2021中国医疗AI行业研究报告.pdf

36KR RESEARCH2021年中国医疗AI行业研究报告36氪研究院2021.12以数据为核心驱动力，医疗AI实现全流程精准诊疗236Kr-2021年中国医疗AI行业研究报告政策驱动，医疗AI三类证审批加速，行业迈入商业化阶段近年来，国务院、工信部、药监局等部委颁布系列政策文件，大力推广人工智能技术在医疗各细分领域的应用。2020年1月，第一张医疗AI产品三类证落地颁发。截至2021年11月末，已有超20款医疗AI产品获批NMPA三类证，科亚方舟、推想医疗、数坤科技等企业相继递交招股书，医渡科技、鹰瞳科技成功登陆港交所，医疗AI行业商业化进程进一步加快。AI技术全面渗透医疗行业各场景，医疗AI多点开花AI技术与医疗健康领域的融合不断加深，以计算机视觉、自然语言处理、机器学习等为代表的人工智能子技术已广泛渗透于医学影像、精准医疗、健康管理、医疗信息化、药物研发、医疗机器人等多样化场景中，成为提升医疗服务水平的重要驱动力。其中，AI医学影像率先实现商业化，资本集聚度高，有望在未来10年迎来高速增长；AI药物研发、医疗信息化亦在一级市场受到广泛关注，发展前景广阔。头部医疗AI企业以优质数据和诊疗一体化解决方案构筑护城河，深度赋能各级医疗机构全流程精准诊疗医疗AI产品以助力降本增效、提升各级医疗机构诊疗水平为核心目的，能有效扩大医院服务半径、缓解医疗资源紧张、推动医疗资源合理配置。未来，以临床价值为导向的医疗AI产品将实现多元化发展，头部企业通过与顶级科研资源、医疗机构合作，在保障数据安全与合规的基础上，使用大量优质数据对算法模型进行持续打磨，推动产品的横向扩展和纵向延伸。覆盖多部位、多病种、多模态的诊疗一体化解决方案将成为医疗AI企业提升竞争力的关键所在。报告摘要相关研究报告案例分析公司安德医智医疗AI诊疗一体化服务商B轮 2021年8月数坤科技医疗AI产品提供商递交招股书 2021年9月推想医疗医疗AI服务商递交招股书 2021年8月136Kr-2021年中国新一代信息技术创投生态研究报告（2021.11）36Kr-2011-2020年中国新经济十年回顾研究报告（2020.12）中国信通院&36氪研究院-2020人工智能医疗产业发展蓝皮书（2020.09）36Kr-2020年中国城市人工智能发展指数报告（2020.07）医疗AI行业发展概况l行业定义l行业发展历程l行业发展驱动因素分析l行业市场规模分析l行业资本分析01 医疗AI行业现状l产业生态分析l医疗AI主要应用场景02 行业发展趋势04l安德医智案例分析l数坤科技案例分析l推想医疗案例分析 典型案例分析03l产品管线趋势l数据资源趋势l资本市场趋势l 行业定义l 行业发展历程l 行业发展驱动因素分析l 行业市场规模分析l 行业资本分析 医疗AI行业发展概况0151.1 行业定义医疗AI以助力降本增效、提升诊疗水平等为核心目的，全面赋能院前、院中、院后各个环节医疗AI是指将计算机视觉、语音识别、自然语言处理、机器学习等人工智能技术应用于医疗领域中。近年来，随着人工智能技术的加速成熟，其在医疗健康领域的应用场景不断丰富，为疾病检测、诊断及治疗模式带来深刻变革，为提升居民健康质量提供新方式。目前，人工智能技术在医疗领域的应用主要包括医学影像、临床辅助决策、精准医疗、健康管理、医疗信息化、药物研发以及医疗机器人等，以助力降本增效、提升诊疗水平、改善患者体验、降低患病风险等为核心目的，全面赋能院前、院中、院后各个环节。4图示：医疗AI主要应用场景及应用价值资料来源：36氪研究院根据公开资料整理场景主要细分类别AI技术应用价值医学影像疾病筛查提高筛查效率，降低误诊/漏诊率辅助诊断提高诊断准确性，实现疾病精准分级、分期临床辅助决策辅助治疗治疗方案辅助决策、术前规划、手术导航和预后评估等精准医疗基因检测提升检测效率及准确率，更好辅助疾病治疗健康管理可穿戴设备实现健康状况实时监测和评估虚拟护士加强病人日常管理，减少患病风险医疗信息化虚拟助理提升导诊、分诊等环节工作效率，提升用户体验电子病历保证数据的标准化、结构化，并最终实现辅助临床决策公共卫生信息化在疾病预测、传染病溯源分析等方面发挥作用药物研发研究开发用于靶点发现、化合物快速匹配等，大幅缩短研发周期、降低成本，提高研发成功率临床试验提升临床试验效率，实现临床数据的智慧化管理医疗机器人手术机器人提升手术精确度，增强手术成功率康复护理机器人缓解康复医疗资源稀缺，提高患者康复质量医疗服务机器人用于智能导诊、消毒杀菌等环节，实现降本增效6医疗AI行业的发展随着市场需求的变化、人工智能技术的演进以及政策监管的落地与时俱进。