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封面图片：“达芬奇”手术机器人正在给患者进行手术（来源：新浪科技）
【前言】人类探索科技、追求美好生活、向智慧领域深度进军的步伐一刻也没有停歇。二十一世纪已成为AI领域的爆发期，它已经从各方面融入了我们的生活，让我们踏入了智慧科技生活的新纪元。
略懂人工智能的人都知道，人工智能包括五大核心技术：
1.计算机视觉：计算机视觉技术运用由图像处理操作及机器学习等技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。
2.机器学习：机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可以做预测，处理的数据越多，预测也会越准确。
3.自然语言处理：对自然语言文本的处理是指计算机拥有的与人类类似的对文本进行处理的能力。例如自动识别文档中被提及的人物、地点等，或将合同中的条款提取出来制作成表。
4.机器人技术：近年来，随着算法等核心技术提升，机器人取得重要突破。例如无人机、家务机器人、医疗机器人等。
5.生物识别技术：生物识别可融合计算机、光学、声学、生物传感器、生物统计学，利用人体固有的生体特性如指纹、人脸、虹膜、静脉、声音、步态等进行个人身份鉴定，最初运用于司法鉴定。
AI医疗影像图（来源：新浪科技）
最近，AI医疗行业异常火爆。这个赛道成了资本追逐的宠儿。一些AI医疗公司已扎堆向IPO冲刺了。据相关媒体报道：目前，“医疗AI四小龙”——科亚医疗、推想医疗、Airdoc、数坤科技已向港交所递交招股书，其中Airdoc已通过聆讯，或将于近日上市。
投资人的热情、估值的上涨，无疑是来自乐观的资本预期——上市潮涌现。上市潮背后，是经历了数年的拓荒，一些公司初期估值不足1亿元，然而经过两三年发展后，有的估值达15亿美元，这是非常吸引投资者眼球的。玩家们总算第一次见到了“真金白银”，多家公司今年的收入预测均达到亿元。
一、AI医疗发展前景
人工智通研究作为独立领域诞生于1956年，在20世纪前，中外对AI在医疗领域的研究集中在临床知识库上，但由于大多数临床知识库必须运行在LISP设备上。而由于当时LISP设备尚不能联网且价格昂贵等原因，临床知识库并没有广泛地应用于临床中。
2000年-2015年期间，国外的研究重点为AI在临床知识库外的应用，如手术机器人应用落地、鼓励发展电子病历等。而中国仍以研究更多类疾病的临床知识库为主，发展相对缓慢。2015年-2017年，由于AI在图像识别方面的准确率有大幅度提升，AI+影像得以快速发展。得益于在临床知识库的长期研究，CDSS产品走向成熟。2018年后，中国AI+医疗进入稳定发展阶段，智慧病案等新产品相继面世，目前国产手术机器人尚在研究阶段。
2020年中国及全球AI医疗发展历程（来源：艾瑞咨询）
近几年我国在AI医疗领域有长足的发展，成为现代医疗服务的中坚力量。现代医疗服务中最核心的环节是临床诊疗，即通过各种检查，使用药物，器械及手术等方法对疾病作出判断和消除疾病，缓解病情等。
我们从以下几个板块进行分析：
1.市场规模：2019年AI核心医疗软件服务整体市场规模达到21亿元。同比增速高达93.9%，其中CDSS占比最多，达到55.2%，智慧病案位列第二，占比达到25.5%。由于政策利好及疫情影响，根据推算，2020-2022年的CAGR将达到51.9%，2022年预计市场规模将超过70亿元。
2.企业分布：目前AI核心医疗企业中生态领导者包括百度灵医智惠、科大讯飞、惠每科技、医渡云等，由于百度灵医智惠在领域内具有以下优势：1）通用AI能力位居第一；2）AI医疗实力（构建医学知识图谱、医疗大数据）雄厚；3）核心医疗领域覆盖场景更为全面，因此在AI核心医疗领域综合实力处于领先地位。
