作者 | 高級(jí)分析師 張家祺
AI在醫(yī)療場(chǎng)景中技術(shù)積累越發(fā)成熟，應(yīng)用場(chǎng)景日益豐富。近2年AI技術(shù)的突破不斷引燃市場(chǎng)關(guān)于AI+醫(yī)療的討論。我們認(rèn)為AI+醫(yī)療未來空間廣闊，當(dāng)下值得重點(diǎn)關(guān)注，因此我們重點(diǎn)梳理了AI技術(shù)在主要醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用，以供探討。
AI醫(yī)療渡過驗(yàn)證期，市場(chǎng)快速增長(zhǎng)AI醫(yī)療經(jīng)歷較長(zhǎng)的驗(yàn)證期后，迎來快速兌現(xiàn)。中國(guó)對(duì)于醫(yī)療AI的研究始于1980年代，經(jīng)過了算法由雛形初現(xiàn)到快速迭代、深度學(xué)習(xí)拓展等階段，在多年沉淀后迎來注冊(cè)審批與市場(chǎng)過渡階段。2020年前，由于商業(yè)路徑不清晰、落地場(chǎng)景未被驗(yàn)證、臨床價(jià)值不足等原因，醫(yī)療AI的價(jià)值未被市場(chǎng)認(rèn)知，但時(shí)至今日，多家醫(yī)療AI企業(yè)具備可落地的軟件和可兌現(xiàn)的收入，醫(yī)療AI迎來快速發(fā)展階段。在人工智能的所有應(yīng)用中，醫(yī)療行業(yè)位列頭部。據(jù)IDC數(shù)據(jù)，預(yù)計(jì)到2025年AI應(yīng)用市場(chǎng)將達(dá)1270億美元，其中醫(yī)療行業(yè)將占市場(chǎng)規(guī)模的1/5。從基礎(chǔ)層到應(yīng)用層，醫(yī)療AI廣闊市場(chǎng)大有所為。據(jù)動(dòng)脈網(wǎng)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，2020年中國(guó)醫(yī)療AI市場(chǎng)規(guī)模已達(dá)66.25億元，預(yù)計(jì)2020-2025年復(fù)合年增長(zhǎng)率（CAGR）為39.4%，2025年將突破300億元。
AI從“擴(kuò)容、增效、降本”三個(gè)維度賦能醫(yī)療全產(chǎn)業(yè)鏈AI賦能，多維觸達(dá)醫(yī)藥全產(chǎn)業(yè)鏈。AI技術(shù)對(duì)于研發(fā)、制造、醫(yī)療終端消費(fèi)等多個(gè)場(chǎng)景都能夠?qū)崿F(xiàn)觸達(dá)和價(jià)值賦能。從技術(shù)維度看，AI從供給端改變了醫(yī)療領(lǐng)域的發(fā)展軌跡和運(yùn)行模式；從市場(chǎng)維度看，人工智能技術(shù)為現(xiàn)有醫(yī)療工作帶來流程改進(jìn)與效率提升。醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)鏈按上中下游劃分可分為：1）上游：醫(yī)藥研發(fā)、中藥材、醫(yī)藥中間體等原材料；2）中游：各類生物藥、化學(xué)藥、中藥、醫(yī)療設(shè)備及器械制造；3）下游：醫(yī)藥機(jī)構(gòu)、零售終端、線上診療、醫(yī)藥流通等。而每一條產(chǎn)業(yè)鏈都有需要提升空間。1）上游研發(fā)端：研發(fā)效率、研發(fā)周期、研發(fā)費(fèi)用等；2）中游制造端：生產(chǎn)效率、新產(chǎn)品迭代、生產(chǎn)成本等；3）下游醫(yī)療端：流通效率、醫(yī)院管理效率、醫(yī)療資源分布、患者醫(yī)療可及性等。通過AI為傳統(tǒng)的醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)鏈賦能，帶來產(chǎn)業(yè)變革，而其價(jià)值體現(xiàn)在擴(kuò)容（新產(chǎn)品）、降本（減少費(fèi)用）、增效（提高效率）這三個(gè)方面。而商業(yè)模式分為平臺(tái)服務(wù)、硬件設(shè)備、軟件服務(wù)三個(gè)方向，各自有各自的核心壁壘。醫(yī)療AI始終需要走向商業(yè)化，體現(xiàn)其應(yīng)用價(jià)值。目前，從AI為醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)鏈賦能的價(jià)值角度，考慮商業(yè)化落地的場(chǎng)景、進(jìn)程以及節(jié)奏上看，我們認(rèn)為醫(yī)療AI在以下三個(gè)大方向大有可為，并且已經(jīng)有成功的商業(yè)化成果。-醫(yī)療端：AI+醫(yī)療服務(wù)（檢驗(yàn)診斷、院內(nèi)信息化、AI醫(yī)療助理、醫(yī)療解決方案）-制造端：AI+醫(yī)療器械（FFR、AI-ECG、影像AI、AI消融、AI放療、醫(yī)療機(jī)器人AI）-研發(fā)端：AI+醫(yī)藥研發(fā)（AI+制藥、AI+CRO）
