AI+生物医药发展研究专题报告（20页）

人工智能医学影像赛道投融资逐渐冷却，AI 医学影像企业竞争加剧。2019 年-2022 年，人 工智能医学影像企业投融资逐渐冷却，企业开始将问题聚焦与如何优化产品，基础数据质量提升、 算法的不断改进优化以及大量的科研合作，使得人工智能影响产品逐渐被医院端接受和认可。随 着人工智能医学影像的临床价值逐步被认可，进入了比拼产品以及商业化能力的阶段，企业间的 竞争将更加激烈。人工智能医学影像软件产品获批三类器械主要集中在心血管、骨骼、眼底、肺部等领域。截 至 2022 年 8 月 31 日，NMPA 共批准了 45 个医疗 AI 辅助诊断软件上市，其中涵盖 CT、MR、 DR 等相关影像设备、为心血管疾病、胸部疾病、眼底、骨科疾病及儿童生产发育评估、肺部等 提供 AI 辅助诊断。AI 机器人中国手术机器人行业发展迅猛近 5 年市场规模年平均复合增长率逾 30%。目前仍 处于发展初期的手术机器人行业，技术、研发和时间成本依旧高昂；且离不开政策和资本的支持。 相关企业应抓住国家大政方针支持产业的机会，努力解决当前发展中面临的问题。在资本方面， 当下，国内手术机器人行业投融资明显加快。据统计，投融资数量大幅增加，整个赛道总融资金 额超过 30 亿元人民币。在投资界看来，从学术和临床两方面，手术机器人都获得了高度关注， 并且体现出一定的卫生经济学价值，未来 5-10 年，手术机器人应该会越来越被市场所认可。 

AI 辅助诊疗以单病种切入为主，应用集中在肿瘤领域。AI 辅助诊断是基于海量医疗数据与 人工智能算法，利用认知计算、深度学习、计算机视觉等技术发现病症规律，为医生疾病诊断与 制定治疗方案提供辅助。以深度学习为代表的新一代人工智能技术将赋能医疗器械领域。目前，人工智能医疗器械主 要应用于疾病的诊断、治疗、监测、康复等多个领域，在辅助决策、医学数据处理、健康管理等 方面崭露头角。2020 年起，采用深度学习技术的医疗器械产品陆续获批上市，基于新一代人工智能技术的医疗器械正加速进入临床应用，人工智能医疗器械迈入商业化阶段，其临床价值日渐 凸显。 人工智能医疗器械产业生态已经基本形成。传统医疗卫生行业是数据资源的提供方，新一代 人工智能算法研发企业与医疗信息化、医疗器械企业共同主导产品研发，赋能传统医疗卫生行业， 形成产业生态闭环。随着技术的提升和应用的深入，目前已经发展出几大典型产品，包括智能辅 助诊断产品、智能辅助治疗产品、智能监护与生命支持产品、智能康复理疗产品、智能中医诊疗 产品。 人工智能技术瓶颈有待进一步突破。一方面，现有医疗数据体量难以支撑人工智能进行充分 学习，人工智能技术在小数据场景下的应用成效仍然不尽如人意。另一方面，很多医疗人工智能 算法缺乏在医学上的可解释性，患者在就医时无法了解诊断决策背后的依据，影响对医生的信任 度及后续的治疗效果，一定程度上导致人工智能在医疗行业中的应用比在其他行业面临更大的质 疑与担忧。