人工智能全面提升醫(yī)療水平和效率，AI醫(yī)學影像商業(yè)化進程領先。健康是人類永恒的話題，在人口老齡化加劇與醫(yī)療資源有限的矛盾日益凸顯的背景下，人工智能技術以其極強的分析決策能力全面賦能院前、院中、院后各個環(huán)節(jié)，提升了診療水平和效率，促進醫(yī)療資源合理配置。
使用海量數(shù)據(jù)訓練算法模型，使之具備自主學習的能力，進而模擬人的行為，即為人工智能（Artificial Intelligence）。人工智能技術可大幅提升工作效率與準確率，降低勞動力成本，創(chuàng)造更便捷的體驗，已廣泛應用于在醫(yī)療、金融、零售等行業(yè)，虛擬人、元宇宙等新興賽道的誕生也離不開人工智能技術的支撐。醫(yī)療健康是人工智能技術率先實現(xiàn)規(guī)模化應用的主要領域之一。人工智能技術已實現(xiàn)在疾病輔助篩查與診斷、臨床治療輔助決策、藥物研發(fā)、醫(yī)學研究、醫(yī)療信息化等多個環(huán)節(jié)的全面滲透，為患者創(chuàng)造了便捷高效的就醫(yī)體驗，提高了醫(yī)療機構、體檢機構、藥械公司等的工作效率。在疾病輔助篩查與診斷環(huán)節(jié)，AI算法模型經(jīng)過海量醫(yī)學影像數(shù)據(jù)訓練后，即可對CT、MR、DR、超聲等多模態(tài)影像進行分析，輔助醫(yī)生進行病灶篩查與評估，實現(xiàn)對多部位、多病種的篩查與診斷。在臨床治療決策環(huán)節(jié)，AI模型可基于疾病篩查與診斷結果，立足于疾病知識、經(jīng)典病例數(shù)據(jù)，制定相應的術前規(guī)劃，實現(xiàn)手術導航和預后評估等功能。在藥物研發(fā)領域，AI模型在對大量文獻進行學習后，可輔助靶標發(fā)現(xiàn)，實現(xiàn)分子設計和分子篩選的定向智能監(jiān)控、精準招募并監(jiān)測受試人群。AI技術在藥物研發(fā)領域的應用覆蓋了從化合物研究到上市后研究全周期，縮短了新藥研發(fā)周期，降低了研發(fā)成本。在醫(yī)療信息化領域，醫(yī)院可通過建立數(shù)據(jù)庫，整合內部管理、業(yè)務、電子病例數(shù)據(jù)，實現(xiàn)信息共享和數(shù)據(jù)的融合利用，一方面提升了管理效率，另一方面為科研臨床提供支持。在診前階段，醫(yī)療機器人可提供導診與預問診服務；在治療階段，手術機器人可協(xié)助醫(yī)生進行術前規(guī)劃、術中定位與導航以及手術操作；在診后階段，康復機器人可輔助人體完成肢體動作，協(xié)助制定康復計劃，縮短恢復周期。
腦機接口是人工智能在醫(yī)療健康領域的前沿應用。用戶腦信號被采集、處理、解碼并根據(jù)具體應用要求進行信號轉換后，即可實現(xiàn)對對計算機系統(tǒng)、機器系統(tǒng)（康復機器人、神經(jīng)假肢等）等外設的控制，神經(jīng)反饋機制則可實現(xiàn)腦機交互。
二、AI醫(yī)學影像迅速實現(xiàn)商業(yè)化
從資本熱度、市場規(guī)模角度來看，AI醫(yī)學影像是AI醫(yī)療商業(yè)化前沿陣地。AI醫(yī)學影像企業(yè)提供人工智能輔助篩查、診斷及臨床決策產(chǎn)品及服務。AI產(chǎn)品可與各模態(tài)影像器械系統(tǒng)打通，在經(jīng)過海量數(shù)據(jù)訓練后，實現(xiàn)病灶識別、病情診斷、治療規(guī)劃，為醫(yī)生提供輔助。目前，市場上AI醫(yī)學影像產(chǎn)品覆蓋心肺、腦部、肝臟、骨骼等多部位多病種，已經(jīng)應用于各級醫(yī)院，正在滲透到體檢中心等院外場景，賽道聚集了專注于醫(yī)療健康的垂類AI企業(yè)、AI技術企業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)巨頭等多領域玩家。根據(jù)動脈網(wǎng)數(shù)據(jù)，2020年至2022年1月，25項AI醫(yī)學影像產(chǎn)品通過了NMPA第三類醫(yī)療器械證書審批，獲得市場準入資格。AI醫(yī)學影像企業(yè)不斷提升數(shù)據(jù)質量、提高算法精度、擴大產(chǎn)品管線、拓展應用場景，提升了產(chǎn)品在國內各級醫(yī)院的滲透率，同時進軍國際市場，資本市場認可度不斷提升。2021年，醫(yī)療AI領域10家IPO及擬IPO企業(yè)中，AI醫(yī)學影像企業(yè)多達6家。找準痛點，擴大場景，最大化AI之于人的價值是醫(yī)療AI企業(yè)持續(xù)發(fā)展的關鍵。在診斷流程繁瑣、工作量大的醫(yī)學影像領域，AI能夠顯著提升診療效率，其成效在新冠肺炎疫情檢測中得到驗證。由此可見，對醫(yī)療AI企業(yè)來說，切入行業(yè)痛點，不斷打磨算法模型以滿足不同場景的需求是關鍵。數(shù)據(jù)質量逐步提升，數(shù)據(jù)應用進一步規(guī)范化。數(shù)據(jù)數(shù)量與質量是算法模型精準程度的決定性因素，數(shù)據(jù)合規(guī)則是必要的門檻，在監(jiān)管與市場的共同作用下，海量優(yōu)質合規(guī)數(shù)據(jù)的積累將成為醫(yī)療AI行業(yè)的關注重點。總體來看，醫(yī)療AI企業(yè)前期投入大，大部分企業(yè)尚未實現(xiàn)盈利，商業(yè)模式可持續(xù)性仍待驗證。同時，醫(yī)療AI行業(yè)存在大量待挖掘場景，隨著法規(guī)的完善與產(chǎn)品質量的提升，人工智能對醫(yī)療行業(yè)數(shù)字化、自動化轉型的拉動作用將不斷增強。