回顾中国医疗AI行业发展历程，大致可分为三个阶段：萌芽阶段（1978年-2013年）：我国开始进行医疗AI领域研究开发，整体以临床知识库为主，“关幼波肝病诊疗程序”、“中医计算机辅助诊疗系统”等辅助诊疗程序尚未应用于临床。起步阶段（2014年-2019年）：我国人工智能技术加速突破，医疗AI领域创投热度逐渐升温，AI医学影像等细分场景加速成熟。头部厂商凭借技术、资源等优势逐步构筑竞争壁垒。商业化探索阶段（2020年至今）：2020年以来，中国医疗AI行业多款产品获批国家药监局（NMPA）三类证，多家企业递交招股书，行业开始进入商业化探索阶段。1.2 行业发展历程中国医疗AI行业加速发展，逐步迈入商业化探索阶段5 2014年以来，我国医疗AI领域创投热度持续升温，2018年投资案例数达到近年来最高，为197起 我国人工智能技术加速突破，AI医学影像厂商阵营逐渐壮大，AI技术在新药研发、基因检测等领域的融合不断加深，新产品相继问世图示：医疗AI行业发展历程资料来源：中国人工智能医疗白皮书,动脉网，36氪研究院萌芽阶段1978-2013起步阶段2014-2019商业化探索阶段2020至今 1978年，“关幼波肝病诊疗程序”的开发被认为是我国首次将医学专家系统应用到传统中医领域 此后，“中国中医治疗专家系统”、“林如高骨伤计算机诊疗系统”以及具有咨询和辅助诊断性质的“中医计算机辅助诊疗系统”等医疗AI雏形产品相继涌现 2020年1月，第一张医疗AI产品三类证落地颁发；2020年医疗AI行业合计落地10张NMPA三类证，开启医疗AI商业化元年 2021年，科亚方舟、推想医疗、数坤科技等企业相继递交招股书，医渡科技、鹰瞳科技正式登陆港交所7近年来，随着医疗卫生领域科技创新向纵深发展，人工智能在医疗领域的应用也成为国家重要战略方向之一。国务院、工信部、药监局等部委颁布系列政策文件，重点围绕医学影像、智慧医院、医疗机器人、新药研发等细分方向，从鼓励研发创新、促进应用推广、完善标准体系等方面支持医疗AI行业创新发展。医疗AI三类证密集落地，行业监管加速完善。2018年8月，新版医疗器械分类目录正式生效，首次为医疗AI产品按二类、三类医疗器械设置审批通道。截至2021年11月18日，超20款医疗AI器械产品获批NMPA三类证*。其中，安德医智BioMind于2020年6月获国内首张“AI影像辅助诊断”三类证；腾讯于2021年8月获互联网科技企业首个医疗AI三类证。政策驱动创新发展，医疗AI三类证密集落地，行业进入规范发展期1.3.1 行业发展驱动因素分析政策6图示：中国医疗AI相关政策列举资料来源：36氪研究院根据公开资料整理*根据国家药监局及动脉网数据时间部门政策主要内容2017/7国务院国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知（国发2017 35 号）推广应用人工智能治疗新模式新手段，建立智能医疗体系；探索智慧医院建设，开发人机协同的手术机器人等设备；基于人工智能开展研究和新药研发，推进医药监管智能化2018/7 卫健委关于深入开展“互联网+医疗健康”便民惠民活动的通知（国卫规划发201822 号）加快推进智慧医院建设，改造优化诊疗流程。推进智能医学影像识别、病理分型和多学科会诊以及多种医疗健康场景下的智能语音技术应用，提高医疗服务效率2020/8标准委、中央网信办、发改委等五部委国家新一代人工智能标准体系建设指南围绕医疗数据、医疗诊断、医疗服务、医疗监管等，重点规范人工智能医疗应用在数据获取、数据隐身管理等方面内容2021/2工信部医疗装备产业发展规划（2021-2025年）（征求意见稿）促进影像诊断装备智能化、远程化、小型化、快速化、精准化、多模态融合化、诊疗一体化发展2021/7药监局人工智能医用软件产品分类界定指导原则（2021年第47号）明确人工智能医用软件产品的范围、管理属性和管理类别，提出明确要求，进一步加强人工智能医用软件产品的管理81.3.2 行业发展驱动因素分析技术人工智能技术加速突破，为医疗AI行业发展提供创新动力当前，人工智能技术发展迎来第三次浪潮，理论和技术均取得长足进步，语音识别等感知智能技术已取得重大突破，机器学习等认知智能技术开始获得广泛应用。