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2021年中国人工智能+医疗与生命科学行业研究报告
发布日期:2021-11-24 13:37   来源:未知   阅读:

  人工智能+医疗与生命科学即AI医疗已从起步期迈入发展期,AI医疗应用已从早期浮现阶段过渡为深入探索阶段。在该时期与阶段内,医疗数据的安全性得到维护,数据互联互通建设向数据治理与开发转变,AI医疗影像向多疾病横向拓展与纵向深挖,NLP技术产品领先于KG、ML技术产品,如CDSS领先于AI制药,个别赛道竞争加剧,可行的商业模式浮出水面。从市场规模来看,2020年中国AI医疗核心软件市场规模为29亿元,加上带有重资产性质的AI医疗机器人,总体规模为59亿元,而到2025年,AI医疗核心软件市场规模将达到179亿元,同样加上AI医疗机器人,总体规模将达到385亿元,2020-2025年CAGR=45.7%,总体市场呈繁荣增长态势。未来,AI医疗影像玩家将继续开拓影像诊断的其他疾病市场,如冠脉、乳腺、肝脏等,同时开发手术规划与导航这类影像治疗市场,转战新兴的蓝海区。此外,未来AI医疗的战场将从资本力量雄厚与否的角逐,转为企业自 身商业模式的较量。

  人工智能+医疗与生命科学,是在协助人或解放人的状态下,以提升院内外医疗服务效率效果为目的、以人工智能为核心干预技术手段介入传统的院内外医疗环节,从而产生相应软硬件产品的新型医疗应用技术,本报告于后文中将人工智能+医疗与生命科学简称为AI医疗。因AI医疗需AI技术结合具体的医疗场景方能释放与彰显其具象的原理与作用,故其具有很强的场景关联性。按应用场景分类,人工智能+医疗与生命科学主要分为AI医疗影像、CDSS、智慧病案、AI制药、医疗数据智能平台、AI医疗机器人、AI基因分析等细分应用技术。由于AI基因分析在我国的发展处在早期雏形阶段,商业模式与规模释放尚不清晰,故在本报告中,AI基因分析不予讨论。AI制药的下游服务市场为药企,而其他应用技术的下游主要覆盖范围都为医院,少部分应用会在院外市场中使用,如AI医疗服务机器人应用于康养机构环境消毒,医学数据智能平台应用于医学研究中心统计数据与疾病研究等。

  基于数据建设、算法开发与产品商业化的角度,艾瑞将中国AI医疗的发展轨迹分为四个阶段:1)AI初步介入医疗阶段,医疗数据零散地储存在各类医院信息系统中,AI技术在医疗领域的探索更偏向试探性的测试,标准化产品尚未出现。2)AI医疗应用浮现阶段,院内外数据建设工作展开,眼底、肺部影像的标准数据库率先建立,为AI医疗影像产品领跑奠定了基础,眼底、肺部影像产品跑出,其他产品还不明确,商业化还在起步,商业模式并不明朗,还处在多元、混沌的尝试阶段;3)AI医疗应用深入探索阶段,医疗数据的安全性得到维护,数据互联互通建设向数据治理与开发转变,AI医疗影像向多疾病多科室横向拓展与纵向深挖,NLP技术产品跑出,个别赛道竞争加剧,可行的商业模式浮出水面;4)AI医疗应用稳定完备阶段,数据互联互通建设基本告一段落,数据共享初步实现,以KG为主的认知智能技术迈向成熟,与感知智能协同推进各类应用的均衡互补发展,总体赛道的竞争格局与商业模式形成并稳定,头部聚集效应长期存在。

  随着AI医疗影像企业获取三类证的步履加快,以及IPO冲刺的阶段性胜利,双重红利将带动中国AI医疗核心软件市场规模快速增长。据艾瑞建模测算,2020年中国AI医疗核心软件市场规模为29亿元,其中CDSS市场占有率为29.8%,AI医疗影像为7.1%,而到2023年,AI医疗影像市场规模将首次超越CDSS,成为AI医疗核心软件中市场占有率最高的产品。除核心软件外,AI医疗机器人也为总体的AI医疗市场规模注入强劲的增长动力。因手术机器人属于核心软件与高级硬件器材组合的临床治疗产品,高昂的单价及临床稀缺性决定了其不可撼动的市场规模地位。总体而言,市场呈现高增长状态,2020-2025年CAGR=45.7%,总规模在2025年将达385亿元。

