2022醫(yī)療AI行業(yè)研究報告

20AICONTENTS目錄引言 1目錄 2醫(yī)療AI

6初始AI智慧賦能下的降本增效 7進階AI

8

8

9

10

10高壁壘長積醫(yī)療AI大有可為 11

14影像相繼IP

15AI

182.2.1交表企業(yè)主營收入分析

182.2.2凈利潤分析

192.2.3研發(fā)支出分析

202.2.4前五大客戶集中度分析

212.2.5最大客戶分析

212.2.6新藥AI代表企業(yè)財務(wù)的變動趨勢

23IPO

24影像AI發(fā)展現(xiàn)狀及商業(yè)化影響因素 25

25

27AI

..29院內(nèi)信息化AI

32政策驅(qū)智慧醫(yī)院建設(shè)期已于2020年來臨 32低等級評級日趨飽和高等級評級打開AI新機遇 34市場開啟分企業(yè)需尋找政策外動力 39新藥AI

40AI

..41

433種主要商業(yè)模從單一到混合 45從場景到模賽道潛在發(fā)展趨勢漸明晰 48醫(yī)療機器人AI發(fā)展現(xiàn)狀及商業(yè)化影響因素 49

49硬件深度結(jié)合人工智智能化重構(gòu)診療制造場景 50第四章新場景新模開啟醫(yī)療AI發(fā)展新篇章 54尋找醫(yī)療人工智能新藍海 55弱化醫(yī)療器械屬影像AI躍入新場景 55AI

567AI

57

59

61

62

67圖表目錄圖表1醫(yī)療AI四種主要類型 72AI

123

134AI

15圖表52021年及2022年新藥AI融資輪次情況

176

177交表企業(yè)主營收入分析

188

199

2010前五大客戶集中度分析

2111最大客戶分析

2212SCHR?DINGER

2313

25142022

2615

261617

272718

2819

..2820LUNITINSIGHT

3021

3122

3223AI

3324

3425

3526

3627AI病案質(zhì)控功能及價值28

3838圖表29生成張力強化學(xué)GENTR的AI系統(tǒng)從靶點到候選分子僅用21天 4030AI

41圖表31政策助力新藥AI向多環(huán)節(jié)拓展 42圖表32應(yīng)用于新藥AI的算法模型及其作用 4333AI

46圖表34新藥AI研發(fā)各類應(yīng)用場景發(fā)展能力分布 4835

50圖表36手術(shù)機器人分類 5237

533839

6060圖表40CEFDAPMDA獲證情況統(tǒng)不包含醫(yī)療影像設(shè)備制造） 61圖表41醫(yī)療AI企業(yè)的公益路徑日趨多元 6242ESG

