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数字化背景下,AI能给医疗带来什么改变?

文丨方文出品丨牛刀财经

医疗领域正在迎来新机遇。

如今提到医疗健康,必提AI和数字化。可以说,AI和数字化将成为我国在医疗资源不足、医疗行业数字化程度低等难题上一个新的解决思路。

AI医疗和互联网医疗不同。互联网医疗发展了十多年,一直都在探索如何对医疗资源进行重新分配,但一个现实且根本的问题没有解决,那就是医疗资源紧张的问题依然存在。

AI医疗解决的不仅仅是提高效率,背后还有如何增加医疗供给,技术普世化的社会价值。

相应地,近几年AI和数字化也成为了医疗领域里资本关注的方向。

1、三个热门关键词

如今,资本市场的三个热门关键词,分别是医疗、AI和数字化。如果我们串联起来,这便是在医疗这个大的市场赛道里,以AI和数字化为技术革新方向。

医疗赛道火热,除了三年疫情导致人们对于医疗的需求加大外,还有一个重要的因素,那就是技术的加持给医疗带来了解决当下医疗难题的新思路。

这种价值也体现在政策的鼓励上。

近日发布的《关于进一步深化改革促进乡村医疗卫生体系健康发展的意见》中第七条提到,

“构建乡村远程医疗服务体系,推广远程会诊、预约转诊、互联网复诊、远程检查,加快推动人工智能辅助诊断在乡村医疗卫生机构的配置应用。”

政策鼓励人工智能辅助诊断设备配置到乡村医疗卫生机构这一级别,这在以前是不敢想的。

人工智能辅助诊断在乡村医疗卫生机构的配置至关重要,主要是在对医疗资源的调配上有着重要的作用。

尤其是,我国人口众多,医疗资源分布不均,如何让更多地方享受到高质量的诊断和治疗,这对于产业和社会都有巨大的价值。

艾瑞咨询的《人工智能+医疗与生命科学行业》研究报告统计,我国的院端资源供应紧张,三甲医院覆盖率低。其中,2020年我国医疗卫生机构总数约为102万,但医院只占其中的3.5%,且作为诊疗首选机构的三级医院数量仅有2996个,在所有医院中占比仅达9%。

若医疗机构引入AI,不仅可提高现阶段医院的信息化与自动化能力,改善繁琐低效的就医流程,让占少数的三甲医院有效服务更多的患者、缩小基层医疗机构、非三甲医院与三甲医院之间的医疗资源差距,而且可减轻医生的工作负担、提升医生的工作效率。

另一个层面上,纵观我国的医疗产业,缺乏核心的医药、器械等产品,无法将大市场的优势转化为拥有技术含量的优势市场。

医疗AI可能扭转这一劣势。近些年,医疗领域成为一级市场融资热门,主要在医疗机器人、AI医疗影像、医学数据智能平台、CDSS等领域。

数据显示,2021年我国医疗健康领域投融资热度空前,投融资事件超1500起,总金额达2600亿以上。除2021年外,近5年医疗健康行业投融资事件稳定在1000起左右,交易总金额整体呈稳步上升趋势,自2017年的701.5亿元增长至2022年的1258.1亿元,增幅达到179.34%。

医疗领域的二级市场同样热闹。除了医药企业在资本市场受到追捧外,众多的AI医疗企业启动了上市计划或已经实现了上市。

如,2021年11月5日,鹰瞳科技于香港联交所成功上市。此外,还有AI数字医生平台公司数坤科技正式向港交所提交招股书,拟在香港主板挂牌上市。

2、政策利好,市场扩容

基于医疗AI对国内的医疗现状有着极大的推动作用,近几年政策上也是更多地向医疗AI技术倾斜。

从2018年到2021年的三年间,卫健委、药监局等对医疗AI相关的电子病历、辅助决策、智慧管理、人工智能软件等多个维度出台了政策,推动了相关产品的纳入和使用规范。

