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在AI發(fā)展之初，政策驅(qū)動在醫(yī)療AI落地的過程中起主導作用。政策制定者通常會根據(jù)醫(yī)療衛(wèi)生領域的發(fā)展現(xiàn)狀和未來趨勢，制定具有前瞻性和指導性的政策文件。這些政策文件不僅明確了醫(yī)療信息化建設的總體目標和階段性任務，還規(guī)定了建設內(nèi)容、技術要求、實施路徑等關鍵要素。因而對于公立醫(yī)院，政策需求是他們需要考慮的首要需求。

推動醫(yī)療AI發(fā)展的核心宏觀政策(資料來源：蛋殼研究院)

對于醫(yī)院以外的場景，同樣有部分賽道需要沿著政策的方向提前布局。以生物制藥為例，“722”事件后，NMPA（當時為CFDA）相繼發(fā)布了《關于開展藥物臨床試驗數(shù)據(jù)自查核查工作的公告》《關于調(diào)整藥物臨床試驗審評審批的公告》等文件，引發(fā)了國內(nèi)EDC、RTSM市場的繁榮，太美醫(yī)療等企業(yè)在系統(tǒng)中植入AI，使其順勢成為藥企數(shù)字化的關鍵要素。

如今FDA鼓勵藥企采用數(shù)字健康技術（DHT）進行臨床試驗申辦，間接引導著藥企的進一步開展轉(zhuǎn)型。以eCOA為例，美國約80%的臨床研究都以eCOA的形式進行，歐洲也有60%依照這一路徑，而中國只有不到5%的申辦方使用了eCOA。當出?！皻W美”成為大勢所趨，F(xiàn)DA的政策也將傳導至中國的藥企。目前，Medidata、Veeva等企業(yè)已將AI融入數(shù)字化轉(zhuǎn)型解決方案中，準備承接這波海外政策變化帶來的新需求。

與政策主導下的AI需求不同，早期提效主導下的AI需求沒有引導、沒有給定的形態(tài)。它需要企業(yè)自身從醫(yī)院的臨床、運營、管理等流程中發(fā)現(xiàn)真正痛點，且當AI解決這一痛點時，能夠為醫(yī)院帶來直觀的收益。

統(tǒng)計有過融資記錄的人工智能初創(chuàng)企業(yè)與公布產(chǎn)線的上市公司，蛋殼研究院總計對64家企業(yè)進行梳理，調(diào)研總計436個產(chǎn)品，覆蓋了幾乎所有臟器。

許多熱門臟器的人工智能已經(jīng)非常成熟，能夠?qū)崿F(xiàn)高精度的多病種輔助診斷，如心臟（70）、骨骼（58個）、頭頸（53個）、肺部（44）等部位。一些冷門臟器也在開發(fā)之中，如腸道（5個）、泌尿（4個）、整腹（2個），部分產(chǎn)品已經(jīng)取得了醫(yī)療器械注冊證，能夠?qū)崿F(xiàn)一定程度的商業(yè)化。

2024年1-9月通過第三類醫(yī)療器械注冊準入的醫(yī)療AI產(chǎn)品(資料來源：國家藥監(jiān)局官網(wǎng))

評級仍是醫(yī)院配置AI主要動力，5級以上的電子病歷評級需要醫(yī)院在數(shù)字化建設的基礎上實現(xiàn)智能化部署，這意味著他們必須引入AI工具，并將其高度整合至已有的信息化體系。

2023年8月，中國醫(yī)學科學院阜外醫(yī)院成為國內(nèi)首家獲得8級電子病歷評級的醫(yī)院，突破了中國醫(yī)療信息化建設水平的上限。截至此時，全國總計312家醫(yī)院獲評高級別電子病歷評級，其中1家醫(yī)院獲評8級，3家醫(yī)院獲評7級、40家醫(yī)院獲評6級、268家醫(yī)院獲評5級。

電子病歷系統(tǒng)整體應用水平分級評價基本要求（資料來源：公開信息整理）

自2020年制藥AI在一級市場迎來爆發(fā)性增長后，大量創(chuàng)業(yè)公司將其管線推至臨床階段。此前，AI主導的進入臨床試驗階段的創(chuàng)新藥項目僅為個位數(shù)。2021年這一數(shù)字已迅速增長至100多個，2022年維持增勢突破200，2023年進一步提升，管線數(shù)量邁入300大關。

趨勢之下，阿斯利康、拜耳、羅氏、禮來及賽諾菲等等MNC相繼入局AI制藥，國內(nèi)恒瑞醫(yī)藥、石藥集團等制藥龍頭也通過戰(zhàn)略合作、股權投資等方式積極布局AI，試圖通過創(chuàng)新技術找到研發(fā)藥物的新途徑。

其中，英偉達近兩年在該賽道頻繁出手“瘋狂掃貨”成為AI制藥回暖的重要推手。據(jù)Pitchbook、Crunchbase及動脈橙產(chǎn)業(yè)智庫數(shù)據(jù)，英偉達在2023年及2024年（截至2024年9月5日）共參與投資超過70起，所有投資無一例外，均與AI相關，而其中至少投注AI制藥企業(yè)14家，醫(yī)療其他領域企業(yè)8家。

2023年—2024年8月英偉達投資的AI制藥企業(yè)

（資料來源：Pitchbook、Crunchbase、動脈橙產(chǎn)業(yè)智庫）

此外，近兩年MNC與AI新藥研發(fā)及AI驅(qū)動的相關醫(yī)藥企業(yè)之間的合作交易也增幅顯著。J.P.Morgan數(shù)據(jù)，生物制藥行業(yè)交易的預付款份額自2020年來呈下降趨勢，其中2024年上半年的預付款比例僅為6%。藥物研發(fā)的高風險高投入屬性，小額預付款無疑降低了交易的經(jīng)濟風險，該現(xiàn)象也反映了MNC在BD交易時日趨謹慎的態(tài)度。在此背景下，MNC資金更多流向AI醫(yī)療領域更是“用腳投票”，肯定了AI制藥的價值。

一如當年深度學習的火熱，新興的大模型正以肉眼可見的速度席卷醫(yī)療行業(yè)。不到兩年時間，市面上的醫(yī)療垂直模型數(shù)量已逾百個，甚至有不少頭部醫(yī)院要求主動上線相關平臺，自發(fā)開啟人工智能次世代的探尋。

不過，科技醫(yī)療要想在醫(yī)療領域站穩(wěn)腳跟，不僅需要技術本身具備充分創(chuàng)新，還需要相應產(chǎn)品高度適配于場景本身，融入醫(yī)療體系已有的流程。換句話說，屬于大模型的歷練，才剛剛開始。

按蛋殼研究院《2023年醫(yī)療人工智能報告》中的九大大模型應用領域分類，近30%的大模型適用于2個及以上分類中的應用場景。其中，“輔助決策”“質(zhì)控”“患者服務”應用場景依然是大模型最為集中的細分領域，其次是“中醫(yī)”與“新藥研發(fā)”，而“科學研究”及“治療方案生成”領域的大模型相對稀缺，暫無“公共衛(wèi)生”應用場景的新大模型發(fā)布。

盡管應用數(shù)量已成規(guī)模，但涉及的場景有些分散、未成體系、深度也有待提高，企業(yè)通過它們能夠觸及的市場規(guī)?？傤~有限，還不足以證明這項技術已經(jīng)跑通了商業(yè)化之路。因此，要推動大模型的規(guī)模商業(yè)化，企業(yè)還需解決以下問題。