与此同时，AI技术与医疗健康领域的融合不断加深，以计算机视觉、自然语言处理、机器学习等为代表的人工智能子技术已广泛渗透在医疗行业的各个场景中，成为提升医疗服务水平的重要驱动力。7定义：是实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的技术应用：主要应用于电子病历、健康管理、药物研发等场景。例如，利用自然语言处理能够将诊疗记录、医嘱等进行标准化、结构化重构，形成电子病历数据计算机视觉定义：用机器代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量的技术应用：主要应用于医疗信息化、医学影像、药物研发等场景。例如，智能导诊机器人可识别患者性别、年龄等信息；计算机视觉技术可对CT、MRI等影像进行图像分割、特征提取自然语言处理（N L P）定义：通过学习样本数据内在规律、表示层次，使机器具备理解分析和智能决策能力应用：广泛应用于医疗行业各个场景。例如，学习大量临床影像数据和诊断经验，进行辅助诊疗；利用深度学习技术对分子结构进行分析与处理，缩短药物研发周期机器学习我国AI科研产出水平位居全球前列，为医疗AI行业发展提供创新动力。根据中国人工智能发展报告2020数据，近十年，中国AI专利申请量为389,571件，位居世界第一，占全球总量的74.7%，是排名第二的美国专利申请量的8.2倍；同时，在自然语言处理、芯片技术、机器学习、信息检索与挖掘等10多个AI子领域，中国的科研产出水平都紧随美国之后，居于世界前列。未来，随着我国医疗AI复合型人才相对稀缺等短板的不断补足，人工智能技术与医疗领域的融合将进一步加深，赋能医疗行业高质量发展。图示：人工智能子技术在医疗场景的应用数据来源：36氪研究院根据公开资料整理91.3.3 行业发展驱动因素分析需求端医疗AI助力缓解我国医疗资源分布不均、高水平医师总量不足等问题目前，我国医疗资源呈现出整体分布不均、优质医疗资源过度集中的特点。一方面，我国基层医疗机构存在基础设施相对缺乏、医生能力相对不足等短板，基层群众看病难、看病贵的问题仍然存在。根据国家卫健委数据，2020年，我国医院共计3.54万个，占比仅为全国医疗机构总数的3.5%，而医院诊疗人次33.2亿，承担了全国42.9%的诊疗人次；基层医疗卫生机构共计97.01万个，数量上占据绝对优势，约为全国医疗机构总数的94.8%，但仅承担了全国53.2%的诊疗人次。另一方面，我国医疗资源主要集中在发达城市，根据中国社科院报告，全国三甲医院及优质医师资源主要集中在一、二线城市及东部沿海地区，中西部地区医疗资源相对匮乏。在此背景下，医疗AI可通过辅助诊疗等方式赋能基层医疗机构，推动优质医疗资源下沉，缓解看病难、看病贵问题。8图示：2020年我国医疗机构数量及诊疗人次数据来源：国家卫健委，36氪研究院图示：2015-2020年全国卫生技术人员数(单位：万人）3.5497.0133.241.2医院基层医疗卫生机构医疗卫生机构数（万个）诊疗人次（亿人次）303.9319.1339360.7386.7408.6324.1350.7380.4409.9444.5470.9172.7175.6179.4182.3184.2188.3201520162017201820192020执业（助理）医师注册护士其他医疗AI助力提质增效，能够有效弥补我国高水平医师短缺问题。国家卫健委数据显示，截至2020年底，我国共有执业（助理）医师408.6万人，平均每千人口执业（助理）医师2.90人，与发达国家相比仍存在一定差距。全科医生方面，按照我国规划到2030年每1万人拥有全科医生5人来估算，目前缺口高达70万人，难以满足国民健康需求。利用机器学习等AI技术，能够帮助快速识别病灶，迅速训练模型，提升诊疗效率及准确率，弥补医生数量缺口。101.2 3.4 8.2 17.9 47.5 88.4 137.6 208.3 302.3 432 617 923.1201920202021E2022E2023E2024E2025E2026E2027E2028E2029E2030E1.4 行业规模分析中国医疗AI市场规模高速增长，预计年均复合增速高达39.4%根据Global Market Insight数据，2020年全球医疗人工智能市场规模为42亿美元，预计到2027年将增至345亿美元，2020-2027年CAGR为35.1%。从细分应用市场来看，AI医学影像增速较快，2020年市场规模约10亿美元，占据全球医疗AI市场24%以上份额，是仅次于药物研发的第二大细分市场。