以數據為核心驅動力，醫療AI近年來，國務院、工信部、藥監局等部委頒布系列政策文件，大力推廣人工智能技術在醫療各細分領域的應用。2020年1月，第一張醫療AI產品三類證落地頒發。截至2021年11月末，已有超20款醫療AI產品獲批NMA三類證，科亞方舟、推想醫療、數坤科技等企業相繼遞交招股書，醫渡科技、鷹瞳科技成功登陸港交所，醫療A行業商業化進程進一步加快。AI技術與醫療健康領域的融合不斷加深，以計算機視覺、自然語言處理、機器學習等為代表的人工智能子技術已廣泛滲透于醫學影像、精準醫療、健康管理、醫療信息化、藥物研發、醫療機器人等多樣化場景中，成為提升醫療服務水平的重要驅動力。其中，AI醫學影像率先實現商業化，資本集聚度高，有望在未來10年迎來高速增長；AI藥物研發、醫療信息化亦在一級市場受到廣泛關注，發展前景廣闊。

B輪2021年8月2021年92021年836Kr-2011-2020醫療AI醫療AI醫療AI醫療AI以助力降本增效、提升診療水平等為核場 主要細分類 臨床輔助決 輔助治 治療方案輔助決策、術前規劃、手術導航和預后評估精準醫精準醫 基因檢 提升檢測效率及準確率，更好輔助疾病治

研究開 用于靶點發現、化合物快速匹配等，大幅縮短研發周期臨床試 提升臨床試驗效率，實現臨床數據的智慧化管手術機器 提升手術精確度，增強手術成功康復護理機器 緩解康復醫療資源稀缺，提高患者康復質醫療服務機器 用于智能導診、消毒殺菌等環節，實現降本增中國醫療AI行業加速發展，逐步邁入商業化探萌芽階段（1978年-2013年）：我國開始進行醫療AI領域研究開發，整體以臨床知識庫為主，“關幼波肝病診療程序”、“中醫計算機輔助診療系統”等起步階段（2014年-2019年）：我國人工智能技術加速突破，醫療AI領域創投熱度逐漸升溫，AI醫學影像等細分場景加速成熟。頭部廠商憑借技術、資源1978-

2014-

20201978年，“關幼波肝病1978年，“關幼波肝病AI領域創投熱度持續升達到近年來最高，為我國人工智能技術加速突破，AI醫學影像廠商陣營逐漸壯大，AI技術在新藥研發、基因檢測發；2020年醫療AI行2021年，科亞方舟、圖示：醫療AI資料來源：《中國人工智能醫療白皮書》,動脈網，3635政策驅動創新發展，醫療AI三類證密集落地，近年來，隨著醫療衛生領域科技創新向縱深發展，人工智能在醫療領域的應用也成為國家重要戰略方向之一。國務院、工信部、藥監局等部委頒布系列政策文件，重點圍繞醫學影像、智慧醫院、醫療機器人、新藥研發等細分方向，從醫療AI三類證密集落地，行業監管加速完善。2018年8類目錄》正式生效，首次為醫療AI截至2021年11月18日，超20款醫療AI器械產品獲批NMA三類證*。其中，安德醫智BioMind于2020年6AI影像輔助診斷”三類證；騰訊 劃發〔2018〕22號）圖示：中國醫療AI資料來源：36 人工智能技術加速突破，為醫療AI行業發展提計算機視覺應用計算機視覺

自然語言自然語言處理（）NL

定義：通過學習樣本數據內在規律、表示層次，使機器具備理解分析和智能機器學機器學習數據來源：36我國AI科研產出水平位居全球前列，為醫療AI行業發展提供創新動力。件，位居世界第一，占全球總量的74.7%，是排名第二的美國專利申請量的醫療AI助力緩解我國醫療資源分布不均、高水目前，我國醫療資源呈現出整體分布不均、優質醫療資源過度集中的特點。一方面，我國基層醫療機構存在基礎設施相對缺乏、醫生能力相對不足等短板，基層群眾看病難、看病貴的問題仍然存在。根據國家衛健委數據，2020年，我國醫院共計3.54萬個，占比僅為全國醫療機構總數的3.5%，而醫院診療人數量上占據絕對優勢，約為全國醫療機構總數的94.8%，但僅承擔了全國53.2%的診療人次。另一方面，我國醫療資源主要集中在發達城市，根據中國社科院報告，全國三甲醫院及優質醫師資源主要集中在一、二線城市及東部沿海地區，中西部地區醫療資源相對匱乏。在此背景下，醫療AI可通過輔助診療

