健康是人类永恒的话题，在人口老龄化加剧与医疗资源有限的矛盾日益凸显的背景下，人工智能技术以其极强的分析决策能力全面赋能院前、院中、院后各个环节，提升了诊疗水平和效率，促进医疗资源合理配置。
1、AI技术全面赋能医疗健康行业
使用海量数据训练算法模型，使之具备自主学习的能力，进而模拟人的行为，即为人工智能（Artificial Intelligence）。人工智能技术可大幅提升工作效率与准确率，降低劳动力成本，创造更便捷的体验，已广泛应用于在医疗、金融、零售等行业，虚拟人、元宇宙等新兴赛道的诞生也离不开人工智能技术的支撑。
医疗健康是人工智能技术率先实现规模化应用的主要领域之一。人工智能技术已实现在疾病辅助筛查与诊断、临床治疗辅助决策、药物研发、医学研究、医疗信息化等多个环节的全面渗透，为患者创造了便捷高效的就医体验，提高了医疗机构、体检机构、药械公司等的工作效率。
AI+辅助筛查与诊断
在疾病辅助筛查与诊断环节，AI算法模型经过海量医学影像数据训练后，即可对CT、MR、DR、超声等多模态影像进行分析，辅助医生进行病灶筛查与评估，实现对多部位、多病种的筛查与诊断。
AI+临床治疗决策
在临床治疗决策环节，AI模型可基于疾病筛查与诊断结果，立足于疾病知识、经典病例数据，制定相应的术前规划，实现手术导航和预后评估等功能。
AI+药物研发
在药物研发领域，AI模型在对大量文献进行学习后，可辅助靶标发现，实现分子设计和分子筛选的定向智能监控、精准招募并监测受试人群。AI技术在药物研发领域的应用覆盖了从化合物研究到上市后研究全周期，缩短了新药研发周期，降低了研发成本。
AI+医疗信息化
在医疗信息化领域，医院可通过建立数据库，整合内部管理、业务、电子病例数据，实现信息共享和数据的融合利用，一方面提升了管理效率，另一方面为科研临床提供支持。
医疗机器人
在诊前阶段，医疗机器人可提供导诊与预问诊服务；在治疗阶段，手术机器人可协助医生进行术前规划、术中定位与导航以及手术操作；在诊后阶段，康复机器人可辅助人体完成肢体动作，协助制定康复计划，缩短恢复周期。
AI+脑科学
脑机接口是人工智能在医疗健康领域的前沿应用。用户脑信号被采集、处理、解码并根据具体应用要求进行信号转换后，即可实现对对计算机系统、机器系统（康复机器人、神经假肢等）等外设的控制，神经反馈机制则可实现脑机交互。
图1“AI+医疗”主要应用场景
2、AI医学影像迅速实现商业化
从资本热度、市场规模角度来看，AI医学影像是AI医疗商业化前沿阵地。AI医学影像企业提供人工智能辅助筛查、诊断及临床决策产品及服务。AI产品可与各模态影像器械系统打通，在经过海量数据训练后，实现病灶识别、病情诊断、治疗规划，为医生提供辅助。目前，市场上AI医学影像产品覆盖心肺、脑部、肝脏、骨骼等多部位多病种，已经应用于各级医院，正在渗透到体检中心等院外场景，赛道聚集了专注于医疗健康的垂类AI企业、AI技术企业、互联网巨头等多领域玩家。
根据动脉网数据，2020年至2022年1月，25项AI医学影像产品通过了NMPA第三类医疗器械证书审批，获得市场准入资格。AI医学影像企业不断提升数据质量、提高算法精度、扩大产品管线、拓展应用场景，提升了产品在国内各级医院的渗透率，同时进军国际市场，资本市场认可度不断提升。2021年，医疗AI领域10家IPO及拟IPO企业中，AI医学影像企业多达6家。
图22021年医疗AI领域IPO事件
数据来源：动脉网
3、医疗AI行业发展趋势
找准痛点，扩大场景，*化AI之于人的价值是医疗AI企业持续发展的关键。在诊断流程繁琐、工作量大的医学影像领域，AI能够显著提升诊疗效率，其成效在新冠肺炎疫情检测中得到验证。由此可见，对医疗AI企业来说，切入行业痛点，不断打磨算法模型以满足不同场景的需求是关键。
数据质量逐步提升，数据应用进一步规范化。数据数量与质量是算法模型精准程度的决定性因素，数据合规则是必要的门槛，在监管与市场的共同作用下，海量优质合规数据的积累将成为医疗AI行业的关注重点。
总体来看，医疗AI企业前期投入大，大部分企业尚未实现盈利，商业模式可持续性仍待验证。同时，医疗AI行业存在大量待挖掘场景，随着法规的完善与产品质量的提升，人工智能对医疗行业数字化、自动化转型的拉动作用将不断增强。
