2024年医疗人工智能研究报告-生成式AI爆发，医疗人工智能走到新的十字

今天分享的是：2024年医疗人工智能研究报告-生成式AI爆发，医疗人工智能走到新的十字路口

报告共计：70页

《2024年医疗人工智能研究报告》由动脉网蛋壳研究院发布，探讨了医疗AI在2024年的发展现状、面临的挑战以及未来的发展方向。

配置动力

1. 政策主导

- 我国自2016年起出台多项政策推动AI在医疗领域应用，如《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》等，地方政策也积极响应，这些政策成为医院采购AI产品的直接动力。

2. 提效主导

- 早期提效主导的AI需求需企业从医院流程中发现痛点，如影像AI可帮助医生阅片提质增效。随着AI发展，医院主动需求智能化升级，提效主导动力将取代政策主导动力。

3. 购置态度

- 影像AI方面，高年资医生更注重其价值，但采购优先级相对滞后；信息化AI方面，医院院长等愿意为有价值的产品付费；制药AI方面，创新药企积极，但药物研发阶段倾向自研，临床试验倾向采购成熟方案。

形态异变

1. 医学影像AI

- 产品梳理：涵盖多种脏器和病种，部分脏器和病种的AI产品已成熟并取得医疗器械注册证。

- 注册准入：截至2024年9月，160项人工智能产品获医疗器械第三类注册证。

- 商业化及应用：盈利模式多样，包括销售诊断解决方案、影像数据收集和标注等，在多个细分赛道已成功商业化。

2. 信息学AI

- 乘着AI迈向高等级评级，如电子病历系统评级推动医院引入AI。

- 大模型要将医疗IT逐一重做一遍，在诊前、诊后环节和数据平台智能化等方面已有应用。

3. 制药AI

- 技术变化：算法与模型变革，数据处理能力等多方面发生显著变化。

- 临床变化：受融资影响，新增管线数量减少，临床推进速度缓慢。

- 策略变化：企业制定战略计划，如埃格林医药优化临床试验设计，晶泰科技产品多元化。

- 面临挑战：包括数据质量与多样性、监管合规、模型可解释性和可信度、模型持续学习等。

融资与商业化

1. 融资寒冬

- 一级市场融资整体回落，制药AI相对强势，英伟达多次投注推动AI制药发展，MNC企业与AI医疗合作增幅显著。

2. 改善现金流

- 交表企业普遍亏损收窄，降本创收成为核心，不同企业采取不同商业化策略，如讯飞医疗基层市场拓展，英矽智能License - out协议等。

3. 商业化难题

- 虽有丰富产品体系，但商业化形势不明朗，可通过建立创新激励型监管体制等措施破解难题。

生成式AI颠覆医疗

1. 前沿技术

- 从判别式AI到生成式AI，生成式AI在医疗领域有不同应用，目前受制于多种因素，部分应用尚在实验室阶段。

2. 规模商业化

- 已有的医疗大模型应用存在基础设施建设、数据整合、应用局限性等问题，需解决这些问题以推动规模商业化。

以下为报告节选内容