2021年中國人工智能+醫療與生命科學(行業研究報告)

AI醫療丨研究報告

核心摘要:

人工智能+醫療與生命科學即AI醫療已從起步期邁入發展期,AI醫療應用已從早期浮現階段過渡為深入探索階段。在該時期與階段內,醫療數據的安全性得到維護,數據互聯互通建設向數據治理與開發轉變,AI醫療影像向多疾病橫向拓展與縱向深挖,NLP技術產品領先于KG、ML技術產品,如CDSS領先于AI制藥,個別賽道競爭加劇,可行的商業模式浮出水面。從市場規模來看,2020年中國AI醫療核心軟件市場規模為29億元,加上帶有重資產性質的AI醫療機器人,總體規模為59億元,而到2025年,AI醫療核心軟件市場規模將達到179億元,同樣加上AI醫療機器人,總體規模將達到385億元,2020-2025年CAGR=45.7%,總體市場呈繁榮增長態勢。未來,AI醫療影像玩家將繼續開拓影像診斷的其他疾病市場,如冠脈、乳腺、肝臟等,同時開發手術規劃與導航這類影像治療市場,轉戰新興的藍海區。此外,未來AI醫療的戰場將從資本力量雄厚與否的角逐,轉為企業自身商業模式的較量。

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人工智能+醫療與生命科學概念界定

借助AI技術介入醫療環節,以提高醫療服務效率為核心目的

人工智能+醫療與生命科學,是在協助人或解放人的狀態下,以提升院內外醫療服務效率效果為目的、以人工智能為核心干預技術手段介入傳統的院內外醫療環節,從而產生相應軟硬件產品的新型醫療應用技術,本報告于后文中將人工智能+醫療與生命科學簡稱為AI醫療。因AI醫療需AI技術結合具體的醫療場景方能釋放與彰顯其具象的原理與作用,故其具有很強的場景關聯性。按應用場景分類,人工智能+醫療與生命科學主要分為AI醫療影像、CDSS、智慧病案、AI制藥、醫療數據智能平臺、AI醫療機器人、AI基因分析等細分應用技術。由于AI基因分析在我國的發展處在早期雛形階段,商業模式與規模釋放尚不清晰,故在本報告中,AI基因分析不予討論。AI制藥的下游服務市場為藥企,而其他應用技術的下游主要覆蓋范圍都為醫院,少部分應用會在院外市場中使用,如AI醫療服務機器人應用于康養機構環境消毒,醫學數據智能平臺應用于醫學研究中心統計數據與疾病研究等。

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發展階段解讀

數據建設、算法開發、商業化進展為進階突破重難點

基于數據建設、算法開發與產品商業化的角度,艾瑞將中國AI醫療的發展軌跡分為四個階段:1)AI初步介入醫療階段,醫療數據零散地儲存在各類醫院信息系統中,AI技術在醫療領域的探索更偏向試探性的測試,標準化產品尚未出現。2)AI醫療應用浮現階段,院內外數據建設工作展開,眼底、肺部影像的標準數據庫率先建立,為AI醫療影像產品領跑奠定了基礎,眼底、肺部影像產品跑出,其他產品還不明確,商業化還在起步,商業模式并不明朗,還處在多元、混沌的嘗試階段;3)AI醫療應用深入探索階段,醫療數據的安全性得到維護,數據互聯互通建設向數據治理與開發轉變,AI醫療影像向多疾病多科室橫向拓展與縱向深挖,NLP技術產品跑出,個別賽道競爭加劇,可行的商業模式浮出水面;4)AI醫療應用穩定完備階段,數據互聯互通建設基本告一段落,數據共享初步實現,以KG為主的認知智能技術邁向成熟,與感知智能協同推進各類應用的均衡互補發展,總體賽道的競爭格局與商業模式形成并穩定,頭部聚集效應長期存在。