6543

6644

66圖表45部分醫(yī)療AI企業(yè)圖譜 68COREVIEWPOINTS核心觀點·AIAI市場規(guī)模于20223-5年內(nèi)維持40%2020年前醫(yī)療AI49個AI醫(yī)療器械獲得AI企AIAI將在短期內(nèi)維持指數(shù)增長·AIAIAIAI已在FFRAIAI··??醫(yī)療AIAI賽道通常可以通過兩種方式拓寬AI+I醫(yī)療AI企業(yè)未來的形態(tài)將不是一個單獨的軟件公司，而是一個擁有設(shè)備制造供應(yīng)鏈能力搭配智慧化技術(shù)開發(fā)優(yōu)勢的科技綜合體。501CHAPTER01降本重塑醫(yī)療體系的潛力ThevalueessenceofmedicalAI:thefoundationofcostreductionande?ciencyincreaseandthepotentialofreshapingthemedicalsystem圖表1醫(yī)療AI四種主要類型數(shù)據(jù)來源：蛋殼研究院圖表1醫(yī)療AI四種主要類型數(shù)據(jù)來源：蛋殼研究院·醫(yī)生端ESL7PAGE11PAGE11PAGEPAGE10與單病種AI·醫(yī)院端上述場景中的AI等既有信·藥企&患者IGY&受制于數(shù)據(jù)獲取方式的限制，直接面向患者的醫(yī)療AI應(yīng)用較少，主要用于皮膚病檢測、慢病管理服總的來說，初始醫(yī)療AI作用方式在于對于過往人類活動的“替代”與“優(yōu)化”，實現(xiàn)智慧賦能下的降本，AI有能力將流程兩種AIAI行業(yè)已有不少成熟的在影像設(shè)備的發(fā)展史中常常會出現(xiàn)設(shè)備之間的應(yīng)用場景替代現(xiàn)象。譬如，傳統(tǒng)放療常用錐形束CT心功能分級是一種評估心功能受損程度的臨床方法，可以大體上反映患者病情嚴重程度，對治療措基于導(dǎo)絲的FFR測量主要應(yīng)用壓力導(dǎo)絲得出FFR值，測量過程中需要配合采用三磷酸腺苷等血管1影像FFR測量利用AI、流體力學(xué)等技術(shù)，用算法替代了壓力導(dǎo)絲介入血管，消除壓力導(dǎo)絲為病人造的費用在。CT-FFR是影像FFR測量方式中一種，由美國企業(yè)HEARTFLOW開創(chuàng)，在全球范圍內(nèi)實現(xiàn)廣泛應(yīng)用。國FFRAI支持下的進一步延展FFR新冠肺炎疫情初期的患者往往存在較為嚴重的肺部病變，其不同時期的胸部CT有著不同的影像征利用AI算法可以精準地計算感染區(qū)域在不同肺葉、肺段的分布。新冠疫情期間，聯(lián)影智能曾基于透過這個案例可知，通過特定方式處理影像，并借助AI進行分析，有可能得到肉眼無法觀測到的診通過X射線晶體學(xué)、冷凍電鏡與NMR等實驗手段獲得，目前解得蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)約18萬種，遠低于UNIREF90中10億條蛋白序列。。基于ALPHAFOLD2對蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的精準預(yù)測，研究人員能夠更加高效進行基于結(jié)構(gòu)的藥物設(shè)計，也。在這個階段，企業(yè)獲取有效數(shù)據(jù)集必須與醫(yī)院進行合作，在取得脫敏數(shù)據(jù)后對其進行分類、標注、訓(xùn)另一方面，國家藥監(jiān)局器審中心于2022年3月7日發(fā)布了的《人工智能醫(yī)療器械注冊審查指導(dǎo)原則》圖表2各類AI算法的內(nèi)容與監(jiān)管圖表2各類AI算法的內(nèi)容與監(jiān)管數(shù)據(jù)來源：蛋殼研究院總的來說，無論是AI1.0時代還是AI2.0時代，醫(yī)療AI的價值都在于通過智能化重塑數(shù)字化醫(yī)療，這是圖表3政策的推進歷程圖表3政策的推進歷程數(shù)據(jù)來源：蛋殼研究院02CHAPTER02數(shù)倍營收增長，距離盈利僅一步之遙Multiplerevenuegrowth,justonestepawayfrompro?tabilityPAGEPAGE15PAGEPAGE22AI廠本章將逐一對醫(yī)療AIAI各賽道的投資熱2021年9月1日-2022年8月31后簡稱2022總計發(fā)生醫(yī)療AI相關(guān)融資事件112圖表4醫(yī)療AI不同領(lǐng)域的融資情況數(shù)據(jù)來源：蛋殼研究院圖表4醫(yī)療AI不同領(lǐng)域的融資情況數(shù)據(jù)來源：蛋殼研究院AI影像在2018在2022統(tǒng)計年中，主要融資數(shù)據(jù)貢獻者科亞醫(yī)療、推想醫(yī)療、數(shù)坤科技已相繼提交招股書，而天使輪以康復(fù)機器人、手術(shù)機器人為主的AI機器人賽道融資數(shù)量同樣有所下滑。微觀方面可分為三點。