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AI医疗行业深度:AI与医疗产业深度融合,有望为医疗带来产业变革【东吴医药朱国广团队】

国广有话说  · 公众号  · 药品  · 2025-02-26 19:28

主要观点总结

文章分析了AI医疗发展的背景、推动因素、技术演变、市场现状以及未来发展趋势。AI医疗作为数字医疗体系的一部分,依托大模型技术,为医疗服务带来智能化、高效化、便捷化的发展。AI在医学影像、手术辅助、疾病诊断等领域应用广泛,且市场规模持续增长。文章还探讨了AI医疗的细分赛道,包括AI影像、病理、医疗系统、健康管理、终端应用和制药等,并分析了各自的特点和潜力。最后,文章给出了投资建议,并提示了技术与算法、法律与合规、伦理与社会、数据与模型等风险。

关键观点总结

关键观点1: AI医疗发展的背景与推动因素

随着信息技术和人工智能的发展,AI在医疗领域的应用加速,成为医疗行业变革的重要推动力。AI医疗依赖于健全的数字医疗体系,为AI算法提供高质量数据支持。

关键观点2: AI医疗的技术演变

AI医疗经历了从机器学习到深度学习,再到大模型时代的演变。近年来,生成式AI与传统AI结合,为医疗服务优化和创新提供新动力。

关键观点3: AI医疗的市场现状

AI医疗市场因老龄化和医护短缺而快速增长,预计2028年达1598亿元。细分赛道中,AI影像、病理、医疗系统、健康管理等领域各具特点,规模增长、政策支持、竞争格局逐渐明晰。

关键观点4: AI医疗的细分赛道分析

AI影像因老龄化、医疗资源不均等导致医生压力大,政策支持下获证产品增多。AI医疗机器人虽处发展初期但前景良好。AI赋能CDSS与病种质控领域,政策分层推动发展,商业化进程加快。AI健康管理虽处于发展初期但细分领域广,受政策支持,未来需求有望快速扩张。

关键观点5: 投资建议与风险提示

建议关注AI影像识别、AI病理诊断、AI医疗系统、AI健康管理和AI制药等领域的企业。同时,需警惕技术与算法、法律与合规、伦理与社会、数据与模型等风险。


正文

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AI医疗市场正逐渐成为极具潜力的蓝海领域。 从技术层面而言,国内部分 AI医疗企业在安全性与有效性方面不逊色于国外公司,这得益于国内丰富的数据资源,既能保障训练效果,又可低成本运作且数据量充足。支付体系上,海外有愿意为AI医保系统买单的医疗体系,商业保险也需AI医疗疾病诊断来精准定价及长期订阅服务,其B2BtoC商业模式可缓解就诊压力、优化流程,因海外患者就诊时间长且步骤繁琐,如转专科常耗时1-3个月,慢性病患者更不便,而AI医疗以家庭医生等为切入点可缩短诊疗时间,如致远惠图已进军欧洲市场。此外,海外有成熟退出机制,大型医疗机械企业常收购小AI医疗公司,对于AI医疗器械辅助的成长型项目,FDA的BreakthroughDeviceProgram能促进监管与创新双赢。



2024年 国家和地方纷纷出台了一系列推动 AI医疗发展的政策。 国家层面, 2024年11月23日国家医保局将AI辅助诊断技术纳入医疗服务价格项目立项指南,规范价格管理并推动应用,同时避免增加患者负担;国 家卫生健康委等部门联合印发《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》,助力药物研发; 12月14日发布中国医学人工智能“上海宣言”,明确应用原则和发展方向。地方层面,河南省发布《河南省推动“人工智能+”行动计划(2024—2026年)》重点发展多个智能医疗场景;江西省印发《江西省“数据要素×”三年行动实施方案(2024-2026年)》推动医疗数据应用;浙江省出台指导意见推动医疗数据融合应用;北京市采取激励措施鼓励创新;广东省专注智能医疗设备研发并设立专项资金。



2. AI 影像:人工智能切入医疗起点,市场空间巨大

由于老龄化大环境、医疗资源分配不均以及医学影像领域存在较大的缺口等原因,使得医学影像医生承担较大的医疗压力 老年人口患慢性病患病比例增速明显,根据流行病学数据调查显示,2018年老年人慢病患病率为62.3%,对比2008年的46.8%,十年间增长了15.5pct。同时,由于医疗资源分布不均,导致当前仍有大量患者涌入三级医院,为三级医院的影像科医生的工作带来很大负担。


