一、千億級的醫(yī)療AI市場面臨拐點

深度學習是一種較為復雜的神經(jīng)網(wǎng)絡形式，具有多層計算節(jié)點或神經(jīng)網(wǎng)絡，由它們共同處理數(shù)據(jù)并給出最終結果，具有可擴展性（能夠使用可擴展的大型模型處理大型數(shù)據(jù)集）和層次性（透過被稱為特征學習的程序從原始數(shù)據(jù)中執(zhí)行自動的特征提�。�，能夠從簡單的概念中構建更復雜的概念。

AI在醫(yī)療領域的應用非常廣泛，但通常集中在H端，用于提升醫(yī)療服務效率，降低成本；少量集中于B端，為藥企、保險機構等對象提供特定解決方案；極少量AI直接To C，普通用戶很少有意向直接購買AI類醫(yī)療服務。

計算大數(shù)據(jù)＋AI、新藥＋AI、腫瘤診療＋AI三大賽道市場規(guī)�？纱致怨烙嫭F(xiàn)階段AI市場規(guī)�？偭俊�數(shù)據(jù)顯示，2020年三大市場規(guī)�？傤~為63．2億元。隨著產(chǎn)品應用場景的擴大與各市場滲透率的攀升，預計2024年市場規(guī)模約為225．6億元。

AI的本質是一種數(shù)據(jù)處理工具，因此，與其作用完全匹配的醫(yī)療大數(shù)據(jù)在2016年時便已初具規(guī)模，達到近12億元，并在2018年后維持超過15％的滲透率（數(shù)據(jù)來源：醫(yī)渡科技招股書）。相比之下，AI腫瘤的治療與診斷、新藥研發(fā)均在2018年開始成熟，隨后開始以超過30％的增長率迅速增長，預計有望在2030年前超越醫(yī)療大數(shù)據(jù)市場規(guī)模。

醫(yī)療AI主要應用領域市場規(guī)模（數(shù)據(jù)來源：醫(yī)渡科技招股書、Frost＆ Salivon、蛋殼研究院）

醫(yī)療器械類AI系列的規(guī)模獲批加速了醫(yī)療人工智能產(chǎn)品的種類與滲透率，吸引更多資本進入；AI＋基因檢測技術的成熟則推動AI＋新藥市場迅速增長，市場規(guī)模迅速擴大。

潛在的海量市場規(guī)模吸引了眾多新興企業(yè)進入，深耕醫(yī)療的老牌企業(yè)也紛紛加碼AI。據(jù)動脈橙數(shù)據(jù)庫顯示，現(xiàn)存自研醫(yī)療AI企業(yè)超過500家，智能化的顛覆幾乎存在于所有醫(yī)療賽道。

二、超一半賽道商業(yè)化，盈利曙光始現(xiàn)

隨著人工智能行業(yè)不斷深入發(fā)展，同一個賽道的差異度開始提升。以人工智能賽道是否完成商業(yè)化為標準，蛋殼研究院將現(xiàn)有賽道分為成熟賽道、潛力賽道兩個部分，并對所有人工智能賽道的發(fā)展成熟進行分析，探索未來醫(yī)療人工智能企業(yè)的落地策略。

成熟賽道院內(nèi)外商業(yè)化并行，院內(nèi)影像類的影像科、胸外科、心內(nèi)科、內(nèi)分泌科、信息科；院內(nèi)流程類的電子病歷、CDSS、質控；院外的導診、咨詢、健康服務、知識圖譜定制均已實現(xiàn)規(guī)模商業(yè)化。相比之下，檢驗、保險、中藥、醫(yī)美、新藥研發(fā)等賽道屬于潛力賽道，存在一定程度的商業(yè)化，但未成規(guī)模。

醫(yī)療AI賽道初期研發(fā)對象選擇一般遵循兩條路徑，一是存在大通量需求但尚無解決方案的領域，如肺結節(jié)、眼底等影像檢測，二是已有傳統(tǒng)的解決方案，用基于人工智能的方式進行代替，如胸外科手術規(guī)劃，基于人工智能的電子病歷錄入與質控。隨著滲透率的逐漸增加，開發(fā)難度降低，醫(yī)療人工智能將沿著前一路徑，開發(fā)更多符合特定場景需求的產(chǎn)品。