其一，近年市場表現(xiàn)中傳統(tǒng)康復(fù)機器人企業(yè)已在存量市場之中占據(jù)有利地新藥AI研發(fā)方面，盡管還沒有一款由AI研發(fā)的新藥上市，但新藥AI已經(jīng)跨過了講概念的階段，步入快期這一趨勢很好反應(yīng)了2021統(tǒng)計年的融資數(shù)據(jù)中。2021統(tǒng)計年總計發(fā)生的35起披露輪次新藥AI研發(fā)早期項目仍維持有76%的比例。2021年前，資金往往聚集于晶泰科技這樣的頭部企業(yè)，新藥AI初創(chuàng)公司融資項目極為有限，但從PAGE25PAGE25PAGEPAGE1852021年及2022年新藥AI融資輪次情況數(shù)據(jù)來源：蛋殼研究院圖表6新藥項目融資體量分布情況圖表6新藥項目融資體量分布情況數(shù)據(jù)來源：蛋殼研究院醫(yī)療人工智能在2021年掀起上市潮，醫(yī)渡云、科亞醫(yī)療、零氪科技、鷹瞳科技、推想醫(yī)療、數(shù)坤科技相2.2.1交表企業(yè)主營收入分析?！た傮w呈現(xiàn)旺盛的營收增長態(tài)勢圖表7交表企業(yè)主營收入分析圖表7交表企業(yè)主營收入分析UNITB2.2.2凈利潤分析·AI影像毛利率總體維持在高位，前景可觀·從凈利潤中看行業(yè)仍處在早期。圖表8交表企業(yè)凈利潤數(shù)據(jù)對比分析圖表8交表企業(yè)凈利潤數(shù)據(jù)對比分析數(shù)據(jù)來源：蛋殼研究院。2020財年及2021年前9從交表及已上市的企業(yè)凈利潤數(shù)據(jù)來看，目前AI影像整體的商業(yè)發(fā)展還處于行業(yè)早期，一方面，技2.2.3研發(fā)支出分析·研發(fā)支出增長率與營收增長率呈線性相關(guān)圖表9交表企業(yè)研發(fā)支出分析圖表9交表企業(yè)研發(fā)支出分析·總體呈現(xiàn)增長，賽道企業(yè)重視研發(fā)投入2.2.4前五大客戶集中度分析·五大客戶集中度的影響因素圖表10前五大客戶集中度分析圖表10前五大客戶集中度分析2.2.5最大客戶分析·最大客戶占比變動11最大客戶分析LUNIT·從最大比例看客戶性質(zhì)等醫(yī)療AI公司的終端客戶都無一例外的含有醫(yī)療機目前國內(nèi)的博動醫(yī)療與鷹瞳科技主要采取直銷與分銷結(jié)合的商業(yè)化策略，國外的LUNIT采用與醫(yī)療器械設(shè)備商合作的方式進入終端市場?！はM醫(yī)療終端的增長趨勢：·與器械設(shè)備商合作進入市場：S2.2.6新藥AI代表企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)·收入結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的變動趨勢ISAAS服圖表12SCHR?DINGER年報收入趨勢圖表12SCHR?DINGER年報收入趨勢SCHR?DINGERAI開發(fā)內(nèi)部管線為主的企業(yè)RELAYY03CHAPTER03O響商業(yè)變現(xiàn)InadditiontoIPO,manyfactorsaffectcommercialrealization,andpro?tabilityneedstobreakthroughthesebarrierPAGE25PAGE25PAGEPAGE42絕大多數(shù)影像相關(guān)的AIAI企業(yè)擁有豐富的產(chǎn)2020年后人工智能醫(yī)療器械審批框架逐步成型，企業(yè)審批速度大幅加快。與此同時，醫(yī)院、高校、社以北京協(xié)和醫(yī)院建設(shè)的糖尿病視網(wǎng)膜病變常規(guī)眼底彩色照相AI標準數(shù)據(jù)庫為例，該數(shù)據(jù)庫一共包從數(shù)據(jù)的采集來看，該數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)包含了早期病變、中期病變和晚期非增殖型病變等不同時期、不圖表13視網(wǎng)膜病癥數(shù)據(jù)圖表13視網(wǎng)膜病癥數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)來源：蛋殼研究院（2022的通告（2022年第7（2022年修訂2022年7月5日，國家衛(wèi)生健康委能力建設(shè)和繼續(xù)教育中心發(fā)布《關(guān)于放射影像數(shù)據(jù)庫建設(shè)項目課圖表142022年度放射影像數(shù)據(jù)庫立項課題名單圖表142022年度放射影像數(shù)據(jù)庫立項課題名單圖表15放射影像數(shù)據(jù)庫儲備課題名單圖表15放射影像數(shù)據(jù)庫儲備課題名單數(shù)據(jù)來源：蛋殼研究院16獲證數(shù)量按照年份統(tǒng)計16獲證數(shù)量按照年份統(tǒng)計17獲證數(shù)量按照企業(yè)統(tǒng)計18三類證獲取按照病種分類統(tǒng)計18三類證獲取按照病種分類統(tǒng)計2929303019醫(yī)療人工智能作用設(shè)備分類統(tǒng)計、病理AI的形勢相對嚴峻，面臨著審評審批體系之外的困難。