連鎖健康品牌的融資現狀
人工智能+醫療是人工智能技術對醫療相關領域應用場景的賦能現象，即利用最先進的人工智能技術，實現患者與醫務工作者、醫療機構與醫療設備之間的信息化。可以理解為通過基礎設施的建設和數據采集，將人工智能技術和大數據服務應用於醫療行業，提高醫療行業的診斷效率和服務質量，更好地解決醫療資源短缺和人口老齡化問題。
政策加持，技術叠代，市場需求驅動，AI+醫療迎來快速發展。
2020年是AI+醫療行業的轉折點。壹方面，三類AI醫療器械的審核，使AI醫學影像行業從“應用落地”到“商業化”，貫穿了困擾其多年的審核審批階段；另壹方面，疫情加速了醫院和企業的主動化、智能化重建。根據艾瑞咨詢《中國AI+醫療行業研究報告》，2020-2022年CAGR(復合增長率)將達到51.9%，預計2022年AI+醫療市場規模將超過70億元。
此外，政策紅利也極大推動了AI+醫療的應用實踐。
AI+醫療賽道火熱。2020年至今，融資金額近200億元。
中商產業研究院數據顯示，2020年AI+醫療已占人工智能市場18.9%。據IDC統計，到2025年，人工智能應用的總市值將達到6543.8+027億美元，其中人工智能在醫療行業的應用將占市場規模的五分之壹，即250億美元。在人工智能的所有應用中，醫療排在第壹位。
AI+醫學影像產品和企業不斷湧現。據天眼查不完全統計，2020年以來，國內AI+醫療領域共發生89起融資事件，總融資金額6543.8+07.5億元，其中醫療影像約占總融資金額的6543.8+0/3。
根據天眼查數據研究院的研究，從近兩年的融資輪次來看，60%以上的企業處於A輪和B輪，這些企業已經開始進入成熟的發展階段。產品技術得到市場認可、商業模式成熟的企業，也更容易受到資本的青睞。企業也加大技術研發力度，通過創新培育競爭優勢，加快發展步伐。
AI+醫療應用場景廣泛。
目前國內AI+醫療主要應用在醫學影像、輔助醫療、藥物研發、健康管理、疾病預測五個領域。
AI醫學影像。它具有速度快、穩定性高、成本低的特點。隨著醫學圖像大數據和圖像識別技術的發展，醫學圖像已經成為國內人工智能和醫療最成熟的領域。AI醫學影像行業表現亮眼，在結核病、眼底、乳腺癌、宮頸癌等領域均有成熟產品。
天眼調查數據顯示，目前中國有2萬多家企業在經營、存續、遷入或遷出，其中50%以上成立時間在5年以內。從地域分布來看，廣東的醫學影像企業數量最多，超過3000家，占全國的13%。
人工智能與醫療的結合使傳統醫療進入了智能醫療時代，人工智能(AI)醫學影像輔助診斷的能力越來越明顯。從專利申請數據來看，從2065，438+065，438+0到2020年，專利申請信息有7000多條，並且數量在逐年增加。在專利類型中，發明專利占比最大，達到53.73%，其次是實用新型，占比38.46%。
AI輔助醫療。在輔助診斷方面，以華生醫生平臺為例，可以在短時間內綜合患者的各種信息，結合百萬級數據給出準確的診斷結果和治療方案。在輔助手術方面，以達芬奇機器人為例。它是壹個人機合作機器人。手術過程中，醫生可以使用千裏之外的機械臂進行實時、準確的手術輔助。
目前，中國醫療診斷相關企業超過110000家，80%以上的相關企業成立於五年內。其中，僅2020年壹年，新註冊企業就超過3萬家，增速達63%。從地域分布來看，廣東的AI輔助診斷企業數量最多，超過3萬家，占全國的30%。
人工智能藥物研發。國內新藥研發還是以仿制藥和改良藥為主，主要是AI公司與藥企合作研發新藥。完整的藥物研發過程包括靶點篩選、藥物發現、臨床試驗等。隨著大數據和人工智能在科研中的應用，藥物研發將變得更加精準便捷，高效解決周期長、成本高、成功率低的問題。
目前，中國有6萬多家醫藥R&D相關企業，其中50%成立於1年。其中，僅2020年壹年，新登記企業就超過2萬家，增速逼近100%。從地域分布來看，廣東的艾藥R&D企業數量最多，超過1.1萬家，占全國的18%。
AI健康管理。產品形態主要是智能穿戴設備。2019醫療AI範圍擴大到健康醫療領域後，國內可穿戴設備在醫療場景中的應用越來越廣泛。通過健康大數據的智能分析，可以幫助個人或企業有針對性地管理自己的健康，通過長期的實時監測和多維度的數據管理和分析，將被動的疾病治療轉變為主動的健康監測。
全國可穿戴設備相關企業超過1.5萬家，其中高新技術企業368家，占比2.4%。從地域分布來看，廣東的可穿戴設備相關企業數量最多，超過1.2萬家。從專利分布來看，可穿戴設備相關企業的專利類型以發明為主，占比46.2%。此外，實用新型和外觀設計專利分別占34.0%和19.8%。
AI疾病檢測。主要集中在基因檢測領域。優勢:第壹，中國有大量的數據樣本。計算機需要大量數據，不斷訓練算法。很多國家沒有這麽大的人口基數，疾病數據量有限。第二，中國有廣闊的應用場景。患者數量多，醫生相對少，國內對遠程和人工智能診斷需求大。
目前全國基因檢測相關企業5800多家，其中高新技術企業190家，占比3.2%。從地域分布來看，廣東與基因檢測相關的企業數量最多，近1.300家，占比22%。從專利分布來看，基因檢測相關企業的專利類型以發明為主，占72.4%。此外，實用新型和外觀設計專利分別占24.41%和3.19%。
技術和應用雙引擎驅動AI+醫療賦能智慧生活近在咫尺。
從AI+醫療行業的發展趨勢來看，隨著人工智能、移動互聯網、物聯網、大數據、大數據安全的發展，健康全流程管理的各個環節會越來越智能化，精準醫療會越來越個性化、個體化。
首先，AI和大數據要建立健康醫療數據可管理、可控、可追溯的開放運營體系，推動健康醫療大數據的流通服務。在探索醫療數據隱私計算、人工智能等新技術的基礎上，在醫療行業輔助診療領域進行創新應用整合。隱私計算技術的賦能，可以實現醫療數據的真正隱私保護，實現數據價值最大化。比如專註於隱私保護和數據流通技術的華控清角，已經對醫學影像數據進行了AI模型訓練分析，驗證了訓練結果與明文結果的壹致性。
其次，在AI在醫療領域的應用成熟度方面，醫學影像作為AI+醫療領域的投融資熱門賽道，應用場景越來越細分。AI+CT影像在心血管疾病、神經系統疾病、腦部疾病、眼底病、肺部疾病智能輔助診斷的應用在國內已經成熟。如養老企業整合AI眼底篩查、毫米波雷達、高靈敏度生物芯片技術，打造適合老年人的黑科技產品，如眼底人工智能慢病檢測儀，通過眼底檢測儀在3分鐘內篩查出30種健康疾病，並得到壹份根據自動算法生成的體檢報告。
未來，憑借AI+醫療的優秀算法和大數據分析，將逐步打通相關服務平臺各服務端口的數據壁壘，在各核心應用場景實現完美落地，最終提升中國整體醫療水平。