重要。

醫(yī)學影像AI更需要扮演的是為醫(yī)生賦能的角色。對于三甲醫(yī)院來說,由于設(shè)備配置、醫(yī)生數(shù)量和水平等各方面都較為出色,醫(yī)學影像AI可以作為提升醫(yī)生診斷效率的工具,使得醫(yī)生更高效及準確地診斷患者。通過引進醫(yī)學影像AI,可以讓醫(yī)生從部分重復性工作中解放出來。

而對于基層醫(yī)療領(lǐng)域來說,醫(yī)學影像AI可以通過提供診斷服務,起到很好的補位作用。就從放射從業(yè)人員分布來看,數(shù)據(jù)顯示,三級醫(yī)院為6.8 萬人,二級醫(yī)院為9萬人,影像科醫(yī)生匱乏,是基層醫(yī)學影像領(lǐng)域面臨的主要問題,短期內(nèi)不易改變。

從商業(yè)模式上來看,以往醫(yī)療軟件產(chǎn)品往往打包設(shè)備捆綁銷售,如今醫(yī)療AI已逐步度過價值實踐期,在付費模式上,不少企業(yè)正在探索軟件使用按次收費,進行服務費分成。這種模式下,醫(yī)學影像AI的增長有望實現(xiàn)從賣器材到賣服務的轉(zhuǎn)變,產(chǎn)品有望進一步向基層滲透。

隨著滲透率提升,形成規(guī)模效應,產(chǎn)品成本將大幅下降。未來醫(yī)學影像AI的市場不僅在大醫(yī)院,更在基層醫(yī)療機構(gòu),甚至有可能成為像血壓計、血糖儀等設(shè)備,進入到千家萬戶。

資本指路,“春江水暖鴨先知”?

那么,哪些醫(yī)學影像AI產(chǎn)品最有可能實現(xiàn)落地,切實拓展醫(yī)療AI的應用場景?“春江水暖鴨先知”。資本的嗅覺,或許可以說明哪一個賽道最具有含金量。

據(jù)弗若斯特沙利文數(shù)據(jù)顯示,預計2030年人工智能醫(yī)學影像市場規(guī)模(醫(yī)療健康場景)將達423億元,年復合增長率(CAGR)超過60%。

進一步細分來看,視網(wǎng)膜影像AI的市場規(guī)模有望從2020年的0.45億元增至2030年的人民幣340.1億元,CAGR達81.55%。

以此來看,視網(wǎng)膜影像AI的2030年的市場規(guī)模將占整個醫(yī)學影像AI市場規(guī)模的80%以上,占據(jù)絕對優(yōu)勢。

或許正是由于這樣的市場前景,在前文提到的醫(yī)療AI公司上市潮中,主打視網(wǎng)膜影像AI產(chǎn)品的鷹瞳科技率先突出重圍,成為了“醫(yī)療AI第一股”。

AI+視網(wǎng)膜影像產(chǎn)品確實是一個很有希望的細分賽道。

順便科普一下,眼底視網(wǎng)膜是我們?nèi)梭w中唯一可以直接無創(chuàng)觀察血管和神經(jīng)的組織,全身性的1000多種疾病、200多種常見病,其實都可以通過眼底檢測發(fā)現(xiàn)。

通過深度學習AI技術(shù),結(jié)合視網(wǎng)膜固有的醫(yī)學信息,使得除人類眼科醫(yī)生本來就能做的一些病變、疾病的識別,還能做到對慢性疾病本身的識別,包括高血壓、糖尿病、ICVD、帕金森氏病及貧血癥等。

在嚴謹?shù)尼t(yī)學邏輯下,為了把產(chǎn)品與真實應用場景結(jié)合起來,鷹瞳科技首席醫(yī)學官陳羽中說道:“我們把原來比較大的臺式的眼底相機,現(xiàn)在做成了一個小巧的東西,不需要暗房,也不需要專業(yè)的醫(yī)生、護士,聽著語音識別就可以做完檢查。為了真正讓設(shè)備下到基層,我們還給它配備了充電寶,我們的眼底相機可以用充電寶驅(qū)動?!?/p>

據(jù)近期發(fā)布的《易凱資本2022年中國健康產(chǎn)業(yè)白皮書》披露,2021年,中國數(shù)字醫(yī)療領(lǐng)域共發(fā)生了257起融資事件,融資總額超過550億元,分別比去年增長66%和93%,平均單筆融資額都能達到2億元人民幣。相比其他細分賽道,數(shù)字醫(yī)療的增長最高。

總體來看,目前國內(nèi)的醫(yī)療AI行業(yè),特別是落地場景豐富的醫(yī)學影像AI賽道已經(jīng)處于加速商業(yè)化階段。在國內(nèi)專業(yè)醫(yī)師人數(shù)不足,醫(yī)療資源分配不均的大背景下,醫(yī)學影像AI未來的發(fā)展?jié)摿χ档弥匾暋?/p>

最后可以借由陳羽中的話,想象一下這樣的場景:

“我們把軟硬件結(jié)合成一體,走出醫(yī)院,尤其是走出大三甲到基層去。從臨床診斷的領(lǐng)域走向早期篩查,甚至走向一級醫(yī)院,這樣我們可以做更多的全生命周期慢病管理的合作。”

醫(yī)療AI的未來,你覺得值得期待嗎? 

本文為轉(zhuǎn)載內(nèi)容,授權(quán)事宜請聯(lián)系原著作權(quán)人。