2022医疗人工智能行业研究报告.pdf
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1、2022医疗AI行业报告长期主义的坚持与守望医疗AI盈利破局PREFACE引言从 海伯利安 到 赛博朋克2077,每一个描述AI时代的视听作品都在不厌其烦地绘制科技时代的技术、建筑、生活,乐于讨论赛博时代与生存、发展、共生相关哲学的问题。但当AI褪下虚幻的面纱,以潜移默化的方式真正进入人们的生活时,更为必要的是跳出技术的表现形式,追溯它的发展动力。过往的五年时间,近千亿资金注入医疗人工智能赛道,AI影像、AI新药研发、AI机器人、智慧医院等细分赛道以前所未有的速度向前发展。外界的持续滋养下,AI已经在医疗中的方方面面落地生根,成为媲美互联网技术一样存在。问题也出在此。超千家企业入局,但少有企业
2、实现盈利。下一个五年,当资本的涓流不再馈赠,围绕AI的企业们能否筑起成熟的造血系统,依靠自身的力量活下去?带着问题,我们与超过30家企业进行沟通、对近100位专家进行采访。2022医疗人工智能报告便是为了回答“医疗人工智能如何盈利”这一行业难题。引言目录第一章 医疗AI的价值本质:降本增效的根基与重塑医疗体系的潜力1.1 初始AI:智慧赋能下的降本增效1.2 进阶AI:颠覆式的价值创造1.2.1 影像设备功能扩展1.2.2“老技术”新用1.2.3 通过影像学量化分析探索可能的病症变化1.2.4 蛋白质结构预测1.3 高壁垒、长积累,医疗AI大有可为第二章 数倍营收增长,距离盈利仅一步之遥2.1
3、 影像相继IPO,新药研发成一级市场主要标的2.2 多家企业步入二级市场,AI影像仍是主流2.2.1交表企业主营收入分析 2.2.2净利润分析2.2.3研发支出分析2.2.4前五大客户集中度分析2.2.5最大客户分析2.2.6新药AI代表企业财务的变动趋势第三章 IPO之外,多因素影响商业变现,盈利需要突破这些槛3.1 影像AI 发展现状及商业化影响因素3.1.1 参与者骤增,审评审批逐步完善 3.1.2 审评审批加速,人工智能注册成本逐步可控.126788910101114151818192021212324252527CONTENTS目录3.1.3 投身生态,影像AI有望尽快盈利 3.2
4、院内信息化AI 发展现状及商业化影响因素3.2.1 政策驱动,智慧医院建设期已于2020年来临3.2.2 低等级评级日趋饱和后,高等级评级打开AI新机遇3.2.3 市场开启分化,企业需寻找政策外动力3.3 新药AI 发展现状及商业化影响因素3.3.1 多维因素,驱动新药AI快速生长3.3.2 应用场景拓展,覆盖药物发现全流程3.3.3 3种主要商业模式,从单一到混合3.3.4 从场景到模式,赛道潜在发展趋势渐明晰3.4 医疗机器人AI 发展现状及商业化影响因素3.4.1“十四五”规划发布,医疗机器人迎来最大政策红利3.4.2 硬件深度结合人工智能,智能化重构诊疗、制造场景第四章 新场景、新模式
5、,开启医疗AI发展新篇章4.1 寻找医疗人工智能新蓝海4.1.1 弱化医疗器械属性,影像AI跃入新场景4.1.2 智能化风控,AI切入医疗保险的两个角度4.1.3 7个潜力领域,AI引领新药创新 4.2 医疗人工智能企业的未来形态4.3 扬帆出海寻找市场增量4.4 以公益作为连接点,社会价值与商业价值融合第五章 企业案例.29323234394041434548494950545555565759616267引言目录第一章 医疗AI的价值本质:降本增效的根基与重塑医疗体系的潜力1.1 初始AI:智慧赋能下的降本增效1.2 进阶AI:颠覆式的价值创造1.2.1 影像设备功能扩展1.2.2“老技术