  艾瑞将目前已递交招股书的AI医疗企业的营业、销售及服务成本数据进行了汇总,从图中可看出,不同AI医疗影像公司之间的营收高低点差距较大,多数企业的2020年营收与销售及服务成本都有倍数提升的情况。AI医疗数据智能企业的营收、销售及服务成本的数据体量要明显高于AI医疗影像公司,这与其数字解决方案的高客单价有直接关系。

  艾瑞从产品形态、销售渠道、盈利模式、运营模式、客户关系与赛道种类的角度出发,对AI医疗现有的商业模式做了以下汇总与展示。从图中可看出,医疗器械类的亮灯数量、强度要明显高于非医疗器械类,尤其是AI医疗影像除了纯服务的产品形式、里程碑的收费模式灭灯以外,其他区域均有亮灯情况,其在所有赛道中的商业模式较为多元。非医疗器械类中的AI制药的亮灯数量最少,其目前仍以CRO形式为主导的商业模式,未来可能会与药企、CRO企业开展战略合作,拓展合作伙伴生态,从而提高药物研发管线的接单量,并将药物试验这类需要重大物资铺垫的工作转移至CRO企业。从商业模式的固定程度与稳定性来讲,带有重资产性质的AI医疗机器人的商业模式已经基本定型,而其他轻资产性质的核心软件类产品的商业模式还处在动态演变阶段,未来可能会孵化出新兴的商业模式。

  艾瑞从人工智能技术成熟度与AI医疗产品的商业化进展角度出发,将本报告中提到的主要产品进行了象限分类和总结。AI医疗影像产品、智慧病案、CDSS、医学数据智能平台、医疗服务机器人均已进入技术商业化区域,AI制药、手术机器人、辅助机器人、基因检测等更多扎堆于探索研发区域,而迭代创新区域尚未出现典型产品。

  在2019-2021年8月AI医疗影像采招额统计中,三甲医院是需求主力,2019年与2020年的采招额维持在1000万元以上,其他三级医院、二级医院累加的需求也不容小觑。受新冠肺炎检测需求的冲击与肺部影像产品受众广、开发技术成熟高等因素影响,统计时间内关于肺部科室的AI开发软件采招额高达1296万元,心血管、综合类与病理科位列其后。心血管类产品因设备主要覆盖在三甲医院,偏远地区配备有限,释放点也相应存在地理局限;乳腺类产品刚受到国家重视、受众局限于女性,释放节奏相对较缓、可释放空间主要在女性市场。此外,主流的AI影像产品存在不同的需求差异,冠脉产品是继肺部产品之后又一明确的产品跑道。二甲与三乙类医院具备血管机与心内科室,但诊断能力欠缺,最后往往被迫将冠脉病人转移至三甲医院,从而丧失了获取冠脉手术费的主动权,若使用冠脉产品辅助诊断,则可提高诊断水平,在病情早期为病人做支架手术,控制病情的同时亦可创收。而对三甲医院而言,使用冠脉产品做检测,可提升检测速度,增加检测病人数量,更好更快地发现真正需要做支架手术的病人,为医院带来临床手术收入。

  现阶段,部分AI医疗影像辅助诊疗企业依旧保留免费在医院试用的模式,将产品打入医院,进行数据积累与算法调优,并增强客户粘性。多数企业则主要采用了与院内医疗信息化软件系统相似的商业模式,即独立销售与打包销售。独立销售模式售卖的产品形态皆为软件或软硬一体机,根据现有销售渠道、盈利模式与支付方的组合,独立销售模式可分为三类:一是直接向各级医院或其他医疗机构售卖产品,以医疗器械的形式收取一次性软件费用、定期维护费或调用服务费;二是通过渠道商向院端或设备厂商转售产品,并从中抽成;三是直接向医疗器械厂商售卖产品,收取一次性软件费用,不再对接医院。依据现有产品形态、销售渠道、盈利模式与支付方的组合,打包销售模式分为两类:一是与云平台合作,将辅助诊疗产品作为集成模块嵌入各云类产品中出售,收取调用服务费;二是与医疗器械厂商合作,将具备图像处理、辅助诊疗能力的软件嵌入CT、DR或MRI等大型医疗影像设备中,与设备共同销售并从销售额中抽成。艾瑞预测,未来,无偿使用模式将逐步淡出市场,以授权或调用形式向各类用户收取服务费的模式对软件厂商较为有利,参与者可尝试开拓。

