生成式AI爆发：医疗人工智能走到新的十字路口-蛋壳研究院

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摘要 2024 的医疗 AI，既是坎坷，又是新生。 快速发展的大语言模型，携着生成式 AI 掠过医疗领域。过往的互联网医疗、医学影像、 新药研发……一个一个场景经由新一代 AI 重塑，焕发出前所未有的价值。 不过，发现价值并不意味着能够掘得价值。如今惨淡的融资形势下，躬身大模型的企业 们无法像深度学习时代那样随意试错。有限的现金流，意味着每一家企业必须全面考察 场景、技术、风控、商业化等方方面面，才能做出决定。 因此，今年的人工智能报告将研究核心放在了“场景”与“产品”之上，尝试通过洞悉医院、 药企、械企多方的供需逻辑，分析先驱者们的实战案例，为 AI 企业下一步的布局、选 品、研发、商业化提供参考建议。 核心观点 1. 伴随 AI 应用的持续扩展与需方对于 AI 认知的不断加深，“提效”取代“政策”成为需方 购置 AI 的主要动力。如今，医疗 AI 企业已突破 1-2 亿的营收规模，迈向第一个 10 亿。 2. 超 160 个影像 AI 获批医疗器械三类证，影像 AI 企业们逐渐跳出影像科，向医学装 备、外科手术辅助系统等领域进发，打开了新的百亿市场。 3. 生成式 AI 对于医疗 IT 的重构已经初现成效。上百个大模型涌入医疗领域，许多 互联网医疗、院内信息化系统已经引入相关技术，或能在明年实现规模化落地。 4. 下行经济形势下，医健企业一级市场融资受阻，IPO 延期。医疗 AI 企业需要加速商 业化，在产品形态、市场开拓、伙伴合作等方面实现全面创新，尽快找到扭亏为盈的具 体路径。 目录 第一章：什么构成了医疗 AI 的配置动力？.....................................................................................1 1.1 政策主导下的 AI 购置动力....................................................................................................1 1.2 提效主导下的 AI 购置动力....................................................................................................3 1.3 部分主体对于医疗 AI 的购置态度...................................................................................... 3 第二章：自我突破，医疗 AI 形态异变.............................................................................................. 5 2.1 医学影像 AI：拓宽视野，影像 AI 脱离影像科...............................................................6 2.1.1 产品梳理..........................................................................................................................7 2.1.2 注册准入..........................................................................................................................8 2.1.3 商业化及应用............................................................................................................... 11 2.2 信息学 AI：曾经被动的管理者们，如今主动迎接医疗 IT........................................16 2.2.1 乘着 AI 迈向高等级评级..........................................................................................16 2.2.2 大模型要将医疗 IT 逐一重做一遍........................................................................19 2.3 制药 AI：下行时期，在变化之中寻找新的机遇...........................................................23 2.3.1 技术变化........................................................................................................................ 24 2.3.2 临床变化........................................................................................................................ 25 2.3.3 策略变化........................................................................................................................ 26 2.3.4 制药 AI 面临的挑战.................................................................................................... 28 2.4 讨论：颇具规模的 AI 产品矩阵，能够破解商业化难题吗？................................. 29 第三章：融资寒冬，医疗 AI 尽力改善现金流..............................................................................32 3.1 一级市场融资整体回落，制药 AI 相对强势...................................................................33 3.2 交表企业普遍亏损收窄，降本创收已成 AI 企业经营核心......................................38 3.3 讨论：逆市之下，人工智能如何自救.............................................................................46 第四章：大模型之下，生成式 AI 何以颠覆医疗？.....................................................................48 4.1 前沿技术：从判别式 AI 到生成式 AI................................................................................49 4.1.1 从判别式 AI 到生成式 AI......................................................................................... 49 4.1.2 基于大模型的应用.....................................................................................................50 4.2 讨论：规模商业化，大模型还要迈几步？.....................................................................53 第五章：医疗人工智能标杆案例.......................................................................................................55 5.1 深睿医疗：自研多模态 AI 引擎，数智化助力医院数据资产管理........................ 56 5.2 医渡科技：“双中台”助力全线产品升级，盈利能力大幅提升............................... 57 5.3 埃格林医药：“自研管线+AI 服务”双引擎战略，引领国内 AI 制药......................59 5.4 柏视医疗：兼具 AI MDT 放疗与手术双产品线，领跑国内市场........................... 