AI醫(yī)療在“醫(yī)療服務(wù)、醫(yī)療器械、醫(yī)藥研發(fā)”領(lǐng)域率先落地場(chǎng)景AI檢驗(yàn)/病理診斷：高精度高質(zhì)量AI識(shí)別，重塑醫(yī)療體系AI檢驗(yàn)診斷：檢驗(yàn)醫(yī)學(xué)是現(xiàn)代醫(yī)學(xué)的重要組成部分，臨床決策所需信息70%來自檢驗(yàn)，而以數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)（machinelearning，ML）、專家系統(tǒng)為支撐的AI技術(shù)正在成為強(qiáng)大的輔助工具。AI可以自動(dòng)驗(yàn)證報(bào)告，進(jìn)行初步審核；全實(shí)驗(yàn)室智慧互聯(lián)，質(zhì)量控制將更為精細(xì)、快速、簡(jiǎn)便，節(jié)約質(zhì)控成本的同時(shí)，提高檢驗(yàn)質(zhì)量。AI病理診斷：計(jì)算機(jī)視覺、分子病理學(xué)、基因組學(xué)和生物信息學(xué)的快速進(jìn)步促進(jìn)了計(jì)算病理學(xué)的發(fā)展。計(jì)算病理學(xué)允許研究人員和臨床醫(yī)生以前所未有的方式，通過量化癌癥組織病理學(xué)提取大量的生物學(xué)和臨床相關(guān)信息。AI算法提供了從大量數(shù)據(jù)中提取信息的框架，因此支持的計(jì)算病理學(xué)有望改變未來癌癥的診斷、研究和治療方式。需求推動(dòng)，醫(yī)療信息化野蠻生長(zhǎng)。醫(yī)療行業(yè)進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代，傳統(tǒng)的醫(yī)院管理、醫(yī)保收支結(jié)算、質(zhì)控等環(huán)節(jié)對(duì)于數(shù)據(jù)處理的需求快速增加，各類企業(yè)在洞察到醫(yī)院業(yè)務(wù)發(fā)展面臨的痛點(diǎn)，在不同的細(xì)分領(lǐng)域內(nèi)探索，逐步在電子病歷、各科室數(shù)據(jù)互通、醫(yī)院評(píng)級(jí)、藥房自動(dòng)化等領(lǐng)域形成可落地的應(yīng)用，院內(nèi)信息化逐步形成獨(dú)立賽道。醫(yī)院作為我國(guó)醫(yī)療服務(wù)體系的核心，目前仍然處于智能化管理的初級(jí)階段。隨著醫(yī)療信息化、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)進(jìn)步，醫(yī)院數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程加速，通過人工智能加速醫(yī)療機(jī)構(gòu)管理變革的時(shí)刻悄然來臨。通過智能化的病歷管理、患者信息管理和醫(yī)療資源調(diào)度，人工智能能夠?yàn)獒t(yī)療機(jī)構(gòu)賦能，為患者縮短診療流程，提高效率。根據(jù)十四五規(guī)劃，下一步到2025年，二級(jí)醫(yī)院需實(shí)現(xiàn)電子病歷應(yīng)用3級(jí)到4級(jí)的升級(jí)，三級(jí)醫(yī)院則需達(dá)到5級(jí)及以上。預(yù)計(jì)會(huì)帶來大量現(xiàn)有系統(tǒng)的升級(jí)換代以及新系統(tǒng)建設(shè)的增量需求，醫(yī)院IT建設(shè)需求有望加速釋放。在超聲、放射、內(nèi)鏡、病理等檢查科室，智慧預(yù)約系統(tǒng)能夠通過AI自動(dòng)識(shí)別患者檢查電子申請(qǐng)單，結(jié)合與檢查相關(guān)的環(huán)境/醫(yī)學(xué)/時(shí)間等多種因素，為患者推薦最合理的檢查預(yù)約時(shí)間，提高就診效率。智能預(yù)警系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)患者情況，為醫(yī)護(hù)人員提供實(shí)時(shí)反饋，進(jìn)一步提高醫(yī)療質(zhì)量?