文丨方文出品丨牛刀財經（niudaocaijing）

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醫療領域正在迎來新機遇。

如今提到醫療健康，必提AI和數字化。可以說，AI和數字化將成為我國在醫療資源不足、醫療行業數字化程度低等難題上一個新的解決思路。

AI醫療和互聯網醫療不同。互聯網醫療發展了十多年，一直都在探索如何對醫療資源進行重新分配，但一個現實且根本的問題沒有解決，那就是醫療資源緊張的問題依然存在。

AI醫療解決的不僅僅是提高效率，背后還有如何增加醫療供給，技術普世化的社會價值。

相應地，近幾年AI和數字化也成為了醫療領域里資本關注的方向。

1、三個熱門關鍵詞

如今，資本市場的三個熱門關鍵詞，分別是醫療、AI和數字化。如果我們串聯起來，這便是在醫療這個大的市場賽道里，以AI和數字化為技術革新方向。

醫療賽道火熱，除了三年疫情導致人們對于醫療的需求加大外，還有一個重要的因素，那就是技術的加持給醫療帶來了解決當下醫療難題的新思路。

這種價值也體現在政策的鼓勵上。

近日發布的《關于進一步深化改革促進鄉村醫療衛生體系健康發展的意見》中第七條提到，

“構建鄉村遠程醫療服務體系，推廣遠程會診、預約轉診、互聯網復診、遠程檢查，加快推動人工智能輔助診斷在鄉村醫療衛生機構的配置應用。”

政策鼓勵人工智能輔助診斷設備配置到鄉村醫療衛生機構這一級別，這在以前是不敢想的。

人工智能輔助診斷在鄉村醫療衛生機構的配置至關重要，主要是在對醫療資源的調配上有著重要的作用。

尤其是，我國人口眾多，醫療資源分布不均，如何讓更多地方享受到高質量的診斷和治療，這對于產業和社會都有巨大的價值。

艾瑞咨詢的《人工智能+醫療與生命科學行業》研究報告統計，我國的院端資源供應緊張，三甲醫院覆蓋率低。其中，2020年我國醫療衛生機構總數約為102萬，但醫院只占其中的3.5%，且作為診療首選機構的三級醫院數量僅有2996個，在所有醫院中占比僅達9%。

若醫療機構引入AI，不僅可提高現階段醫院的信息化與自動化能力，改善繁瑣低效的就醫流程，讓占少數的三甲醫院有效服務更多的患者、縮小基層醫療機構、非三甲醫院與三甲醫院之間的醫療資源差距，而且可減輕醫生的工作負擔、提升醫生的工作效率。

另一個層面上，縱觀我國的醫療產業，缺乏核心的醫藥、器械等產品，無法將大市場的優勢轉化為擁有技術含量的優勢市場。

醫療AI可能扭轉這一劣勢。近些年，醫療領域成為一級市場融資熱門，主要在醫療機器人、AI醫療影像、醫學數據智能平臺、CDSS等領域。

數據顯示，2021年我國醫療健康領域投融資熱度空前，投融資事件超1500起，總金額達2600億以上。除2021年外，近5年醫療健康行業投融資事件穩定在1000起左右，交易總金額整體呈穩步上升趨勢，自2017年的701.5億元增長至2022年的1258.1億元，增幅達到179.34%。

醫療領域的二級市場同樣熱鬧。除了醫藥企業在資本市場受到追捧外，眾多的AI醫療企業啟動了上市計劃或已經實現了上市。

如，2021年11月5日，鷹瞳科技于香港聯交所成功上市。此外，還有AI數字醫生平臺公司數坤科技正式向港交所提交招股書，擬在香港主板掛牌上市。

2、政策利好，市場擴容

基于醫療AI對國內的醫療現狀有著極大的推動作用，近幾年政策上也是更多地向醫療AI技術傾斜。

從2018年到2021年的三年間，衛健委、藥監局等對醫療AI相關的電子病歷、輔助決策、智慧管理、人工智能軟件等多個維度出臺了政策，推動了相關產品的納入和使用規范。