6、”新用1.2.3 通过影像学量化分析探索可能的病症变化1.2.4 蛋白质结构预测1.3 高壁垒、长积累,医疗AI大有可为第二章 数倍营收增长,距离盈利仅一步之遥2.1 影像相继IPO,新药研发成一级市场主要标的2.2 多家企业步入二级市场,AI影像仍是主流2.2.1交表企业主营收入分析 2.2.2净利润分析2.2.3研发支出分析2.2.4前五大客户集中度分析2.2.5最大客户分析2.2.6新药AI代表企业财务的变动趋势第三章 IPO之外,多因素影响商业变现,盈利需要突破这些槛3.1 影像AI 发展现状及商业化影响因素3.1.1 参与者骤增,审评审批逐步完善 3.1.2 审评审批加速,人工智能注
7、册成本逐步可控3.1.3 投身生态,影像AI有望尽快盈利 3.2 院内信息化AI 发展现状及商业化影响因素3.2.1 政策驱动,智慧医院建设期已于2020年来临3.2.2 低等级评级日趋饱和后,高等级评级打开AI新机遇3.2.3 市场开启分化,企业需寻找政策外动力3.3 新药AI 发展现状及商业化影响因素3.3.1 多维因素,驱动新药AI快速生长3.3.2 应用场景拓展,覆盖药物发现全流程3.3.3 3种主要商业模式,从单一到混合3.3.4 从场景到模式,赛道潜在发展趋势渐明晰3.4 医疗机器人AI 发展现状及商业化影响因素3.4.1“十四五”规划发布,医疗机器人迎来最大政策红利3.4.2 硬
8、件深度结合人工智能,智能化重构诊疗、制造场景第四章 新场景、新模式,开启医疗AI发展新篇章4.1 寻找医疗人工智能新蓝海4.1.1 弱化医疗器械属性,影像AI跃入新场景4.1.2 智能化风控,AI切入医疗保险的两个角度4.1.3 7个潜力领域,AI引领新药创新 4.2 医疗人工智能企业的未来形态4.3 扬帆出海寻找市场增量4.4 以公益作为连接点,社会价值与商业价值融合第五章 企业案例图表目录图表 1 医疗AI四种主要类型 图表 2 各类AI算法的内容与监管图表 3 政策的推进历程图表 4 医疗AI不同领域的融资情况 图表 5 2021年及2022年新药AI融资轮次情况图表 6 新药项目融资体
9、量分布情况 图表 7 交表企业主营收入分析图表 8 交表企业净利润数据对比分析图表 9 交表企业研发支出分析图表 10 前五大客户集中度分析图表 11 最大客户分析图表 12 SCHRDINGER年报收入趋势图表 13 视网膜病症数据图表 14 2022年度放射影像数据库立项课题名单图表 15 放射影像数据库储备课题名单图表 16 获证数量按照年份统计图表 17 获证数量按照企业统计图表 18 三类证获取按照病种分类统计图表 19 医疗人工智能作用设备分类统计图表 20 LUNIT INSIGHT 签约合作设备厂商伙伴增长趋势图表 21 部分医学设备影像公司各生态功能能力对比图表 22 信息化
10、政策汇总.7121315171718192021222325262627272828303132引言目录第一章 医疗AI的价值本质:降本增效的根基与重塑医疗体系的潜力1.1 初始AI:智慧赋能下的降本增效1.2 进阶AI:颠覆式的价值创造1.2.1 影像设备功能扩展1.2.2“老技术”新用1.2.3 通过影像学量化分析探索可能的病症变化1.2.4 蛋白质结构预测1.3 高壁垒、长积累,医疗AI大有可为第二章 数倍营收增长,距离盈利仅一步之遥2.1 影像相继IPO,新药研发成一级市场主要标的2.2 多家企业步入二级市场,AI影像仍是主流2.2.1交表企业主营收入分析 2.2.2净利润分析2.2.