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AI醫療市場規模

AI醫療影像進入發展快車道,手術機器人地位穩固

隨著AI醫療影像企業獲取三類證的步履加快,以及IPO沖刺的階段性勝利,雙重紅利將帶動中國AI醫療核心軟件市場規??焖僭鲩L。據艾瑞建模測算,2020年中國AI醫療核心軟件市場規模為29億元,其中CDSS市場占有率為29.8%,AI醫療影像為7.1%,而到2023年,AI醫療影像市場規模將首次超越CDSS,成為AI醫療核心軟件中市場占有率最高的產品。除核心軟件外,AI醫療機器人也為總體的AI醫療市場規模注入強勁的增長動力。因手術機器人屬于核心軟件與高級硬件器材組合的臨床治療產品,高昂的單價及臨床稀缺性決定了其不可撼動的市場規模地位??傮w而言,市場呈現高增長狀態,2020-2025年CAGR=45.7%,總規模在2025年將達385億元。

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IPO前夜:沖刺梯隊情況

總體營收與銷售及服務成本倍數提升,已有2家沖刺成功

艾瑞將目前已遞交招股書的AI醫療企業的營業、銷售及服務成本數據進行了匯總,從圖中可看出,不同AI醫療影像公司之間的營收高低點差距較大,多數企業的2020年營收與銷售及服務成本都有倍數提升的情況。AI醫療數據智能企業的營收、銷售及服務成本的數據體量要明顯高于AI醫療影像公司,這與其數字解決方案的高客單價有直接關系。

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商業模式匯總

AI醫療影像商業模式多元化,輕資產產品商業模式未定型

艾瑞從產品形態、銷售渠道、盈利模式、運營模式、客戶關系與賽道種類的角度出發,對AI醫療現有的商業模式做了以下匯總與展示。從圖中可看出,醫療器械類的亮燈數量、強度要明顯高于非醫療器械類,尤其是AI醫療影像除了純服務的產品形式、里程碑的收費模式滅燈以外,其他區域均有亮燈情況,其在所有賽道中的商業模式較為多元。非醫療器械類中的AI制藥的亮燈數量最少,其目前仍以CRO形式為主導的商業模式,未來可能會與藥企、CRO企業開展戰略合作,拓展合作伙伴生態,從而提高藥物研發管線的接單量,并將藥物試驗這類需要重大物資鋪墊的工作轉移至CRO企業。從商業模式的固定程度與穩定性來講,帶有重資產性質的AI醫療機器人的商業模式已經基本定型,而其他輕資產性質的核心軟件類產品的商業模式還處在動態演變階段,未來可能會孵化出新興的商業模式。

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產品成熟度象限

技術商業化產品與探索研發類產品密集度高

艾瑞從人工智能技術成熟度與AI醫療產品的商業化進展角度出發,將本報告中提到的主要產品進行了象限分類和總結。AI醫療影像產品、智慧病案、CDSS、醫學數據智能平臺、醫療服務機器人均已進入技術商業化區域,AI制藥、手術機器人、輔助機器人、基因檢測等更多扎堆于探索研發區域,而迭代創新區域尚未出現典型產品。

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AI醫療影像市場釋放需求信號

需求信號仍集中于三甲醫院,冠脈產品臨床價值高

在2019-2021年8月AI醫療影像采招額統計中,三甲醫院是需求主力,2019年與2020年的采招額維持在1000萬元以上,其他三級醫院、二級醫院累加的需求也不容小覷。受新冠肺炎檢測需求的沖擊與肺部影像產品受眾廣、開發技術成熟高等因素影響,統計時間內關于肺部科室的AI開發軟件采招額高達1296萬元,心血管、綜合類與病理科位列其后。心血管類產品因設備主要覆蓋在三甲醫院,偏遠地區配備有限,釋放點也相應存在地理局限;乳腺類產品剛受到國家重視、受眾局限于女性,釋放節奏相對較緩、可釋放空間主要在女性市場。此外,主流的AI影像產品存在不同的需求差異,冠脈產品是繼肺部產品之后又一明確的產品跑道。二甲與三乙類醫院具備血管機與心內科室,但診斷能力欠缺,最后往往被迫將冠脈病人轉移至三甲醫院,從而喪失了獲取冠脈手術費的主動權,若使用冠脈產品輔助診斷,則可提高診斷水平,在病情早期為病人做支架手術,控制病情的同時亦可創收。而對三甲醫院而言,使用冠脈產品做檢測,可提升檢測速度,增加檢測病人數量,更好更快地發現真正需要做支架手術的病人,為醫院帶來臨床手術收入。