不僅如此，去年10月，工信部還發布了人工智能醫療器械創新任務揭榜入圍名單，以揭榜的方式鼓勵企業進行醫療領域的人工智能創新。

同樣，揭榜入圍的產品包含了智能診斷輔助、智能輔助治療、智能監護與生命支持、智能康復理療、智能中醫診療、醫學人工智能數據庫、人工智能醫療器械臨床實驗平臺、人工智能醫療器械真實世界數據應用平臺等8個方向，百度、鷹瞳、聯影等企業入圍。

目前，我國人口老齡化程度加重，多項慢性病的發病率呈現冒頭趨勢，對醫療資源的考驗程度進一步提高。

但事實上，我國慢性病的主要難題之一就是不能夠盡早篩查、盡早治療。醫療資源的不足以及篩查技術的不夠便利，導致了很多慢性病患者不能夠在疾病早期發現。如果能夠對慢性病的篩查做到更加的普及，這對于慢性病的預防、治療和調養都有著極高的人道價值。

醫療AI的實際應用在這一方面就可以起到很好的作用。

近些年來，很多患者已經對于心肺、眼部等相關疾病的AI診斷有一定的認知，今年以來ChatGPT的火爆也進一步提升了市場對于AI的關注和信心，這為醫療AI從探索到落地提供了支撐。

此前，因為市場門檻的因素，醫療AI類產品沒有能夠完全進入到醫院。但隨著政策的放開和鼓勵，輔助診斷和治療產品的市場需求迫切，AI醫學影像的增長迅猛。

在2020年中國AI醫療的核心軟件市場規模中，CDSS市場占有率為29.8%，AI醫療影像為7.1%，而到2023年，AI醫療影像市場規模將首次超越CDSS，成為AI醫療核心軟件中市場占有率最高的產品類別。

據艾瑞建模測算，2020年，中國AI醫療影像市場規模為4億元，而到2025年，市場規模可達100億元，2020-2025年 CAGR達87.5%，總體市場增長維持在較高水平。

3、落地依然是重頭戲

盡管醫療AI的價值已經得到了充分驗證，如何跟場景結合，實現規模落地依然是衡量AI醫療的關鍵。

艾瑞數據顯示，在2019-2021年8月AI醫療影像采招額統計中，三甲醫院是需求主力，2019年與2020年的采招額維持在1000萬元以上，受新冠肺炎檢測需求的沖擊與肺部影像產品受眾廣、開發技術成熟度高等因素影響，統計時間內關于肺部科室的AI開發軟件采招額高達1296萬元，心血管、綜合類與病理科位列其后。

三甲醫院外，基層醫療則是醫療AI能夠發揮最大價值的地方，基層醫療更缺醫療資源，顯然更需要醫療AI，這也是政策提出要將人工智能輔助診斷技術下沉到基層的根本原因。而對于醫療AI公司來說，近百萬家基層醫療機構也將是一塊極大的存量市場。

另外，醫療機構之外的藥店、保險、養老院、眼鏡店等大健康場景將是醫療AI落地的增量市場，這也意味著早期篩查和風險評估類產品未來可能成為市場熱點。

例如，在2022北京普惠健康保中，北京市醫療保障局聯合多家醫療AI產品提供商，為參保人提供疾病篩查等服務。

以鷹瞳科技提供的眼底AI篩查服務為例，其在北京的13個區縣、88個網點投放了110臺智能眼底相機，幫助投保人早期篩查相關疾病，同時降低普惠保的賠付壓力。

很多慢性病的早期篩查是可以通過視網膜來進行檢測，比如糖尿病、高血壓，當然還有與眼部直接相關的，比如中國有龐大患者群體的青光眼、白內障、糖尿病視網膜病變等。

今年兩會期間，全球頂尖的眼科專家，第十四屆全國政協委員、北京同仁醫院眼科中心主任、首都醫科大學眼科學院院長王寧利就提交了一份關注致盲眼病早防早治的提案，他建議，將眼底照相納入慢病管理與防控體系，由醫保基金支付費用，這將取得極大的社會效益和經濟效益。

目前，醫療場景已是人工智能深度融合的少數幾個場景之一，科技部首批支持建設的十個人工智能示范應用場景中，智能診療便是其一。

醫療AI正在多種場景下發揮價值，政策和市場也給予了極大的關注，而它將多大程度上重構醫療體系，改善醫療服務，或許還應回到“落地”這個重頭戲上。

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