11、3研发支出分析2.2.4前五大客户集中度分析2.2.5最大客户分析2.2.6新药AI代表企业财务的变动趋势第三章 IPO之外,多因素影响商业变现,盈利需要突破这些槛3.1 影像AI 发展现状及商业化影响因素3.1.1 参与者骤增,审评审批逐步完善 3.1.2 审评审批加速,人工智能注册成本逐步可控3.1.3 投身生态,影像AI有望尽快盈利 3.2 院内信息化AI 发展现状及商业化影响因素3.2.1 政策驱动,智慧医院建设期已于2020年来临3.2.2 低等级评级日趋饱和后,高等级评级打开AI新机遇3.2.3 市场开启分化,企业需寻找政策外动力3.3 新药AI 发展现状及商业化影响因素3.3.1
12、 多维因素,驱动新药AI快速生长3.3.2 应用场景拓展,覆盖药物发现全流程3.3.3 3种主要商业模式,从单一到混合3.3.4 从场景到模式,赛道潜在发展趋势渐明晰3.4 医疗机器人AI 发展现状及商业化影响因素3.4.1“十四五”规划发布,医疗机器人迎来最大政策红利3.4.2 硬件深度结合人工智能,智能化重构诊疗、制造场景第四章 新场景、新模式,开启医疗AI发展新篇章4.1 寻找医疗人工智能新蓝海4.1.1 弱化医疗器械属性,影像AI跃入新场景4.1.2 智能化风控,AI切入医疗保险的两个角度4.1.3 7个潜力领域,AI引领新药创新 4.2 医疗人工智能企业的未来形态4.3 扬帆出海寻找
13、市场增量4.4 以公益作为连接点,社会价值与商业价值融合第五章 企业案例图表 1 医疗AI四种主要类型 图表 2 各类AI算法的内容与监管图表 3 政策的推进历程图表 4 医疗AI不同领域的融资情况 图表 5 2021年及2022年新药AI融资轮次情况图表 6 新药项目融资体量分布情况 图表 7 交表企业主营收入分析图表 8 交表企业净利润数据对比分析图表 9 交表企业研发支出分析图表 10 前五大客户集中度分析图表 11 最大客户分析图表 12 SCHRDINGER年报收入趋势图表 13 视网膜病症数据图表 14 2022年度放射影像数据库立项课题名单图表 15 放射影像数据库储备课题名单图
14、表 16 获证数量按照年份统计图表 17 获证数量按照企业统计图表 18 三类证获取按照病种分类统计图表 19 医疗人工智能作用设备分类统计图表 20 LUNIT INSIGHT 签约合作设备厂商伙伴增长趋势图表 21 部分医学设备影像公司各生态功能能力对比图表 22 信息化政策汇总图表 23 电子病历分级评价与AI相关要求图表 24 电子病历等级发展图表 25 智慧预约系统结合因素 图表 26 国家医疗质量安全改进目标图表 27 AI病案质控功能及价值图表 28 各技术层级及相关政策图表 29 生成张力强化学习(GENTRL)的AI系统从靶点到候选分子仅用21天图表 30 新药AI领域部分国
15、家重点政策图表 31 政策助力新药AI向多环节拓展图表 32 应用于新药AI的算法模型及其作用图表 33 新药AI商业模式不断涌现,从单一到混合图表 34 新药AI研发各类应用场景发展能力分布图表 35 医疗机器人相关政策列表图表 36 手术机器人分类图表 37 医院传统运输方式与医院物流机器人配送对比图表 38 手术机器人检查及治疗图表 39 企业属性转型发展对比图表 40 CE、FDA、PMDA获证情况统计(不包含医疗影像设备制造商)图表 41 医疗AI企业的公益路径日趋多元图表 42 企业的ESG闭环图表 43 商业价值与社会价值的双向作用图表 44 社会价值对企业商业模式创新的驱动图表