药物研发、医学影像等细分市场保持较高增速，2025年我国医疗AI市场规模有望突破300亿元。根据动脉网数据，按照大数据、AI+新药研发、AI+肿瘤诊疗三大赛道市场规模总量估算，2020年中国医疗AI市场规模为66.25亿元，预计2020-2025年CAGR为39.4%。AI医学影像方面，国内起步相对较晚，目前市场规模较小，未来在政策支持及需求拉动下，发展将不断加速。根据Frost&Sullivan数据，中国AI医学影像市场规模将由2020年的3.4亿元增至2030年的923.1亿元，2020-2030年CAGR高达75.1%。9图示：中国AI医学影像市场规模（单位：亿元）数据来源：鹰瞳科技招股书，Frost&Sullivan,36氪研究院CAGR2020-2030E75.1%46.0466.2590.10122.04176.59250.81348.7353.1%43.9%36.0%35.4%44.7%42.0%39.0%201920202021E2022E2023E2024E2025E中国医疗AI主要应用领域市场规模（亿元）同比增速图示：中国医疗AI主要应用领域市场规模及增速数据来源：动脉网，中金公司，36氪研究院111.5 行业资本分析医疗AI领域投资热度呈现波动上升态势，AI医学影像等细分赛道备受资本青睐根据36氪研究院数据，2013年-2021年10月，中国医疗AI领域共发生1,121起投资事件，投资总金额达1,718.19亿元，投资热度呈现波动上升态势。从投资案例数看，医疗AI行业自2014年开始受到资本广泛关注，2018年达到近年来高位。2019年，受到资本寒冬影响，医疗AI领域投资热度有所回落，投资案例数下滑至149起。从投资金额看，2013-2016年，医疗AI领域的股权投资规模相对较小，2017年-2021年保持较高增长态势。10图示：中国医疗AI领域投融资情况（截至2021年10月）数据来源：36氪研究院我国医疗AI市场以早期投资为主，优质成熟项目备受大额资本青睐。从投资阶段来看，截至2021年10月31日，在已披露相关信息的1,148起案例中，投资事件主要集中在早期项目，种子/天使轮和Pre-A/A/A+轮分别有292和275起项目获投，合计占总投资数量的近五成；投资金额主要集中在战略投资阶段，获投总额达850.86亿元，占全部获投金额的48.96%，远高于其他阶段。医学影像、医疗信息化、新药研发等成为医疗AI领域热门投资方向。2021年1月-10月，中国医疗AI领域共发生140起投资事件。其中，AI医学影像为最热门赛道，投资案例数合计39起，占投资总数的27.86%；医疗信息化、新药研发等领域紧随其后，分别为20起和19起。19.734.1646.57106.6073.24194.86245.76272.53416.73338.002715401021331581971491871402012及以前201320142015201620172018201920202021.01-10投资金额（亿元）投资案例数l 产业生态分析l 医疗AI主要应用场景AI医学影像AI辅助决策医疗机器人AI药物研发医疗AI行业现状0213医疗AI产业生态结构清晰，覆盖诊疗、药物研发、医学研究多场景2.1.1 产业生态图谱12资料来源：36氪研究院根据公开资料整理注：本图谱只列出部分企业作为代表，未覆盖全产业医疗机构消费端体检中心药械供应商C端患者医疗设备AI医疗诊断设备治疗设备康复设备新药研发医学研究健康管理医疗机器人精准医疗临床治疗辅助决策AI医学影像辅助筛查及诊断14产业生态上游为医疗设备端，包括诊断设备、治疗设备及康复设备。诊断设备包括CT产品、MR产品及超声产品，目前是AI技术与医疗器械结合最紧密的领域。治疗设备包含用于放射性治疗的直线加速器、手术机器人等。智能康复设备主要包括康复机器人。位于中游的AI医疗企业，是产业生态的核心。其覆盖领域包括AI医学影像、AI辅助决策、精准医疗、AI健康管理、AI新药研发、AI医学研究等，其中AI医学影像技术发展成熟、应用场景明晰、优质数据充足，率先实现商业化。在AI医学影像辅助筛查与诊断领域，利用AI技术对CT、MR、DR、超声等多模态影像进行图像分割、特征提取、定量分析和对比分析，辅助医生进行病灶筛查，同时算法模型在医学影像大数据训练下能够根据多种模态影像结果辅助医生进行疾病分级、分期、疾病发病机制和病因评估等诊断工作，提高医生工作效率和诊疗水平。