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AI醫療影像商業模式

獨立銷售與打包銷售為成形模式,服務調用模式前景可觀

現階段,部分AI醫療影像輔助診療企業依舊保留免費在醫院試用的模式,將產品打入醫院,進行數據積累與算法調優,并增強客戶粘性。多數企業則主要采用了與院內醫療信息化軟件系統相似的商業模式,即獨立銷售與打包銷售。獨立銷售模式售賣的產品形態皆為軟件或軟硬一體機,根據現有銷售渠道、盈利模式與支付方的組合,獨立銷售模式可分為三類:一是直接向各級醫院或其他醫療機構售賣產品,以醫療器械的形式收取一次性軟件費用、定期維護費或調用服務費;二是通過渠道商向院端或設備廠商轉售產品,并從中抽成;三是直接向醫療器械廠商售賣產品,收取一次性軟件費用,不再對接醫院。依據現有產品形態、銷售渠道、盈利模式與支付方的組合,打包銷售模式分為兩類:一是與云平臺合作,將輔助診療產品作為集成模塊嵌入各云類產品中出售,收取調用服務費;二是與醫療器械廠商合作,將具備圖像處理、輔助診療能力的軟件嵌入CT、DR或MRI等大型醫療影像設備中,與設備共同銷售并從銷售額中抽成。艾瑞預測,未來,無償使用模式將逐步淡出市場,以授權或調用形式向各類用戶收取服務費的模式對軟件廠商較為有利,參與者可嘗試開拓。

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AI醫療影像推廣路徑

輕量化模式借力發力,加速市場覆蓋與下沉

AI醫療影像推廣的最終對象主要是醫院,除此之外是C端用戶。在對接最終對象時,一般以醫療器械廠商、當地渠道商、保險公司、第三方影像中心或體檢機構為推廣橋梁,向醫院或患者收費。一味地擴張自有的銷售團隊不僅會耗費高額預算、而且投入后的進展難達預期,壓縮核心研發團隊的生存空間。因此,艾瑞認為,AI醫療影像企業率先拿下市級醫院的市場,通過市級醫院的輻射作用拉動同級非三甲醫院、縣級醫院的購買需求,或通過與大型醫療器械廠商建立生態捆綁性強的戰略合作,借助合作方已有渠道基礎打入醫院,這類輕量化的推廣模式是未來的發展方向。

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AI醫療影像市場規模

市場維持高速增長狀態,肺部以外產品為院內市場擴容

據艾瑞建模測算,2020年,中國AI醫療影像市場規模為4億元,而到2025年,市場規??蛇_100億元,2020-2025年CAGR=87.5%,總體市場增長維持在較高水平。2020年規模同比增長率的抬升主要由三類證審批紅利所釋放,2023年后治療類產品的加入也為整體市場的發展注入活力,但總體市場仍以診斷類產品為主。從院內產品線看,起初的規模貢獻基本依靠肺部產品,后期,以心腦血管、骨科、眼科、乳腺等為代表的產品逐步擴充市場。二級及基層醫院因2020年國家出臺配備乳腺機的規定,再加上診斷能力有限,對乳腺產品存在強烈的購買意愿。冠脈產品可以直接為醫院帶來臨床手術收益,但非三甲醫院的冠脈手術能力有限,所以此類產品未來主要還是布局在三甲醫院。