由于影像輔助診斷處于產(chǎn)業(yè)鏈的中游，盡管物價準入和醫(yī)保準入獲得一定突破，但仍未成規(guī)模。當前影像AI的主要服務(wù)對象以各類醫(yī)療機招投標分為直接招投標與代理商招投標兩種模式，除招標主體不同外在流程上沒有區(qū)別。據(jù)蛋殼研通過與醫(yī)療影像設(shè)備企業(yè)合作進行銷售是目前主流的銷售模式之一。國內(nèi)柏視醫(yī)療等AI放療企業(yè)20LUNITINSIGHT從LUNITGE的進入分別對應(yīng)了20LUNITINSIGHT基于LUNIT的案例，我們認為，盡管國內(nèi)AI企業(yè)希望保持獨立的個體，借助招投標與直接銷售兩種模PAGE31PAGE31PAGEPAGE32西門子醫(yī)療近年的發(fā)展重心放在設(shè)備研發(fā)上，如164億美元收購放療巨頭瓦里安，打造覆蓋端到端新近完成IPO的聯(lián)影醫(yī)療在中國影像設(shè)備市場中占有率上已實現(xiàn)全面領(lǐng)先，且擁有聯(lián)影集團旗下聯(lián)21部分醫(yī)學(xué)設(shè)備影像公司各生態(tài)功能能力對比除上述四家龍頭之外，頭部影像設(shè)備企業(yè)東軟醫(yī)療、賽諾威盛也在協(xié)同軟硬件共同發(fā)展，富士膠片圖表22信息化政策匯總，圖表22信息化政策匯總944圖表23電子病歷分級評價與AI相關(guān)要求圖表23電子病歷分級評價與AI相關(guān)要求數(shù)據(jù)來源：蛋殼研究院，圖表24電子病歷等級發(fā)展圖表24電子病歷等級發(fā)展數(shù)據(jù)來源：蛋殼研究院范疇?！ぶ腔垲A(yù)約系統(tǒng)有效的智慧預(yù)約系統(tǒng)還需與信息化本身結(jié)合，更加關(guān)注患者的體驗，雖然很多醫(yī)院已經(jīng)擁有診療流圖表25智慧預(yù)約系統(tǒng)結(jié)合因素圖表25智慧預(yù)約系統(tǒng)結(jié)合因素數(shù)據(jù)來源：易聯(lián)眾、蛋殼研究院·智慧電子病歷·單病種質(zhì)控51長期之中，單病種指控的范圍與維度均呈現(xiàn)增加趨勢，使得醫(yī)院不得不采用數(shù)字化的方式取代人工·不良事件預(yù)警圖表26國家醫(yī)療質(zhì)量安全改進目標圖表26國家醫(yī)療質(zhì)量安全改進目標具體而言，平臺可將篩選得到的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，根據(jù)數(shù)據(jù)分布情況，對離群點，缺失值，異常值·智慧病案醫(yī)病案質(zhì)控通常分為形式質(zhì)控與內(nèi)涵質(zhì)控。形式質(zhì)控主要是看哪些項目存在填寫遺漏、書寫錯誤，而DRG相關(guān)政策加速了醫(yī)院開展病案首頁質(zhì)控的步伐，但大量錯誤常常不反映在病案首頁之中，而是為了解決這一問題，頤圣智能、百度靈醫(yī)智惠、云知聲等企業(yè)都通過算法創(chuàng)新解決上述問題。以頤圣T,強化學(xué)習(xí)的原理是智能體不從已知數(shù)據(jù)中獲得經(jīng)驗，而是通過與環(huán)境的直接交互中學(xué)習(xí)，模仿人類圖表27AI病案質(zhì)控功能及價值圖表27AI病案質(zhì)控功能及價值數(shù)據(jù)來源：頤圣智能蛋殼研究院?臨床醫(yī)師對·CDSS、全科版、圖表28各技術(shù)層級及相關(guān)政策圖表28各技術(shù)層級及相關(guān)政策數(shù)據(jù)來源：蛋殼研究院·智慧科研平臺智慧科研平臺給予了更多醫(yī)生進行AI應(yīng)用研究的機會，可自主設(shè)置AI的數(shù)據(jù)、模式、邏輯、參數(shù)等，讓信息化AI具體而言，應(yīng)用架構(gòu)固化和數(shù)據(jù)管理缺乏標準化造成的IT架構(gòu)彈性不足；健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)與其形成為了適應(yīng)上述需求，行業(yè)普遍采用"中臺思維"在傳統(tǒng)架構(gòu)上做加法，即充分考慮通用性、復(fù)用性和不同企業(yè)對于智慧醫(yī)院的建設(shè)目標不同，采用的中臺配置也各不相同，以智慧管理為核心目標構(gòu)建大部分創(chuàng)業(yè)公司會放棄系統(tǒng)競爭轉(zhuǎn)向應(yīng)用開發(fā)，這部分賽道中的全科應(yīng)用售價低，競爭壓力大，但在長期中實現(xiàn)更大幅度的盈利。