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前言
通常而言，医疗AI常利用深度学习处理两类数据，一类是以电子病历、处方等为主的文本类数
据，一类是以心电、CT、MR、DR等影像设备生成的多元影像类数据源。
医疗AI企业通过构建知识图谱，开发 NLP技术，应用AI自动识别、填充、监督、修正、分析
文本类数据。由于整个过程处理的数据不直接来源于医疗器械，其后续处理不用于指导医疗器械
数据进行处理、调查、测量分析，本身也不用于医疗用途，这一类 AI落地较快，已经广泛应用
于医疗信息化之中。
与其相比，影像类数据较为特殊，数据信息通常由一定数量的像素点构成，需要观察者选定一定
像素点组合后进行综合判断，机器学习这样一种 AI技术难度较大，理解过程不易解释，因此落
地、商业化相对滞后于文本类 AI应用。
不过，至2020年以来，已经有19款计算机视觉类 AI产品通过NMPA三类证审批，三家相关
企业递交招股书，长期以来处于黑盒之中的医疗 AI产业向外界披露了其真实营运数据，医疗 AI
的应用前景也更加明晰。
为了洞察行业发展，蛋壳研究院采访了 21家企业，近30名专家，对AI赛道进行了深入研究，
探索行业商业化与技术发展方向，尝试寻找医疗人工智能发展的“下一程”。
核心观点
? 医疗人工智能正逐渐走向成熟。2021 年后的5年，医疗人工智能各赛道市场规模都将迎来
爆发式增长，各大细分市场年复合增长率均可超过 30%。
在2018年-2020年期间，医疗人工智能企业的营业收入主要来源于政策支持的医疗信息化
医疗人工智能正逐渐走向成熟。2021年后的5年，医疗人工智能各赛道市场规模都将迎来
改革。2020年后，新药研发、知识图谱构造、健康管理等主导的 ToB、ToC业务开始逐
爆发式增长，各大细分市场年复合增长率均可超过30%。
渐活跃。19个医疗影像人工智能产品获得注册准入后，医疗人工智能器械赛道开始步入营
在2018年-2020年期间，医疗人工智能企业的营业收入主要来源于政策支持的医疗信息化
收飞涨阶段。
改革。2020年后，新药研发、知识图谱构造、健康管理等主导的ToB、ToC业务开始逐
当前医疗人工智能产品通常通过招投标进入医院，价格低至 8-10万，高至500-550万，
渐活跃。19个医疗影像人工智能产品获得注册准入后，医疗人工智能器械赛道开始步入营
整体售价相对偏低。为了提高收入，服务于患者的人工智能将尝试通过物价准入、医保准收飞涨阶段。
入，尽可能推行“按例收费”的落地。
当前医疗人工智能产品通常通过招投标进入医院，价格低至8-10万，高至500-550万，整
体售价相对偏低。为了提高收入，服务于患者的人工智能将尝试通过物价准入、医保准入，
整个医疗人工智能行业呈现资本聚集趋势，头部企业寻求上市，企业间并购开启。2021 年
尽可能推行。。。以下略