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AI醫療機器人行業發展驅動力

三甲醫院對腹腔與骨科機器人存在剛需,人口服務負擔大

自科技部2017年印發《“十三五”醫療器械科技創新專項規劃》以來,國內AI醫療機器人有了創新與起色,下游市場需求也逐漸釋放。在醫院端,醫院對AI醫療機器人的需求度呈三甲>三乙>二級>其他醫院的排列。三甲醫院作為手術質量的標桿與手術數量的主要負擔方,對手術機器人有強烈的剛需。在手術機器人中,腹腔機器人同時為泌尿外科、肝膽外科、心臟外科、婦科等多個科室所需,骨科機器人則位列其后。在B端與G端,受疫情新常態影響,公共衛生需求觸發,房地產、體檢機構、康養機構、學校以及各類政府機構對消毒機器人與測溫機器人的需求將持續存在,而康復機器人這類針對肢體缺陷人士的器械則更多為民營康養機構所需。從C端情況看,我國醫療機構住院病人手術人次、老年人口皆呈穩步增長趨勢,肢體殘疾人士數量也有相當規模,這對醫療服務人員而言是頗具壓力的挑戰,引入AI醫療機器人減負提效已成為解決方案。

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AI醫療機器人競爭格局與產品現狀分析

骨科脊柱機器人崛起,醫療服務機器人商業化步伐快

在中國AI醫療機器人市場中,普遍存在國內與國外玩家。美國、法國、德國等歐美國家因技術起步早、學術與實踐經驗豐富,率先實現商業化并已步入市場成熟期,其生產的骨科關節機器人、達芬奇腹腔機器人、神外機器人在我國基本處于壟斷地位,雖然我國的醫療機器人廠商在科技創新類政策的驅動下探索孵化出了骨科脊柱機器人、腹腔機器人、神外機器人與口腔手術機器人,但除了骨科脊柱機器人外,其他手術類機器人尚未真正實現市場導入,醫院的首選依然是國外廠商。與手術機器人不同,醫療服務機器人市場準入門檻低,技術相對簡單,國內廠商可以在短期內做到快速研發并投放到市場中。因此,中國AI醫療機器人市場率先崛起的類型以骨科脊柱機器人與醫療服務機器人為主,國內的手術機器人想要替代國外產品,仍需辛勤耕耘、潛心邁步前行。

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AI醫療機器人市場規模

腹腔與骨科脊柱機器人為規模釋放主力

據艾瑞建模測算,2020年,中國AI醫療機器人市場規模為30億元,至2025年,規??蛇_205億元,2020-2025年CAGR=47.0%,總體市場增速較快,2021年因國內骨科脊柱機器人與腹腔鏡機器人的增長,規模增速走高??偖a品結構看,手術機器人因單價高、臨床需求呼聲大,一直保持規模釋放的主力角色,尤其是腹腔機器人(達芬奇)、骨科脊柱機器人與經皮穿刺機器人,始終保持著較高的市場份額。在2025年,腹腔機器人(達芬奇)將達到93億元的市場規模,是所有手術機器人中攀升空間最大的品類,這與其高單價、技術成熟、多科室需求量大等因素有關。醫療服務機器人與部分康復機器人(如智能假肢)屬于典型的低單價、高銷量產品,在總體市場規模中的填充份額有限,且準入技術門檻偏低,產品與產品之間可替換的空間較大。

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CDSS行業發展驅動力

政策內化驅動效果明顯,三乙與二甲醫院成采購主力軍

在與CDSS與病種質控相關的政策中,有關基礎層建設的政策出現最早,反復迭代更新的頻率也偏高,驅動醫療機構先打好CDSS的底座;有關應用層的政策出現較晚,但對CDSS產品的驅動效果較強,行業影響較大,如衛健委關于印發《電子病歷系統應用水平分級評價管理方法及評價標準(試行)》的通知就迫使三級與二級醫院在規定時間內完成電子病歷評級。從各級醫療機構的需求看,外因更多、驅動效果也更強,多是因政策規定內化為醫院行動的動力,加快信息化步伐。內因主要集中于經濟利益、臨床質控與醫療資源分布改善上。三乙與二甲醫院因臨床質控水平有待提升、具備較充足的購買預算,成為CDSS產品的采購主力軍;基層因優質醫生資源不足、信息化進程緩慢,對CDSS產品存在強烈的內在需求。