  AI医疗影像推广的最终对象主要是医院,除此之外是C端用户。在对接最终对象时,一般以医疗器械厂商、当地渠道商、保险公司、第三方影像中心或体检机构为推广桥梁,向医院或患者收费。一味地扩张自有的销售团队不仅会耗费高额预算、而且投入后的进展难达预期,压缩核心研发团队的生存空间。因此,艾瑞认为,AI医疗影像企业率先拿下市级医院的市场,通过市级医院的辐射作用拉动同级非三甲医院、县级医院的购买需求,或通过与大型医疗器械厂商建立生态捆绑性强的战略合作,借助合作方已有渠道基础打入医院,这类轻量化的推广模式是未来的发展方向。

  据艾瑞建模测算,2020年,中国AI医疗影像市场规模为4亿元,而到2025年,市场规模可达100亿元,2020-2025年CAGR=87.5%,总体市场增长维持在较高水平。2020年规模同比增长率的抬升主要由三类证审批红利所释放,2023年后治疗类产品的加入也为整体市场的发展注入活力,但总体市场仍以诊断类产品为主。从院内产品线看,起初的规模贡献基本依靠肺部产品,后期,以心脑血管、骨科、眼科、乳腺等为代表的产品逐步扩充市场。二级及基层医院因2020年国家出台配备乳腺机的规定,再加上诊断能力有限,对乳腺产品存在强烈的购买意愿。冠脉产品可以直接为医院带来临床手术收益,但非三甲医院的冠脉手术能力有限,所以此类产品未来主要还是布局在三甲医院。

  自科技部2017年印发《“十三五”医疗器械科技创新专项规划》以来,国内AI医疗机器人有了创新与起色,下游市场需求也逐渐释放。在医院端,医院对AI医疗机器人的需求度呈三甲三乙二级其他医院的排列。三甲医院作为手术质量的标杆与手术数量的主要负担方,对手术机器人有强烈的刚需。在手术机器人中,腹腔机器人同时为泌尿外科、肝胆外科、心脏外科、妇科等多个科室所需,骨科机器人则位列其后。在B端与G端,受疫情新常态影响,公共卫生需求触发,房地产、体检机构、康养机构、学校以及各类政府机构对消毒机器人与测温机器人的需求将持续存在,而康复机器人这类针对肢体缺陷人士的器械则更多为民营康养机构所需。从C端情况看,我国医疗机构住院病人手术人次、老年人口皆呈稳步增长趋势,肢体残疾人士数量也有相当规模,这对医疗服务人员而言是颇具压力的挑战,引入AI医疗机器人减负提效已成为解决方案。

  在中国AI医疗机器人市场中,普遍存在国内与国外玩家。美国、法国、德国等欧美国家因技术起步早、学术与实践经验丰富,率先实现商业化并已步入市场成熟期,其生产的骨科关节机器人、达芬奇腹腔机器人、神外机器人在我国基本处于垄断地位,虽然我国的医疗机器人厂商在科技创新类政策的驱动下探索孵化出了骨科脊柱机器人、腹腔机器人、神外机器人与口腔手术机器人,但除了骨科脊柱机器人外,其他手术类机器人尚未真正实现市场导入,医院的首选依然是国外厂商。与手术机器人不同,医疗服务机器人市场准入门槛低,技术相对简单,国内厂商可以在短期内做到快速研发并投放到市场中。因此,中国AI医疗机器人市场率先崛起的类型以骨科脊柱机器人与医疗服务机器人为主,国内的手术机器人想要替代国外产品,仍需辛勤耕耘、潜心迈步前行。

  据艾瑞建模测算,2020年,中国AI医疗机器人市场规模为30亿元,至2025年,规模可达205亿元,2020-2025年CAGR=47.0%,总体市场增速较快,2021年因国内骨科脊柱机器人与腹腔镜机器人的增长,规模增速走高。总产品结构看,手术机器人因单价高、临床需求呼声大,一直保持规模释放的主力角色,尤其是腹腔机器人(达芬奇)、骨科脊柱机器人与经皮穿刺机器人,始终保持着较高的市场份额。在2025年,腹腔机器人(达芬奇)将达到93亿元的市场规模,是所有手术机器人中攀升空间最大的品类,这与其高单价、技术成熟、多科室需求量大等因素有关。医疗服务机器人与部分康复机器人(如智能假肢)属于典型的低单价、高销量产品,在总体市场规模中的填充份额有限,且准入技术门槛偏低,产品与产品之间可替换的空间较大。

