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2025-04-18 20 医药医疗器械行业报告
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;
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。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。
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