3.未来趋势：未来AI医疗知识图谱与AI医疗算法将持续获得突破，并更广泛、更深度地赋能医疗全流程。随着AI医疗未来不断普及，人们对于AI医疗伦理的重视也会逐渐增强，随着对AI医疗伦理监管的不断加强，未来将构建以人为本的AI医疗生态体系。
2020年1月14日，国家药品监督管理局审批通过了首个医疗AI三类器械产品，是科亚医疗研发的无创CT-FFR产品。由此开始，产品审批带来的重大利好，再加上疫情带来的健康医疗需求勃兴等因素，让行业快速回暖，且再次成为风口。红杉中国、IDG资本等老牌风投机构都相继出手，连沈南鹏都亲自出面，主导了对某个项目的投资。
这时，标的企业比拼的一个核心指标是，是否拿到了“III类证”，这是行业的入场券。因为对于医疗AI行业来说，长期卡脖子的一个事项即是产品的审评审批。
2019年7月，国家药品监督管理局医疗器械技术审评中心发布了《深度学习辅助决策医疗器械软件审评要点》，明确了深度学习辅助决策医疗器械软件注册审批的要点，即数据质量控制、算法泛化性能力及临床使用风险。
国家药监局已批准的第三类AI医疗器械（来源：国家食品药品监督管理官网）
目前传统的机器学习和深度学习算法已被广泛得应用，来处理临床研究和医疗服务中的结构化数据，如医学影像数据、基因数据和生物标志物数据；而非结构化数据，如人工笔记、医学期刊与患者调查等则依靠专门的医学自然语言处理技术来分析。笔者根据公开数据整理，2012-2020年在医学文献中使用到的热门机器学习算法和深度学习算法包括：1）支持向量机（38%），主要应用于识别成像生物标志物和医疗影像分析；2）神经网络（34%），主要应用于生化分析、图像分析和药物开发；3）逻辑回归（4%），主要用于疾病风险评估和临床决策辅助系统。
综合以上数据，笔者认为，目前我国AI医疗具有广阔的市场前景和发展潜力，成为高速成长时期。
2019年由于智慧病案的兴起，使得整体AI核心医疗软件服务市场规模超过20亿，同比增速高达93.9%，其中CDSS（共识编码序列）占比最多，达到55.2%。2019年之前，由于大部分细分领域的盈利模式尚未明朗，导致AI医疗市场一度陷入低谷。但如前所述，国家、社会各界及居民对于AI医疗的需求一直很旺盛。再加上疫情影响，AI医疗的优势更加凸显，因此，国家开始逐步发放各类医疗影像AI软件三类证，并进一步出台鼓励AI医疗发展的政策，这些将会使各细分领域的盈利模式逐渐明晰，市场也将会进入快速成长期。根据测算，2020-2022年的CAGR（平均年复合增长率）将达到51.9%，2022年预计市场规模将超过70亿元。
从长远来看，整个医疗AI市场，还处于初级阶段。据弗若斯特沙利文报告数据，2020年中国AI医疗器械的市场规模约为3亿元，而2021年的市场规模预测约为5亿元， 2025年将达到204亿元，2020年至2025年的CAGR为134%。从全球范围看，AI医疗器械市场规模预计将于2025年达到177亿美元，2020年至2025年的CAGR为119%。
已申报IPO材料的AI企业年收入对比（来源：艾瑞咨询）
二、AI医疗产业链及应用
1.AI医疗企业分布
对于AI医疗类公司而言，综合技术能力主要体现在覆盖医疗场景的广度与对医疗垂直及细分领域研究的深度。该类公司的长远发展需要本身强大的AI能力作为支撑。因此，既具备医疗深度合作能力又具备强大AI研发能力的公司将更具发展潜力。在AI医疗领域，百度灵医智惠具有以下优势：1）在人工智能专利申请量及发布量方面极具优势，在领域内通用AI能力位居第一；2）在核心医疗领域覆盖场景更为全面；3）拥有雄厚的AI医疗实力（构建医学知识图谱、医疗大数据），因此在AI核心医疗领域综合实力处于业内领先地位。除此之外，科大讯飞在AI医疗领域积累与沉淀多年，在智能语音及语言技术研究中拥有较强优势，并具有强大的医疗智能化分析能力。
2020年中国部分AI+核心医疗企业分布（来源：艾瑞咨询）
2.AI医疗产业链
