隨著AI技術的不斷發展、以及醫護人員對AI技術的逐步認可，AI正在漸漸滲透到醫療影像行業的方方面面。AI診斷跟其他新技術一樣，從驚艷登場，到回歸理性，從取代醫生，到現如今的輔助醫生，AI診斷在經歷了大起大落之后，繼續探索著自己的角色定位。
什么是AI診斷
醫療AI是指將計算機視覺、語音識別、自然語言處理、機器學習等AI技術應用于醫療領域中。目前，AI技術在醫療領域的應用主要包括醫學影像、臨床輔助決策、精準醫療、健康管理、醫療信息化、藥物研發以及醫療機器人等。我們通常說的AI診斷，一般指的是AI影像診斷。
發 展 歷 程
醫療AI行業的發展隨著市場需求的變化、AI技術的演進以及政策監管的落地與時俱進?；仡欀袊t療AI行業發展歷程，大致可分為三個階段：
萌芽階段（1978年-2013年）：我國開始進行醫療AI領域研究開發，整體以臨床知識庫為主，尚未應用于臨床。
起步階段（2014年-2019年）：我國AI技術加速突破，醫療AI領域創投熱度逐漸升溫，AI診斷等細分行業加速成熟。頭部廠商憑借資源、技術等優勢快速跑馬圈地，搶占醫院市場。
商業化探索階段（2020年至今）：2020年以來，多款AI診斷產品獲批國家藥監局（NMPA）三類證，多家企業遞交招股書，行業開始進入商業化探索階段。
（來源：36氪研究院）
市 場 規 模
根據鷹瞳科技招股說明書，中國AI醫學影像市場預計將由2020年的人民幣3億元增至2030年的人民幣923億元，2020年至2030年的年復合增長率為76.7%。
AI影像主要分為兩個應用場景，在醫療機構中，AI醫學影像主要用于協助醫生進行疾病檢測及診斷，2020年約占AI醫學影像市場的86%；在大健康場景中，AI醫學影像主要用于健康風險評估。
由于大健康場景中AI醫學影像尚有大量需求未被滿足，預期2020年至2030年將以102.7%的年復合增長率，較醫療機構中AI醫學影像更快速地增長。
（來源：鷹瞳科技招股說明書）
驅 動 因 素
影像科醫生嚴重不足
2019年，全國醫學影像科執業醫師共有22.15萬人，其中包括影像放射科、超聲科、心電圖室等相關科室執業醫師。單就放射科而言，全國放射科醫師僅為8.63萬人，每萬人放射科醫師僅為0.62人。相比之下，美國平均每萬人擁有放射科醫師為1.48人，中國影像科醫生人數嚴重不足。（來源：中泰證券研究報告）
此外，在醫學影像需求不斷增長和醫學影像設備及相關技術日益復雜的推動下，中國醫學影像數據量的年增長率約為30%。與此形成強烈反差的是，中國醫生人數僅以約每年6%的速度增長（來源：數坤招股說明書）。隨著時間的推移，醫學影像設備復雜程度與分辨率的不斷提高，中國醫生的短缺問題越發嚴重，對AI診斷的需求越加強烈。
醫療資源分配不均
中國醫療服務體系呈現“倒三角困境”。三級醫院的醫療人員人數僅占醫療人員總數的8.5%，但該等醫療人員於2020年接診逾半數的患者。三級醫院醫生的工作負荷巨大，強烈需要AI技術幫助他們減輕負擔。值得慶幸的是，在較為成熟的肺部領域，AI技術的診斷水平已經趕上初中級影像科醫生的精準率，可以部分取代醫生工作。
醫生診斷結果存在差異
診斷一致性對患者獲得妥當治療而言至關重要，然而現實中，不同醫院及醫生之間的診斷結果存在較大差異，對患者的生命健康造成嚴重損失。此外，重復的醫學影像測試浪費有限的醫療資源，耗費了國家醫療保險開支。
盡管以上三個方面將快速刺激AI診斷技術的普及，但是目前AI診斷的滲透率仍然比較低。據相關研究報告披露，盡管超過80%的影像科醫生期望和AI公司合作，然而目前尚未使用過與AI相關影像產品的影像科醫生占比仍高達74%，這也表明AI醫學影像領域存在廣大市場潛力。
商 業 模 式
AI影像行業的商業模式可以分為ToB和ToC兩種。ToB模式主要是針對醫院，又可以分為三小類，分別是一次性買斷后期收服務費模式、會員模式、按次收費模式。
ToC模式主要是通過互聯網醫院、體檢機構等渠道面向C端客戶按次收費。
下表測算了單場景（針對具體組織器官比如肺結節）AI影像產品的各個模式的市場空間。
說明：
1、以上醫院數量按2020年統計，2020年我國三級醫院2996家，二級醫院10404家，以上測算沒有考慮醫院的增長。
2、目前我國醫院還沒有單獨針對AI影像的收費目錄，針對C端用戶收費也沒有具體定價，以上單價只作參考。
3、基層醫院以及部分一二級醫院影像科醫生較少，設備不足，具體業務量難以統計。
4、2020年我國體檢人次約為6億，具體影像科占比以及AI滲透率難以估算。
行 業 格 局
2018年8月，新版《醫療器械分類目錄》正式生效，首次為醫療AI產品按二類、三類醫療器械設置審批通道。截至2021年11月18日，超20款醫療AI器械產品獲批NMPA三類證。目前已獲批NMPA三類證的AI醫學影像產品主要應用于顱內腫瘤、糖網、心血管疾病、肺結節、肺炎、骨折等領域。
數據來源：國家藥監局
統計時間截至2021年11月18日
下表統計了部分獲批NMPA二類證和三類證的公司和時間：
（來源：國家藥監局）
發 展 趨 勢
目前，AI技術在肺部和眼底兩個領域的應用最為成熟，主打眼底篩查的鷹瞳科技已經上市，肺部也有推想和深睿等龍頭企業布局。隨著AI技術的發展，行業必將朝著技術壁壘更高、難度更大的腦部、心臟以及肝部等領域不斷拓展，在應用場景上也將更為豐富，從診斷到篩查、評估不斷拓展。下表整理了AI診斷在各個部位的難易程度。
（來源：36氪研究院）
總 結
雖然AI診斷行業還沒真正實現盈利，業界對AI診斷技術的看法尚未統一，但是AI診斷在提高效率和精準率上價值已經得到廣泛認可，相信行業距離商業化盈利在不遠的未來即將實現。在創業公司層面，布局技術壁壘更高，擁有快速跑馬圈地推廣能力的公司，將成為AI診斷領域的新晉獨角獸。