临床治疗辅助决策能够在辅助筛查与诊断的基础上，实现治疗方案辅助决策、术前规划、手术导航和预后评估等。医疗机器人包括康复机器人、手术机器人、服务机器人等。其中康复机器人能够辅助人体完成肢体动作，实现个性化、专业化的康复治疗。AI健康管理平台主要应用于治疗后监测、疾病早期筛查、慢性病管理等场景，通过持续追踪随访、检测、效能评定等，帮助用户形成良好生活习惯，有效缓解医院压力。在药物研发领域，AI技术用于靶点发现、化合物快速匹配等，能够大幅缩短研发周期、降低成本，提高研发成功率。在医学研究领域，AI技术能够对大规模多源异构数据进行分析处理，辅助医学研究与决策。医疗AI的客户群体包括各级医疗机构、体检中心、药械提供方和C端患者等。总体来看，医疗AI产品扩大医疗机构服务半径，促进医疗资源合理配置，为患者创造便捷、优质的就医体验，发展潜力大。从需求方角度看，适应其设备类型、业务需求的专业化AI产品与解决方案是其主要诉求，建立灵活、可延展的产品体系是医疗AI企业加速商业化的关键。医学影像、医疗机器人是医疗AI主战场，医疗AI细分领域产品专业化程度不断增强2.1.2 产业生态图谱分析1315医学影像是医疗AI行业增速最快、资本热度最高的细分赛道之一。近年来，AI技术在医学影像领域的应用加速普及，适用模态、覆盖病种、应用场景不断丰富，能够更大程度提升医生诊疗效率与诊疗质量。目前，以深度学习为核心的人工智能技术在医学影像的应用场景主要支持CT、MR、DR、超声等模态，覆盖头/胸/腹/骨等部位、脑/眼/心血管/肺/乳腺等器官以及脑卒中/颅内肿瘤/冠心病/肺结节/肺炎/乳腺癌/骨折等疾病，实现辅助筛查、辅助评估、辅助诊断等功能。随着深度学习技术的发展，AI医学影像适用模态、覆盖病种、应用场景不断丰富2.2.1 医疗AI主要应用场景AI医学影像14头部胸部骨骼腹部器官主要模态适用病种主要应用场景难易程度*脑CT、MR脑卒中、脑小血管疾病、颅内肿瘤、脑龄评估等辅助筛查辅助评估辅助诊断困难眼眼底图像糖尿病视网膜病变等辅助诊断中等心脏MR、超声心肌病、心脏瓣膜病等辅助诊断困难心血管CT冠心病等心血管疾病辅助评估辅助诊断困难肺CT、DR肺结节、肺炎、肺结核等辅助筛查辅助诊断中等乳腺MR、超声、钼靶乳腺炎，乳腺增生、乳腺纤维瘤、囊肿、淋巴增生、乳腺癌等辅助筛查辅助诊断困难胃内窥镜检查胃癌等辅助筛查困难肝脏CT、MR肝硬化、肝癌等辅助诊断困难颅骨胸骨CT、MR、DR 骨折、骨龄评估等辅助筛查辅助评估中等图示：AI技术在医学影像领域的主要应用情况资料来源：36氪研究院根据公开资料整理*注：难易程度根据相关场景涉及企业数量、已获批三类证产品分布领域等评估16截至2021年11月底，已获批NMPA三类证的AI医学影像产品主要应用于颅内肿瘤、糖网、心血管疾病、肺结节、肺炎、骨折等领域。其中，肺部产品数量最多，为9款；颅内肿瘤辅助诊断和骨龄辅助评估类软件数量最少，均为1款。应用模态方面，基于CT模态的AI医学影像获证产品数量最多，占比为61.9%；仅有1款基于MR模态的AI医学影像产品获证。已获批三类证的AI医学影像产品以早期筛查为主，能对疾病进行定性诊断的获证产品较少15数据来源：国家药监局，动脉网，36氪研究院注：统计时间截至2021年11月18日将获证产品按照应用场景进行分类，多集中在辅助检测、辅助分诊及评估等早期筛查阶段，而具备辅助疾病分级/分期功能、以“辅助诊断”命名的软件数量相对较少，以安德医智、硅基智能、鹰瞳科技、致远慧图等厂商产品为代表。辅助检测23.8%病种：肺结节、肋骨骨折等功能：自动识别病灶，分析影像特征19.0%57.1%23.8%图示：获批NMPA三类证的AI医学影像产品分布情况（按应用场景）数据来源：国家药监局，动脉网，36氪研究院注：统计时间截至2021年11月18日57.1%辅助分诊及评估病种：肺炎、心血管病、骨龄评估等功能：辅助分诊提示、辅助病情评估19.0%病种：颅内肿瘤、糖网等功能：辅助判断是否患病、辅助进行疾病分类辅助诊断4.8%14.3%14.3%19.0%23.8%9.5%4.8%9.5%颅内肿瘤糖网心血管疾病肺结节肺炎骨折骨龄评估其他获批NMPA三类证的AI医学影像产品分布情况（按应用病种）61.9%4.8%9.5%9.5%14.3%CTMRX射线心电图眼底图像获批NMPA三类证的AI医学影像产品分布情况（按应用模态）2.2.1 医疗AI主要应用场景AI医学影像17现阶段，国内针对头部的AI医学影像产品主要覆盖脑部和眼底。