AI核心医疗产业链可以分为AI基础层，AI医疗技术层与应用层：1）基础层，除数据服务外，芯片与通信等基础核心领域已形成牢固的技术壁垒，市场呈寡头局面，艾瑞认为，中、短期内市场格局不会改变；2）技术层，算法、框架以及通用技术则需要长期的投入与研发来攻克，目前各大科技企业与互联网巨头企业基本已完成布局，中小企业生存空间较少；3）应用层，应用层可触达全医疗服务场景，如院内临床决策系统、手术机器人、智慧病案系统、医疗影像、药企新药研发与基因检测，已有大量的互联网医疗公司和传统医疗公司涌入。
2020年度中国AI+医疗产业链（来源：艾瑞咨询）
3.AI医疗应用
目前，医疗AI产品进入医院有三种定价模式：在进入医院时支付固定费用，这是当前普遍的定价模式；订阅费模式，在这种模式下，医院按经常基准支付预订费用以获得软件使用权；按照实际使用情况，按次收费。
随着人工智能产品在医疗领域被越来越多使用，更多AI医疗产品延伸至院内院外更多场景，并更加深入的整合进医疗流程。目前，以CT影像、皮肤影像、眼底筛查、病理影像等为代表的AI辅助检查以及CDSS在技术及应用上最为成熟。其中眼底筛查主要集中于糖尿病视网膜病变、视神经疾病的预测和诊断，CDSS则结合以疾病为中心的知识图谱，智能辅助临床决策并助力医疗机构评审。2019年以来兴起的智慧病案由于目前DRGs、DIP等支付政策推动，目前处于快速增长期。
在技术上，对于各个头部企业来说，随着过去的技术和数据积淀，研发其它管线的边际成本在不断被拉低。在行业资深人士刘宇看来，“拓展产品管线基本上没有技术上的门槛了，算法模块等都是现成的，就是再重新做一些标注和三维重建，你想重建一个“心”、重建一个“肺”、重建一个“肝”都可以。”
以科亚医疗为例：科亚医疗除了做服务心内科的CT-FFR，服务神经内科的出血性脑卒中人工智能诊断系统，获得美国FDA认证，且以临床应用为导向，产品覆盖筛查、诊断、治疗、随访全流程，现有智慧心、智慧脑、智慧影像等系列共11款产品；数坤不仅做心脑血管、肺结节，还开始进行腹部的肝脏检查研发，尝试发现肝硬化、肝囊肿等病灶；推想医疗在胸肺部产品领先的基础上，也横向扩展了心脑血管领域，癌症和感染类、创伤类重大病种，并在纵向化深入胸肺部手术治疗临床领域。
产品管线的布局给商业化带来的影响是，各个企业除了在核心产品上具有差异外，在多个产品上皆陷入了同质化竞争，这不免惹得一些行业人士感叹，“医疗AI内卷得厉害。”
从目前AI医疗技术成熟度来看，CDSS（临床决策支持系统）较为完善。其赋能诊断及治疗全过程，为临床工作提供切实有效的帮助。
CDSS是AI与医疗在院内融合的体现，也是现代医疗体系中各医疗机构在近年来关注的重点内容。CDSS在临床工作中的应用，使得医师的诊疗水平得到提升，有效降低了临床上的误诊率和漏诊率。CDSS通过真实病历与循证医学库的积累，经过人工智能的优化处理得到最佳实践库，并以此为根据辅助支持医生的临床诊断与治疗决策。2018年12月国家卫健委出台政策，对医院电子病历评级做出了规定，并提出至2020年所有三级医院要达到评级4级以上的要求，而4级以上评级的重要标准之一即是要拥有不同程度的CDSS。这一政策的实施使得CDSS获得了极为广大的发展前景以及巨大的发展潜力。
其次，AI医疗影像在给予患者的诊疗过程中提供了很大的帮助。任何影像AI辅助诊断系统都是建立在准确的人工标注标准化影像资料上，高质量标注是高效能算法的决定性因素。全球影像AI厂家均耗大量人力财力来获得高质量影像标注。低年资影像医生因AI辅助系统的介入，越来越缺乏自主思考的机会。AI越完善，需人类医生进行的低难度脑力工作越少。
2020年新冠肺炎爆发期间，各大医院都采用了AI医学影像配合医生诊断，取得很好效果。
据相关媒体报道，天坛医院、解放军总医院、BioMind 联合推出的“新冠” AI定性诊断系统，是业内真正意义上的、专门实现新冠肺炎的AI定性诊断系统。