  在与CDSS与病种质控相关的政策中,有关基础层建设的政策出现最早,反复迭代更新的频率也偏高,驱动医疗机构先打好CDSS的底座;有关应用层的政策出现较晚,但对CDSS产品的驱动效果较强,行业影响较大,如卫健委关于印发《电子病历系统应用水平分级评价管理方法及评价标准(试行)》的通知就迫使三级与二级医院在规定时间内完成电子病历评级。从各级医疗机构的需求看,外因更多、驱动效果也更强,多是因政策规定内化为医院行动的动力,加快信息化步伐。内因主要集中于经济利益、临床质控与医疗资源分布改善上。三乙与二甲医院因临床质控水平有待提升、具备较充足的购买预算,成为CDSS产品的采购主力军;基层因优质医生资源不足、信息化进程缓慢,对CDSS产品存在强烈的内在需求。

  据艾瑞建模测算,2020年中国CDSS市场规模为110192万元,2025年相应规模可达331375万元,2020-2025年CAGR=24.6%。CDSS在三级与二级医院的市场空间巨大,但三级医院在未来逐步转化为存量市场,采购量下滑,总体市场规模增速也会逐渐降低;另外,受评级这股“大风”的影响,产品现阶段存在为了服务评级而快速开发产品、不顾产品深度临床价值开发、将CDSS作为评级工具的乱象,导致产品同质化严重,产品价格下跌明显,从而使总体市场增速趋缓,也正是因此,CDSS产品的替换频率较高。对此,开发真正满足临床辅助诊断、实现病种质控的CDSS产品显得尤为重要。厂商需在评级政策的推动下,应兼顾市场开拓节奏与产品质量,才能提高客户粘性,增加品牌声誉,以换取更广阔的市场空间。

  当前市场主流的电子病历评级系统分为四类:HISMSS应用模型、Gartner分代模型、美国电子病历“有效使用”标准以及中国电子病历系统应用水平分级评价标准(以下简称评价标准),我国医疗机构正在按照第四类系统推进电子病历的建设与评级。依据评价标准划分,5级及5级以上的电子病历系统应用水平属于高级别水平。越高级别的电子病历,智能化程度越高,越接近智慧病案的定义。从高级别电子病历的推行与评级情况来看,截止到2020年7月,我国高级别电子病历水平医院共有172个,其中5级医院数量最多,为146个,7级医院数量最少,仅为4个,8级医院还未出现。可以看出,越是高级别的医院,因评价的条件更为严格、对信息化要求更高,数量就更少。此外,2020年我国被评为高级别医院的数量仅有172家,我国的各级医院电子病历应用水平评级之路还需耐心潜行,智慧病案建设仍需推进,市场空间有待打开。

  据艾瑞建模测算,2020年,中国智慧病案市场规模为83966万元,到2025年,相应规模可达249410万元,2020-2025年CAGR=24.3%,市场总体增速较为快,且市场整体呈现稳步爬坡趋势。从产品结构上看,早期市场规模增长的贡献主要来自首页质控,因产品进入门槛低,除三甲医院以外的二级医院是评级建设中更为庞大的市场需求群体,其智慧病案的质控工作要落后于三甲医院,且预算有限,会倾向于优先采购可以实现评级目的、但价格更低的首页质控产品。而在后期,市场规模增长的贡献主要来自三甲医院对内涵质控的采购。对于三甲医院而言,在已有的首页质控基础上,加强内涵质控建设,可进一步提高高级别电子病历水平医院的评级资质。受限于首页质控的低单价,尽管医院的采购量具备一定规模,但总体收入规模的释放节奏不会太快,甚至在后期会落后于高单价的内涵质控。

  医学数据智能平台是指以院内信息系统的医疗数据为生产要素,基于私有云部署,通过数据采集、预处理、计算、存储与应用开发一系列步骤与各步骤所涉及的开发组件,生产出临床与科研等医疗应用的开发中间件,其本质上是云计算中的PaaS。医学数据智能平台集多种开发组件于一体,是医疗应用开发的工具包。医疗数据来自院内的原生数据库,该阶段的数据往往不符合应用模型的标准,所以需要使用对应组件,将数据状态同步成模型所需标准。首先,需要进行数据采集,然后使用ETL工具抽取数据,参照统一标准对数据进行转码,形成标准化库后,与原始数据做映射,对数据做质控,再依托模型进行数据再生成,形成具有算力效果的数据,最终将生产好的数据应用到业务模型端。从构建方式看,因完全摒弃医院原有的信息化系统、重新严格按照医学数据智能平台的技术路线设计开发新系统会消耗大量成本且成效慢,故医学数据智能平台一般采用混合式构建法即在医院原有的信息化系统基础上构建平台,如此一来,既保留了原有信息系统的成熟设计,又保持了原有业务的连续性。