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CDSS市場規模

未來二級醫院空間巨大,市場開拓需兼顧產品臨床質量深度

據艾瑞建模測算,2020年中國CDSS市場規模為110192萬元,2025年相應規??蛇_331375萬元,2020-2025年CAGR=24.6%。CDSS在三級與二級醫院的市場空間巨大,但三級醫院在未來逐步轉化為存量市場,采購量下滑,總體市場規模增速也會逐漸降低;另外,受評級這股“大風”的影響,產品現階段存在為了服務評級而快速開發產品、不顧產品深度臨床價值開發、將CDSS作為評級工具的亂象,導致產品同質化嚴重,產品價格下跌明顯,從而使總體市場增速趨緩,也正是因此,CDSS產品的替換頻率較高。對此,開發真正滿足臨床輔助診斷、實現病種質控的CDSS產品顯得尤為重要。廠商需在評級政策的推動下,應兼顧市場開拓節奏與產品質量,才能提高客戶粘性,增加品牌聲譽,以換取更廣闊的市場空間。

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智慧病案行業核心驅動力

電子病歷建設與評級強驅動,高級別醫院數量待成長

當前市場主流的電子病歷評級系統分為四類:HISMSS應用模型、Gartner分代模型、美國電子病歷“有效使用”標準以及中國電子病歷系統應用水平分級評價標準(以下簡稱評價標準),我國醫療機構正在按照第四類系統推進電子病歷的建設與評級。依據評價標準劃分,5級及5級以上的電子病歷系統應用水平屬于高級別水平。越高級別的電子病歷,智能化程度越高,越接近智慧病案的定義。從高級別電子病歷的推行與評級情況來看,截止到2020年7月,我國高級別電子病歷水平醫院共有172個,其中5級醫院數量最多,為146個,7級醫院數量最少,僅為4個,8級醫院還未出現??梢钥闯?,越是高級別的醫院,因評價的條件更為嚴格、對信息化要求更高,數量就更少。此外,2020年我國被評為高級別醫院的數量僅有172家,我國的各級醫院電子病歷應用水平評級之路還需耐心潛行,智慧病案建設仍需推進,市場空間有待打開。

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智慧病案市場規模

早期首頁質控推動市場,后期內涵質控發力

據艾瑞建模測算,2020年,中國智慧病案市場規模為83966萬元,到2025年,相應規??蛇_249410萬元,2020-2025年CAGR=24.3%,市場總體增速較為快,且市場整體呈現穩步爬坡趨勢。從產品結構上看,早期市場規模增長的貢獻主要來自首頁質控,因產品進入門檻低,除三甲醫院以外的二級醫院是評級建設中更為龐大的市場需求群體,其智慧病案的質控工作要落后于三甲醫院,且預算有限,會傾向于優先采購可以實現評級目的、但價格更低的首頁質控產品。而在后期,市場規模增長的貢獻主要來自三甲醫院對內涵質控的采購。對于三甲醫院而言,在已有的首頁質控基礎上,加強內涵質控建設,可進一步提高高級別電子病歷水平醫院的評級資質。受限于首頁質控的低單價,盡管醫院的采購量具備一定規模,但總體收入規模的釋放節奏不會太快,甚至在后期會落后于高單價的內涵質控。