根据数据统计, 2018年-2023年我国医学影像数据复合年增速在30%左右,而影像科医生复合年增速仅为4%,且以CT报告为例,影像科医生每天需要完成的阅片量在80-100份,一般来说,简单的CT影像阅片可能只需要几分钟,而复杂的病例可能需要更长的时间,可能需要花费30分钟或更长时间。医学影像医生面临较大的工作压力。



政策支持国产医学影像设备发展和人工智能应用,以解决医疗资源短缺问题。 根据政府各部门在2022-2023年发布的医学影像相关政策可以看出,政策大力推动国产医学影像设备的发展,并积极探索人工智能在医学影像的多个应用场景,以此解决医疗资源紧缺的问题。同时针对人工智能医学影像的发展基础,即影像数据库以及人工智能算法都提供了政策支持。


截至2023年7月5日,NMPA共批准了70个三类证,从诊疗流程上涵盖了辅助诊断以及辅助治疗两大类,其中辅助诊断包含了冠脉、肺结节、骨折/骨龄以及眼底等部位;辅助治疗主要包含了放射治疗的相关产品。



人工智能医疗应用场景广泛,随着拿证产品数量增多,整体市场规模初显。 现阶段,AI医学影像在医院内、医院外以及出海等渠道均有商业落地产品,随着生态路线的逐渐建立,未来AI 医学影像市场规模将迎来高速增长。据亿欧智库相关统计, 2023年AI医学影像市场规模为24亿元,2030年将达到137.4亿元,年复合增长率为33.8%。



国内 AI医学影像在全球市场中展现出了巨大的发展潜力。 随着技术的不断进步和市场的逐渐成熟,国内相关企业已经在国际舞台上崭露头角。首先,从认证情况来看,数坤科技、深睿、联影智能、推想医疗、腾讯医疗健康等企业已经在国内外取得了大量的认证。这些认证不仅体现了企业产品的质量和可靠性,更为它们进入国际市场提供了有力的保障。例如,数坤科技获得了 8/2个美国FDA认证和4个欧盟MDRCE认证,这意味着其产品在国际上得到了高度认可,能够在全球多个市场进行推广和应用。



中国在医学影像设备市场 有广阔的增长空间 对比 2019年全球医学影像设备人均保有量可以发现,中国的人均保有量(9.7 /百万人)相较于日本(55.2台/百万人)和美国(40.4台/百万人)还有较大差距。随着国内人均医学影像设备保有量的提升,对AI医学影像产品的需求也将随之增加,进而推动国内AI医学影像市场的快速发展。



AI 医学影像在临床应用中的接受度和使用率正在不断提高,未来有望成为临床诊断和治疗的重要辅助手段。 从临床渗透率来看, 2023 年中国人工智能医学影像产品生态路线研究报告》 预计 2022-2024 AI 医学影像临床渗透率将从 2022 年的 20% 左右提升到 2024 年的 30-40% 。国内企业在 AI 医学影像领域的技术创新和市场拓展方面取得了显著进展。通过与国际标准接轨,积极获取各类认证,国内企业不仅能够在国内市场占据有利地位,还能在全球市场中分得一杯羹。


未来 AI 医学影像企业将呈现三大发展趋势: 一是依托生态路线加速自身造血速度,提升商业化落地能力,包括产品向患者端靠近、加快海外拿证速度、注重临床价值验证和产品向治疗端延伸等;二是生成式人工智能( AIGC )将给 AI 医学影像发展带来指数级增长,其应用优势包括生成合成医学图像、提高图像质量、自动图像分析和个性化治疗等;三是综合类医学人工智能模型与医学影像领域结合将释放巨大潜力,通过整合非成像数据、医学成像和临床病史,生成完整的医学报告,为医生提供定制化的医疗建议