初期人工智能產(chǎn)品研發(fā)路徑

通過分析各賽道技術能力、產(chǎn)品表現(xiàn)、銷售規(guī)模、盈利能力等因素，蛋殼研究院將醫(yī)療人工智能各細分賽道發(fā)展現(xiàn)狀以Gartner曲線形式表現(xiàn)如下。

醫(yī)療人工智能成熟度曲線

經(jīng)過近10年發(fā)展，絕大部分基于計算機視覺與自然語義處理的賽道已經(jīng)趨于成熟，處于商業(yè)化探索階段，但尚無一家企業(yè)通過醫(yī)療人工智能銷售獲得盈利，因而暫時沒有企業(yè)進入規(guī)模商業(yè)化階段。這一階段中，未收獲器審中心審評審批認證的醫(yī)療人工智能企業(yè)忙于臨床試驗；已獲得認證的企業(yè)專注于將產(chǎn)品進入?yún)^(qū)域醫(yī)療價格目錄，并加速其市場占有；無需審評審批的醫(yī)療IT類企業(yè)則聚焦于產(chǎn)品銷售與推廣。

由于人工智能應用于醫(yī)療的深度依賴于醫(yī)療本身，而在數(shù)年的發(fā)展之中，存在廣泛需求的場景已被悉數(shù)開發(fā)殆盡，因而創(chuàng)新期賽道較少。VR／AR、腦科學等賽道受制于醫(yī)學發(fā)展，已經(jīng)在創(chuàng)新期停留多年，若無突破性學術研究突破，這些賽道將在此繼續(xù)停留。而中醫(yī)、醫(yī)美等賽道則是因政策、消費者需求的不斷上揚，推動相關企業(yè)進行數(shù)字化轉型。需求推動下，這一類賽道可能會在近兩年時間內(nèi)迅速躍進商業(yè)化探索階段。

值得注意的是，醫(yī)療人工智能自興起時便存在“呼聲遠超實際”的問題。如行業(yè)對于AI＋新藥研發(fā)的期待便遠超其實際表現(xiàn)。事實上，在整個新藥研發(fā)流程中，人工智能的成熟度情況存在較大差異。醫(yī)渡云、零氪科技等涉及的臨床試驗患者管理、深度智耀等涉及的藥物警戒較為成熟，而國內(nèi)蛋白質折疊、晶體預測等技術仍離實際運用存在較大差異。

不過，Insilico Medicine跨國企業(yè)英矽智能的篩選平臺已以10萬美元／月訂閱模式開啟商業(yè)化，Exscientia發(fā)現(xiàn)的免疫調節(jié)候選藥物的開發(fā)許可被BMS以 2000萬美元購買（整個合約交易超過12億美元），AI＋新藥的整體發(fā)展趨勢良好。

Insilico Medicine總部搬入中國這一舉動彰顯了國內(nèi)市場的價值，鑒于新藥研發(fā)對于成本控制的巨大需求與國內(nèi)有限的市場競爭，AI＋新藥研發(fā)賽道將在長期之中收獲資本支持，該賽道仍可視為一片藍海。

三、注冊準入后，低單價推動新商業(yè)模式探索

截至2021年8月16日，總計19款醫(yī)療人工智能器械獲得國家藥品監(jiān)督管理局醫(yī)療器械技術審評中心批準的醫(yī)療器械三類證。取證雖不意味著成功，但能夠“摸著石頭過河”后，醫(yī)療AI CRO服務逐漸興起，審評審批成本及周期逐漸變得可控，企業(yè)對于研發(fā)產(chǎn)線及商業(yè)推廣的規(guī)劃也將更為精確。

將獲批產(chǎn)品按照用途與目標臟器兩種方式進行分類，我們發(fā)現(xiàn)一定程度的人工智能產(chǎn)品“扎堆”情況。探索這一分布的成因可將其歸納為三個點：數(shù)據(jù)、政策、需求。

成熟醫(yī)療人工智能器械分類

（1）數(shù)據(jù)：

數(shù)據(jù)是影像人工智能產(chǎn)品實際效果的核心因素。在已過審批的產(chǎn)品之中，糖網(wǎng)、肺結節(jié)作為公開數(shù)據(jù)最為充分的兩個人工智能產(chǎn)品種類，早在2018年，中檢院與合作醫(yī)院便率先建立了包含623例的肺部影像標準數(shù)據(jù)與眼底影像標準數(shù)據(jù)庫。因此，這兩個賽道在醫(yī)療人工智能發(fā)展初級階段便吸引了海量企業(yè)入局。

