21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道記者張梓桐、實(shí)習(xí)生張校毓上海報(bào)道

4月15日，第89屆中國(guó)國(guó)際醫(yī)療器械博覽會(huì)（CMEF）在上海落幕，來自全球30余個(gè)國(guó)家和地區(qū)的近5000家品牌企業(yè)攜數(shù)萬款產(chǎn)品集中亮相。

21 世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道記者現(xiàn)場(chǎng)觀察到，在CMFF上，多家海內(nèi)外醫(yī)療器械品牌圍繞“AI”發(fā)布了一系列產(chǎn)品。這似乎昭示著，今年3月英偉達(dá)創(chuàng)始人CEO黃仁勛作出的“數(shù)字生物學(xué)將成為下一場(chǎng)驚人的顛覆性技術(shù)”的判斷，正在加速成為現(xiàn)實(shí)。

其中，以AI輔助診斷、精準(zhǔn)醫(yī)療、智慧病房等領(lǐng)域?yàn)榇淼募舛思夹g(shù)產(chǎn)品以及血管介入式手術(shù)機(jī)器人、單孔腔鏡機(jī)器人、機(jī)器人導(dǎo)航CT等醫(yī)療機(jī)器人成為場(chǎng)館內(nèi)最大的兩個(gè)亮點(diǎn)。

“從需求端看，我國(guó)醫(yī)療資源分布不均，優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源過度集中，高級(jí)醫(yī)師人才存在缺口。而AI技術(shù)能幫助快速識(shí)別病灶，提升診療效率及準(zhǔn)確率，彌補(bǔ)醫(yī)生數(shù)量缺口。同時(shí)，通過輔助診療等方式，可以賦能基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)，推動(dòng)優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源下沉。其中，細(xì)分應(yīng)用場(chǎng)景相關(guān)標(biāo)的值得重點(diǎn)關(guān)注?！?/strong>中國(guó)科學(xué)院院士、中國(guó)醫(yī)學(xué)科學(xué)院學(xué)部委員張旭接受21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道記者采訪時(shí)說道。

從市場(chǎng)空間看，招商證券認(rèn)為，全球“AI+醫(yī)療”市場(chǎng)規(guī)模超50億美元，將繼續(xù)保持快速增長(zhǎng)。根據(jù)Global Market Insights報(bào)告，預(yù)計(jì)“AI+醫(yī)療”市場(chǎng)規(guī)模年均復(fù)合增速將超過29%，2032年將達(dá)到700億美元。從市場(chǎng)結(jié)構(gòu)看，藥物發(fā)現(xiàn)和醫(yī)學(xué)影像是AI應(yīng)用最重要的兩個(gè)領(lǐng)域，合計(jì)占比超過50%。隨著制藥工業(yè)發(fā)展和AI技術(shù)迭代，預(yù)計(jì)2032年AI藥物研發(fā)市場(chǎng)規(guī)模將超過205億美元。

AI落地醫(yī)療行業(yè)

近年來，AI技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用逐漸深入，通過大數(shù)據(jù)分析、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，在疾病診斷、個(gè)性化治療、醫(yī)療影像分析等方面展現(xiàn)出巨大潛力，在藥物研發(fā)、患者監(jiān)護(hù)、醫(yī)院管理等多個(gè)環(huán)節(jié)也開始發(fā)揮作用，有效提升了醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量和運(yùn)營(yíng)效率。

在展會(huì)上，美的生物醫(yī)療就AI背景下醫(yī)療診斷設(shè)備和醫(yī)療影像、手術(shù)機(jī)器人與康復(fù)機(jī)器人等機(jī)器人產(chǎn)品、醫(yī)療冷鏈冷藏的產(chǎn)品和解決方案、醫(yī)院物流和藥房自動(dòng)化的解決方案以及智慧醫(yī)院與智慧運(yùn)維的解決方案等方面進(jìn)行了展示與介紹。

專家預(yù)計(jì)，未來10年中國(guó)“AI+醫(yī)療”市場(chǎng)規(guī)模年均復(fù)合增速將超過30%，AI醫(yī)學(xué)影像和AI制藥兩個(gè)細(xì)分市場(chǎng)增長(zhǎng)最快。以AI醫(yī)學(xué)影像為例，中泰證券認(rèn)為，人工智能在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，場(chǎng)景豐富，市場(chǎng)空間廣闊。2025年國(guó)內(nèi)人工智能醫(yī)學(xué)影像市場(chǎng)規(guī)模有望增至442億元，年均復(fù)合增長(zhǎng)率高達(dá)135%。

美的生物醫(yī)療的技術(shù)總監(jiān)任偉在接受21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道記者采訪時(shí)則表示，在智能存儲(chǔ)場(chǎng)景中，AI技術(shù)主要通過生物樣本庫管理、樣本處理優(yōu)化、藥品和試劑耗材管理和數(shù)字化管理駕駛艙等方式實(shí)現(xiàn)其在醫(yī)療領(lǐng)域的落地。此外，AI在能源管理和醫(yī)療服務(wù)平臺(tái)的應(yīng)用，也助力醫(yī)院實(shí)現(xiàn)了節(jié)能降耗和數(shù)字化轉(zhuǎn)型。實(shí)驗(yàn)室自動(dòng)化的推進(jìn)也顯著提高了科研效率。這些創(chuàng)新應(yīng)用不僅增強(qiáng)了醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量，也推動(dòng)著醫(yī)療行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展和智能化升級(jí)。

