来源： 众成医械 2022年07月1日

时至今日，没有人会否认人工智能赋能现代产业的重要性。

人工智能（英文全称Artificial Intelligence，简称AI），作为计算机学科的一个重要分支，于1956年在达特茅斯学会上被正式提出，被人们称为当前世界三大尖端技术之一。

2017年一场人机围棋大赛在世界瞩目下进行，谷歌阿尔法狗对战围棋第一人柯洁，3:0完胜。赛后柯洁说“AlphaGo像是围棋上帝”，人工智能实现破圈传播，在各领域持续升温，人工智能应用加快。

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医学影像成主要落地场景

目前，人工智能技术已在教育、安全、金融、交通、医疗健康、家居、游戏娱乐等多个领域实现技术落地。医学影像成为主要落地场景之一，有望解决我国医疗资源分布不均及服务需求压力巨大等问题。

根据弗若斯特沙利文的数据，中国人工智能医学影像行业的市场规模预计将从 2020 年的 3.1 亿元人民币，增长到 2030 年的 923 亿元人民币，复合年增长率为 76.7%。

AI医学影像辅助诊断是指通过人工智能与医学影像的结合，对影像数据进行深入挖掘和处理，采用影像学、人工智能技术、计算机视觉技术、医学图像处理技术以及其他技术手段，实现病灶识别与标注、靶区自动勾画、影像三维重建、生理信息定量计算等传统方法在精度或速度上无法实现的功能，为医生诊断和治疗规划提供辅助和参考的诊断方法。

目前，基于人工智能的医学影像研究主要围绕CT、核磁共振、X射线、超声波、内窥镜和病理切片等多种类型的医学图像分析展开，对包括肺、乳腺、皮肤、脑部疾病和眼底病变等展开研究。

其中肺部影像AI以及眼底筛查AI因为患病人群规模大，数据量大，标注难度低成为其中的热门赛道，参与企业众多。

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肺部及眼底筛查成两大热门赛道

据国家癌症中心统计，我国每年新诊断约78万肺癌患者，死亡约为63万。肺部影像AI基于人工智能的各种准确模型和训练可明显提升肺部疾病的诊断准确性，利于肺部疾病早发现早治疗，降低死亡率。此外，由于肺部疾病患者数多，医疗数据多，可为人工智能的深度学习提供数据基础，加上研发门槛较低，入局者众多，目前已有8家企业获批三类证。

相比传统视网膜影像方法，AI视网膜影像识别技术具有高诊断效率和高诊断准确性的优势，能够帮助医生缩短图像分析时间，有效地降低医疗成本减缓医疗资源的不均衡。在AI医学影像领域，AI眼底筛查一直是最火的应用分支。相比其他项目，AI眼底筛查软件的落地速度非常迅猛。鹰瞳科技视网膜人工智能产品SaMD于2020年8月获批，一年后已在超过 400 家等级医院、200 家体检中心、1000 家视光中心等场景下实现了落地应用。2020年11月，糖网AI三类证产品被写进了国家糖尿病防控指南。

由于公开数据量大，技术难度较低，肺部及眼底筛查这两个赛道竞争最为激烈，三类证扎堆。

据众成数科统计，截至2022年5月，我国共有31件AI医学影像设备获批三类证，国产产品26件，进口产品5件；其中肺部筛查产品有11件，眼底筛查4件。

在肺部筛查赛道，主要参与企业有推想科技、联影医疗、深睿医疗，三家企业均有2件三类医疗器械获批。在眼底筛查领域，鹰瞳医疗、硅基智能、致远慧图、微医医疗分别有1张三类证。

除了肺部及眼底筛查两大赛道，也有相当多的企业将目光投向了心血管类疾病方面，据众成数科统计，目前国内共有8件心血管ai产品获批三类证，其中数坤科技囊括了2件，分别为冠脉ct及头颈部动脉ct。

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盈利能力备受考验

2021年以来，AI医学影像产品进入收获期，共有19件产品获批。随着产品获批，2021年鹰瞳科技、推想医疗、数坤科技销售收入有明显增长，但要实现规模商业化仍然存在诸多挑战，首要的就是渗透率低的难题，其次是产品线拓展需求。此外，在现阶段医疗AI纳入医院收费目录乃至医保目录还处在调研验证的过程中，物价环节仍然有待打通。

要解决这些难题，除了需要政策支持，企业仍然需要在市场推广及研发上继续“烧钱”，盈利能力备受考验。

率先上市的鹰瞳科技2019-2021年连续三年亏损，亏损额分别为8713.80万元、8006.40万元、1.43亿元；推想科技2019-2020亏损分别为4.02亿元、5.87亿元；数坤科技，2019-2020年亏损金额分别为9130万元、1.29亿元。

AI医疗企业之间的博弈远不止于“三类证”的获批，医学影像AI第一张三类医疗器械证的拥有者科亚方舟巨额亏损、变现困难、上市无期的现状说明了三类证无法成为护身符。

持续“烧钱”下，AI医疗企业也将严重依赖资本市场的支持，进行多产品线的拓展以及市场推广，AI医疗企业的现状或许可以形容为：眼前是巨大的市场前景，但脚下却如履薄冰。

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