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醫學數據智能平臺釋義及架構

醫療應用開發的集成工具包,采用混合式構建方式

醫學數據智能平臺是指以院內信息系統的醫療數據為生產要素,基于私有云部署,通過數據采集、預處理、計算、存儲與應用開發一系列步驟與各步驟所涉及的開發組件,生產出臨床與科研等醫療應用的開發中間件,其本質上是云計算中的PaaS。醫學數據智能平臺集多種開發組件于一體,是醫療應用開發的工具包。醫療數據來自院內的原生數據庫,該階段的數據往往不符合應用模型的標準,所以需要使用對應組件,將數據狀態同步成模型所需標準。首先,需要進行數據采集,然后使用ETL工具抽取數據,參照統一標準對數據進行轉碼,形成標準化庫后,與原始數據做映射,對數據做質控,再依托模型進行數據再生成,形成具有算力效果的數據,最終將生產好的數據應用到業務模型端。從構建方式看,因完全摒棄醫院原有的信息化系統、重新嚴格按照醫學數據智能平臺的技術路線設計開發新系統會消耗大量成本且成效慢,故醫學數據智能平臺一般采用混合式構建法即在醫院原有的信息化系統基礎上構建平臺,如此一來,既保留了原有信息系統的成熟設計,又保持了原有業務的連續性。

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醫學數據智能平臺主要建設困境

平臺建設中面臨的“三不”阻礙進展

在醫學數據智能平臺建設中,主要面臨三大主要問題:系統架構不兼容、資源建設不精簡、資源利益不統一。系統架構不兼容指平臺系統與HIS系統不兼容、與其他平臺不兼容、與應用開發軟件不兼容;資源建設不精簡指院內同時存在若干功能相似的平臺;資源利益不統一指院內各科室、HIS廠商與平臺廠商、各級醫院之間數據建設利益立場不統一。三大主要問題的具體情況如下:

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醫學數據智能平臺市場規模

產品處于收入突破期,規模爬坡速度逐漸加快

據艾瑞建模測算,2020年醫學數據智能平臺市場規模為42096萬元,2025年相應規??蛇_141907萬元,2020-2025年CAGR=27.5%,總體市場增長趨勢逐漸加快。因醫院的數據安全隱私顧慮、平臺與信息化系統接口對接不適應、信息化廠商與數據智能廠商之間的產品博弈等因素的阻撓,醫學數據智能平臺進入醫院伊始要歷經一個收入突破期,大規模爆發期尚未到來,整個市場還處于穩步爬坡階段。未來,隨著產品數據安全功能的完善以及評級應用開發的驅動(如CDSS、科研平臺、病案質控等),醫學數據智能平臺的爬坡速度會逐漸加快。醫學數據智能平臺建設的推進,將推動醫院整體的數字化與智能化,從而加速臨床醫療的信息化進程。

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AI制藥釋義及應用場景

優化研發流程,解決“三高一低一慢”

AI制藥研發的是原研藥與創新藥,它們的研發周期長于仿制藥,研發流程要經歷科研與藥物發現、臨床前研究、臨床試驗及審批上市四個階段。原研藥與創新藥的研發專業性強,一般耗費10-15年的時間與超過10億美金的資金,且實驗風險大,具備高技術、高投入、高風險、低成功率、審批慢的痛點。對此,AI制藥在新藥研發領域迎來發展契機。AI制藥是一種以醫藥大數據為學習研究土壤,運用NLP、CV、知識圖譜、機器學習、深度學習等AI技術參與制藥過程,以計算、預測、尋找合適的、新興的有機物化學反應、潛在藥物分子并觀察藥物臨床效果的技術手段。目前,AI制藥主要應用于靶點發現、化合物合成、化合物篩選、藥物晶型預測、患者招募、藥物重定向與臨床試驗設計優化等場景。