60 图表目录 图表 2 图表 1 2016 年—2024 年涉及医疗 AI 的关键政策（上）..............................................1 图表 2 2016 年—2024 年涉及医疗 AI 的关键政策（下）..............................................2 图表 3 不同主题对于人工智能的需求差异...........................................................................6 图表 4 产品分布图（脏器分布+病种分布）........................................................................8 图表 5 2024 年 1-9 月通过第三类医疗器械注册准入的医疗 AI 产品（上）...........8 图表 6 2024 年 1-9 月通过第三类医疗器械注册准入的医疗 AI 产品（下）...........9 图表 7 PV-iDose 支持不同 TPS 计划剂量分析、叠加、不同影像序列的剂量叠加15 图表 8 人工智能在放疗领域中的扩展应用（上）.......................................................... 15 图表 9 人工智能在放疗领域中的扩展应用（下）.......................................................... 16 图表 10 电子病历系统整体应用水平分级评价基本要求...............................................17 图表 11 8 级电子病历需要达成的条件................................................................................17 图表 12 新电子病历系统整体应用水平分级评价基本要求..........................................18 图表 13 新标准中角色、功能对照调整...............................................................................18 图表 14 新标准中提出的“人工智能”要求...........................................................................19 图表 15 讯飞星火医疗大模型赋能全线医疗服务体系................................................... 19 图表 16 百度灵医智惠技术框架............................................................................................ 20 图表 17 熙软医院运营管理智能体........................................................................................22 图表 18 AI 制药的技术变化趋势............................................................................................24 图表 19 2023 年 10 月 31 日—2024 年 9 月 1 日更新了临床情况的管线............. 25 图表 20 39 家主流制药 AI 公司停止或被撤下的管线.................................................... 25 图表 21 39 家主流制药 AI 公司新增管线/适应症............................................................26 图表 22 固态研发传统研发方法与自动化方法关键步骤对比..................................... 27 图表 23 2022-2024 医疗 AI 领域不同细分领域融资情况............................................33 图表 24 2023 年—2024 年 8 月英伟达投资的 AI 制药企业........................................ 34 图表 25 2024 年 MNC 企业合作研发或授权的部分合作整理（上）.......................35 图表 26 2024 年 MNC 企业合作研发或授权的部分合作整理（中）.......................36 7 2024 年 MNC 企业合作研发或授权的部分合作整理（下）.....................37 图表 28 2023-2024 医疗 AI 领域及细分赛道融资轮次分析....................................... 37 图表 29 2022—2023 年 AI 医疗企业营收（千元人民币）及增长率（%）...........39 图表 30 2022—2023 年 AI 医疗企业毛利（千元人民币）及增长率（%）...........39 图表 31 2022—2023 年 AI 医疗企业研发开支（千元人民币）及增长率（%）..40 图表 32 2022—2023 年 AI 医疗企业净利润（千元人民币）及增长率（%）...... 40 图表 33 医渡科技用“聚焦”战略见成效..................................................................................41 图表 34 2022-2024 讯飞医疗四大业务板块营收情况（千元人民币）.................. 42 图表 35 英矽智能两项对外授权产品情况..........................................................................43 图表 36 晶泰科技领航资深独立投资者股权占比情况................................................... 44 图表 37 2022 年“一带一路”高贡献医疗设备出口结果..................................................47 图表 38 医疗领域判别式 AI 与生成式 AI 对维度对比....................................................49 图表 39 2024 年新发布的部分医疗大模型（上）.......................................................... 50 图表 40 2024 年新发布的部分医疗大模型（下）.......................................................... 51 图表 41 2024 年新发布医疗大模型应用场景分析.......................................................... 52 图表 42 深睿医疗 DeepwiseTrioData 多模态医疗大数据平台架构.........................56 图表 43 医渡科技“大数据+大模型”双中台解决方案......................................................58 图表 44 埃格林自研 AI 分析药物开发精准表型的过程................................................. 59 图表 45 柏视医疗微创手术人工智能平台的肺部重建效果..........................................61 1 1 第一章：什么构成了医疗 AI 的配置动力？ 历经十余年的发展，医疗产业对于 AI 的认知已经由最初的质疑转变为接受，甚至连医 生这个群体，都开始拥抱 AI，主动进行个性化 AI 的创造。 然而，认可 AI 与为 AI 付费是有差异的。许多医疗 AI 通过与目标用户合作的方式进入医 疗机构与药械企业，并在试用阶段中获得用户的认可，但他们中大多数最终不会为手中 的 AI 买单。 归根结底，AI 只有满足用户的切实需求，且能实现一定规模的溢出价值时，这项技术才 能具备商业化的可能。 那么，医疗产业中各类用户的真实需求是什么？本章将对多个主体进行分析，拆解他们 购置 AI 需要满足的真实需求。 1.1 政策主导下的 AI 购置动力 图表 1 2016 年—2024 年涉及医疗 AI 的关键政策（上 政策制定者通常会根据医疗卫生领域的发展现状和未来趋势，制定具有前瞻性和指导性 的政策文件。这些政策文件不仅明确了医疗信息化建设的总体目标和阶段性任务，还规 定了建设内容、技术要求、实施路径等关键要素。因而对于公立医院，政策需求是他们 需要考虑的首要需求。 为了树立医院对于前沿技术的正确认知，引导相关产业的快速发展，我国自