3. AI 病理: 数据 标准化有望推动行业快速发展

诊断流程主要包含取样、制片、诊断和报告四个步骤,根据样本类型可分为组织学检查和细胞学检查两类 。二者取样方式不同,组织学样本一般通过开放手术、内镜检查或经皮穿刺活检获取,而细胞学样本一般通过体液、拉网、细针穿刺、脱落细胞等途径获取。 AI 病理诊断流程主要包括标准化切片的制作、切片数字化扫描、 AI 算法读片、 AI 提示阳性切片人工复核等环节。实现 AI 病理诊断的关键点为标准化制片、数字化处理、足量基础数据对算法模型进行训练、 AI 算法假阴性率的控制等。



数据积累与高质量数据库的建立是推动 AI病理诊断技术发展的核心。 病理诊断依赖于大量标准化的医学数据,特别是基因组数据、病理图像和临床信息,这些数据为 AI算法提供了必要的训练素材,从而提高诊断准确性。以TempusAI为例,TempusAI最初从基因测序和检测入手,逐步积累了大量高质量的临床和分子数据,尤其是在肿瘤学领域。通过与全球超过2,500家医疗机构合作,Tempus已收集并整合超过250PB的多模态数据,包括850万份临床记录、120万份影像记录、110万份测序样本和250,000个DNA和RNA基因型数据。这些数据为Tempus的AI病理诊断技术提供了支撑,并推动了精准医疗和个性化治疗的应用。


AI病理应用领域90%集中于宫颈癌,中国宫颈癌发病率和致死率高居第六。 宫颈癌是常见的妇科恶性肿瘤,其主要病因为 HPV病毒的持续感染。宫颈癌是目前人类所有癌症中,唯一可以通过早期预防和治疗消灭的癌症。早期宫颈癌常无明显症状和体征,宫颈可光滑或难与宫颈柱状上皮异位区别,颈管型患者因宫颈外观正常易漏诊或误诊。HPV感染基本上会在一年到两年内自然消退,即一次性感染,只有小部分(3%-10%)会保留下来。HPV感染首先导致宫颈上皮内瘤样病变,若持续感染,则可能会进一步发展为宫颈癌。从HPV感染发展到宫颈癌癌变往往需要持续10-30年。


病理医师极度短缺,市场需求较大。 2022 年,中国病理科执业(助理)医师数量仅为 1.8 万人,比 2020 年仍减少 0.1 万人,经历了 2021 年数量波动向下后,目前形势有所好转,人数回暖。远低于美国、欧洲等发达国家水平。根据《病理科建设与管理指南(试行)》,病理医师需按每 100 张病床 1-2 人配备。按每 100 张病床 1 位病理医师计算, 2022 年病理医师需求为 9.75 万人,按每 100 张病床 2 位病理医师计算,需求为 19.5 万人,而实际病理医师数量仅为 1.8 万人,人才缺口为 7.95-17.7 万人。


数据标准化在 AI病理诊断领域具有重要意义,它确保了来自不同医疗机构和系统的数据能够兼容,为AI算法提供可靠的训练素材,从而提升病理诊断的效率与准确性。 随着医疗数据的日益增多,数据孤岛和格式不统一等问题逐渐成为制约行业发展的瓶颈。 2025年2月13日,经济观察报独家获悉,国务院正在筹备组建名为国家数据集团的新央企,该集团的成立旨在通过整合和优化全国数据资源,推动数据的高效配置与深度应用。国家数据集团将承担起国家级数据资源的整合任务,涵盖医疗、能源、交通、金融等多个关键领域,推动数据跨行业、跨区域的流动与共享。通过这一举措,数据标准化的进程有望得到加速,从而为AI技术的普及与医疗行业数字化转型奠定坚实基础。


数据标准化的推进为数据的商业化应用提供重要支撑,同时数据资源丰富的公司先发优势明显。 TempusAI为例,该公司凭借强大的数据资源优势,与全球20家最大的上市制药公司中的19家建立了合作关系,并将去标识化后的数据授权给合作伙伴。截至2024年第四季度,Tempus已签署的剩余合同总价值超过9亿美元,推动了数据资源的商业化应用。尽管海外与国内支付环境存在差异,Tempus的做法仍为其他公司的AI+产品提供了新的选择和应用思路。


病理产业上下游企业、互联网巨头纷纷布局 AI 病理软件研发,多领域合作为 AI 病理研发发展带来多重优势。同时 AI 病理有望大量减少病理医生的简单重复阅片工作,解决行业痛点,突破行业瓶颈,各家公司争相布局 AI 病理。



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