洞察：企业多元化布局 AI医疗应用渐成气候

垩摄冷光源

2024年的医疗AI领域，随着大语言模型和生成式AI技术的速发展，包括互联医疗、医学影像、新药研发等在内的多场景中的AI技术都在释放出前所未有的价值。
行业人士普遍认为，“医疗+AI”前景广阔，论患者还是医生，都将在这场科技革命中受益。
医疗成AI商业化落地的明确方向
进入2024年，AI在一级市场遇冷，但在医疗大模型细分赛道却偶尔传出融资动态消息。虽然投资人都在等待杀手级应用，但大模型厂商似乎达成普遍共识――医疗是AI商业化落地的明确方向。
不断释放的政策利好是行业火热的助推器。
近日，卫生健康委等部门联合发布《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》，涵盖了医疗服务管理、基层公卫服务、健康产业发展和医学教学科研四大类84种具体场景，力求全方位发挥AI的势。医保局也在近日的新闻发布会上宣布，人工智能辅助诊断首次被纳入医保局立项指南。
AI医疗受热捧也得益于其强大的盈利能力。
以英伟达为例，此前透露，利用AI医疗领域的机会，来自医疗保健的收入已经超过10亿美元，而这一数字甚至有可能在未来达到数千亿美元。多家机构预测，“AI+医疗”市场规模将持续高速增长，到2032年将达到700亿美元。
AI医疗的落地，也为企业在资本市场上打开了更多可能性。
以英矽智能为例，今年9月，宣布其完全由AI辅助设计的全球首创（first-in-class）小分子药物ISM001-055在治疗特发性肺纤维化（IPF）的IIa期临床试验中取得了令人瞩目的积极结果。
作为一家拥有Ⅱ期临床数据成功的，英矽智能现在有了更多的上市选择。除了此前已经递交的港股上市申请，美国股市也成为一个潜在可行的选项。有投行分析师告诉，拥有Ⅱ期积极数据的生物科技通常会获得更高的估值。
从患者问诊到辅助诊断，从药物研发到医院管理，AI大模型正在全方位赋能医疗行业，也在资本市场频频掀起波澜。毫疑问，AI大模型正在医疗领域掀起一场革命。
企业多元化布局仍需迎接挑战
在各方因素的加持下，的医疗AI也已掀起热潮。研究医疗机构、高校、产业企业纷纷布局，并已成势。
近日，在医疗端，由清华大学智能产业研究院团队倾力打造的首家“AI医院”――AgentHospital，正紧锣密鼓地进行内测，预计将于年底正式上线，并计划于明年上半年全面向公众开放。了解到，该“AI医院”内的AI医生目前可对300多种常见病和主要重大疾病开展高质量的诊断分析，AI医生还在持续训练中自我进化。
采访了解到，目前我国已发布超过30个医疗领域生成式AI大模型，应用场景覆盖患者问诊、医生助手、药物研发、健康科普等多个重要领域。医疗大模型行业在产品数量、市场规模、技术发展以及应用拓展等方面均呈现出速的技术迭代和行业发展，也涌现了医渡科技、润达医疗、创业慧康等一批医疗大数据领域的领跑企业。从医疗行业供给端出发，医疗大模型的应用加医生工作效率，提高医疗机构的行业竞争力。
在疾病诊断方面，AI可以通过深度学习和大数据分析，辅助医生更准确地诊断疾病。例如AI能够分析医疗影像，如X光片、CT扫描和MRI，检测肿瘤、病变等疾病，万东医疗、联影医疗、鹰瞳科技、迪安诊断、安必平等企业都是入局者。据不完全统计，截至2024年上半年，已有90多款人工智能医学影像辅助诊断软件获批NMPA类医疗器械证，涵盖心血管疾病、肺部疾病等多个领域。近日，联影集团子联影智能研发的数字人uAIAvatar参展2024年北美放学年会，医疗AI亦成为科技出海的新片。
AI大模型在药物研发和临床试验中的应用同样引人注目。华为云与科学院上海药物研究所联合推出的盘古药物分子大模型，现了针对小分子药物全流程的人工智能辅助药物设计。百度与北京市计算中心合作，利用百度飞桨螺旋桨PaddleHelix生物计算平台提供的文心生物计算大模型技术，对多年来积累的高质量“药物虚拟筛选数据库”的化合物进行了数据挖掘和过滤，显著提升了药物虚拟筛选的效率和准确性。
市场人士认为，AI医疗在应更有生根发芽的土壤。在新兴市场上，一家独大的格局尚未出现，有资格参与试水的企业众多，理应具备更强的嗅觉和应用前景。在，相对著的AI医疗产品或是大体量自身分离出的一部分业务，例如科大讯飞子讯飞医疗；或是有较深行业背景的人创业而来，例如搜狗灵魂人物王小川的百川智能。正因如此，在一个分散的市场上，规模稍小的亦有质性的机会，创业型的脚步更积极。
但是，AI制药、AI辅助生成电子病历、AI影像等领域已经出现重复、扎堆的迹象，而慢病治疗等投入大、产出慢的精准医疗领域还鲜少有产品在开发。在技术成熟度方面，医疗数据量大、连通性弱、容错率低、隐私性强等特点对算法的可解释性、算力规模性能以及数据的安全性也提出了更高的要求。
受访专家提醒称，尽管医疗大模型市场前景广阔，但在际应用过程中同样面临多重挑战。并且，医疗不仅仅是技术的堆砌，更是人文关怀的体现。因此，在推动AI医疗发展的同时，更应强调“以人为本”的理念，将AI定位为医疗行业的辅助者和助推器，而非替代者。

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