人工智能醫(yī)療器械創(chuàng)新合作平臺成立后，組長單位上海申康醫(yī)院發(fā)展中心計劃建立CT肺、CT肝、CT骨折、腦MRI、心臟MRI、冠脈CTA、心電、眼科八大測試樣本數(shù)據(jù)庫。目前已有六類人工智能獲得審評審批，CT肝、心臟MRI或是下一個通過審評審批的賽道。

（2）政策：

肺炎人工智能產(chǎn)品的規(guī)模出現(xiàn)與新冠疫情存在較大關系。2020年3月5日，國家藥品監(jiān)督管理局、醫(yī)療器械技術審評中心印發(fā)《肺炎CT影像輔助分診與評估軟件審評要點（試行）》，文件指出：軟件功能至少包含異常識別、量化分析（如病灶體積占比、CT值分布等）、數(shù)據(jù)對比（手動、自動均可）、報告輸出。其中，異常識別用于疑似患者的分診提示，量化分析和數(shù)據(jù)對比用于確診患者的病情評估。并對訓練數(shù)據(jù)提出了三點要求：

i． 訓練數(shù)據(jù)原則上不少于2000例新冠肺炎CT影像；至少來源于3家醫(yī)療機構，其中至少包含1家疫情嚴重地區(qū)醫(yī)療機構；至少包括早期、進展期的新型冠狀病毒肺炎CT影像。

ii． 結合人群特征（如性別、年齡）、影像學分期（早期、進展期、嚴重期）、數(shù)據(jù)來源機構、CT設備（如廠家、層厚）等因素，提供新型冠狀病毒肺炎CT影像的數(shù)據(jù)分布情況。

iii． 結合CT設備、影像學分期、類似病征等因素，提供算法性能影響因素分析報告。

（3）需求：

心血管、骨科、糖網(wǎng)類人工智能的研發(fā)來源于我國龐大的疾病早篩／輔助診斷需求。科亞醫(yī)療招股書數(shù)據(jù)顯示，在中國進行的CTA手術數(shù)量從2015年的3．6百萬例增加至2020年的6．2百萬例，復合年增長率為11．7％，估計到2030年將進一步增至22．2百萬例，2020年至2030年的復合年增長率為13．6％。預計CT－FFR于2021年的普及率（按中國CT－FFR估計手術數(shù)量占CTA手術總量的比例計算）將達到0．4％，于2030年，中國深度學習 CT－FFR產(chǎn)品的總目標市場規(guī)模將達66．7百萬例。

需求導向產(chǎn)品的研發(fā)是一個從“0”到“1”的過程，在研發(fā)過程中，企業(yè)沒有公開數(shù)據(jù)集可以借鑒，需要企業(yè)與醫(yī)院合作，獲得數(shù)據(jù)、清洗數(shù)據(jù)、標注數(shù)據(jù)，并建立模型（部分算法可從工業(yè)遷移），這一類人工智能開發(fā)難度較大，但取得審批后能夠構建堅實的競爭壁壘。

采購的推進同樣迅速，蛋殼研究院對2020年8月26日－2021年8月25日的醫(yī)療人工智能產(chǎn)品公開招標數(shù)據(jù)進行了統(tǒng)計，總計發(fā)現(xiàn)相關采購數(shù)據(jù)132條�；�于以上數(shù)據(jù)，我們做出如下分析。

（1）醫(yī)療IT類人工智能采購為主，影像為輔

據(jù)蛋殼研究院統(tǒng)計，采購相關數(shù)據(jù)132條中只有29例人工智能影像產(chǎn)品，其余皆為醫(yī)療IT類人工智能產(chǎn)品。造成這樣的原因主要是醫(yī)療IT類人工智能產(chǎn)品準入門檻較低，而人工智能影像產(chǎn)品作為醫(yī)療器械，至少需要通過包含臨床試驗的注冊準入才能進入醫(yī)院。

