1、前言前言十余年求索，AI 已经逐渐长成了那时 IBM Waston 期望的样子。它甚至跨出了诊断和治疗的范畴，生根于医疗场景中的每一个角落。不过，医疗 AI 领域中的落地与商业化是两个截然不同的概念，通过合作、共研形成的 AI 落地并不意味着这一算法能够规模应用于医院，规模应用于医院也不意味着这一算法能够成功回收过往投入的海量资金。因为这些模糊概念的存在，医疗 AI 的商业化形势始终透着一种朦胧感，亦难区分其中企业的实际进展。从这一现状出发，蛋壳研究院对医疗 AI 的整体情况进行了调研分析，希望借助数据这一工具，还原 2023 年最真实的医疗 AI 发展。目录目录第一章第一章 人工智能，已是医

2、疗领域必不可少的一部分人工智能，已是医疗领域必不可少的一部分.1 11.1 超百个 AI 获批三类医疗器械，AI 跃出辅助诊断.11.2 近百项 AI 赋能的管线进入临床试验，但无一行至上市阶段.41.3 信息学重构进行时，基础设施建设成为最大壁垒.6第二章第二章 资金流速回暖，医疗人工智能进入稳步发育期资金流速回暖，医疗人工智能进入稳步发育期.9 92.1 二级市场考察：AI 盈利尚有距离，疫情影响增速普遍放缓.92.1.1 看重研发投入，数字医疗尚未实现规模化盈利.92.1.2 持续亏损，AI Biotech 还需稳定营收来源.132.1.3 多家企业交表，国内 AI 制药崛起.152.2

3、 一级市场考察：宏观遇冷，影像放缓.162.2.1 深入治疗，手术相关的影像学 AI 撑起融资规模.172.2.2 稳步向前，多家 AI 企业收获亿级大单.19第三章第三章 在逆势之下存活，医疗人工智能仍需高频创新在逆势之下存活，医疗人工智能仍需高频创新.2 22 23.1 标准制定，影像 AI 进入医保的可能前提.223.2 模式创新，再寻 AI 盈利源动力.233.2.1 临床再创新.233.2.2 医院影像数据治理.253.2.3 深入治疗领域.263.2.4 合作政府覆盖基层医疗.273.2.5 成立医院.273.3 以数据为核心，新技术改变 AI 格局.283.3.1 影像学的生成式

4、 AI.293.3.2 重构医学科研.31第四章第四章 大模型入局，医疗人工智能再遇新变量大模型入局，医疗人工智能再遇新变量.3 34 44.1 九大应用场景，大模型已潜入医疗.344.2 部署与应用局限发展，大模型暂时难以规模落地.364.3 机遇与挑战并存，大模型有望成为颠覆医疗的下一项技术.374.3.1 大模型的发展趋势.374.3.2 大模型的发展面临的挑战.38第五章第五章 三大赛道，汇聚医疗人工智能核心竞争力三大赛道，汇聚医疗人工智能核心竞争力.4 41 1数坤科技：数字人体平台 2.0，扩大医疗 AI 赋能半径.41鹰瞳科技：诊疗一体化布局更进一步，保险创新业务进展迅速.43深

5、睿医疗：手持 9 张 AI 影像三类证，迈向全场景 AI.45深智透医：差异化布局影像增强，有望突破医疗 AI 盈利难题.47MANTEIA：提供高效精准的放射治疗全流程解决方案.49深至科技：持续投入软硬件一体化，加速小型医学影像基层应用.51医准智能：算法技术与应用场景再获突破，超声新品研发迅速.53悦唯医疗：AI 赋能血管介入场景，产品覆盖冠心病外科诊疗全流程.55图表目录图表目录图表 1历年 AI 产品三类证获批数量.2图表 2医疗 AI 产品不同病种三类证获批情况.3图表 3全球 AI 参与研发的进入临床阶段且处于活跃状态的管线临床阶段分布.4图表 4全球 AI 参与研发的进入临床阶

6、段且处于活跃状态的管线分类.5图表 5医院管理系统传统架构与 AI 加持的架构的对比.6图表 6医疗 AI 企业营收数据对比（单位：万人民币）.9图表 7医疗 AI 企业净利润对比（单位：万人民币）.11图表 8医疗 AI 企业研发支出（单位：万人民币）.12图表 9医疗 AI 企业资产负债率情况.12图表 10各医疗 AI 营收利润分布（单位：亿美元）.13图表 11Schrdinger 管线（合作部分）.14图表 12英矽智能 2022 年及 2021 年营收情况（单位：千美元）.16图表 13晶泰科技 2022 年及 2021 年营收情况（单位：千人民币）.16图表 14医疗 AI 不同