16、 45 部分医疗AI企业图谱3334353638384041424346485052536060616265666668.CORE VIEWPOINTS核心观点越过滞后的价值验证期,医疗AI发展大跨步。医疗AI市场规模于2022年首次超过百亿,并在预计在3-5年内维持40%的高增长率。2020年前医疗AI价值验证滞后的原因主要包括信任缺失、商业路径模糊、临床价值不足,但如今已有49个AI医疗器械获得NMPA颁布的三类证,多家医疗AI企业营收过亿,数十篇高分论文验证AI临床价值与经济学价值。突破局限,医疗AI将在短期内维持指数增长价值跃迁,医疗AI价值从降本增效增至全方位革新医疗相关流程。常规的
17、AI重在帮助医院、医生、保险等主体降本增效,而新一代的AI应用则考虑是否能够将知识与算法深度融合,对已有医疗流程进行重构。目前AI已在FFR、心功能评估、蛋白质结构预测等场景给出了与传统流程截然不同且临床价值较高的解法,此类创新将与“降本增效”类AI共同助力医学发展,将同质化的医疗AI带入差异化时代,带来新的增量市场。四大赛道跑通商业路径,或能率先大规模扭亏为盈。影像、信息化、新药研发、机器人四个场景逐步解决审批、数据孤岛、算法局限等问题,建立起主流的价值体系与商业路径。目前各大场景仍需考虑研发效益、用户开发、商业路径拓宽等要素,尽可能在成本控制、市场空间上实现突破。跨界、出海、公益医疗AI全
18、力探索落地路径创新。医疗AI赛道通常可以通过两种方式拓宽市场规模,一方面是不断渗透既有市场,提高目标用户的覆盖率,另一方面是开辟新市场,包括跨界及进军海外,获取增量市场,由”AI+“转变为”+AI“。此趋势下,医疗AI企业未来的形态将不是一个单独的软件公司,而是一个拥有设备制造供应链能力搭配智慧化技术开发优势的科技综合体。5医疗AI的价值本质降本增效的根基与重塑医疗体系的潜力The value essence of medical AI:the foundation of cost reduction and efficiency increase and the potential of r
19、eshaping the medical systemCHAPTER01作为一项创新性技术,医疗AI的足迹遍布医疗领域的方方面面。根据其应用场景,大致将其划分为决策支持类软件、影像/数据处理类软件、分析和挖掘类产品、医疗助理类产品四个方面。AI赋能下的医学影像、新药研发、信息化与机器人是现阶段产业发展趋于完善、具备较强增长空间的四类细分场景,亦形成了相对成熟的商业模式与资本退出路径。本篇报告正是围绕上述四个场景进行分析,探讨医疗AI的价值与盈利潜力。1.1 初始AI:智慧赋能下的降本增效伴随AI而来的智能化是自动化的一种新形式,可扩大机器设备、系统或过程(生产、管理过程)的自动化范畴,进而实现
20、降低单位劳动成本、提升工作制造效率。进入医疗领域后,初始阶段的AI同样以降本增效为核心卖点,服务医生、医院、患者、药企四大主体。医生端医生是当前医疗独立软件(SiMD,SOFTWARE IS MEDICAL DEVICE)的主要服务方,大量治疗计划软件与决策支持类软件这一领域进行布局。这类AI归属于医疗器械范畴,需通过国家药监局第三类医疗器械审评审批。早期SiMD产品的具体形式包含一个特定的病种与一个特定的影像设备,因而也被称为单病种AI。以最为常见的肺炎辅助诊断软件为例,该品类AI能够对“CT影像”进行智能处理,找出影像数据中可能存在的肺炎病灶。这个过程中,AI能够大幅缩短医生阅片时间、自动