其中，市面上主要的眼底影像AI产品是用于糖网辅助诊断，领域内公开数据较充分，市场入局者不断增加；而颅脑构造复杂，识别难度相对较大，目前脑部场景仅1项AI医学影像产品获批NMPA三类证。脑部影像AI产品以颅内肿瘤、脑卒中、脑小血管病等辅助诊断为核心2.2.1 医疗AI主要应用场景AI医学影像1601.通过CT平扫，可快速识别出血性脑卒中病灶位置基于CTA的脑血管检测，可对于狭窄的血管和动脉瘤进行精确检出脑部CT影像辅助诊断02.基于头颅MR图像分析，辅助进行肿瘤分类通过MRI平扫，实现缺血性脑血管病的病灶自动识别及ASPECT评分脑部MR影像辅助诊断图示：脑部场景获批医疗器械三类证的AI医学影像主要产品资料来源：国家药监局，36氪研究院企业产品应用价值获批时间安德医智颅内肿瘤磁共振影像辅助诊断软件颅内肿瘤辅助诊断2020.06颅内肿瘤：病理症状复杂，存在“同影异病、同病异影”的现象，不同类别的肿瘤治疗方案相差较大。AI技术的应用，一是能够实现快速筛查；二是能够优化治疗方案，利用AI技术对肿瘤进行分类，进而辅助医生提供最优治疗方案。脑卒中：患病率高、致死率高，根据世界卫生组织调查结果，中国脑卒中发病率排名世界第一。此外，脑卒中发病急、诊疗窗口短，对诊断效率和治疗水平要求极高。人工智能技术的应用，能够为脑卒中患者争取更多“时间窗”，提高患者救治率。脑部影像学检查以CT、MR为主要模态，CT检查时间短、适用范围广，MR组织细节更丰富。利用AI技术，能够快速分割病变区域、自动提取三维血管，缩短医生阅片时间、降低漏诊率，提高颅内肿瘤、脑卒中、脑小血管病等诊疗精确性。资料来源：中国AI医学影像白皮书，36氪研究院18胸部是最为常见的临床医学影像检测部位，目前国内胸部AI产品主要覆盖心脏、心血管、肺、乳腺等场景。其中，以肺结节辅助检测、肺炎辅助分诊等为主的肺部AI是成熟度相对较高的细分场景，已有多款产品获批NMPA三类证；心血管方面，拿证产品主要集中在AI冠心病辅助评估及辅助分诊领域。心血管：心血管疾病是全球及中国主要致死疾病，AI技术在心血管影像的应用，能够实现自动血管分割、影像三维重建，为疾病的诊断和治疗提供帮助。现有心血管AI产品以CT为主要模态，如数坤科技研发的冠脉CT造影图像血管狭窄辅助分诊软件，能够提供冠脉狭窄辅助分诊提示。心脏：与心血管AI产品相比，现阶段心脏AI产品数量较少，主要集中在MR和超声模态，较为典型的应用案例是安德医智BioMind研发的心脏超声/MRI辅助诊断系统，能够提供心肌病等心脏疾病的辅助诊断。肺部：肺部疾病的检测以CT、DR为主要模态，DR成像速度快、辐射量小，主要用于大批量预处理；CT分辨率较高，能展示更多肺部病变细节。人工智能技术在CT及DR影像中的应用，能够优化预处理流程、快速识别肺炎病例、减少肺部微小结节漏诊率、识别判断结节良恶性，提升诊疗效率的同时提高患者生存希望。乳腺：目前，国内针对乳腺影像的辅助诊断主要集中在乳腺钼靶场景，超声、MRI等模态应用加速普及，为提升乳腺癌早筛水平、降低患者治疗成本不断赋能。肺部影像AI产品成熟度较高，心脏及乳腺影像AI产品有望在更多模态场景下实现商业应用2.2.1 医疗AI主要应用场景AI医学影像17图示：心血管场景获批医疗器械三类证的AI医学影像主要产品资料来源：国家药监局，36氪研究院企业产品应用价值获批时间科亚医疗冠脉血流储备分数计算软件冠心病等辅助评估2020.01数坤科技冠脉CT造影图像血管狭窄辅助分诊软件冠脉狭窄辅助分诊2020.1119现阶段AI技术在腹部和骨骼影像的应用场景相对较少，未来将逐步拓展2.2.1 医疗AI主要应用场景AI医学影像18图示：骨骼场景获批医疗器械三类证的AI医学影像主要产品资料来源：国家药监局，36氪研究院企业产品应用价值获批时间联影智能骨折CT影像辅助检测软件肋骨骨折辅助检测2020.11依图医疗儿童手部X射线影像骨龄辅助评估软件骨龄辅助评估2021.03汇医慧影骨折X射线图像辅助检测软件骨折辅助检测2021.04腹部：目前，国内针对腹部的AI医学影像产品主要集中在肝脏、胃、胆囊等器官上。其中，肝癌是我国肿瘤第二大致死病因，早期筛查是提高治疗效果的关键。肝脏结构复杂，肝脏疾病的影像诊断相对困难，对医生的专业性要求较高。AI技术在肝脏影像的应用，能够更精准定位病灶区域，辅助医生对病灶进行定量定性分析，从而提高肝癌早期筛查检测率。