；贜LP算法，AI能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)各類醫(yī)療文本信息錯(cuò)誤并上報(bào)，高效及時(shí)發(fā)現(xiàn)高危問題。此外，政策重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)單病種質(zhì)控，覆蓋病種和數(shù)量均增加，利用AI進(jìn)行數(shù)字化和信息化監(jiān)控和上報(bào)是最佳解決方式。在醫(yī)藥分開為導(dǎo)向、智慧醫(yī)院建設(shè)持續(xù)推進(jìn)的公立醫(yī)院改革背景下，醫(yī)院對(duì)醫(yī)療物資智能管理和智慧藥房系統(tǒng)的需求越發(fā)急迫，在軟件系統(tǒng)的管理和控制下，智慧藥房項(xiàng)目通過自動(dòng)發(fā)藥機(jī)、智能針劑管理柜、智能毒麻藥品管理柜、智能預(yù)配貨架、智能存取貨架等設(shè)備，實(shí)現(xiàn)藥房藥品的自動(dòng)化存儲(chǔ)、調(diào)配、傳送和發(fā)放。通過智化藥品管理系統(tǒng)對(duì)藥房工作進(jìn)行流程再造，提升藥品調(diào)配效率、有效防范人為差錯(cuò)，實(shí)現(xiàn)藥品庫(kù)存效期智能管理，進(jìn)而提升藥事服務(wù)質(zhì)量，改善藥房工作條件，縮短患者取藥等候時(shí)間，實(shí)現(xiàn)藥房藥品的智能化管理。AI醫(yī)療助理：生成式AI使C端醫(yī)療可及性大大提升根據(jù)OpenAI于2023年3月20日發(fā)布的一篇有關(guān)GPT-4在解決醫(yī)學(xué)挑戰(zhàn)方面的論文展示，GPT-4在官方USMLE（美國(guó)執(zhí)業(yè)醫(yī)師資格考試）考試題目上表現(xiàn)出了顯著的進(jìn)步，與GPT-3.5相比，在兩個(gè)考試中的表現(xiàn)提高了30個(gè)百分點(diǎn)以上，性能極大提升。作為測(cè)試，我們通過向ChatGPT（GPT-4）提供真實(shí)高血壓案例進(jìn)行咨詢，發(fā)現(xiàn)ChatGPT能夠給出基本的回答，并提供相關(guān)依據(jù)?？梢钥闯?，ChatGPT的回答和建議具有很強(qiáng)的可讀性和專業(yè)性，使患者對(duì)醫(yī)療的可及性大大增強(qiáng)。AI醫(yī)療解決方案：大數(shù)據(jù)綜合服務(wù)賦能醫(yī)療行業(yè)2019年中國(guó)醫(yī)療行業(yè)內(nèi)醫(yī)療信息化投資總額為人民幣1,456億元，預(yù)計(jì)到2024年將增長(zhǎng)至人民幣3,567億元，復(fù)合年增長(zhǎng)率達(dá)19.6%。其中生命科學(xué)公司CRO投資（38%），生命科學(xué)公司數(shù)字營(yíng)銷投資（28%）和醫(yī)院IT投資（25%）占比較高。中國(guó)醫(yī)療大數(shù)據(jù)解決方案市場(chǎng)2015年的規(guī)模（根據(jù)健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)解決方案服務(wù)供應(yīng)商的銷量而計(jì)算）為人民幣18.67億元，到2019年增長(zhǎng)為105.42億元，2015-2019年復(fù)合年增長(zhǎng)率為54.2%；預(yù)計(jì)到2024年將增長(zhǎng)至人民幣577億元，預(yù)計(jì)復(fù)合年增長(zhǎng)率達(dá)40.5%。醫(yī)療大數(shù)據(jù)解決方案整體滲透率（指醫(yī)療大數(shù)據(jù)解決方案的銷售收入占中國(guó)醫(yī)療信息化投資總額的百分比）有望從2019年的7.2%增長(zhǎng)到2024年的16.2%。
