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摘要
2024的医疗AI,既是坎坷,又是新生。
快速发展的大语言模型,携着生成式AI掠过医疗领域。过往的互联网医疗、医学影像、新药研发……一个一个场景经由新一代AI重塑,焕发出前所未有的价值。
不过,发现价值并不意味着能够掘得价值。如今惨淡的融资形势下,躬身大模型的企业们无法像深度学习时代那样随意试错。有限的现金流,意味着每一家企业必须全面考察场景、技术、风控、商业化等方方面面,才能做出决定。
因此,今年的人工智能报告将研究核心放在了“场景”与“产品”之上,尝试通过洞悉医院、药企、械企多方的供需逻辑,分析先驱者们的实战案例,为AI企业下一步的布局、选品、研发、商业化提供参考建议。;
核心观点
1.伴随AI应用的持续扩展与需方对于AI认知的不断加深,“提效”取代“政策”成为需方购置AI的主要动力。如今,医疗AI企业已突破1-2亿的营收规模,迈向第一个10亿。
2.超160个影像AI获批医疗器械三类证,影像AI企业们逐渐跳出影像科,向医学装备、外科手术辅助系统等领域进发,打开了新的百亿市场。
3.生成式AI对于医疗IT的重构已经初现成效。上百个大模型涌入医疗领域,许多互联网医疗、院内信息化系统已经引入相关技术,或能在明年实现规模化落地。
4.下行经济形势下,医健企业一级市场融资受阻,IPO延期。医疗AI企业需要加速商业化,在产品形态、市场开拓、伙伴合作等方面实现全面创新,尽快找到扭亏为盈的具体路径。;
目录
第一章:什么构成了医疗AI的配置动力?.....................................................................................1
1.1政策主导下的AI购置动力....................................................................................................1
1.2提效主导下的AI购置动力....................................................................................................3
1.3部分主体对于医疗AI的购置态度......................................................................................3
第二章:自我突破,医疗AI形态异变..............................................................................................5
2.1医学影像AI:拓宽视野,影像AI脱离影像科...............................................................6
2.1.1产品梳理..........................................................................................................................7
2.1.2注册准入..........................................................................................................................8
2.1.3商业化及应用...............................................................................................................11
2.2信息学AI:曾经被动的管理者们,如今主动迎接医疗IT........................................16
2.2.1乘着AI迈向高等级评级..........................................................................................16
2.2.2大模型要将医疗
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