2018年初创企业数量达到高峰，2019年资本寒冬，2020年经历一轮大浪淘沙的AI医学影像企业再次获得市场关注在过去的8月份，申瑞医疗收购了爱图科技的医疗板块，并推测爱图科技会将表格提交港交所在香港主板上市

亿欧智库发布的《2021年中国人工智能医学影像企业发展报告》显示，2020年以来，人工智能医学影像企业融资进程明显加快，B，C，D轮企业占比明显提升2021年6月，国家医药产品管理局颁布《人工智能医疗器械注册审查指导原则》伴随着行业标准的初步建立，未来产品审批速度将加快，AI医学影像市场将逐步规范

但上述报告显示，目前医院付费AI医学影像渗透率为4.5%—7%。

谈及AI医学影像企业的商业模式和投资机构的担忧，安得医智BioMind董事长梁伟民在接受《中国经营报》记者采访时表示，我觉得归根结底还是要看应用场景的覆盖范围，产品的应用价值，是否能赋能大多数医院我觉得这个措施会越来越清晰未来决定市场价值的不是公司，而是公司的产品决定未来价值

继续烧钱。

自从AlphaGo击败世界冠军李世石之后，人们对人工智能似乎并不陌生在各类垂直行业中，人工智能渗透到医疗卫生，金融，商业，教育，安全等多个领域，其中医疗卫生领域占比最大，达到22%据沙利文咨询统计，2019年中国人工智能医疗市场规模将达到7.2亿元，2024年将超过60.6亿元，2016—2024年复合年增长率为122.75%

由于图像数据的相对可及性和易处理性，AI医学图像被广泛应用于人工智能医疗领域据行业统计，2020年我国共有129家人工智能医疗公司，其中医学影像领域的公司数量最多，达到55家，占人工智能医疗公司总数的42.6%，涉及肺，眼，心脑血管，脑等疾病

而烧钱是这些公司的共同特征。

此前有报道称，埃图医疗被申瑞医疗收购，其母公司埃图科技两次上市受挫招股书显示，易图科技2017年，2018年，2019年，2020年上半年营收分别为6871.89万元，3.04亿元，7.17亿元，3.81亿元，同期归母净利润分别为—11.66亿元，—11.61亿元，—36.42亿元和—12.99亿元截至2020年6月末，易图科技累计未弥补亏损超过72亿元，资产负债率达到252.28%

具体到医疗方向，招股书显示，截至2020年6月，爱图科技累计投资智慧医疗临床决策平台，大数据平台，管理平台等相关R&D项目2.09亿元2018年，2019年，2020年上半年，易图科技在医疗健康应用场景的收入仅为9.91万元，559.73万元，562.67万元易图科技表示，由于人工智能技术在医疗领域尚未商业化，报告期内营收规模较小，占营业收入的比重较小

母公司暂缓上市，输血失败，或者易图医疗成为弃子都是重要原因。

除了爱图科技，今年先后提交上市申请的科亚医疗，鹰眼科技，推定科技也是一模一样。招股书显示，2019年和2020年，鹰科技的收入分别为3041.5万元和4767.2万元，年内亏损分别为8713.9万元和7962.6万元，假设科技收入分别为662.2万元和2770.2万元，相应的

截至2021年7月，国内已有15款产品通过NMPA三级医疗器械审批根据103010的数据，目前医院付费AI医学影像的渗透率为4.5%—7%如果说三类证书是AI医学影像企业进入商业化的敲门砖，那么应用场景则被认为是产品落地的下一个难点

肺结节检测是AI医学影像领域最集中，最成熟的产品首创股份执行董事沈以此为例如果胸部不舒服，使用只针对肺结节的AI产品，发现没有肺结节，那就不招了因为你的产品只针对肺结节，不是肺炎或肺阻慢，是弱景的体现

梁伟民告诉记者，AI医学影像产品除了高效完成重复性工作外，有望缓解我国医疗资源分布不均，基层医院影像医生短缺，水平参差不齐等问题基层医生识别肺结节并不难本来医生10分钟做判断，AI 1分钟下结论，一定程度上提高了效率，但对于病人少的基层医院来说，吸引力不够结节检测出来后，是否是肺癌，是否做下一步，是否做手术，是最重要的临床信息，也是医生最需要的

梁伟民认为，目前找不到商业模式的原因在于AI产品的局限性CT能做的疾病可能有上百种，AI只判断10和8，所以我想去地面我认为它停留在想象的空间里如果AI能给出一个辅助诊断结果，并且这个结果的准确性与大医院一致，那么在基层医院购买AI产品就相当于从顶级医院引进医生，医院的购买意愿和落地速度肯定是不一样的梁伟民说

除了做所有。

单部位的疾病图谱，给更多医生赋能，覆盖多系统，建立产品平台也是当下头部AI医学影像企业提高场景适配度的方向今年5月，数坤科技提出数字人体的概念，计划整合数字脑数字心等各个部位的数字化产品，形成数字人体基础设施推想科技坚持走一横一纵战略，横向覆盖癌症，心脑血管，传染病，创伤疾病等全部位影像诊断，纵向覆盖疾病临床全流程安德医智则提出在2023年前完成全身系统影像AI辅助诊断和多病种辅助决策产品的全面布局

沈煜霄表示，未来的AI医学影像产品可能是一个苹果手机，针对乳腺，胸部，头颅的疾病都在一个产品上这样的产品进到影像科，是解决整个系统性的问题，其场景应用的丰富度要高很多医院影像科包括临床科的接受程度肯定和只针对肺结节的产品不同

数据之战

目前，大多数获得三类证的AI产品还没有达到精确诊断的级别沈煜霄认为，主要的原因在于数据当下，大多数算法模型开源，企业之间没有绝对的壁垒，数据作为机器学习的老师，在某种程度上决定了AI产品的天花板和AI公司的护城河

一方面，地级市医院的老师教不出天坛医院，华山医院的学生，高度精准的大数据无疑都来自于大三甲医院的高年资医生但沈煜霄表示，实际上，与顶级医院合作的难度较大，大部分公司还是通过一些熟悉的临床医生专家或影像医生来获取数据，比如说这家医院拿个几百例，那家医院拿个几千例他认为，这样的数据不仅可能不具备续航力，无法连续，动态地获得，其标准化程度可能也有所差别

沈煜霄说

另一方面，数据的维度也决定了学习的成果北京一位业内资深人士告诉记者，当下AI公司获取的主要是医学影像大数据，其数据量庞大，增速快且标准化程度高但在临床上，病理数据才是医生诊断的金标准如果在数据维度中加入病理数据，并且把影像数据里的一些指标，比如恶性肿瘤的形态和病理数据相结合，最终产品诊断的正确率一定是高于只做影像数据模型的沈煜霄说

应在人工智能医疗器械全生命周期过程中考虑数据安全问题，包括上市前设计开发阶段和上市后使用阶段

而伴随着今年9月《中华人民共和国数据安全法》的实施，AI医学影像公司在数据获取和使用上的成本也会进一步提升过去可能有灰色的部分，但现在到了立法的层面，通过什么途径获得数据，数据脱敏完全不完全，数据流出有没有经过医院许可，数据安全和病人隐私怎么保护，是每个企业都避免不了的课题梁伟民说

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