前景|AI医疗前景光明，可想分到这块“蛋糕”也不容易

文/东方亦落
AI医疗迎来商业化元年。今年7月，国家药监局发布了AI医用软件分类新规。新规的发布优化了审批环境，也反映出相关机构对行业发展的支持态度。近年来随着审批流程逐渐清晰，AI医疗器械的审批进程也在提速：去年全年共有9个AI医疗器械获批，今年国家药监局已累计批准了6张AI医疗器械注册证，全年获批数量有望创下新高。
而那些深耕AI大健康领域的巨头和创业公司近年来也一直在加码加速。既有像苹果、IBM这样的巨头，又有如依图科技、科亚医疗、鹰瞳科技这样的创业型公司。新技术新产品屡屡出现，资本对AI医疗的热情也空前高涨。
从目前的情况来看，大数据已经积累到了一定程度，与AI结合会使算法的价值更大，在疾病的预防、诊断、监测及长期管理等各个环节都能更好地辅助医生诊断与治疗。而且随着人们对于大健康的关注度逐年提升，加之疫情造成的影响，未来AI医疗的前景会更加广阔。
然而如同从前许多火热的领域一样，想谋求更好的发展，烧钱是不可避免的，尤其是AI医疗这种科技属性极强的领域更是如此。况且即使有钱可烧，方向也未必是正确的，如果方向错误，反而会让AI医疗陷入到一种尴尬的境地。所以AI医疗这块蛋糕，要是没有足够的“综合实力”，想分到也绝非易事。
一、AI医疗受巨头与资本青睐，推动传统医疗加速发展AI医疗赛道的火热，是当前医疗环境下所产生的必然结果。
多年以来，医疗健康行业的供需关系严重失衡，优秀的医疗资源稀缺。大城市医院多，质量优秀，很多小城市及村镇地区则完全相反。由于这些因素，普通医院的医疗效率不如大城市的医院更高。故而医疗需求增加，对高效治愈期望强烈，因而急需AI医疗解决供需矛盾。

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从AI医疗本身来看，它以互联网为依托，通过搭建基础设施和收集数据，将AI技术与大数据服务应用于医疗行业中，从而切实提升医疗行业的诊断效率与服务水平，有效解决医疗资源短缺问题。简而言之，即人工智能技术对医疗相关领域的应用场景赋能，包括医学影像诊断、慢性病管理，以及生活方式指导、疾病排查等大健康方向。
AI医疗的应用在影像诊断方面非常给力。例如做胸部和肺部CT诊断，每一位患者做一次检测都会产生数百张切片图像，影像科医生每周平均需要看几百位患者的CT图像，这些图像加起来能达到10万张，每张影像解读大约要10分钟左右，医生的工作压力可想而知。
而AI技术的介入可以有效解决该问题。例如AI肺结节辅助诊断系统能够识别出肺部CT片中的全部结节，甚至还能够给出它们的性质。
当然这种系统一开始还不够完善，医生和提供AI系统公司的技术人员会一起解决，医生会标注出当时AI系统未能识别的结节，公司会将这些信息注入到AI系统的训练库中做出更新。通过这种相互“帮衬”的方式，到今年为止，系统辅助诊断的准确率基本达到了95%左右。
从医疗行业的整体情况来看，放射学科掌握的医疗大数据占八成以上，是诊断疾病的关键入口。AI介入之后也可借助其中积累多年的大数据，为后续的AI医疗产品的持续优化提供源动力。
AI医疗赛道的火热，和企业与资本的“热炒”也不无关系。
许多投资人和业内专家认为，医疗影像已成为中国AI医疗最为成熟的细分领域。2020年，中国人工智能医疗公司共计129家（不包含以基因检测技术为主的企业），其中医学影像领域的公司有55家，占人工智能医疗公司总数的42.6%。
随着AI医疗行业愈发规范，商业化进程也在加快。鹰瞳医疗和科亚医疗已向港交所提交了IPO招股书，联影医疗、推想医疗正寻求科创板IPO，中国AI医疗领域的首家上市公司或许会由此诞生。