2023医疗人工智能报告.docx

前言

十余年求索，AI已经逐渐长成了那时IBMWaston期望的样子。它甚至跨出了诊断和治疗的范畴，生根于医疗场景中的每一个角落。

不过，医疗AI领域中的落地与商业化是两个截然不同的概念，通过合作、共研形成的AI落地并不意味着这一算法能够规模应用于医院，规模应用于医院也不意味着这一算法能够成功回收过往投入的海量资金。

因为这些模糊概念的存在，医疗AI的商业化形势始终透着一种朦胧感，亦难区分其中企业的实际进展。

从这一现状出发，蛋壳研究院对医疗AI的整体情况进行了调研分析，希望借助数据这一工具，还原2023年最真实的医疗AI发展。

目录

第一章人工智能，已是医疗领域必不可少的一部分 1

1.1超百个AI获批三类医疗器械，AI跃出辅助诊断 1

1.2近百项AI赋能的管线进入临床试验，但无一行至上市阶段 4

1.3信息学重构进行时，基础设施建设成为最大壁垒 6

第二章资金流速回暖，医疗人工智能进入稳步发育期 9

2.1二级市场考察：AI盈利尚有距离，疫情影响增速普遍放缓 9

2.1.1看重研发投入，数字医疗尚未实现规模化盈利 9

2.1.2持续亏损，AIBiotech还需稳定营收来源 12

2.1.3多家企业交表，国内AI制药崛起 14

2.2一级市场考察：宏观遇冷，影像放缓 16

2.2.1深入治疗，手术相关的影像学AI撑起融资规模 16

2.2.2稳步向前，多家AI企业收获亿级大单 19

第三章在逆势之下存活，医疗人工智能仍需高频创新 22

3.1标准制定，影像AI进入医保的可能前提 22

3.2模式创新，再寻AI盈利源动力 23

3.2.1临床再创新 23

3.2.2医院影像数据治理 25

3.2.3深入治疗领域 26

3.2.4合作政府覆盖基层医疗 27

3.2.5成立医院 27

3.3以数据为核心，新技术改变AI格局 28

3.3.1影像学的生成式AI 29

3.3.2重构医学科研 31

第四章大模型入局，医疗人工智能再遇新变量 34

4.1九大应用场景，大模型已潜入医疗 34

4.2部署与应用局限发展，大模型暂时难以规模落地 36

4.3机遇与挑战并存，大模型有望成为颠覆医疗的下一项技术 37

4.3.1大模型的发展趋势 37

4.3.2大模型的发展面临的挑战 38

第五章三大赛道，汇聚医疗人工智能核心竞争力 41

数坤科技：数字人体平台2.0，扩大医疗AI赋能半径 41

鹰瞳科技：诊疗一体化布局更进一步，保险创新业务进展迅速 43

深睿医疗：手持9张AI影像三类证，迈向全场景AI 45

深智透医：差异化布局影像增强，有望突破医疗AI盈利难题 47

MANTEIA：提供高效精准的放射治疗全流程解决方案 49

深至科技：持续投入软硬件一体化，加速小型医学影像基层应用 51

医准智能：算法技术与应用场景再获突破，超声新品研发迅速 53

悦唯医疗：AI赋能血管介入场景，产品覆盖冠心病外科诊疗全流程 55

图表目录

图表1历年AI产品三类证获批数量 2

图表2医疗AI产品不同病种三类证获批情况 3

图表3全球AI参与研发的进入临床阶段且处于活跃状态的管线临床阶段分布 4

图表4全球AI参与研发的进入临床阶段且处于活跃状态的管线分类 5

图表5医院管理系统传统架构与AI加持的架构的对比 6

图表6医疗AI企业营收数据对比（单位：万人民币） 9

图表7医疗AI企业净利润对比（单位：万人民币） 10

图表8医疗AI企业研发支出（单位：万人民币） 11

图表9医疗AI企业资产负债率情况 12

图表10各医疗