醫療AI助力提質增效，能夠有效彌補我國高水平醫師短缺問題。國家衛健委數據顯示，截至2020年底，我國共有執業（助理）醫師408.6萬人，平均每千人按照我國規劃到2030年每1萬人擁有全科醫生5人來估算，目前缺口高達70萬中國醫療AI市場規模高速增長，預計年均復合根據GloalMaretInsight數據，2020年全球醫療人工智能市場規模為42億美元，預計到2027年將增至345億美元，2020-2027年CGR為35.1%分應用市場來看，AI醫學影像增速較快，2020年市場規模約10億美元，占據藥物研發、醫學影像等細分市場保持較高增速，2025年我國醫療AI市場規模有望突破300億元。根據動脈網數據，按照大數據、AI+新藥研發、AI+診療三大賽道市場規模總量估算，2020年中國醫療AI市場規模為66.25預計2020-2025年CGR為39.4%。AI醫學影像方面，國內起步相對較晚，目前市場規模較小，未來在政策支持及需求拉動下，發展將不斷加速。根據Frost&Sullian數據，中國AI醫學影像市場規模將由2020年的3.4億元增至。

2021E2022E2023E2024E2025E2026E2027E2028E2029E圖示：中國AI醫學影像市場規模（單位：億元數據來源：鷹瞳科技招股書，Frost&Sullivan,36醫療AI領域投資熱度呈現波動上升態勢，AI醫根據36氪研究院數據，2013年-2021年10月，中國醫療AI領域共發生1,121投資事件，投資總金額達1,718.19億元，投資熱度呈現波動上升態勢案例數看，醫療AI行業自2014年開始受到資本廣泛關注，2018年達到近年來高位。2019年，受到資本寒冬影響，醫療AI領域投資熱度有所回落，投資案例數下滑至149起。從投資金額看，2013-2016年，醫療AI領域的股權投資規

我國醫療AI市場以早期投資為主，優質成熟項目備受大額資本青睞。段來看，截至2021年10月31日，在已披露相關信息的1,148起案例中，投資事件主要集中在早期項目，種子/天使輪和Pe-A/A/A+輪分別有292和275起醫學影像、醫療信息化、新藥研發等成為醫療AI領域熱門投資方向。2021年月-10月，中國醫療AI領域共發生140起投資事件。其中，AI醫學影像為最熱門賽道，投資案例數合計39起，占投資總數的27.86%；醫療信息化、新藥研 診斷設 治療設 康復設 臨床治療輔助決 醫療機器新藥研 醫學研

資料來源：3612醫學影像、醫療機器人是醫療AI主戰場，醫療AIAI健康管理、AI新藥研發、AI醫學研究等，其中AI醫學影像技術發展成熟、應用場景明晰、優質數據充足，率先實現商業化。在AI醫學影像輔助篩查與診斷領域，利用AI技術對CT、MR、DR、超聲等多模態能夠在輔助篩查與診斷的基礎上，實現治療方現個性化、專業化的康復治療。AI健康管理平臺主要應用于治療后監測、疾在藥物研發領域，AI技術用于，AI技術能夠對大規模多源異構數據進行分析處理，醫療AI主要應用場景——AI隨著深度學習技術的發展，AI醫學影像適用模難易程度CT、CT、CT、醫療AI主要應用場景——AI已獲批三類證的AI醫學影像產品以早期篩查為