AI制藥：底層突破降本增效，提高新藥研發(fā)成功率AI制藥的發(fā)展是一個(gè)隨著底層基礎(chǔ)理論從“0”到“1”的發(fā)展過程，隨著理論到實(shí)踐的突破性應(yīng)用，AI制藥的發(fā)展經(jīng)歷了幾次“AlphaGo”般重大突破發(fā)展時(shí)期。AI制藥的快速發(fā)展集中在2018伊始，國(guó)外以谷歌DeepMind，國(guó)內(nèi)以英矽智能為首的公司相繼為業(yè)內(nèi)熟知，2020年行業(yè)進(jìn)入加速發(fā)展期，資本開始大量涌入賽道，催化公司發(fā)展，業(yè)內(nèi)合作紛紛建立。相較于傳統(tǒng)的藥物發(fā)現(xiàn)過程，AI賦能在臨床前發(fā)現(xiàn)階段縮短藥物研發(fā)周期，根據(jù)Exscientia的數(shù)據(jù)，可平均節(jié)約藥物合成時(shí)間40~60%，降低研發(fā)成本，并提高研發(fā)成功率12%~14%。例如國(guó)內(nèi)的AI制藥龍頭公司，英矽智能在臨床前發(fā)現(xiàn)階段的靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)到先導(dǎo)化合物的優(yōu)化，只需要約18個(gè)月完成，總體投入不超過270萬(wàn)美金，而這個(gè)過程過去往往需要五年甚至更長(zhǎng)，并需要投入數(shù)億美金。AI制藥公司的商業(yè)模式可分為三類：1）軟件供應(yīng)商：提供算法進(jìn)行軟件產(chǎn)品授權(quán)，醫(yī)藥專業(yè)性較低，產(chǎn)品溢價(jià)低可快速切入市場(chǎng)并創(chuàng)造營(yíng)收，如OpenEye、ChemicalComputingGroup等計(jì)算機(jī)公司采取此模式；另外也有一些公司采取向軟件整合延申，提供“電腦內(nèi)服務(wù)”如Atomwise等。2）AI+CRO：提供新藥研發(fā)服務(wù)，集中在臨床前靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)、先導(dǎo)化合物發(fā)現(xiàn)，更加偏向CRO模式，臨床前階段進(jìn)行向外授權(quán)，用一定新藥研發(fā)風(fēng)險(xiǎn)換取較多上行空間收益，如Exscientia、Absci等。3）AI+Biotech：自研新藥研發(fā)并推進(jìn)臨床研究，偏向創(chuàng)新藥企模式，專業(yè)性高，進(jìn)入門檻高，可在臨床一定階段向外授權(quán)或自主商業(yè)化，創(chuàng)造更高價(jià)值，如薛定諤、英矽智能、RelayTherapeutics、BenevolentAI、Cyclica等。而采用多種商業(yè)模式，從軟件授權(quán)到新藥研發(fā)“端到端”AI賦能制藥的公司，以薛定諤、英矽智能為代表。底層AI自主的新藥研發(fā)，隨著臨床管線的推進(jìn)，AI賦能制藥實(shí)際價(jià)值得以顯現(xiàn)，切實(shí)加快藥物研發(fā)，解決未滿足臨床需求。在商業(yè)模式上，AI藥物研發(fā)企業(yè)有三種主流模式：AIbiotech、AICRO和AISaaS，即研發(fā)藥物、承接服務(wù)和售賣軟件。國(guó)內(nèi)多數(shù)AI藥物研發(fā)企業(yè)都會(huì)在SaaS服務(wù)商、AICRO和AIbiotech的商業(yè)模式中兼容兩種或者三種?！白匝?外部合作”已經(jīng)成為主流，這也是很多傳統(tǒng)藥企傾向的合作模式，降低liscencein的風(fēng)險(xiǎn)。-AICRO：是指初創(chuàng)公司通過人工智能的輔助，為客戶更好地交付先導(dǎo)化合物或者PCC，再由藥企進(jìn)行后續(xù)的開發(fā)，或者合作推進(jìn)藥物管線。-AIbiotech：則是以推進(jìn)自研管線為主，較少進(jìn)行外部合作的公司。-AISaaS服務(wù)：是指為客戶提供AI輔助藥物開發(fā)平臺(tái)，最主要為用一套標(biāo)準(zhǔn)化的產(chǎn)品，通過平臺(tái)為企業(yè)賦能，幫助企業(yè)加速研發(fā)流程，節(jié)省成本與時(shí)間。隨著AI技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用的深入，AI醫(yī)療產(chǎn)業(yè)將迎來更快速的增長(zhǎng)。AI將在醫(yī)療領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)更廣泛的應(yīng)用，推動(dòng)醫(yī)療服務(wù)的創(chuàng)新和轉(zhuǎn)型，提高醫(yī)療服務(wù)的質(zhì)量和效率，實(shí)現(xiàn)醫(yī)療資源的優(yōu)化配置，成為解決醫(yī)療資源不平衡的重要工具。隨著商業(yè)場(chǎng)景的持續(xù)迭代和應(yīng)用，其滲透將持續(xù)加速，成為未來5年成長(zhǎng)最快的AI賽道之一，值得持續(xù)關(guān)注和跟蹤。