  在医学数据智能平台建设中,主要面临三大主要问题:系统架构不兼容、资源建设不精简、资源利益不统一。系统架构不兼容指平台系统与HIS系统不兼容、与其他平台不兼容、与应用开发软件不兼容;资源建设不精简指院内同时存在若干功能相似的平台;资源利益不统一指院内各科室、HIS厂商与平台厂商、各级医院之间数据建设利益立场不统一。三大主要问题的具体情况如下:

  据艾瑞建模测算,2020年医学数据智能平台市场规模为42096万元,2025年相应规模可达141907万元,2020-2025年CAGR=27.5%,总体市场增长趋势逐渐加快。因医院的数据安全隐私顾虑、平台与信息化系统接口对接不适应、信息化厂商与数据智能厂商之间的产品博弈等因素的阻挠,医学数据智能平台进入医院伊始要历经一个收入突破期,大规模爆发期尚未到来,整个市场还处于稳步爬坡阶段。未来,随着产品数据安全功能的完善以及评级应用开发的驱动(如CDSS、科研平台、病案质控等),医学数据智能平台的爬坡速度会逐渐加快。医学数据智能平台建设的推进,将推动医院整体的数字化与智能化,从而加速临床医疗的信息化进程。

  AI制药研发的是原研药与创新药,它们的研发周期长于仿制药,研发流程要经历科研与药物发现、临床前研究、临床试验及审批上市四个阶段。原研药与创新药的研发专业性强,一般耗费10-15年的时间与超过10亿美金的资金,且实验风险大,具备高技术、高投入、高风险、低成功率、审批慢的痛点。对此,AI制药在新药研发领域迎来发展契机。AI制药是一种以医药大数据为学习研究土壤,运用NLP、CV、知识图谱、机器学习、深度学习等AI技术参与制药过程,以计算、预测、寻找合适的、新兴的有机物化学反应、潜在药物分子并观察药物临床效果的技术手段。目前,AI制药主要应用于靶点发现、化合物合成、化合物筛选、药物晶型预测、患者招募、药物重定向与临床试验设计优化等场景。

  从疾病负担上看,我国的心血管疾病与癌症负担最重,且随着我国人均期望寿命的延长与老龄化加剧,慢性呼吸疾病、糖尿病与肾病、肌肉骨骼失调等慢性疾病负担将会加重。此外,疫情的出现警示了众人传染病这一威胁。由此,针对各类慢性病、癌症与传染性疾病,自主研发创新药物、改善国人健康水平已成为制药的一大趋势。从上市新药情况看,2016-2020年我国累计上市200多个新药,与疾病负担相对应,抗肿瘤药上市占比最大,但除了抗肿瘤药以外的药物占比在扩大,上市新药种类愈加丰富。总体而言,上市新药主要还是来自跨国创新药企,用AI技术服务我国药企、研发利国利民的新药,替换跨国药企药品市场的空间巨大。

  2018-2021年,市场监督管理总局、药监局、知识产权局等发布了一系列医药政策,组织进行了与医改相关的工作,同时,科技部、工信部、发改委等发布了AI相关政策。在医药领域政策中,新修订《药品管理法》、十四五生物医药发展规划等政策为创新药研发注入发展推力;带量采购政策取得明显成效,合理控制仿制药价格,鼓励药企将成本更多投入到创新性的临床药物研发中;医保谈判成功药品数量增多,让更多新药纳入医保合理支付范围。此外,AI领域政策从技术发展与医疗行业应用结合方面推动AI制药向前发展。