BioMind“新冠” AI定性诊断系统界面示例（来源：健康界）
“专门针对新冠肺炎”，是因为这套 “新冠”AI定性诊断系统不仅能够实现“肺炎诊断”，还能实现新冠肺炎与其他肺炎（病毒性肺炎、细菌性肺炎等）的进一步鉴别诊断。该系统全程仅需十几秒且针对新冠肺炎的诊断结果与核酸检测阳性结果符合率超过95．5%。
新冠肺炎AI辅助诊断系统想要实现一处部署，全球服务，首先要解决网络连接问题。一张稳定、高速的全球网络可以保证全球科研机构及移动办公的个人，随时随地快速上传CT文件及下载分析结果，从而实现科研成果的全球规模化应用。
阿里云为此次新冠肺炎AI诊断系统的部署提供了全球加速解决方案，通过全球加速GA产品，依托阿里巴巴遍布全球的优质传输网络，可以有效提升全球数据访问的稳定性。GA内置的TCP协议优化能力，还可以大幅提升传输性能。尤为值得一体的是，传统的专线部署周期长达数月，而采用阿里云GA构建的全球加速网络，只需要30分钟部署时间，为业务系统的快速上线提供了基础保障。
澳门科技大学医学院张康教授通过AI影像向同仁讲解新冠患者病情（来源：澳门科技大学官网）
三、资本的宠儿
从赛道涌入资本的火热程度来看，人人都道2021年是AI医疗在中国的商业化元年。
不仅因为自2020年开始，AI医疗器械陆续获批——国家药监局已累计批准了15张“人工智能”器械注册的三类证；也因为AI医疗的创业公司们，开始进入ipo的冲刺阶段，包括依图科技、推想医疗、科亚医疗、鹰瞳科技在内的多家公司都加入了AI医疗第一股的争夺中。
自2011年IBM公司将其开发的机器人沃森用于医疗场景算起，AI医疗是各路资本的宠儿。在中国，AI医疗的赛道更是被资本热捧，单是2020年一年，AI医疗领域的投资就高达64亿。
在资本搅动中，纷纷扰扰的医疗AI行业，进入医院之后，就像进入到了一个与世隔绝的深水区。这个深水区中，资本无用、噱头无用，颠覆性的概念和幻想通通无用，只有一件事有用：医生到底爱不爱用？
留下或淘汰，医疗行业的游戏规则一向坦率，所有产品的使用者是一群最严苛评判家——医生。这给了这些AI独角兽公司很大挑战。
“从一开始，医疗AI行业就急功近利。”一位医疗AI行业的资深从业人员表示，早在2016年-2018年，一个产品刚开发出初代产品（甚至还是“小样”时），各家公司就开始尽可能把产品送进更多的医院。
当时对于互联网产品来说，大家信奉的是小步快跑，“想的都是要尽快把产品送进医院，占据医院市场，以便在未来商业化经济中占据优势。”
但这恰恰和医疗的天然属性有所冲突，医疗AI领域除了是一条资本眼里的好赛道，更是一条对技术有着极高要求的赛道：准确、高效和成本优势，缺一不可，如若没有绝对的不可替代性，一众医疗AI公司断不可能轻易把钱从“吝啬”的医院里拿走。
对于投资人而言，找到商业模式之前，先要保证钱没烧完。当然，资本永远对于新赛道如饥似渴。
处于成长期的医疗AI行业，市场规模增长快，资本的投资热情高涨：单是2020年一年，AI医疗领域的投资就高达64亿，是上一年的142%。
今年上半年，医疗AI行业投资案例有14例。进入下半年后，国内已至少9家人工智能医疗企业获得融资，其中3家是AI影像企业获得融资，AI制药企业英矽智能获得的融资数额最高，C轮融资额达到2.55亿美元。
融资主要包括三个赛道：医学影像、医疗信息化、新药研发。
2020年医疗AI公开融资列表（数据来源：动脉网）
上述数据显示，AI医疗市场呈现出明显的头部聚集效应。医疗影像中，数坤科技、科亚医疗等获证企业能够一年进行多次融资，而大量无证企业、新兴企业则难以得到资本支持。相比之下，医疗信息化产业相对没有那么集中，我国的医疗信息化现状或能解释这一原因：由于各城市差异化的医疗质量和信息化质量，头部信息化企业无法把触手伸向每一个区域，这种情况下，了解各自区域的当地企业能够很好把握机会，并有可能从中脱颖而出。