（2）三甲醫(yī)院采購量最多，且客單價最大

據(jù)蛋殼研究院統(tǒng)計，采購機構包含三甲醫(yī)院、三級及以下等級醫(yī)院，以及區(qū)域醫(yī)療、基層醫(yī)療和專業(yè)院校等，其中占比將近50％的三甲醫(yī)院數(shù)量最多，二級及以下的醫(yī)院次之。所有采購項目的單價均在十萬到千萬之間，其中三甲醫(yī)院的“智慧醫(yī)院”項目單價最高，達到5269．9萬元，而二級醫(yī)院的5300萬預算金額也是“智慧醫(yī)院”項目，這是由于“智慧醫(yī)院”項目包含的人工智能產(chǎn)品及其他產(chǎn)品數(shù)量多，導致總價高，而人工智能產(chǎn)品的價格一般在幾十萬到幾百萬之間。

醫(yī)院端醫(yī)療人工智能產(chǎn)品采購方及采購金額統(tǒng)計

（3）人工智能質控、CDSS居多，肺部、胸部影像輔助診斷為主流

據(jù)蛋殼研究院統(tǒng)計，近一年的醫(yī)療人工智能產(chǎn)品公開招標數(shù)據(jù)中，質控和CDSS類人工智能產(chǎn)品居多，分別占據(jù)29％和28％；人工智能影像輔助診斷產(chǎn)品隨后，占據(jù)22．6％，其中人工智能肺部、胸部輔助診斷產(chǎn)品在這一年中需求量最多。

醫(yī)院端醫(yī)療人工智能產(chǎn)品采購種類統(tǒng)計

（4）區(qū)域分布

據(jù)蛋殼研究院統(tǒng)計，從近一年的醫(yī)療人工智能產(chǎn)品采購機構分布來看，華東地區(qū)處于領跑地位，華南地區(qū)和西北地區(qū)緊跟其后，但數(shù)量只有華東地區(qū)的一半，其余地區(qū)對人工智能產(chǎn)品采購較少。

醫(yī)院端醫(yī)療人工智能產(chǎn)品采購區(qū)域分布統(tǒng)計

華東地區(qū)的支持來源于江浙滬開放的醫(yī)院智慧建設環(huán)境，無論是電子病歷評級、互聯(lián)互通評級、智慧醫(yī)院服務評級，還是醫(yī)療人工智能器械的政策與落地（如新基建），這一地區(qū)均走在全國的領先位置。

醫(yī)療人工智能產(chǎn)品的定價其銷售模式一定程度上影響其銷售規(guī)模，對采購價格進行進一步分析，我們發(fā)現(xiàn)了三大趨勢。

醫(yī)院端醫(yī)療人工智能產(chǎn)品采購單價分布

（1）醫(yī)療IT類應用客單價普遍高于影像服務類人工智能

從數(shù)據(jù)可知，醫(yī)療IT類應用，如病歷質控、CDSS、人工智能科研平臺等客單價相對較高，軟件類采購價值在100－350萬不等，且需求較大；影像服務類人工智能類價格在30－150萬區(qū)間，多聚集于100萬左右。

（2）影像服務類人工智能尋求多元銷售方式彌補研發(fā)宣傳成本

當前階段，醫(yī)院對于影像服務類人工智能的采購主要聚集于影像科，需求較為有限，而研發(fā)一個人工智能醫(yī)療器械通常需耗費億級的銷售成本與研發(fā)成本。要覆蓋如此大的缺口，一種合理的方式是將過去醫(yī)院統(tǒng)一采購的銷售方式轉變?yōu)榘蠢�付費的。據(jù)企業(yè)透露，在現(xiàn)階段下，采購與案例收費的方式收入差距不大，但從長期來看，按例付費能夠為醫(yī)療人工智能企業(yè)帶來更多營收。

（3）政策介入或有利于提升人工智能醫(yī)療器械銷售狀況

影像服務類人工智能作為新事物，存在較大的醫(yī)院落地壓力，在議價之中不占優(yōu)勢，而習慣于傳統(tǒng)采購模式的醫(yī)院方顯然不會接受一個支出更高的采購方案。這時，醫(yī)療人工智能便需要政策介入，保證影像服務類人工智能在長期之中保持價格與價值的一致。2021年8月31日，國家八部委印發(fā)《深化醫(yī)療服務價格改革試點方案》，文中三點將對影像服務類人工智能的未來銷售造成顯著影響。

四、高毛利高研發(fā)，醫(yī)療AI營收迎來數(shù)倍增長

回顧2020年9月至2021年8月一年間發(fā)展，醫(yī)療人工智能最大的變化來源于從“混沌”走向“透明”。2020年8月，涉及行業(yè)廣泛的泛人工智能企業(yè)云知聲率先提交招股書，隨后是醫(yī)療AI＋大數(shù)據(jù)公司醫(yī)渡云，該公司于2021年1月15日成功登陸納斯達克，成為首家進入二級市場的醫(yī)療人工智能公司。

