AI会是一个可靠的医生吗

时间:2022-10-27

  目前,我国医疗资源整体分布不均、优质资源过度集中的特点仍未改变。而医疗AI可以通过辅助诊疗的方式赋能基层医疗机构,并可有效推动优质医疗资源下沉,从而缓解看病难、看病贵的问题。

  针对方兴未艾的医疗AI,36氪研究院近日发布了《2021年中国医疗AI行业研究报告》(以下简称《报告》),专门从发展驱动力、产业链、厂商核心竞争力及发展趋势等角度予以分析。从患者角度而言,AI会是一个可靠的医生吗?以下,enjoy:

  医疗AI是指将人工智能技术应用于医疗领域中,主要包括医学影像(疾病筛查、辅助诊断)、临床辅助决策、精准医疗(基因检测)、健康管理、医疗信息化(电子病历、虚拟助手)、药物研发以及医疗机器人(手术、康复护理、医疗服务)等细分场景。

  医疗AI的核心作用是助力降本增效、提升诊疗水平、改善患者体验、降低患病风险等,可以全面赋能院前、院中、院后各个环节。而在政策引导与技术突破的双重赋能下,AI与医疗技术正进一步相互融合,并在多个细分领域展开应用。

  在政策层面,国务院、工信部、药监局等部委颁布系列政策文件,重点围绕医学影像、智慧医院、医疗机器人、新药研发等细分方向,从鼓励研发创新、促进应用推广、完善标准体系等方面支持医疗AI行业创新发展。2018年8月,新版《医疗器械分类目录》正式生效,首次将医疗AI产品列为二类、三类医疗器械来设置审批通道。2020年1月,第一张医疗AI产品三类证落地颁发。

  在技术层面,以计算机视觉、自然语言处理、机器学习等为代表的人工智能技术已广泛渗透于医疗行业各个场景中,成为提升医疗服务水平的重要驱动力。同时,我国AI科研产出也为医疗AI行业发展提供创新动力300152)。据《中国人工智能发展报告2020》数据显示,2011—2020年间,我国AI专利申请量位居世界第一,占全球总量的74.7%,是排名第二的美国专利申请量的8.2倍。

  《报告》指出,从发展现状来看,医疗AI产业生态结构清晰,细分领域产品的专业化程度不断增强。

  从产业链分布情况来看,包括诊断、治疗和康复等医疗设备生产商处于产业上游,也是目前AI技术与医疗器械结合最紧密的领域;产业中游为AI医疗企业,覆盖医学影像、辅助决策、精准医疗、新药研发等领域,是产业生态的核心;产业下游为医疗机构、体检中心及C端患者等。总体来看,建立灵活、可延展的产品体系是医疗AI企业商业化的关键。

  从医疗AI的应用场景来看,其主要包括AI医学影像、AI辅助决策、AI医疗机器人、AI药物研发等。其中,AI医疗机器人成为最受关注的焦点,其可以覆盖诊前、诊中、诊后全流程,大幅缓解了医疗资源的紧张,可有效辅助医护人员进行高效、高质量的医疗服务,发展潜力巨大。

  从赛道成熟度看,医学影像在AI技术的加持下,其可覆盖的病种和应用场景不断丰富,大幅提高了医生的诊疗效率,成为医疗AI行业增速最快、投资热度最高的领域之一。

  根据弗若斯特沙利文预测,我国AI医学影像市场规模将由2020年的3.4亿元增至2030年的923.1亿元,2022—2030年CAGR高达75.1%。而在资本市场方面,据企查查不完全统计,2019年至2022年6月间,国内AI+医疗领域共发生272起融资事件,披露融资金额超250亿元,其中医学影像相关融资事件数量占总融资数的比例达36%。

  对于AI医疗行业的发展趋势,《报告》指出,以临床价值为导向的医疗AI产品将实现多元化发展,头部企业通过与顶级科研、医疗机构合作,在保障数据安全与合规的基础上,使用大量优质数据对算法模型进行持续打磨,有望推动产品的横向扩展和纵向延伸。

  ● 趋势一:覆盖多部位、多病种、多模态的“诊疗一体化”解决方案将成为主流,也是医疗AI企业提升竞争力的关键所在。尤其是在最先实现商业化的AI医学影像领域,未来的诊疗一体化解决方案将覆盖检测与筛查、治疗方案辅助决策、智能随诊及康复管理全流程,从而达到最佳的治疗效果。

  ● 趋势二:数据合规性和应用价值加速凸显。一方面,随着医疗信息化的发展,打通医疗机构、医保基金、家庭等各环节的区域性医疗卫生平台将不断完善,加速实现以患者为中心的价值医疗。另一方面,医疗数据的积累和更新配合临床与科研医生的丰富经验,可以进一步提升AI算法模型的临床价值和准确性。未来,随着数据安全法律法规的完善,具备大量合规数据的医疗AI企业将获得发展先机。

  ● 趋势三:医疗AI强者恒强,新药研发潜力巨大。医疗AI头部企业进入发展的成熟期,依托先发优势筑起竞争壁垒。数据和技术的大规模积累,不仅可以提高AI产品的灵敏度和特异性,也能够迅速提升自家产品的市场份额。此外,相较于医学影像领域,AI新药研发尚未实现大规模商业化,缺少关键技术人才和数据,但未来发展潜力巨大。

  总体来看,我国医疗AI行业仍存在大量待挖掘的应用场景。随着数字基础设施的快速建设,AI技术与医疗的结合将更加紧密,成为加速我国医疗行业数字化转型、推动医疗质量提升和深化医疗制度改革的重要力量。

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