不过无论是医学影像、医疗信息化还是新药研发，其构造的壁垒并非单单算法可以解决，更为重要的事，打造一个肺结节AI、打造一个专科知识图谱、打造一个药物研发平台所需要的大量医疗数据积累。这些珍贵的临床数据不属于任何一个企业，因而是他们最为稳固的壁垒。
从融资列表中我们可以了解到，新药研发融资数量最少，但融得资金量最大，平均融资金额最高（3.58亿），占据了超过50%的融资总量；医疗影像融资项目最多，但项目平均融资金额最小（1.24亿），略低于医疗信息化赛道（1.30亿）。
目前，全球最有实力的AI医疗巨头分别是GE、飞利浦和西门子。
四、结束语：剑指IPO
面对资本不断地涌入AI医疗赛道，一位业内投资人表示，虽然资本冷静，但有医疗AI公司的估值依然“高得离谱”。除了市场空间不明之外，让一些投资者望而却步的还有一个原因是：医疗AI产品究竟是“诊断产品”还是“辅助诊断产品”，这一点并不明确，让投资存在风险。
6月28日，世卫组织发布《医疗人工智能的伦理和治理》全球报告也称，当AI检查进入医疗场景后，只要无法实现绝对的准确性，就可能面临伦理问题。在划分医疗事故责任时，应明确临床医师和开发商的角色。
进入下半场的医疗AI产业，对于从业者而言，摆在面前的挑战依旧很多——产品强劲，持续有极客的精神和勇气去探索，吸引医生和医院的兴趣；占领赛道，无论借助GPS
（GE、飞利浦、西门子）的生态圈，抑或独角兽公司自拓渠道，不管院内还是院外，要巧占市场；持续融资，在整个行业找到商业模式之前，保证钱没有烧完……
据 IDC 统计数据显示，到 2025 年，世界人工智能市场总值将达到 1270 亿美元，其中医疗行业将占市场规模的 1/5，可见 AI 医疗健康的前景巨大。美国咨询公司弗罗斯特沙利文公司就曾提到，“人工智能可将医疗效果提高 30% 到 40%，减少多达 50% 的医疗成本”。
随着 AI 技术的不断进步，与多种应用场景深度融合，逐渐成为推动经济创新发展的重要技术，AI 医疗的研究重心逐渐向医疗影像，语音辅助诊断等新兴技术靠拢，AI 应用的分水岭逐渐显现。
国内 AI 医疗市场再度掀起了投资热潮，而提前在该领域布局的 AI 企业，也一扫从前的阴霾，迎来了春日的暖阳。
9月21日，AI 数字医生平台公司数坤科技正式向港交所提交招股书，拟在香港主板挂牌上市，摩根大通、美银证券、中银国际证券为其联席保荐人。
目前，正冲刺IPO的AI医疗机构有四家：分别是推想医疗、科亚医疗、Airdoc、数坤科技。
据上述公司招股书数据，推想医疗在今年第一季度录得收入2210万元，数坤科技在今年上半年录得收入5260万元。今年，推想医疗仅用一个季度就几乎赶上去年全年，数坤科技今年上半年的收入数据已超过去年全年的2倍。
此外， Airdoc今年7月份的收入已超越去年全年，科亚医疗在今年上半年已取得数千万元的收入。2021年全年，推想医疗、数坤科技、Airdoc内部今年的收入预测皆是亿元级。
五六年时间，医疗AI行业经历了群雄逐鹿再到大浪淘沙，如今行业正走向巨头崛起的新阶段。头部企业走过的路悄然中构成了现在的壁垒和竞争优势。
如果顺利，今年已交表的4家企业都或将登陆港交所，随着上市潮的兑现，整个医疗AI影像赛道也将走向更广阔的市场，得到更高的关注度。
夫妻档创业的数坤科技，短短4年时间，公司在交招股书前最后一轮7亿元融资时，估值已达到了投后15亿美元的高估值。推想医疗、Airdoc、科亚医疗的估值紧随其后，其中，推想医疗估值也达到了10亿美元。
资本热涌的背后，我们也看到了投资人深层次的思考：理想和现实之间总是存在距离的，或许达成期望值需要在相当长的时间日积月累之后，但前途依旧光明，尽管赛道会经历“风雨”，但是历经风雨，才能见证彩虹。我们殷切希望：这个赛道的奔跑者们能够撒下多少汗水，就获多少丰收！
（本文数据来自Wind资讯、新浪科技、艾瑞咨询、国家食药监官网、动脉网、健康界等）
（本文图片已标明出处，如有侵权，请联系作者删除）
（来源：资鲸网 作者：世纪浪人）