2021年間，科亞醫(yī)療、上海鷹瞳、推想醫(yī)療、數(shù)坤科技分別遞交招股書，為公眾帶來心臟、眼底、肺部三大人工智能賽道的業(yè)務數(shù)據(jù)。至此，醫(yī)療人工智能行至下半場，企業(yè)經(jīng)營全貌逐漸清晰后，需要構建的競爭優(yōu)勢也在逐步轉變。

相比于泛行業(yè)的人工智能獨角獸企業(yè)而言，醫(yī)療人工智能企業(yè)的收入水平相對較低。以醫(yī)療影像為主要研發(fā)方向的醫(yī)療人工智能企業(yè)營業(yè)收入規(guī)模在千萬級至億級，以包含影像、信息化、醫(yī)藥銷售在內(nèi)的醫(yī)療人工智能企業(yè)營業(yè)稅后入規(guī)模在億級到十億級（這類企業(yè)相當部分收入來自于醫(yī)藥銷售）。而含有醫(yī)療業(yè)務的泛人工智能企業(yè)，醫(yī)療人工智能業(yè)務的收入和其他行業(yè)相比還有差距。以科大訊飛為例，其2020年醫(yī)療收入為3．13億元，總量僅占總營收的2．4％

各人工智能企業(yè)營業(yè)收入?yún)R總（云知聲、云從科技統(tǒng)計為2020年1月－6月）

影響醫(yī)療人工智能企業(yè)營收規(guī)模的因素很多，包括尚不完整的財務數(shù)據(jù)統(tǒng)計、滲透率低、適用場景有限、采購金額有限、產(chǎn)品類型、醫(yī)院數(shù)量有限、商業(yè)模式等。

未含醫(yī)療業(yè)務的人工智能企業(yè)通常存在一定規(guī)模硬件銷售，如科大訊飛的錄音筆、商湯科技的智能面部識別終端。這一部分銷售降低了該類人工智能企業(yè)的毛利率，卻有力地拉高了企業(yè)的營收。相比之下，科亞醫(yī)療、推想醫(yī)療等影像類醫(yī)療人工智能企業(yè)通常以搭建平臺與解決方案等偏向于軟件產(chǎn)品為主要銷售產(chǎn)品，毛利率較高，銷售收入相對較低。

各人工智能企業(yè)毛利率匯總（云知聲、云從科技統(tǒng)計為2020年1月－6月）

盡管規(guī)模存在差異，但醫(yī)療人工智能公司在近兩年的營收大多存在數(shù)倍提升。表中的醫(yī)渡科技、零氪科技外，影像類人工智能企業(yè)推想醫(yī)療、數(shù)坤科技的銷售收入也在2021年前段發(fā)生了數(shù)倍提升。

推想醫(yī)療2021年一季度實現(xiàn)營收2213萬元，較去年同期484萬元同比增長357％；數(shù)坤科技2021年上半年營業(yè)收入5262萬元，較去年同期674萬元同比增長681％。照此趨勢計算，2021年可能誕生年營業(yè)收入超過億元的影像人工智能公司。

中國AI+醫(yī)療器械市場規(guī)模及增長趨勢

滲透率低是人工智能企業(yè)面臨的挑戰(zhàn)，也是其機遇所在。隨著醫(yī)療機構對于人工智能的認識度不斷提升，醫(yī)療影像人工智能的營收規(guī)�；驅⒃谑�年內(nèi)迎來指數(shù)提升。

對于影像類人工智能企業(yè)而言，趨勢的變革點在于審評審批。如前文數(shù)據(jù)所示，跑通注冊準入后，醫(yī)療人工智能企業(yè)的營業(yè)收入均呈現(xiàn)較大漲幅。照此趨勢推斷，未來影像類人工智能企業(yè)營業(yè)收入還將面臨兩個大的跨越點。第一個跨越點來自于通過物價準入，這意味著正式影像人工智能進入醫(yī)療服務，按例收費成為其主要商業(yè)模式之一，屬于價格上的跨越；第二個跨越點來自于通過醫(yī)保準入，這意味著人工智能正式將以價換量，實現(xiàn)調用量的數(shù)量級提升。