市面上主要的肝脏影像AI产品是基于CT、MRI等模态，其中MRI具备软组织分辨率高等优势。骨骼：现阶段，针对骨骼的AI医学影像产品主要集中在骨折和儿童骨龄领域，骨关节炎领域相关企业及产品数量较少。其中，AI骨折辅助检测、AI骨龄辅助评估领域已有相关产品获批NMPA三类证。骨龄评估应用场景：颅骨骨折、肋骨骨折、胸骨骨折及全身骨折骨关节炎难点：训练数据质量参差不齐，国内相关企业数量较少骨折AI技术应用价值：兼顾效率与精度难点：骨龄判读标准及训练数据集的选择图示：AI技术在骨骼影像中主要应用情况具体来看，骨折方面，以肋骨骨折辅助筛查/诊断为主流产品，能够辅助检测颅骨、手骨等全身多部位骨折的AI医学影像产品相对较少。骨龄评估方面，国内目前已有数家企业进军AI骨龄辅助评估领域，但在技术难度更高的辅助疾病诊断、辅助疗效评估领域成熟产品较少。20从模态来看，医学影像检查存在CT、MR、DR、超声等多种方式，针对不同疾病诊疗具备各自独特优势。CT和MR通常可产生更清晰的医学影像，DR扫描用时快，超声具备无创、无辐射等优点。具体来看，现阶段基于CT模态的AI医学影像辅助诊断产品数量最多，并以肺结节、肺炎领域的应用最为广泛。基于CT模态的AI医学影像辅助诊断产品数量最多，以肺结节、肺炎领域的应用最为广泛2.2.1 医疗AI主要应用场景AI医学影像19安德医智汇医慧影 科亚医疗联影智能视见科技数坤科技推想医疗医准智能 脑脑血管病CTA/CTP智能分析CT辅助诊断CT辅助诊断CT辅助分诊CT辅助评估、分诊及诊断CT辅助诊断心血管心血管疾CTA辅助诊断CTA辅助评估CTA辅助诊断CTA辅助诊断CT辅助诊断CTA智能分析肺肺结节CT辅助诊断CT辅助诊断CT辅助诊断CT辅助检测CT辅助诊断CT辅助诊断CT辅助筛查及诊断CT智能分析肺炎CT辅助分类诊断CT辅助诊断CT辅助诊断CT辅助分诊与评估CT辅助筛查及分诊CT辅助分诊、评估及诊断CT智能分析肺结核CT辅助诊断肝肝疾病CT辅助诊断CT辅助筛查CT图像处理骨骼骨折肋骨骨折辅助诊断肋骨骨折辅助诊断骨折智能分析肋骨骨折辅助筛查肋骨骨折辅助诊断胸骨骨折辅助诊断肋骨骨折智能分析基于CT模态的AI医学影像辅助筛查/诊断主要产品资料来源：公司官网，公司招股书，36氪研究院整理注：图中仅列出部分企业及其主要产品，未覆盖全行业21基于MR模态的AI医学影像产品主要应用于颅内肿瘤、心脏疾病、乳腺癌、肝癌等疾病的辅助诊断。基于超声、眼底图像等模态的AI医学影像产品相对较少，主要集中在视网膜病变、心脏疾病、乳腺癌、骨折等疾病辅助诊断上。基于MR、超声等模态的AI医学影像产品以心脏疾病、乳腺癌等辅助诊断为核心2.2.1 医疗AI主要应用场景AI医学影像20安德医智视见科技数坤科技推想医疗脑脑卒中MR辅助诊断脑小血管病脑小血管病MR辅助诊断颅内肿瘤MR辅助诊断心脏心脏疾病MR辅助诊断乳腺乳腺疾病MRI辅助诊断肝肝疾病MRI辅助筛查MRI图像处理骨骼骨折MR膝关节韧带损伤智能评估基于MR模态的AI医学影像辅助筛查/诊断主要产品资料来源：公司官网，公司招股书，36氪研究院整理注：图中仅列出部分企业及其主要产品，未覆盖全行业资料来源：公司官网，公司招股书，36氪研究院整理注：图中仅列出部分企业及其主要产品，未覆盖全行业安德医智硅基智能汇医慧影 医准智能致远慧图眼底视网膜疾病眼底图像辅助诊断眼底图像辅助诊断心脏心脏疾病超声辅助诊断乳腺乳腺疾病钼靶智能分析超声辅助筛查肺肺部疾病DR辅助筛查DR智能分析骨骼骨折DR全身骨折辅助检测基于其他模态的AI医学影像辅助筛查/诊断主要产品22AI辅助决策以实现智能化的临床决策指导为目标，覆盖筛查、诊断、治疗、健康管理等多样化场景，能够为医生提供贯穿诊前、诊中、诊后全流程的辅助决策。其中，辅助筛查和辅助诊断作为AI医学影像中的典型场景，已在前文作出阐述，此处将对辅助治疗和健康管理进行详细分析。AI辅助决策以实现覆盖诊疗全流程的智能化临床决策指导为目标2.2.2 医疗AI主要应用场景AI辅助决策21图示：AI辅助决策应用场景资料来源：36氪研究院根据公开资料整理辅助鉴别诊断辅助疾病精准分级、分期自动识别病灶量化疾病评估状况提供疾病辅助分诊提示提供治疗方案辅助决策、术前规划、手术导航和预后评估等筛查治疗诊断健康管理协 助 患 者进 行 健 康状 况 监 测及跟踪辅助治疗：主要包括治疗方案辅助决策、术前规划、手术导航和预后评估等。治疗方案辅助决策方面，利用人工智能技术对影像数据进行自动分析，结合患者病史、家族史、并发症等信息，辅助医生做出更有效的治疗决策。