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AI制藥行業核心驅動力

慢性病負擔加重,國產創新藥品替換空間巨大

從疾病負擔上看,我國的心血管疾病與癌癥負擔最重,且隨著我國人均期望壽命的延長與老齡化加劇,慢性呼吸疾病、糖尿病與腎病、肌肉骨骼失調等慢性疾病負擔將會加重。此外,疫情的出現警示了眾人傳染病這一威脅。由此,針對各類慢性病、癌癥與傳染性疾病,自主研發創新藥物、改善國人健康水平已成為制藥的一大趨勢。從上市新藥情況看,2016-2020年我國累計上市200多個新藥,與疾病負擔相對應,抗腫瘤藥上市占比最大,但除了抗腫瘤藥以外的藥物占比在擴大,上市新藥種類愈加豐富??傮w而言,上市新藥主要還是來自跨國創新藥企,用AI技術服務我國藥企、研發利國利民的新藥,替換跨國藥企藥品市場的空間巨大。

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AI制藥行業核心驅動力

創新藥研發增添新舉措,帶量采購驅動藥企回歸藥研本身

2018-2021年,市場監督管理總局、藥監局、知識產權局等發布了一系列醫藥政策,組織進行了與醫改相關的工作,同時,科技部、工信部、發改委等發布了AI相關政策。在醫藥領域政策中,新修訂《藥品管理法》、十四五生物醫藥發展規劃等政策為創新藥研發注入發展推力;帶量采購政策取得明顯成效,合理控制仿制藥價格,鼓勵藥企將成本更多投入到創新性的臨床藥物研發中;醫保談判成功藥品數量增多,讓更多新藥納入醫保合理支付范圍。此外,AI領域政策從技術發展與醫療行業應用結合方面推動AI制藥向前發展。

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AI制藥行業發展驅動力

價值釋放與疫情驅使令資本市場升溫,未來恢復穩增長態勢

據艾瑞不完全統計,2018-2021年10月,國內共有52起AI制藥融資事件,累計獲投金額為93億人民幣。從融資趨勢看,2020年后AI制藥融資異軍突起,與2019年相比,融資事件數與融資金額皆呈現大幅度增長,投融資火速升溫,究其原因,一方面是AI在藥物研發上的價值逐漸釋放,如對靶點、化合物結構、生物基因序列等數據可進行快速研發,另一方面是新冠疫情的爆發讓AI制藥的使用緊迫度提升,國家層面或商業層面都希望快速破解新冠病毒的基因序列、找到可以對抗該病毒的藥物或疫苗,可以說疫情為AI制藥企業的融資提供了歷史性的契機。從融資輪次分布情況看,多數融資事件處于A輪與天使輪,這意味著更多的AI制藥企業剛完成孵化,產品也處于早期投入研發階段,目前僅有晶泰科技、Insilico Medicine(香港)進入C輪融資。從融資用途來看,藥物發現階段的融資分布最廣,企業基本在靶點發現與化合物合成階段扎堆。艾瑞認為,隨著資本在未來逐漸恢復理性,資本會有所降溫,但基本維持穩定投資態勢。

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AI制藥產業鏈與商業模式解析

存在租用云化算力與服務外包需求,分階段獲取收入

產業鏈方面,AI制藥的上游為AI模型數據集供應或物理模型供應;中游為藥物研發的主體即AI制藥企業、CRO企業或其他企業,云化算力的供應方即云服務廠商,藥物分析與試驗外包服務的供應方即CRO企業;下游為新藥研發的需求者即藥企。以AI制藥企業為主體,從產業鏈各環節可以看到AI制藥早期商業模式的全貌:1)產品形態:企業與藥企簽訂藥物研發階段的外包合同,承包某些藥物管線的早期研發工作,本質上提供的是服務,最終交付運算好的藥物分子結構結果,而非藥物研發軟件;2)盈利模式:合同中擬定不同的階段,對應不同的收入,完成指定階段的任務即可獲取該階段的收入;3)銷售模式:以直接對接藥企的直銷模式為主導,不太存在渠道銷售的需求;4)運營模式:B2B式的運營模式。

