“醫療+人工智能” 千億資金打通AI醫學影像賽道
近年來，AI+醫藥成為生物醫藥賽道熱點，據數據統計，過往的五年時間，近千億資金注入醫療人工智能賽道，醫療影像AI、AI制藥、醫療AI機器人(10.00 -0.10%,診股)等細分賽道都在飛速發展。其中，醫學影像是醫療AI行業增速最快、資本熱度最高的細分賽道之一。
隨著深度學習技術的發展，AI醫學影像適用模態、覆蓋病種、應用場景不斷豐富，在降低科室醫生診療負擔的同時，也減輕了醫保資金的支付壓力，助力醫療資源的高效利用。此外，AI醫療影像企業獲取三類證的步履加快，業內企業IPO不斷取得階段性成果，AI醫療影像市場規模快速增長，行業已進入發展快車道。
賽道核心價值顯著 審評審批已逐步完善
AI醫療影像產品常應用于超聲影像、放射影像、病理影像等非臨床科室，應用場景主要支持CT、MR、DR、超聲等模態，覆蓋頭、胸、腹、骨等部位、涵蓋腦卒中、顱內腫瘤、冠心病、肺結節、肺炎、乳腺癌等疾病，實現輔助篩查、輔助評估、輔助診斷等功能。
AI醫療影像的核心價值在于緩解醫療資源不足問題，包括醫保資金支付壓力大、影像科室醫生工作負擔沉重兩個方面。現階段，惡性疾病的高額支付費用由統籌賬戶的基本醫療保險、大病醫保與個人賬戶的商業保險或其他自費部分支付，醫保統籌基金與個人都承擔著較大的經濟壓力。
醫生負擔方面，基層醫療機構主要面臨影像科人才與設備資源短缺的問題；一級、二級醫院的影像科人才稀少，且診斷水平相比三級醫院有所欠缺；三級醫院則肩負較大的拍片、審片負擔，通過AI技術和醫療影像結合，可以實現海量影像數據的初步篩選及輔助診斷，能夠彌補各級醫院影像科室的不足，大幅提升診療效率與水平。
資料來源：金融界上市公司研究院
審評審批層面，根據《深度學習輔助決策醫療器械軟件審評要點》要求，國家藥監局將AI醫療輔助診斷產品列入管制力度最強的三類醫療器械范圍。但作為非傳統類的軟件類醫療器械，AI所使用的算法、調用的數據、作用的目標都在傳統指導原則之外，因此直至2020年，沒有基于深度學習算法的智能化產品通過審評審批。
2020年后，人工智能醫療器械審批框架逐步成型，企業審批速度大幅加快。截至今年9月1日，已有累計28家企業的49款AI產品獲得第三類醫療器械注冊證。其中，聯影集團以6張醫療AI三類證位居榜首，旗下聯影智能獲5張三類證，聯影醫療(0.00 +0.00%,診股)獲1張三類證；深睿醫療并購依圖醫療后總計獲得5張三類證；數坤科技、推想醫療及醫療器械制造商樂普醫療(22.00 -2.87%,診股)各獲得4張三類證。
資料來源：公開資料、蛋殼研究院 金融界上市公司研究院制圖
從整體趨勢看，國家藥監局批準AI醫療器械三類證的速度不斷變快，加速了醫療AI的商業化進程。值得一提的是，已獲批三類證的AI醫學影像產品以早期篩查為主，能對疾病進行定性診斷的獲證產品較少，這也或將是行業未來發展的主要競爭點。
頭部企業已成功IPO上市?市場高速增長投資熱度持續
從院內產品線看，AI醫療影像的市場規模主要依靠肺部、糖網相關產品帶動，49款獲批AI產品中，基于CT影像的肺結節AI多達9個，數量位居第一。糖網病變AI影像獲證產品共有7個，位列第二。主要是因為兩者均有豐富的公開數據集，患者人數眾多，相關標準易于制定，臨床試驗所需各期數據獲取難度、成本低。
而隨著技術的不斷迭代，后期，以心腦血管、骨科、乳腺等為代表的AI醫療影像產品將進一步得以發展，不斷擴充賽道的市場容量。在技術迭代、監管審批效率提升的背景下，AI醫療影像的市場規模有望迎來爆發式增長期。根據健康界研究院分析，預計2025年中國AI醫學影像市場規模將突破80億元。
資料來源：公開資料、健康界研究院 金融界上市公司研究院制圖
從投融資熱度來看，2017年至2021年，中國AI醫學影像領域共發生98起融資事件，融資總額達67.5億元，融資金額不斷攀升。從融資輪次來看，大部分企業處于初期的A輪或B輪融資階段，部分企業開始步入發展成熟期。
2021年，聯影醫療、東軟醫療、推想醫療、數坤科技、鷹瞳科技等先后遞交招股書，鷹瞳科技率先上市，AI醫學影像迎來收獲期。鷹瞳科技的產品原理與AlphaGo類似，即收集高質量的視網膜圖片，請專家來做交叉標注，看是否有相關病變的跡象，然后通過學習專家判斷的方法和經驗來進行自我訓練。
2021年7月，鷹瞳科技與中山眼科中心等開展的一項研究在國際著名醫學雜志《柳葉刀·數字健康》發表，并獲得封面推薦，該研究采用26萬張視網膜圖像，覆蓋28個省市，51家醫療機構，是迄今為止全球最大規模多病種視網膜影像AI的真實世界研究。研究結果顯示，由鷹瞳科技開發的可識別14種眼底異常的算法模型平均AUC達0.968，準確率媲美眼科專家。
在鷹瞳科技與北京同仁醫院副院長魏文斌教授團隊、愛康集團開展的另一項多病種AI全國多中心真實世界研究中，其全球領先的算法性能一樣得到了證實。研究團隊于2022年5月在《美國醫學會雜志》子刊JAMA Network Open發表研究成果。研究結果顯示，鷹瞳科技開發的10種常見眼病篩查算法模型的準確率堪比自身眼底科專家，且篩查用時可節省約75%。
極高的準確率及篩查效率既賦予了鷹瞳科技產品以核心競爭力，同時也提升了業界對于AI醫學影像產品的認知度，促進了行業發展。在市場不斷擴容、投資熱度持續、代表企業及產品樹立成功典范的背景之下，“AI+醫學影像”賽道已步入發展快車道，成為醫療AI市場增長的核心驅動力(838275,診股)之一。
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