中国人工智能+医疗与生命科学行业研究报告

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所属分类:健康智库

行业发展阶段:人工智能+医疗与生命科学即AI医疗已从起步期迈入发展期,AI医疗应用已从早期浮现阶段过渡为深入探索阶段。在该时期与阶段内,医疗数据的安全性得到维护,数据互联互通建设向数据治理与开发转变,AI医疗影像向多疾病横向拓展与纵向深挖,NLP技术产品领先于KG、ML技术产品,如CDSS领先于AI制药,个别赛道竞争加剧,可行的商业模式浮出水面。
整体市场规模:2020年中国AI医疗核心软件市场规模为29亿元,加上带有重资产性质的AI医疗机器人,总体规模为59亿元,而到2025年,AI医疗核心软件市场规模将达到179亿元,同样加上AI医疗机器人,总体规模将达到385亿元,2020-2025年CAGR=45.7%,总体市场呈繁荣增长态势。
IPO冲刺情况:AI医疗影像与医学数据智能的领跑玩家已进入IPO冲刺前夜,且鹰瞳、医渡云均已冲刺成功,取得了AI医疗企业在港股上市的历史性胜利。在AI医疗器械三类证红利的释放效应下,AI医疗企业“先获证后上市“已演变为一股发展潮流。未来,IPO梯队的AI医疗企业将会扩大销售及服务成本,将已研发成功的产品加速投放到院内外市场,以提升企业的自主造血能力。
市场细分情况: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38.4%,AI医疗影像为14.9%,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。此外,因价格高昂、临床稀缺性强,手术机器人在总体规模中始终保持高市场地位与高市场占有率。
未来方向转变:AI医疗影像的部分诊断类产品已深入红海阶段,产品在三甲医院市场的渗透与覆盖在未来可能即将封顶,对此,AI医疗影像玩家将继续开拓影像诊断的其他疾病市场,如冠脉、乳腺、肝脏等,同时开发手术规划与导航这类影像治疗市场,转战新兴的蓝海区。此外,未来AI医疗的战场将从资本力量雄厚与否的角逐,转为企业自身商业模式的较量。

人工智能+医疗与生命科学概念界定
借助AI技术介入医疗环节,以提高医疗服务效率为核心目的
人工智能+医疗与生命科学,是在协助人或解放人的状态下,以提升院内外医疗服务效率效果为目的、以人工智能为核心干预技术手段介入传统的院内外医疗环节,从而产生相应软硬件产品的新型医疗应用技术,本报告于后文中将人工智能+ 医疗与生命科学简称为AI医疗。因AI医疗需AI技术结合具体的医疗场景方能释放与彰显其具象的原理与作用,故其具有很强的场景关联性。按应用场景分类,人工智能+医疗与生命科学主要分为AI医疗影像、CDSS、智慧病案、AI制药、医疗数据智能平台、AI医疗机器人、AI基因分析等细分应用技术。由于AI基因分析在我国的发展处在早期雏形阶段,商业模式与规模释放尚不清晰,故在本报告中,AI基因分析不予讨论。AI制药的下游服务市场为药企,而其他应用技术的下游主要覆盖范围都为医院,少部分应用会在院外市场中使用,如AI医疗服务机器人应用于康养机构环境消毒,医学数据智能平台应用于医学研究中心统计数据与疾病研究等。

基于数据建设、算法开发与产品商业化的角度,艾瑞将中国AI医疗的发展轨迹分为四个阶段:1)AI初步介入医疗阶段,医疗数据零散地储存在各类医院信息系统中,AI技术在医疗领域的探索更偏向试探性的测试,标准化产品尚未出现。2) AI医疗应用浮现阶段,院内外数据建设工作展开,眼底、肺部影像的标准数据库率先建立,为AI医疗影像产品领跑奠定了基础,眼底、肺部影像产品跑出,其他产品还不明确,商业化还在起步,商业模式并不明朗,还处在多元、混沌的尝试阶段;3)AI医疗应用深入探索阶段,医疗数据的安全性得到维护,数据互联互通建设向数据治理与开发转变,AI医疗影像向多疾病多科室横向拓展与纵向深挖,NLP技术产品跑出,个别赛道竞争加剧,可行的商业模式浮出水面;4)AI医疗应用稳定完备阶段,数据互联互通建设基本告一段落,数据共享初步实现,以KG为主的认知智能技术迈向成熟,与感知智能协同推进各类应用的均衡互补发展,总体赛道的竞争格局与商业模式形成并稳定,头部聚集效应长期存在。

