36氪：2021年中国医疗AI行业研究报告_40页_2mb

《2021年中国医疗AI行业研究报告》总结

核心内容

医疗AI行业以数据为核心驱动力，全面渗透医疗各场景，推动全流程精准诊疗。行业正加速商业化进程，政策支持、技术突破和资本投入共同推动其发展。

主要观点

• 政策驱动：国家部委陆续出台政策，支持AI在医疗领域的应用，推动行业进入规范发展阶段。
• 技术突破：计算机视觉、自然语言处理、机器学习等技术在医疗AI中广泛应用，提升诊断效率和准确性。
• 商业化加速：2020年起，多款医疗AI产品获得NMPA三类证，多家企业上市或提交招股书，行业进入商业化探索阶段。
• 行业痛点：医疗资源分布不均、高水平医师短缺，AI技术可有效缓解这些问题，提升基层医疗水平。
• 市场前景：中国医疗AI市场规模预计年均复合增速高达39.4%，2025年有望突破300亿元。
• 资本热度：AI医学影像成为热门投资方向，2021年1-10月投资案例数占比27.86%。

关键信息

行业概况

• 定义：医疗AI是人工智能技术在医疗领域的应用，涵盖医学影像、临床辅助决策、精准医疗、健康管理、药物研发、医疗机器人等。
• 发展历程：分为萌芽阶段（1978-2013）、起步阶段（2014-2019）、商业化探索阶段（2020至今）。
• 市场规模：2020年中国医疗AI市场规模为66.25亿元，预计2025年突破300亿元，年均复合增速达39.4%。
• 资本分析：2013-2021年10月，共发生1,121起投资事件，投资总额达1,718.19亿元，早期项目为主，战略投资占比高。

产业生态

• 上游：医疗设备，如CT、MR、超声等。
• 中游：AI医疗企业，覆盖AI医学影像、AI辅助决策、医疗机器人、AI药物研发等。
• 下游：医疗机构、体检中心、药械供应商、C端患者等。

主要应用场景

• 医学影像：涵盖CT、MR、DR、超声等，主要用于疾病筛查、辅助诊断。
• 临床辅助决策：贯穿诊疗全流程，提供治疗方案、手术导航、预后评估等。
• 医疗机器人：包括康复机器人、手术机器人、辅助机器人和服务机器人。
• 精准医疗：基因检测、个性化治疗等。
• 健康管理：疾病监测、慢性病管理等。
• 药物研发：AI助力靶点发现、化合物匹配、临床试验管理等。

资本市场趋势

• 投资热度：自2014年起持续升温，2018年达到高峰。
• 热门赛道：医学影像、医疗信息化、新药研发成为资本关注重点。
• 投资阶段：早期项目为主，战略投资占比达48.96%。

行业现状

医学影像

• 技术应用：深度学习技术在医学影像中广泛应用，提升诊断效率和准确性。
• 产品分布：已获NMPA三类证的产品主要集中在肺部、颅内肿瘤、骨折等领域，CT模态应用最广泛。
• 应用场景：辅助检测、辅助分诊及评估为主，辅助诊断产品较少。

AI辅助决策

• 应用目标：贯穿诊疗全流程，提供筛查、诊断、治疗、健康管理等支持。
• 成熟产品：集中在脑血管疾病、心血管疾病、肝脏疾病等，如安德医智、科亚医疗、推想医疗等。

医疗机器人

• 应用场景：覆盖就医全流程，康复机器人应用广泛，手术机器人前景广阔。
• 产品类型：康复机器人、手术机器人、辅助机器人、服务机器人。
• 市场占比：康复机器人占47%，手术机器人占23%，辅助机器人占17%，服务机器人占13%。

典型案例分析

安德医智

• 商业化进展：2020年6月获得国内首张“AI影像辅助诊断”三类证，2021年10月获得第二张三类证。
• 技术优势：深度学习技术与临床需求深度融合，自主研发多项关键技术。
• 战略合作：与北京天坛医院、MIT等建立合作关系，保障数据质量和安全。
• 产品矩阵：覆盖神经系统、心脏、心血管、乳腺、胸部等器官，提升诊疗效率。

数坤科技

• 产品矩阵：构建覆盖心、脑、胸、腹、肌骨5个治疗领域的一站式产品组合。
• 商业化加速：产品在国内百强医院广泛应用，2021年一季度营收同比增长357%。
• 海外市场：获得欧盟MDRCE认证，拓展全球销售渠道。

推想医疗

• 产品布局：以肺结节检测为起点，覆盖肺、脑卒中、冠心病、肺炎等领域。
• 商业化能力：产品在中、美、欧、日获得认证，建立广泛销售网络。
• 技术积累：通过高质量临床数据训练算法，提升产品特异性与敏感性。

行业发展趋势

• 产品体系：覆盖全流程、全场景的诊疗一体化解决方案成为行业共识。
• 数据合规：数据安全与合规性成为企业发展的关键，推动行业规范化。
• 强者恒强：头部企业凭借技术、数据和资源优势，进一步巩固市场地位。
• 新药研发：AI技术在药物研发中发挥重要作用，提升研发效率和成功率。

总结

医疗AI行业正加速商业化，政策支持、技术进步和资本投入共同推动其发展。AI技术在医学影像、临床辅助决策、医疗机器人、精准医疗、健康管理、药物研发等场景中广泛应用，提升诊疗效率和质量。头部企业通过优质数据和算法技术，构建起竞争壁垒，推动行业向智能化、一体化方向发展。未来，医疗AI将继续深化与医疗场景的融合，实现更广泛的应用和更高的商业价值。