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《生成式AI爆发：医疗人工智能走到新的十字路口》教学应用说明

--AI+教育研究中心谢强

报告主要探讨了2024年医疗人工智能领域的发展状况，包括配置动力、产品形态、市场融资、大模型应用及标杆企业案例等方面，分析了行业面临的挑战与机遇，为AI企业布局提供参考。

1.医疗AI的配置动力

政策主导：我国自2016年起出台众多政策推动AI在医疗领域应用，如《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》等，明确建设目标与任务，部分政策要求成为医院采购AI产品的直接动力，药企也受政策影响，如FDA政策促使中国药企关注数字化转型。

提效主导：早期提效需求需企业自主发现痛点，如影像AI帮助医生阅片、DRG出台后医院管理者寻求AI助力运营管理，随着医疗机构发展，提效需求将主导AI购置动力。

购置态度差异：影像AI方面，主任级医生认可但采购优先级滞后；信息化AI方面，医院管理者愿为有价值产品付费；制药AI方面，创新药企积极但多倾向自研与采购成熟方案。

2.医疗AI形态异变医学影像AI

产品梳理：涵盖多脏器多病种，热门病种如心脑血管、肺结节等产品众多，冷门病种有潜力但研发难度大，不同脏器和病种的AI辅助诊断能力不均衡。

注册准入：截至2024年9月30日，160项产品获三类注册证，联影集团等企业领先，2024年注册证数量预计与2023年持平，治疗类AI、特定脏器AI及集成平台有突破。

商业化及应用：盈利模式多元，包括销售诊断解决方案、影像数据服务、智能算法授权等；精准PCI、乳腺癌筛防、智慧放疗等细分赛道已实现商业化，AI在其中发挥重要作用。

信息学AI

迈向高等级评级：政策推动医疗IT建设，电子病历评级发展促使医院引入AI，未来更多医院将冲刺高等级评级，政策也在优化评级内容，增加AI要求。

大模型重做医疗IT：大模型在医疗IT领域发展迅速，诊前环节如讯飞医疗、腾讯健康、百度灵医智惠等布局，诊后环节讯飞医疗有布局，医渡科技和深睿医疗推动数据平台智能化，熙软科技的医院运营管理智能体已落地。

制药AI

技术变化：算法与模型变革受关注，谷歌DeepMind推出新模型，制药AI在多方面发生显著变化，有望提高新药研发效率，但AI制药企业面临融资和临床推进挑战。

策略变化：埃格林医药通过AI优化临床试验设计，晶泰科技采用产品多元化策略，同时模型持续学习和更新面临问题。

3.融资与商业化困境

一级市场融资回落：2024年医疗AI一级市场热度回落，制药AI相对强势，英伟达多次投注，MNC与AI医疗合作增幅显著，但整体融资形势仍严峻。

企业改善现金流策略：医渡科技通过“聚焦”战略盈利，讯飞医疗基于基层基础突破商业化边界，英矽智能通过Licenseout实现造血，晶泰科技借18C契机上市，鹰瞳科技多维度商业化，太美医疗优化收支后上市。

4.生成式AI的影响与挑战

前沿技术进展：大模型在医疗领域潜力大，从判别式AI到生成式AI发展，生成式AI理

论上可替代判别式AI部分应用，但受基础设施等因素限制，在信息化、制药AI等领域应用较多。

大模型应用与商业化难题：医疗大模型数量增多，但应用分散、未成体系，企业需解决基础设施建设、数据整合、应用局限性等问题以实现规模商业化。

5.标杆企业案例

深睿医疗：自研多模态AI引擎，业务增长快，获14张NMPA三类证，推出多模态医疗大数据平台助力医院数据管理，多模态人工智能MDT临床辅助决策平台成效显著。

医渡科技：“双中台”提升盈利能力，实现数据与智能化应用贯通，在多领域应用落地，推动医疗创新。

埃格林医药：“自研管线+AI服务”双引擎战略，构建逆转化医学研发模式，赋能FDA法规申报，助力药企出海。

柏视医疗：覆盖多省市及国际市场，自研微创手术人工智能平台，推出首个放疗大模型，优化放疗流程，巩固市场地位。

医疗AI的发展现状面临以下挑战：

1.数据隐私和安全：大量医疗数据需要保护，确保其安全性和隐私是重要问题，如避免数据泄露或被用于非法目的。

2.伦理问题：可能带来隐私泄露、歧视和不公平待遇等，例如AI决策可能存在偏见。

3.技术成熟度：在许多医疗领域仍处于初级阶段，如部分复杂或少见疾病的诊断上存在局限性。

4.法律和技术标准缺乏：目前缺乏统一的法律法规和技术标准来规范其在医疗领域的应用。

5.数据收集困难：AI系统需要大量可靠数据，而数据准备方面存在挑战，包括从可靠来源收集、确保数据与构建过程一