分科诊疗与保健人口基数庞大,付费意愿与能力增强
我国的C端用户出于被动或主动的检查与治疗动机,越发重视医疗保健,对医院诊疗与保健资源的刚性、柔性消费需求程度持续加强。诊疗与入院数据方面,2016-2020年,我国的诊疗人次与入院人数都呈稳步上升趋势,2020年因疫情影响,相应数据有所回落,总体来说,我国诊疗、住院人口基数庞大。医疗费用数据方面,2015-2019年中国人均卫生费用呈逐步上升态势,且在2019-2020年的细分卫生费用中,次均门诊费用与人均住院费用的价格与同比增长都在提升,反映出居民卫生付费意愿与消费能力增强。就诊科室与癌症情况方面,2019年我国内科急诊人数高达13.4亿人次,2020年我国癌症发病数TOP6相关发病总人数高达301万人,病种治疗人口基数巨大;体检情况方面,2015-2019年我国各类医疗卫生机构健康检查人数总体呈上升趋势,体检覆盖率有待提升。若引入AI,医疗AI应用有望进一步落地,诊疗服务有望实现质量与数量的改善,从而满足居民不断增长的医疗保健需求。

三甲医院覆盖率低,院间资源分布不均,医生诊疗负担加重
从医院数量看,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%。而在三级医院中,三甲医院的覆盖率为53%,覆盖空间有待提升。从医院技术人员情况看,2020年我国卫生人员总数约为1348万人,其中注册护士占比为35%,执业(助理)医师占比为30%。尽管2020年的每千人口注册护士数量增长为3.3人、每千人执业(助理)医师数量增长为2.9人,但该数量仍然难以满足庞大的病患基数的诊疗需求。此外,2020年医院医师的日负担人次比之去年有所下降,但各级医院医生的诊疗负担依然严重。若医疗引入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。

医疗服务价格改革打开收入优化空间,为AI应用提供契机
从院端收入来看,2015-2019年,除其他医疗收入外,药品收入、检查收入、治疗收入与卫生材料收入对收入结构的贡献率位居前四。医疗服务价格改革的核心内容之一是理顺医疗服务比价关系、凸显医务人员技术劳务价值。受其影响,药品收入对总收入的贡献率在逐年下降,2015-2019年中国公立医院药品总收入的收入结构变动值为-8.6%,而护理、手术、检查与治疗这类体现医务人员核心劳务价值的收入都呈正向提升态势,卫生材料收入则主要受供货价格的影响,说明医疗服务比价关系得到理顺,公立医院收入结构有所优化。具体而言,检查、治疗与手术的收入主要得益于医院诊疗服务的水平与效率,引入AI可以切实推动医疗器械(含影像诊断)诊疗升级、医学智库决策支持、医疗护理智能化与电子病历质控等方面的应用,提升医院诊疗服务水平与效率,短期带动客单价、长期调动消费体量,从而推进医疗收入改革,更好地彰显医务人员的劳动价值。

引入AI技术成克服医保控费障碍的有效路径
从医疗费用的支付端来看,医保支付是其中必不可少的环节,而国家在医保支付方中承担着主要角色。医保支出过高、难以控费一直是医疗保险制度的难题。2015-2019年,中国社会医疗保险收入与支出都呈上涨状态,但相应的费用支出CAGR为27%,高出收入CAGR5%。居民自身的合理的医保消费、人口老龄化需要更多医保支持与疾病谱改变和新病种的出现等不可控的因素,医保费用增长存在供方诱导需求与需方过度消费等可控因素,都直接或间接地导致医保费用的增长。针对此局面,若引入AI技术,一方面可提前准确地诊断并给出解决方案,患者提前治愈,减少晚期病患基数,从而减少医保支出;另一方面,早诊早治的病患的诊疗费、医药费与其他费用都更低,也可降低医保开支。

医院评级与AI医疗器械管制成为两大政策推手
在各类发展环境的驱动中,政策无疑是推动AI医疗发展的刚性力量。预算与现金流有限的非三甲医院相对保守,很少会愿意主动承担AI医疗产品所对应的机会成本,因而政府政策指引是驱动整个医院市场引入创新型AI医疗产品的强制推动力。目前,在已有的AI医疗政策中,医院评级政策与AI医疗器械管制政策成为重要的两大推手。医院评级政策方面,卫健委于2018年、2021年分别发布电子病历评级标准、医院智慧管理评级标准,其中,4级以上电子病历水平、4级以上智慧管理水平的内容都与AI医疗核心软件产品密切相关。AI医疗器械管制方面,药监局及药监局技术器械审评中心发布的有关政策推动了人工智能三类医疗器械的审评审批进度与人工智能医用软硬件的快速发展。

制药与机器人注入新血液,北上广融资热度高
从艾瑞对AI医疗赛道的资本数据追踪结果来看,2018-2021年10月,AI医疗影像融资事件数量呈现收缩趋势,多数AI医疗影像公司的融资步入中后期,领跑者已经在筹备IPO事宜,且2021年8月,深睿医疗完成对依图医疗的收购,这是AI医疗影像头部企业之间的首次并购。从2020年起,AI制药、AI医疗机器人,在融资数量和融资金额上都有压倒性优势,带动融资总体趋势向上发展。从融资热度的地域分布来看,AI医疗企业融资事件集中分布于北京、广东、上海这类经济发达、人才密集的地区,且这些地区都分布有国内顶尖的三甲医院,这些三甲医院出于临床科研水平的突破需求或医院等级评级、科室评优等竞争需求,更容易接受AI医疗的创新型产品。

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