首先，新藥研發(fā)涉及藥物發(fā)現(xiàn)、臨床前研究、臨床試驗、申報注冊和上市等漫長過程，平均耗時長約BIO統(tǒng)計數(shù)據(jù)對新分子實體和生物制品類新藥的審從前端的文獻研究，到實驗室階段的靶點發(fā)現(xiàn)、先導(dǎo)化合物研究，到后期的志愿者招募信息，以及利29GENTR的AI系統(tǒng)從靶點到候選分子僅用21天數(shù)據(jù)來源BIOTECHNOLOGY-·融資驅(qū)動額達46.132014年至2022上AI領(lǐng)域累計發(fā)生融資事件383RNA·政策驅(qū)動新藥AI企業(yè)在近幾年的飛速發(fā)展同樣離不開政策的驅(qū)動。AI30新藥AI領(lǐng)域部分國家重點政策圖表31政策助力新藥AI向多環(huán)節(jié)拓展圖表31政策助力新藥AI向多環(huán)節(jié)拓展數(shù)據(jù)來源：蛋殼研究院·人才驅(qū)動AI?！ぜ夹g(shù)驅(qū)動PAGE43PAGE43PAGEPAGE44圖表32應(yīng)用于AI+新藥的算法模型及其作用圖表32應(yīng)用于AI+新藥的算法模型及其作用數(shù)據(jù)來源：蛋殼研究院和。AIDD當前主要應(yīng)用的深度學(xué)習(xí)算法模型包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN(LSTM)、生成未來新藥AI行業(yè)在算法上的突破仍將由整個AI行業(yè)來推動。隨著可借鑒的算法模型越來越多，行業(yè)從當前新藥AI企業(yè)布局最多的化藥研發(fā)領(lǐng)域來看，國內(nèi)覆蓋藥物發(fā)現(xiàn)階段的新藥AI企業(yè)占比最高，·虛擬篩選L構(gòu)的虛擬篩選(,,L·靶點發(fā)現(xiàn)及驗證近年來，隨著微流控、傳感、成像等交叉技術(shù)在測量儀器中的應(yīng)用，單細胞測序、高分辨成像、蛋白質(zhì)·ADMET預(yù)測ADMET性質(zhì)是指藥物在人體內(nèi)的吸ASORTIODITRIBUTIOMEABO-ADMET性除以上四種主要應(yīng)用場景外，目前部分國內(nèi)具有探索精神的新藥AI企業(yè)也在積極布局到藥物發(fā)現(xiàn)AI2016-2017年，部分新藥AI企業(yè)開始嘗試不僅僅在新藥研發(fā)的某個點或者某個環(huán)節(jié)進行效率的提2018年，新藥AI領(lǐng)域開始出現(xiàn)突破和爆發(fā)：新藥AI企業(yè)陸續(xù)獲得臨床候選藥物分子一類的驗證性成I醫(yī)藥企業(yè)布局自研管線的比重2020年始相繼得到前期驗證?包括EXSCIENTIARELAY、露自家研發(fā)管線進度。圖表33新藥AI商業(yè)模式不斷涌現(xiàn)，從單一到混合圖表33新藥AI商業(yè)模式不斷涌現(xiàn)，從單一到混合數(shù)據(jù)來源：蛋殼研究院在《“十四五”生物經(jīng)濟規(guī)劃》中，強調(diào)了讓基礎(chǔ)研究成果以最有效率的方式轉(zhuǎn)化應(yīng)用，這等同于拔去AI政策的寬松必然澆灌新藥AI商業(yè)模式的多元生長SAAS軟件服務(wù)AII·以提供軟件平臺服務(wù)為主要商業(yè)模式的SAAS供應(yīng)商。,.，。。2。AC:I利用EXSCIENTIA的AI技術(shù)平臺，藥企/藥物研發(fā)CRO公司可以將從靶標選擇到臨床前候選化合物篩III。·以開發(fā)內(nèi)部研發(fā)管線為主，以AI賦能的BIOTECH公司。Y,YY。I。I/新藥物形式領(lǐng)域發(fā)展十分迅速，蘊藏著醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)更大的發(fā)展機會，以MRNA藥物研發(fā)為例，新合生圖表34新藥AI研發(fā)各類應(yīng)用場景發(fā)展能力分布圖表34新藥AI研發(fā)各類應(yīng)用場景發(fā)展能力分布IIPAGE49PAGE49PAGEPAGE50I。落實到具體方面，《“十四五”機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》要求加強核心技術(shù)攻關(guān)，聚焦國家戰(zhàn)略和產(chǎn)業(yè)發(fā)在機器人關(guān)鍵零部件方面，《“十四五”機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》要求推動用產(chǎn)學(xué)研聯(lián)合攻關(guān)，補齊專用圖表35醫(yī)療機器人相關(guān)政策列表圖表35醫(yī)療機器人相關(guān)政策列表數(shù)據(jù)來源：調(diào)研訪談，蛋殼研究院在“顏值經(jīng)濟”的大背景下，面對醫(yī)療器械的高定制需求，將智能制造與工業(yè)AI相融合，無疑成為了AIAI為使該場景中單個醫(yī)療產(chǎn)品的個性化定制也具有工業(yè)化和規(guī)?；a(chǎn)的效率和效益，真正實現(xiàn)醫(yī)。從0級沒有任何自主化，到最高5級機器人可完全取代醫(yī)生，手術(shù)機器人的發(fā)展還有漫漫長路。