  据艾瑞不完全统计,2018-2021年10月,国内共有52起AI制药融资事件,累计获投金额为93亿人民币。从融资趋势看,2020年后AI制药融资异军突起,与2019年相比,融资事件数与融资金额皆呈现大幅度增长,投融资火速升温,究其原因,一方面是AI在药物研发上的价值逐渐释放,如对靶点、化合物结构、生物基因序列等数据可进行快速研发,另一方面是新冠疫情的爆发让AI制药的使用紧迫度提升,国家层面或商业层面都希望快速破解新冠病毒的基因序列、找到可以对抗该病毒的药物或疫苗,可以说疫情为AI制药企业的融资提供了历史性的契机。从融资轮次分布情况看,多数融资事件处于A轮与天使轮,这意味着更多的AI制药企业刚完成孵化,产品也处于早期投入研发阶段,目前仅有晶泰科技、Insilico Medicine(香港)进入C轮融资。从融资用途来看,药物发现阶段的融资分布最广,企业基本在靶点发现与化合物合成阶段扎堆。艾瑞认为,随着资本在未来逐渐恢复理性,资本会有所降温,但基本维持稳定投资态势。

  产业链方面,AI制药的上游为AI模型数据集供应或物理模型供应;中游为药物研发的主体即AI制药企业、CRO企业或其他企业,云化算力的供应方即云服务厂商,药物分析与试验外包服务的供应方即CRO企业;下游为新药研发的需求者即药企。以AI制药企业为主体,从产业链各环节可以看到AI制药早期商业模式的全貌:1)产品形态:企业与药企签订药物研发阶段的外包合同,承包某些药物管线的早期研发工作,本质上提供的是服务,最终交付运算好的药物分子结构结果,而非药物研发软件;2)盈利模式:合同中拟定不同的阶段,对应不同的收入,完成指定阶段的任务即可获取该阶段的收入;3)销售模式:以直接对接药企的直销模式为主导,不太存在渠道销售的需求;4)运营模式:B2B式的运营模式。

  国内的多数AI制药企业还处于投产研发阶段,AI制药市场规模整体尚未迎来大规模爆发期。但是,无论是Me-too类还是FIC/BIC类药物,药物研发管线金额都偏高,尤其是FIC/BIC类药物研发管线至少是千万起步的合同价。因此,尽管当前乃至未来5年内AI制药企业获取的药物研发管线数量有限,但少数量的管线收入较为可观,且随着研发效率的提升、众多天使轮企业后续为了创收而进行拓客追赶以及合同“里程碑”任务的完成,未来收入将实现翻倍增长。据艾瑞建模测算,2020年中国AI制药市场规模为8163万元,2025年市场规模将达到77362万元,2020-2025年CAGR=56.8%,总体市场增速较快。2021年,在疫情驱动、资本加持下,AI制药企业投产获取第一轮成效,增速攀升,之后增速回归冷静期。因Me-too类药物研发难度低,对新旧参与者相对友好,故其市占率一直处于主导地位,仅有少数企业拿下了跨国药企的FIC/BIC类药物研发管线。

  AI医疗对的核心产业链关注点在于AI医疗应用软件本身的开发,其上游为基础层,中游为技术层,下游为应用层,服务终端为患者。基础层中,数据服务尚未建成核心技术壁垒,参与者众多,而算力领域呈寡头局面;技术层中,基于深度学习的计算机视觉发展快,参与者技术相对成熟;应用层中,成熟的AI医疗企业正在扩大产品线布局,开拓战略伙伴合作。

  艾瑞从当前AI医疗产品的算法成熟度、产品投产成熟度、市场空间以及市场反馈的角度,对未来AI医疗影像市场以及AI医疗市场全局的走向进行了以下展望:

  AI医疗参与企业从创立之初至产品研发,再到市场推广阶段,必不可免要进行融资,将资本价值转化为企业资产与业务造血能力。一开始,所获融资金额大、融资数量多的企业往往生长迅速,收获下游市场的适当回馈,其他具备相似能力的企业也开始效仿,展开融资并研发产品,包裹着产品竞争外壳的资本竞争由此拉开序幕。但是,随着战线拉长,AI医疗的参与者不仅需要继续考虑融资问题,也要肩负起医疗与大健康从业者应有的社会责任,更要为自身产品质量的打磨、商业模式的打造投入深思。未来AI医疗参与企业的竞争,不是资本的竞争,而是商业模式的较量。AI医疗商业模式最根本的是要考虑如何能减轻医疗负担、均衡医疗资源分配、为用户节约成本,而不是让用户花费不必要的金钱或时间去获取利益。对此,艾瑞认为,AI医疗的商业模式可参考健康管理模式、互联网医疗模式、泛市场盈利模式与移动医疗模式,在这些模式中融入AI医疗产品,包装成新的产品形式,推动经济效益与社会效益的双赢。中国能源进口需求强劲 这两个国家最高兴 中国能源 能人行交通信号灯时间过短(正文)

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