21、生成报告,有效提升影像科效率。单病种AI日趋成熟后,许多AI企业开始尝试多病种AI的研发,希望破除“1对1”的关系,通过单一影像7图表 1 医疗AI四种主要类型数据来源:蛋壳研究院设备产生的数据诊断多个病种。这一趋势下,多病种AI与单病种AI之间不是替代关系,两种算法适用于不同的场景,现阶段的多病种AI可补充基层医疗筛查场景。医院端面向医院的AI主要围绕“智慧管理”、“智慧服务”展开,可应用在客服、导诊、监管、绩效评估、经营数据分析等场景,如替代医生、护士完成对于患者的引导工作;辅助监管人员对医疗过程中医患行为的合理性、合法性进行监督;协助医院管理人员对医院各项经营数据进行收集分析,缓解医疗资
22、源缺失问题。上述场景中的AI通常不形成独立软件,而是以软件组件的形式嵌入HIS、EMR、EHR、CDR等既有信息化系统中,或与机器人、扫描仪等硬件结合,主要表现形式为分析和挖掘类产品与医疗助理类产品。在专科CDSS这一场景中,也有企业获批第二类医疗器械,提前规避可能到来的监管要求。药企&患者人工智能药物发现与设计(AI DRUG DISCOVERY&DESIGN,简称AIDD)的本质是通过数据去提取和学习,最重要的特点是数据驱动。AIDD进行的前提是有数据,然后再基于数据进行归纳凝结成方法论,再把方法论应用到新的样例中去做相关预测。具体作用于药企时,AI的基础作用在于基于知识图谱代替研究人员从
23、大量文献中寻找可能的生物标志物、靶点;挖掘潜在的药物新分子;对患者信息进行分析处理以帮助临床试验进行匹配等,通过提升药物研发单一环节的效率,缩短研发所用时间投入与资本投入。受制于数据获取方式的限制,直接面向患者的医疗AI应用较少,主要用于皮肤病检测、慢病管理服务时的智能交互。2021年起有部分企业将AI与特定的管理模式集成形成数字疗法,可应用于慢病管理时患者的用药支持与用药监督。总的来说,初始医疗AI作用方式在于对于过往人类活动的“替代”与“优化”,实现智慧赋能下的降本增效,本报告以AI1.0定义上述应用的集合。该集合下,AI为医疗体系带来改变的传导模式基于效率,没有对医疗体系本身带来显著改变
24、。1.2 进阶AI:颠覆式的价值创造AI2.0是AI1.0应用场景范畴的延展,与AI1.0的差异判别在于:是否能够将知识与算法深度融合,对已有医疗流程进行颠覆。简单来说,初始的AI注重于强化作用主体的效率,而进阶的AI有能力将流程进行推倒重建,围绕AI能力建立新的秩序。两种AI以各自的方式赋能医疗体系,为协同关系而非竞争关系。目前医疗AI行业已有不少成熟的AI2.0式应用,在这背后,日益丰富的高质量医疗数据与逐步多元的算法为AI创新提供了重要支撑。1.2.1 影像设备功能扩展8在影像设备的发展史中常常会出现设备之间的应用场景替代现象。譬如,传统放疗常用锥形束CT(CBCT)对直线加速器进行引导
25、,而磁共振成像可以提供常规CT难以比拟的分辨率和组织结构呈现,有能力在某些特定场景对CT引导进行替代。AI技术同样有能力促成替代现象的发生,这项技术既有可能推动特定场景下某一设备对原有设备进行替代,亦有可能帮助已被替代的设备重新获得特定场景的使用权。心功能分级是一种评估心功能受损程度的临床方法,可以大体上反映患者病情严重程度,对治疗措施的选择、劳动能力的评定、预后的判断等有实用价值,通常采用心电图、心脏超声、心脏磁共振等手段进行评估心脏病变的严重程度。理论上讲,利用CT也能完成评估作用,并获取维度更多的信息。但在实际之中,CT不能测量血流信息,基于冠脉CT的心功能评估流程复杂验证困难,相较心电
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