目前，圖表36手術(shù)機器人分類圖表36手術(shù)機器人分類數(shù)據(jù)來源：公開資料，蛋殼研究院AI康復(fù)機器人的技術(shù)難點在于人機交互控制策略以及完成實時且準確的人機交互及控制，具體而。DD37醫(yī)院傳統(tǒng)運輸方式與醫(yī)院物流機器人配送對比AI在此場景下的應(yīng)用主要包括動態(tài)物體識別、智能調(diào)度、智能物聯(lián)。加之物聯(lián)網(wǎng)、5G等技術(shù)的協(xié)同，04CHAPTER04開啟醫(yī)I展新篇章NewscenariosandnewmodesopenanewchapterinthedevelopmentofmedicalAI55556060AI中醫(yī)面診、醫(yī)美膚質(zhì)分析等大健康范疇類AI產(chǎn)品落地同樣成熟，且不少企業(yè)已通過軟硬件協(xié)同銷售I數(shù)據(jù)庫，還需要構(gòu)建A∩B數(shù)據(jù)庫，并需基于醫(yī)學(xué)原理解釋交集數(shù)據(jù)的概率得出過程。對于皮膚病、中醫(yī)這樣的場景，只能測量單個病種的AI不具備臨床價值。因此，當前階段TOC的醫(yī)療從當前醫(yī)療AI行業(yè)的發(fā)展趨勢看，頭部的醫(yī)療AI企業(yè)目前采取的措施是與監(jiān)管機構(gòu)共同探討多病醫(yī)?；饒鼍爸校墼p、侵占、挪用、重復(fù)報銷、制度銜接等違規(guī)現(xiàn)象一直是打擊和監(jiān)管的重點。尤其2020年3月，中共中央、國務(wù)院曾發(fā)布《關(guān)于深化我國醫(yī)療保障制度改革的意見》，以醫(yī)療保障制度利用AI結(jié)合真實世界數(shù)據(jù)和臨床結(jié)果，從醫(yī)療數(shù)據(jù)庫中創(chuàng)建一個"虛擬"對照組，可以用來減少某些57575858·化合物合成·新形態(tài)藥物遞送?由發(fā)·臨床患者招募分層·臨床試驗設(shè)計優(yōu)化A·虛擬患者2CT和AAS將·真實世界研究能ALNEPAGE59PAGE59PAGEPAGE602I·影像AI+醫(yī)療信息化AIC系采用該模式跨賽道的標桿企業(yè)包括深睿醫(yī)療、匯醫(yī)慧影、科亞醫(yī)療、聯(lián)影智能、數(shù)坤科技、健培科A跨界的最終融合形式是多維的。以科亞醫(yī)療為例，該企業(yè)以影像數(shù)據(jù)一體化為目標，與金山云、阿AA“影像A+A支持C-RA2022“影像A+AAQFR·醫(yī)療信息化AI+生命科學(xué)數(shù)字化AI）63636262AA智能制造同樣是企業(yè)出海的重點領(lǐng)域，以微云集團為例，該企業(yè)通過技術(shù)路徑上的突破，在保持醫(yī)數(shù)據(jù)來源：蛋殼研究院數(shù)據(jù)來源：蛋殼研究院圖表41醫(yī)療AI企業(yè)的公益路徑日趨多元圖表41醫(yī)療AI企業(yè)的公益路徑日趨多元3000A·PAGE65PAGE65PAGEPAGE64醫(yī)療AI企業(yè)一直在用商業(yè)化的模式積極解決社會問題，如果說傳統(tǒng)醫(yī)療公益模式是"授人以魚"、側(cè)·社會價值的重要性世界銀行對CRS的定義是“企業(yè)在追求盈利目標之外，還應(yīng)考慮對員工、客戶、社區(qū)、社會的的影響”商業(yè)世界中的準則天然被利益所驅(qū)動，但社會價值與商業(yè)價值從來不是對立面。圖表42企業(yè)的ESG閉環(huán)圖表42企業(yè)的ESG閉環(huán)6AIESGCRS、OII·商業(yè)價值與社會價值的雙贏在企業(yè)致力于公益、環(huán)境協(xié)同發(fā)展的同時，亦會收到反向的正刺激作用。圖表43商業(yè)價值與社會價值的雙向作用圖表43商業(yè)價值與社會價值的雙向作用數(shù)據(jù)來源：蛋殼研究院A3096ESG，從而提升企業(yè)效率，對信息傳遞效率較高的企業(yè)而言，ESG對企業(yè)價值的提升效應(yīng)更為明顯。通過更多的參與社會公益，可以激發(fā)企業(yè)的內(nèi)生動力，建立發(fā)展的商業(yè)價值與社會價值的聯(lián)結(jié)，企ESG05CHAPTER05企業(yè)案例Enterprisecases6969PAGEPAGE68。圖表45部分醫(yī)療AI企業(yè)圖譜圖表45部分醫(yī)療AI企業(yè)圖譜影像AI 新藥AI信息化AI機器人AI 像I 柏視醫(yī)療柏視醫(yī)療產(chǎn)品生態(tài)：智慧腫瘤治療解決方案柏視醫(yī)療產(chǎn)品生態(tài)：智慧腫瘤治療解決方案領(lǐng)跑AI腫瘤治療，科技創(chuàng)新與臨床需求并重頂級研發(fā)團隊華麗學(xué)術(shù)背景，科研成果獲多重認可2016 像I 健培科技AI賦能智慧醫(yī)院診療與智慧醫(yī)院管理。

