“對于單家企業(yè)，技術和數(shù)據(jù)從來不是醫(yī)療AI的核心，能否商業(yè)化變現(xiàn)才是�！边@是《多肽鏈》造訪多位從業(yè)者以及投資人經(jīng)常聽到的一句話。

醫(yī)療領域由于數(shù)據(jù)集中以及剛需屬性具備“無限遐想”，在AI應用角度前景廣泛，一度被眾多資本以及技術公司作為重要搶占“陣地”。

自2014年以來，AI技術結合醫(yī)療領域最廣泛的就是影像篩查，醫(yī)療影像以其標準化程度相對較高而被認為是最早能夠實現(xiàn)AI落地的場景之一。

一度之間，幾十家高科技創(chuàng)新公司卷攜大批資本沖入醫(yī)療AI，但由于人工智能在醫(yī)療領域的落地存在特殊性，醫(yī)療領域本身又是偏保守封閉，全部由醫(yī)療機構和醫(yī)生主導決策，容錯率極低，導致在探索商業(yè)化的路上越走越遠。

面對廣闊的市場，除互聯(lián)網(wǎng)巨頭BAT，飛利浦、西門子等硬件制造商悉數(shù)布局外，一批醫(yī)療AI初創(chuàng)公司也嶄露頭角。

目前醫(yī)療影像 AI 的研發(fā)分為兩類。

一類是針對數(shù)據(jù)量非常大的疾病的篩查，如肺、乳腺、消化道等癌癥。這些應用幫助醫(yī)生解決會遇到的問題里 80 ％的情況。

另一類是針對重大的疑難的疾病的篩查。這些疾病目前在診斷過程中并沒有什么標準，很多醫(yī)生都依賴于自己的實踐。而由于人工智能依賴很多前期做過的數(shù)據(jù)化標準化的工作才能進入到智能化。診斷這類疾病對人工智能是個挑戰(zhàn)。

根據(jù)公開資料顯示，2025年全球醫(yī)療AI市場規(guī)模將超過340億美元。

在中國，醫(yī)療AI產(chǎn)業(yè)市場發(fā)展迅速，市場規(guī)模從2016年的96．61億元，2017的136．5億元飆升至2018年的204億元，復合年增長率保持在40％以上，預計到2019年將突破280億元。

產(chǎn)業(yè)期待越高，投資人的興趣也越大，反過來催促創(chuàng)業(yè)公司商業(yè)化的腳步就會越快。

但至今經(jīng)過了五年多的發(fā)展，影像AI領域內(nèi)的公司依然處于打磨產(chǎn)品的階段，沒有清晰的商業(yè)模式與盈利場景，醫(yī)院的付費意愿很低。

武警總醫(yī)院CT科主任王貴生曾表示稱：AI產(chǎn)品盈利能力受限的根本原因還在于現(xiàn)階段的產(chǎn)品對醫(yī)生來說并不是剛需，有了是錦上添花，沒有也不耽誤事。

在中國這個公立醫(yī)院占據(jù)80％的醫(yī)療流量與數(shù)據(jù)源的背景下，公立醫(yī)院把持著80％以上患者流量，處于中心地位，也是絕對的核心。

而醫(yī)療AI在經(jīng)歷三甲醫(yī)院跑馬圈地和海量數(shù)據(jù)打磨后，AI影像識別仍然只停留在提升醫(yī)生工作效率的初步階段，產(chǎn)品的同質化和碎片化沒能帶給醫(yī)院付費動力。

而醫(yī)學影像產(chǎn)業(yè)鏈最終的服務對象是患者，供給方分為三個部分，醫(yī)療機構是產(chǎn)業(yè)鏈核心，上游是其供應商，下游是支付方。

無論科室運營服務，還是診斷服務，最終的商業(yè)化落地都離不開與公立醫(yī)院的深度綁定和合作。而長期來看，得益于分級診療的推進，以及提升醫(yī)學影像服務水平的迫切訴求，基層將是未來的新機遇所在。

丨公立體系“圍墻”

醫(yī)療機構承擔著服務患者的職責，包括公立醫(yī)院、基層醫(yī)療衛(wèi)生機構、民營醫(yī)院和其他機構（比如各類診所、第三方影像中心、病理中心等）。

我國醫(yī)療主要支付方是醫(yī)保，而實現(xiàn)醫(yī)保覆蓋的主要是公立醫(yī)院和基層醫(yī)療衛(wèi)生機構，因此，支付方的加持進一步強化了公立醫(yī)院在產(chǎn)業(yè)鏈中的核心地位。