不仅如此,去年10月,工信部还发布了人工智能医疗器械创新任务揭榜入围名单,以揭榜的方式鼓励企业进行医疗领域的人工智能创新。

同样,揭榜入围的产品包含了智能诊断辅助、智能辅助治疗、智能监护与生命支持、智能康复理疗、智能中医诊疗、医学人工智能数据库、人工智能医疗器械临床实验平台、人工智能医疗器械真实世界数据应用平台等8个方向,百度、鹰瞳、联影等企业入围。

目前,我国人口老龄化程度加重,多项慢性病的发病率呈现冒头趋势,对医疗资源的考验程度进一步提高。

但事实上,我国慢性病的主要难题之一就是不能够尽早筛查、尽早治疗。医疗资源的不足以及筛查技术的不够便利,导致了很多慢性病患者不能够在疾病早期发现。如果能够对慢性病的筛查做到更加的普及,这对于慢性病的预防、治疗和调养都有着极高的人道价值。

医疗AI的实际应用在这一方面就可以起到很好的作用。

近些年来,很多患者已经对于心肺、眼部等相关疾病的AI诊断有一定的认知,今年以来ChatGPT的火爆也进一步提升了市场对于AI的关注和信心,这为医疗AI从探索到落地提供了支撑。

此前,因为市场门槛的因素,医疗AI类产品没有能够完全进入到医院。但随着政策的放开和鼓励,辅助诊断和治疗产品的市场需求迫切,AI医学影像的增长迅猛。

在2020年中国AI医疗的核心软件市场规模中,CDSS市场占有率为29.8%,AI医疗影像为7.1%,而到2023年,AI医疗影像市场规模将首次超越CDSS,成为AI医疗核心软件中市场占有率最高的产品类别。

据艾瑞建模测算,2020年,中国AI医疗影像市场规模为4亿元,而到2025年,市场规模可达100亿元,2020-2025年 CAGR达87.5%,总体市场增长维持在较高水平。

3、落地依然是重头戏

尽管医疗AI的价值已经得到了充分验证,如何跟场景结合,实现规模落地依然是衡量AI医疗的关键。

艾瑞数据显示,在2019-2021年8月AI医疗影像采招额统计中,三甲医院是需求主力,2019年与2020年的采招额维持在1000万元以上,受新冠肺炎检测需求的冲击与肺部影像产品受众广、开发技术成熟度高等因素影响,统计时间内关于肺部科室的AI开发软件采招额高达1296万元,心血管、综合类与病理科位列其后。

三甲医院外,基层医疗则是医疗AI能够发挥最大价值的地方,基层医疗更缺医疗资源,显然更需要医疗AI,这也是政策提出要将人工智能辅助诊断技术下沉到基层的根本原因。而对于医疗AI公司来说,近百万家基层医疗机构也将是一块极大的存量市场。

另外,医疗机构之外的药店、保险、养老院、眼镜店等大健康场景将是医疗AI落地的增量市场,这也意味着早期筛查和风险评估类产品未来可能成为市场热点。

例如,在2022北京普惠健康保中,北京市医疗保障局联合多家医疗AI产品提供商,为参保人提供疾病筛查等服务。

以鹰瞳科技提供的眼底AI筛查服务为例,其在北京的13个区县、88个网点投放了110台智能眼底相机,帮助投保人早期筛查相关疾病,同时降低普惠保的赔付压力。

很多慢性病的早期筛查是可以通过视网膜来进行检测,比如糖尿病、高血压,当然还有与眼部直接相关的,比如中国有庞大患者群体的青光眼、白内障、糖尿病视网膜病变等。

今年两会期间,全球顶尖的眼科专家,第十四届全国政协委员、北京同仁医院眼科中心主任、首都医科大学眼科学院院长王宁利就提交了一份关注致盲眼病早防早治的提案,他建议,将眼底照相纳入慢病管理与防控体系,由医保基金支付费用,这将取得极大的社会效益和经济效益。

目前,医疗场景已是人工智能深度融合的少数几个场景之一,科技部首批支持建设的十个人工智能示范应用场景中,智能诊疗便是其一。

医疗AI正在多种场景下发挥价值,政策和市场也给予了极大的关注,而它将多大程度上重构医疗体系,改善医疗服务,或许还应回到“落地”这个重头戏上。

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