术前规划方面，AI技术能够辅助医生直观、立体地透视目标病灶，进而进行自动手术规划。手术导航方面，利用人工智能技术能够对病变区域进行精准定位，从而提高手术精确度。预后评估方面，依托深度学习技术，能够更准确地预测预后指标，有助于及时干预改善预后。健康管理：AI辅助决策在健康管理场景的应用主要包括治疗后监测、慢性病管理等。治疗后监测方面，基于AI技术的智能管理平台，通过持续追踪随访、效能评定，能有效减少再患病风险。慢性病管理方面，基于患者个人健康数据，利用人工智能技术进行辅助决策分析，为患者提供个性化建议。23受制于智能可穿戴设备发展水平和临床数据积累有限，AI辅助决策在健康管理场景的应用尚未形成成熟的模式。而应用于治疗环节的AI辅助决策产品发展相对成熟，市场上已有一批企业及产品崭露头角，主要集中在脑血管疾病、心血管疾病、肝脏疾病的辅助治疗上，能够辅助医生为患者提供术前规划、手术导航和预后评估等方面的决策。AI辅助决策在治疗场景的应用主要包括脑血管疾病、心血管疾病、肝脏疾病等2.2.2 医疗AI主要应用场景AI辅助决策22资料来源：公司官网，公司招股书，36氪研究院整理注：图中仅列出部分企业及其主要产品，未覆盖全行业企业主要产品应用价值安德医智脑血管病临床诊疗辅助决策针对脑血管病、脑卒中和颅内动脉瘤，提供覆盖诊断、治疗、预后全过程的辅助决策，从而提升基层诊疗服务能力，降低脑卒中复发率、致残率、致死率脑卒中诊临床诊疗辅助决策颅内动脉瘤临床诊疗辅助决策神经外科手术规划辅助提供脑肿瘤、动脉瘤、血管畸形等手术规划，提高手术精准度科亚医疗 深脉智能血管介入手术方案规划及导航为心血管介入手术设计的深度学习规划及导航软件，能够提高诊断的准确性及手术效率深脉血管介入手术机器人协助医生完成冠脉造影及冠脉介入手术全流程的同时，避免医生接受X射线伤害深脉震波球囊在极少损伤血管内膜的情况下，顺利开通血管、提高血管顺应性，改善患者预后强联智创 颅内动脉瘤手术计划软件提高颅内动脉瘤诊断和手术的精准度视见科技宫颈癌靶区勾画系统利用人工智能算法快速准确地勾画肿瘤靶区和危及器官，助力医院肿瘤放疗数坤科技动脉瘤手术规划对比病灶，为临床医生提供丰富、细节的决策信息，提高诊断及治疗精确度肝脏手术规划推想医疗胸肺部精准手术3D智能分析规划提高胸肺部手术精准度胸外科手术导航系统实现肺部病变的精准定位肝脏外科手术规划系统准确诊断、精细计划，为病人提供更好预后AI辅助治疗主要产品24医疗机器人应用场景覆盖就医全流程，其中康复机器人应用广泛，手术机器人前景广阔2.2.3 医疗AI主要应用场景医疗机器人23类型功能场景细分类别优势市场占比技术门槛康复机器人辅助人体完成肢体动作，用于损伤后康复以及提升老年人/残疾人运动能力牵引康复机器人悬挂式康复机器人外骨骼康复机器人 持续稳定进行高重复度工作，保障运动一致性 根据患者损伤程度与恢复程度提供定制化训练计划，缩短恢复周期 对患者康复训练过程中的生理学数据进行监测，及时反馈康复进度，协助医生调整治疗方案47%手术机器人由外科医生控制，用于手术影像引导和微创手术末端执行，协助医生进行术前规划、术中定位于导航及手术操作腹腔镜手术机器人神经外科手术机器人骨科手术机器人神经介入手术机器人 机械臂活动自由度高，手术操作精度高，损伤率低，减少失血及术后并发症风险 过滤医生生理震颤，稳定性高，降低术中风险 三维高清图像及数字变焦功能提供更流畅视觉效果，提高手术精度及稳定性23%辅助机器人在医疗过程中起到辅助、补充作用胶囊机器人采血机器人远程医疗机器人 减少人员接触，提升医疗过程的安全性 提升医疗服务效率，促进医疗资源合理配置 AI精确控制，提高血液采集、胃镜检查等就医过程安全性与准确性17%服务机器人提供非治疗辅助服务，减轻医护人员重复性劳动医用运输机器人杀毒消菌机器人配药机器人 减少人员接触，避免疫情期间交叉感染 高效率、高精度工作，提升杀菌、清洁、配送等服务工作频率与质量13%图示：医疗机器人主要类型及详细信息资料来源：36氪研究院根据公开资料整理医疗机器人应用场景覆盖诊前、诊中、诊后全流程，康复机器人市场占比高，手术机器人发展潜力大。医疗机器人指在医院、诊所、康复中心等医疗场景中，用于手术、康复、辅助服务的半自主或全自主工作的机器人产品。医疗机器人缓解了医疗资源紧张，有效辅助医护人员提供高效率、高质量的医疗服务，具备较高的行业价值。具体来看，康复机器人技术门槛较低，在人口老龄化的趋势下实现广泛应用，市场占比达47%；手