上游供應商主要從設備、診斷服務、科室運營三個方面為公立醫(yī)院提供服務。其中，科室運營涵蓋了科室前期籌備和日常運營全部所需服務，門檻最高。

具體科室來看，醫(yī)療機構中與醫(yī)學影像服務相關的科室包括放射科、檢驗科、病理科等醫(yī)技科室，放療科等專科治療科室，以及眼科、心血管科、消化科、內(nèi)分泌科等臨床科室。

醫(yī)學影像診斷是診療流程中的一環(huán)，而且我國轉診制度與醫(yī)療機構間診斷結果互認尚未大規(guī)模普及，影像檢查與診斷大多在就診醫(yī)院完成。

因此，雖然國家政策鼓勵影像、病理、放療等第三方中心的發(fā)展，但患者獲取這一首要難題，在一定程度上限制了第三方影像中心的發(fā)展。

從產(chǎn)業(yè)鏈上游來看，設備層面有GPS把持高端市場，國產(chǎn)新銳企業(yè)聯(lián)影等正逐漸在中端和低端領域進行國產(chǎn)替代，加上各級公立醫(yī)療機構設備配置基本到位，因此不存在爆發(fā)性機會。

診斷服務是從基層到三甲醫(yī)院的普遍需求，診斷能力和效率的問題可以通過AI醫(yī)學影像產(chǎn)品得以解決。

深睿醫(yī)療、依圖醫(yī)療、推想科技、圖瑪深維、醫(yī)準智能、致遠慧圖等新興企業(yè)都在這一領域布局。

數(shù)據(jù)來源：愛分析

科室運營當前則主攻以縣級和部分市級醫(yī)院為代表的二級醫(yī)院市場，提供從前期籌備到日常運營所需的全部服務，包含設備、診斷服務在內(nèi)。

其中診斷服務既包括AI醫(yī)學影像診斷服務，也包括影像醫(yī)生、專家服務。因此業(yè)務門檻要求較高，需要具備資質、資金、診斷、運營全方位能力。

丨醫(yī)療AI終將出頭

據(jù)普華永道調查顯示，醫(yī)療行業(yè)的高管普遍認為，AI是醫(yī)療行業(yè)中最具顛覆性的技術。

如今有些唱衰醫(yī)療AI的聲音，但是科技的進步永遠都是在進行，并不代表每一個進入當中的公司都能夠從中獲取到利潤，也不是是先發(fā)者就一定有優(yōu)勢，都需要經(jīng)過洗牌后，“頭部公司”最后占據(jù)多數(shù)市場份額。

AI從整體層面提升醫(yī)學影像診斷水平，聚焦到診斷能力本身，本質上是取決于放射從業(yè)人員數(shù)量和水平，而當前最大的瓶頸在于基層放射科醫(yī)生稀缺，AI醫(yī)學影像有望幫助基層突破診斷能力不足的瓶頸。

那么問題來了，因為商業(yè)模式在中國最大的爆發(fā)點還是因為中國有人口紅利的優(yōu)勢，怎么才能把具有爆發(fā)潛力的患者和醫(yī)學專家集結在一起，共同完成有關醫(yī)療人工智能的創(chuàng)新發(fā)展。

同時要思考一個路徑最短的交付和收費模式，這個可以通過在實際的B2B2C模式中探尋。

最后需要考慮怎樣可以實現(xiàn)產(chǎn)品從正向增長向高度斜度更高的增長轉變。

若如今產(chǎn)品能夠做到患者使用過后可以使之沉淀下來，再通過這些患者去做二次轉化，利用數(shù)據(jù)運營，就有機會看到了巨大的拐點。

如今階段，新型AI技術會被拿來做商業(yè)研究，而市場是最好的調節(jié)者。此時會涌現(xiàn)出很多商業(yè)模型解決方案的公司與合作關系，醫(yī)療保健行業(yè)全部采用電子病歷。

透過歷史看未來，可以確定的是一切都在加速，從探索到成熟再到被顛覆，而今已趨完善的商業(yè)模式正處于又一波因智能技術帶來的升級中，而升級的趨勢則是需求更為旺盛的醫(yī)療產(chǎn)業(yè)商業(yè)模式升級上。

多肽鏈丨多肽學社宣

作者丨叢名龍