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)建知識圖譜，開發(fā) NLP 技術(shù)，應(yīng)用 AI 自動(dòng)識別、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規(guī)模都將迎來爆發(fā)式增長，各大細(xì)分市場年復(fù)合增長率均可超過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)品獲得注冊準(zhǔn)入后，醫(yī)療人工智能器械賽道開始步入營收飛漲階段。

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，頭部企業(yè)尋求上市，企業(yè)間并購開啟。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，2020年后，各類人工智能營收均發(fā)生較大幅度增長，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。