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AI，是Artificial Intelligence的英文縮寫，謂之人工智能�；谌祟愐言诰€儲存的知識、經(jīng)驗，設計者讓計算機通過自然語言處理、語言識別、圖像識別等技術，代替人類進行一些重復性的操作。這種技術應用到醫(yī)療中，即為醫(yī)療AI。

根據(jù)調查數(shù)據(jù)表明，目前全國上千家三甲醫(yī)院引入了了AI產品，140余家從事醫(yī)療AI的企業(yè)，近120家在做醫(yī)學影像業(yè)務，其中約百家企業(yè)布局于肺結節(jié)影像產品，跟很多新興行業(yè)一樣，同質化現(xiàn)象嚴重，AI類醫(yī)療器械產品將何去何從有待時間的考驗。

目前在中國的醫(yī)療AI企業(yè)中，包括聯(lián)影、推想科技、深睿醫(yī)療、科大訊飛、體素科技、匯醫(yī)慧影、圖瑪深維、點內科技、翼展影像、視見科技、騰訊覓影、青燕祥云、杏脈、健培、連心等在內的二十余家企業(yè)都已經(jīng)在肺部疾病方面有所布局。僅次于肺部疾病的是眼底疾病。包括體素科技、健培、Deepmind、愛爾眼科，以及IBM Watson、騰訊、百度等在內的十余家企業(yè)已在該領域布局。

為什么都集中在肺結節(jié)和眼底疾病影像上呢？因為肺結節(jié)和糖網(wǎng)存在公開的數(shù)據(jù)庫，且數(shù)據(jù)庫豐富而完整，所以大部分企業(yè)都將肺結節(jié)和糖網(wǎng)產品作為主要產品。醫(yī)療AI行業(yè)同質化競爭的原因主要有二：一是影像科目前對AI的應用是相對成熟；二是影像科CT平掃、磁共振檢查等工作多為重復性勞動，對AI的需求也很迫切。但是，“高集中”的特點雖然降低了醫(yī)療AI品類的豐富度，但也促使了相關醫(yī)療AI產品更快地走向成熟。

對于醫(yī)療AI來說，現(xiàn)在依然處于高投入階段。拿最簡單的人力成本舉例，目前對于絕大多數(shù)醫(yī)療AI企業(yè)來說，從算法、產品、工程，到運營、商務，各個部門的人員幾乎都是“頂配”。此外，醫(yī)療AI企業(yè)在前期收集數(shù)據(jù)、研發(fā)產品以及后續(xù)的商務銷售過程中也需要投入較多成本，往往研發(fā)一個醫(yī)療AI產品的成本，至少需要數(shù)百萬元，開發(fā)周期達6-12個月。在不斷投入高昂成本的同時，醫(yī)療AI現(xiàn)階段并沒有實現(xiàn)合理的營收。過去一段時間，市場孕育了一些可供未來參考的收費模式。比如：第三方影像中心大多采用按使用次數(shù)收費的模式，一些醫(yī)院大多使用一次性買斷產品的付費模式。但由于行業(yè)尚處于發(fā)展早期，目前醫(yī)療AI產品大多是不收費的，即便收費也是向B端的醫(yī)療機構收費，并非是向C端的患者用戶收費。

跟其他新興產業(yè)一樣，這是AI進入醫(yī)療領域必經(jīng)的陣痛。但大批行業(yè)人士仍看好其發(fā)展前景，并在更大范圍內探索AI醫(yī)療應用的可能性。實際上，醫(yī)學影像的市場需求遠不止于肺結節(jié)及糖網(wǎng)篩查。腫瘤、心血管病等占據(jù)死亡率前列的疾病，對醫(yī)療AI也提出需求。由于研究的病種類似、產品同質化程度高、業(yè)務集中度高，未來將會有蹭熱點的偽醫(yī)療AI公司消失或關掉AI部門。AI醫(yī)療正從狂熱期轉向冷靜期，這會讓業(yè)務模式更清晰的企業(yè)浮出水面。對于醫(yī)療AI來說，每一個病種的市場規(guī)模都在數(shù)十億元以上，并不“小”。如果垂直賽道的產品真的能解決問題，能夠提升醫(yī)療服務能力和效率，并且做的較有特色，就會有很大的機會。

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