9.5%

15注：統計時間截至2021年11月18醫療AI主要應用場景——AI腦部影像AI產品以顱內腫瘤、腦卒中、腦小血

資料來源：《中國AI醫學影像白皮書》，36醫療AI主要應用場景——AI肺部影像AI產品成熟度較高，心臟及乳腺影像心血管、肺、乳腺等場景。其中，以肺結節輔助檢測、肺炎輔助分診等為主的肺部AI是成熟度相對較高的細分場景，已有多款產品獲批NMA三類證；心血冠脈CT能夠實現自動血管分割、影像三維重建，為疾病的診斷和治療提供幫助。現有心血管AI產品以CT為主要模態，如數坤科技研發的冠脈CT造影圖像血管狹窄心臟：與心血管AI產品相比，現階段心臟AI產品數量較少，主要集中在MR超聲模態，較為典型的應用案例是安德醫智BioMind研發的心臟超聲/MRI肺部：肺部疾病的檢測以CT、R為主要模態，R要用于大批量預處理；CT分辨率較高，能展示更多肺部病變細節。人工智能技術在CT及DR影像中的應用，能夠優化預處理流程、快速識別肺炎病例、減少肺部微小結節漏診率、識別判斷結節良惡性醫療AI主要應用場景——AI現階段AI技術在腹部和骨骼影像的應用場景相腹部：目前，國內針對腹部的AI醫學影像產品主要集中在肝臟、胃、膽囊等器官上。其中，肝癌是我國腫瘤第二大致死病因，早期篩查是提高治療效果的關產品是骨折CT兒童手部X骨折X具體來看，骨折方面，以肋骨骨折輔助篩查/診斷為主流產品，能夠輔助檢測顱骨、手骨等全身多部位骨折的AI醫學影像產品相對較少。骨齡評估方面，內目前已有數家企業進軍AI骨齡輔助評估領域，但在技術難度更高的輔助疾病

圖示：AI醫療AI主要應用場景——AI基于CT模態的AI醫學影像輔助診斷產品數量最從模態來看，醫學影像檢查存在CT、MR、DR、超聲等多種方式，針對不同疾病診療具備各自獨特優勢。CT和MR通常可產生更清晰的醫學影像，DR描用時快，超聲具備無創、無輻射等優點。具體來看，現階段基于CT

資料來源：公司官網，公司招股書，36氪研究院整理醫療AI主要應用場景——AI基于MR模態的AI醫學影像產品主要應用于顱內腫瘤、心臟疾病、乳腺癌、肝 資料來源：公司官網，公司招股書，36氪研究院整理 資料來源：公司官網，公司招股書，36氪研究院整理醫療AI主要應用場景——AIAI輔助決策以實現覆蓋診療全流程的智能化臨AI輔助決策以實現智能化的臨床決策指導為目標，覆蓋篩查、診斷、治療、 提供治療方協助患者進行健康術前規劃、狀況監測手術導航和圖示：AI資料來源：36醫療AI主要應用場景——AIAI輔助決策在治療場景的應用主要包括腦血管

醫療AI醫療機器人應用場景覆蓋就醫全流程，其中康 市場占比技術門

由外科醫生控制，用于手術影像引導和微創手術末端執行，協助醫生術中定位于導

腹腔鏡手術機器神經外科手術機神經介入手術機

提供非治療輔助服務，減輕醫護人員重復

輔助人體完成肢體動作，用于損傷后康復以及提升老年輔助人體完成肢體動作，用于損傷后康復以及提升老年懸掛式康復機器外骨骼康復機器在醫療過程中 起到輔助、 醫療AI主要應用場景——AIAI技術有效解決新藥研發風險高、投入大、周AI技術賦能作用貫穿新藥研發全流程，化解研發痛點，AIDD（人工智能藥物設計）成為AI技術與醫療場景緊密結合的藍海市場。根據德勤研究，一款創新藥從開始研發到上市，周期長達10-15年，2010年至2018年投入成本復合年均增長率達33%，投資回報率逐年下降，因此如何提高研發效率成為例如，在化合物研究環節，自然語言處理（NLP）技術能夠大規模、高效分析海量文獻，提出新的可供測試的假說，增加新靶點發現幾率，縮短研發周期。在臨床前研究環節，深度學習技術則可將已上市或處于研發管線的藥物

安德醫智BioMind專注于人工智能在醫療領域的應用研發，斬獲國內首張AI“影像輔助診斷”NMA三類證。安德醫智BioMind致力于深度學習技術與臨床需求的深度融合，研發成果廣泛應用于醫學影像輔助診斷、臨床治療輔助決策、放療、人工智能機器人、基因、醫學康復等各個方向。公司總部位于北京，已在新加坡、盧森堡成立了全資子公司。目前，公司系列產品獲得26個國家和地區的上市許可和權威認證，包括NMA三類證2張、歐盟認證10余張，產品銷售至德國、波蘭、盧森堡、新加坡等多個國家和地區，12月，與北京天壇醫院聯合成立全球首家“神經疾病人2017

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