健培科技產(chǎn)品全布局深耕AI輔助診斷，打造多病種AI診斷平臺賦能智慧醫(yī)院管理，著力醫(yī)療數(shù)據(jù)智能質(zhì)控PAGE71PAGE71PAGEPAGE72 像I 科亞醫(yī)療領(lǐng)先準入“三部曲”，已實現(xiàn)大范圍物價準入IA2021年8月科亞醫(yī)療與安貞醫(yī)院簽約建立了醫(yī)企聯(lián)合實驗室，科亞醫(yī)療的深脈分數(shù)DVFFR正式在北AI科亞醫(yī)療AI產(chǎn)品服務(wù)體系科亞醫(yī)療AI產(chǎn)品服務(wù)體系產(chǎn)線進一步拓展，押注三級醫(yī)院信息化與縣域醫(yī)院高質(zhì)量發(fā)展 像I 疾病復(fù)發(fā)預(yù)警等智慧服務(wù)，實現(xiàn)智能化臨床輔助決策。聯(lián)影智能全棧解決方案打通診療全流程300CTMR 像I 全疾病譜賦能臨床，自主研發(fā)超過40款A(yù)I產(chǎn)品A診療。融合產(chǎn)醫(yī)研發(fā)優(yōu)勢，創(chuàng)新建設(shè)新型醫(yī)療服務(wù)模式與平臺血000 像I 睿心醫(yī)療圍繞心腦血管診療痛點，構(gòu)建完善AI診斷矩陣NYSNYPAGE75PAGE75PAGEPAGE76 像I 開拓血管介入手術(shù)機器人介