談及市場(chǎng)情況，任偉表示，在醫(yī)療影像領(lǐng)域內(nèi)，存在著很多很小的細(xì)分市場(chǎng)?！昂芏鄬?shí)驗(yàn)室設(shè)備都是一個(gè)很小的細(xì)分領(lǐng)域，所以目前在醫(yī)療器械以及生命科學(xué)領(lǐng)域都以進(jìn)口或者合資品牌為主，因此，中國(guó)在醫(yī)療器械、在國(guó)產(chǎn)替代方面要有自己的高精尖的設(shè)備，需要一些大品牌參與。與此同時(shí)，國(guó)內(nèi)市場(chǎng)已經(jīng)是以國(guó)產(chǎn)品牌為主，但海外市場(chǎng)仍由歐美品牌壟斷，因此下一步要加速出海。”

規(guī)?；涞孛媾R挑戰(zhàn)

今年3月，國(guó)務(wù)院印發(fā)了推動(dòng)大規(guī)模設(shè)備更新和消費(fèi)品以舊換新行動(dòng)方案中提出，要加強(qiáng)優(yōu)質(zhì)、高效醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)體系建設(shè)。

在這一背景下，AI具有的預(yù)測(cè)和推理功能將進(jìn)一步賦能醫(yī)療內(nèi)部暖通系統(tǒng)的智能化升級(jí)。

“從 smart control 來說，它可以在不改變整個(gè)醫(yī)院原有的暖通以及控制結(jié)構(gòu)的背景下，通過提取監(jiān)控的數(shù)據(jù)建立起一家醫(yī)院負(fù)荷的模型。通過這種學(xué)習(xí)以后，它通過大模型的尋優(yōu)，能夠?qū)崿F(xiàn)大概 15%- 20% 的節(jié)能。”美的樓宇科技美控總經(jīng)理孫靖博士在接受21 世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道記者采訪時(shí)表示目前，該引擎已經(jīng)應(yīng)用于多座醫(yī)院建筑，通過對(duì)既有暖通空調(diào)自控系統(tǒng)的智慧升級(jí)，為系統(tǒng)帶來了約15%～30%的能耗節(jié)省。

孫靖告訴21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道記者，之所以選擇將AI智慧樓宇落地在醫(yī)院場(chǎng)景，正是由于醫(yī)院自身建筑的復(fù)雜性，多場(chǎng)景特點(diǎn)，通過將醫(yī)院作為試點(diǎn)，以期在未來能夠下沉到基層。

從美的自身業(yè)務(wù)架構(gòu)來看，AI醫(yī)療業(yè)務(wù)的重要性也在逐年提升。美的2023年年報(bào)顯示，美的集團(tuán)營(yíng)業(yè)總收入為3737億元，同比增長(zhǎng)8.1%。在細(xì)分業(yè)務(wù)方面，ToB業(yè)務(wù)成為業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)的重要貢獻(xiàn)力量，占總營(yíng)收約四分之一，美的醫(yī)療旗下則涵蓋了五大ToB業(yè)務(wù)板塊。ToB業(yè)務(wù)中，新能源及工業(yè)技術(shù)收入為279億元，同比增長(zhǎng)29%；機(jī)器人與自動(dòng)化收入為311億元，同比增長(zhǎng)12%；智能建筑科技收入259億元，同比增長(zhǎng)14%。

但張旭也對(duì)記者指出，當(dāng)前醫(yī)療人工智能的發(fā)展，仍面臨規(guī)?；涞厣系奶魬?zhàn)。

“人工智能開發(fā)需要大量高質(zhì)量數(shù)據(jù)，而國(guó)內(nèi)大部分醫(yī)療數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于各級(jí)醫(yī)療機(jī)構(gòu)，業(yè)務(wù)系統(tǒng)相對(duì)獨(dú)立，數(shù)據(jù)較難實(shí)現(xiàn)共享，存在明顯的數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象，可供訓(xùn)練的真實(shí)場(chǎng)景數(shù)據(jù)集有限。即便得到了大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)，如何對(duì)離散的海量醫(yī)學(xué)專業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、統(tǒng)計(jì)和分析，通過模型進(jìn)行有效的整合，成為另一個(gè)挑戰(zhàn)。醫(yī)療行業(yè)的嚴(yán)謹(jǐn)性對(duì)模型的精確度要求更高，從而對(duì)算法和算力提出了更高的要求。最后，開發(fā)出來的醫(yī)學(xué)人工智能成果存在規(guī)模化落地的困境，數(shù)據(jù)與算法模型的產(chǎn)、供、銷缺乏產(chǎn)業(yè)鏈資源支撐，這些成為制約人工智能在醫(yī)療行業(yè)落地的重要因素。”張旭說道。