NSR投资观点
人工智能（Artificial Intelligence，缩写为AI）概念自1956年达特茅斯会议首次提出以来，至今已有60多年历史。我国人工智能当前已进入快速成长期，未来将成为主要经济增长动力之一。2018年以来，人工智能需求持续爆发，我国政策利好加速了先进的AI技术转化落地，而商业模式及规模化变现能力也成为行业关注的重点。从近五年人工智能领域投资情况来看，医疗健康是资本关注的重点应用方向。人工智能技术在医疗影像、辅助诊断、药物研发、健康管理等多个医疗细分领域均有分布， 除了从技术端改变了传统医疗机构运作方式外，也在市场层面通过对现有医疗流程的改进、医疗效率的提升，催生出绝佳的市场机遇。随着AI产品算法不断升级，技术不断提高，医疗+AI潜在市场空间巨大。2018年我国医疗人工智能市场规模就已突破200亿元，CAGR约为44%，按照这个趋势发展，预计2023年市场规模将达到1245亿元人民币。
我国AI医疗行业最为成熟的细分领域当属AI医疗影像。“AI医疗影像”，是指将人工智能技术应用于医疗影像诊断中。医疗影像包括超声、DR-X光、CT、内镜下影像以及核磁共振等，主要对患者的影像资料进行定性和定量分析，是临床医生一项重要的诊断依据。人工智能基于图像识别技术，对影像进行读取和梳理，从中获取有价值的信息；之后凭借AI独特的深度学习技术，通过对海量影像数据和诊断数据的收集、分析加以训练，最终使人工智能掌握诊断能力。人工智能技术在医疗影像的应用上主要具备三项重要功能：
1、病灶识别与标注。针对超声、DR-X光、CT、内镜下影像以及核磁共振等影像进行图像分割、特征提取、定量分析和对比分析，自动识别与标注病灶，帮助医生发现肉眼难以发觉的病灶，降低假阴性诊断发生率（漏诊率），提高医生诊断效率；
2、病灶区域自动勾勒。针对肿瘤靶向治疗、病灶精准定位等环节进行影像处理，帮助医生对海量超声图片、X光图片、内镜影片、CT片以及核磁共振片进行自动勾画；在患者进行癌症放疗、影像检查的过程中不断识别病灶位置变化，精准描绘病灶边缘。同时辅助医生缩短检查、治疗时间，从而减少治疗、检查中产生的辐射对患者健康组织的伤害。
3、三维影像重建。利用基于灰度统计量和特征点的配准算法，解决断层图像配准问题，有效节约配准时间，在需要影像辅助的手术环节中有重要的应用。
除上述三项主要功能外，在病灶识别与标注功能基础上，人工智能还可以根据具体疾病依照不同的诊断路径开发其他功能，为医生诊断决策提供最大化的帮助。
从市场竞争的的角度来看，AI医疗影像企业的核心竞争力由两部分构成：产品医院覆盖量和图像标注精准度。我国医疗影像数据量巨大，但利用效率较低。海量的影像数据缺乏有效的数据管理和规范化的数据呈现。导致90%的数据以非标准化、非结构化的状态存在，可利用价值不高。而高质量影像数据大多集中在大型三甲医院，只在院内循环流通，很难做到院外分享。因此AI医疗影像企业开展合作的医院数量以及产品覆盖的医院数量直接关系到其高质量数据获取的窗口宽度。另一方面，数据标注的准确性直接影响到医生最终的诊断结果。因此数据处理能力的提升在AI医疗影像企业的发展中显得尤为关键。缩小误差，提高图像标注精准度也成为每家AI医疗影像企业技术突破的重中之重。目前我国AI医疗影像领域百花齐放，尚未出现成熟垄断性企业。自2016年以来，谷歌、阿里、腾讯、IBM、GE医疗等大型科技类企业以及众多初创公司均在这一领域进行业务布局。根据鲸准洞见数据库，截至2019年11月，我国目前拥有融资记录的医疗人工智能项目约有150多个，其中70%以上项目处于天使轮和A轮阶段，B轮及以后的项目较少。从细分领域来看，项目集中分布于医疗影像、辅助诊断和疾病风险预测领域，其他领域项目相对较少。
根据《中国AI+医疗行业研究报告》显示，2020年我国AI+医疗融资总额强劲走高，达到历史最高的40亿元，其中AI+影像占融资额的比例连续三年保持在20%左右，成为AI+医疗最为热门的投资领域。而市场上炙手可热的AI医疗影像企业如推想医疗、数坤科技、科亚方舟以及已于港股上市的鹰瞳科技的背后不乏高盛、红杉、IDG、鼎晖资本、复星集团等知名投资机构的身影，这更加说明了具有远见先知的投资者早已盯上了AI医疗影像这片亟待爆发的蓝海。专注于不同病种与技术方向的AI医疗影像创新型企业受到资本青睐，很大程度上推动了AI医疗影像行业的快速发展。而AI医疗影像企业的走向最终的成功也离不开资本的加持。新丝路资本作为专注于发掘医疗领域前沿硬科技的投资机构，从创立之初便着眼AI医疗影像行业，通过多年积累，已于去年成功投资了AI超声领域的龙头企业——深至科技。未来新丝路资本将继续遵循“精选标的、精准投资、精品基金“的投资理念，抓住AI医疗影像的投资机遇，为投资者持续带来优质的投资项目以及丰厚的投资回报，敬请期待。
（文：新丝路投研团队供稿）
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