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AI制藥市場規模

市場處于爬坡階段,Me-too類藥物占主導

國內的多數AI制藥企業還處于投產研發階段,AI制藥市場規模整體尚未迎來大規模爆發期。但是,無論是Me-too類還是FIC/BIC類藥物,藥物研發管線金額都偏高,尤其是FIC/BIC類藥物研發管線至少是千萬起步的合同價。因此,盡管當前乃至未來5年內AI制藥企業獲取的藥物研發管線數量有限,但少數量的管線收入較為可觀,且隨著研發效率的提升、眾多天使輪企業后續為了創收而進行拓客追趕以及合同“里程碑”任務的完成,未來收入將實現翻倍增長。據艾瑞建模測算,2020年中國AI制藥市場規模為8163萬元,2025年市場規模將達到77362萬元,2020-2025年CAGR=56.8%,總體市場增速較快。2021年,在疫情驅動、資本加持下,AI制藥企業投產獲取第一輪成效,增速攀升,之后增速回歸冷靜期。因Me-too類藥物研發難度低,對新舊參與者相對友好,故其市占率一直處于主導地位,僅有少數企業拿下了跨國藥企的FIC/BIC類藥物研發管線。

2021年中國人工智能+醫療與生命科學行業研究報告

 


2021年中國人工智能+醫療與生命科學行業研究報告

 

AI醫療產業鏈

基礎層數據仍需開拓,技術層重感知,應用層觸及場景廣泛

AI醫療對的核心產業鏈關注點在于AI醫療應用軟件本身的開發,其上游為基礎層,中游為技術層,下游為應用層,服務終端為患者?;A層中,數據服務尚未建成核心技術壁壘,參與者眾多,而算力領域呈寡頭局面;技術層中,基于深度學習的計算機視覺發展快,參與者技術相對成熟;應用層中,成熟的AI醫療企業正在擴大產品線布局,開拓戰略伙伴合作。

2021年中國人工智能+醫療與生命科學行業研究報告

 

AI醫療產業圖譜

2021年中國人工智能+醫療與生命科學行業研究報告

 


2021年中國人工智能+醫療與生命科學行業研究報告

 

從紅海到藍海的方向轉變

賽道分化,藍海浮現,扎穩腳跟方能揚帆前行

艾瑞從當前AI醫療產品的算法成熟度、產品投產成熟度、市場空間以及市場反饋的角度,對未來AI醫療影像市場以及AI醫療市場全局的走向進行了以下展望:

2021年中國人工智能+醫療與生命科學行業研究報告

 

從資本競爭到商業模式的較量

模式探索,群鹿角逐,在于細水長流之間

AI醫療參與企業從創立之初至產品研發,再到市場推廣階段,必不可免要進行融資,將資本價值轉化為企業資產與業務造血能力。一開始,所獲融資金額大、融資數量多的企業往往生長迅速,收獲下游市場的適當回饋,其他具備相似能力的企業也開始效仿,展開融資并研發產品,包裹著產品競爭外殼的資本競爭由此拉開序幕。但是,隨著戰線拉長,AI醫療的參與者不僅需要繼續考慮融資問題,也要肩負起醫療與大健康從業者應有的社會責任,更要為自身產品質量的打磨、商業模式的打造投入深思。未來AI醫療參與企業的競爭,不是資本的競爭,而是商業模式的較量。AI醫療商業模式最根本的是要考慮如何能減輕醫療負擔、均衡醫療資源分配、為用戶節約成本,而不是讓用戶花費不必要的金錢或時間去獲取利益。對此,艾瑞認為,AI醫療的商業模式可參考健康管理模式、互聯網醫療模式、泛市場盈利模式與移動醫療模式,在這些模式中融入AI醫療產品,包裝成新的產品形式,推動經濟效益與社會效益的雙贏。

2021年中國人工智能+醫療與生命科學行業研究報告

 

企業競爭能力評價模型

基礎、生長、附加能力循序漸進,三者加速協同運轉

2021年中國人工智能+醫療與生命科學行業研究報告

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