影像AI,终见曙光

看似波澜不惊的一年,影像AI却在年末迎来高光。2024年12月,联影智能完成10亿元融资,将影像AI的估值推上百亿。新年前夕,深睿医疗又获5亿元融资,老牌AI企业再度向前迈出重要一步。整个医疗人工智能概念融资热度的扶摇直上,在这波细分赛道的崛起中发挥了不可忽视的作用。《2024年全球医疗健康产业资本

看似波澜不惊的一年,影像AI却在年末迎来高光。

2024年12月,联影智能完成10亿元融资,将影像AI的估值推上百亿。新年前夕,深睿医疗又获5亿元融资,老牌AI企业再度向前迈出重要一步。

整个医疗人工智能概念融资热度的扶摇直上,在这波细分赛道的崛起中发挥了不可忽视的作用。《2024年全球医疗健康产业资本报告》数据显示:2024年医疗人工智能总计融资次数逾300起;融资金额约76.7亿元,远超其他板块,带动了影像AI的发展。

与此同时,行业先驱们的不懈努力亦至关重要。十年积累,影像AI已经非常逼近它最初期期望成为的样子。

影像AI,终见曙光

2024年全球医疗健康产业投融资热门关键词

1. 恰逢天时地利

拆解影像AI融资背后的新动力,大致可分为三个维度。

首先是医保方向。2024年11月,国家医保局一则《放射检查类价格项目立项指南(试行)》发布立项指南在行业之内引起震动。

政策解读文章表示:新的立项指南将在放射检查类主项目下统一安排“人工智能辅助诊断”的扩展项,医院利用人工智能进行辅助诊断,执行与主项目相同的价格水平,但不与主项目重复收费。

简而言之,该立项指南的出台可以视作人工智能临床应用价值的重要背书。

虽说现阶段相关应用无法实现直接收费,但进入“扩展项”这一门槛后,影像AI若能在后续补充上相应的全面的卫生经济学证据,便有望迅速实现各个企业最初期望的“案例收费”模式,实现稳定的、成规模的营收。

其次是研发方向。过去自研一个影像AI产品需要历经一个漫长的周期,研发方需要调研医院的需求,找到足够通量且能满足技术能力的病种,再寻求医院合作,取得合法数据并进行清洗、脱敏、标注、分类制成训练集,进而生成相应的模型。

这个过程中,企业需要在建立医院合作关系、清洗标注数据、训练调整模型等方面付出大量时间与精力,极大抬高了单个AI的研发成本。

如今进入大模型时代,新一代的无监督学习算法能够低成本、高效率地进行各类影像数据、各类疾病病灶的勾画分割任务,训练模型需要的数据量也大幅减少。

更重要的是,健康数据这一新式资产也在2024年正式在公立医院之中开启交易。

10月中旬,上海*人民医院一次性申请到了18张数据产品挂牌证书,包含AI辅助诊断中常用到的肺结节、糖网病变、CT-FFR、乳腺超声等多模态数据集,亦有精子发生障碍、急性白血病基因突变与移植预后等专病数据集。

同年11月,首都医科大学宣武医院的颈动脉支架手术数据集(登记时包含2550条数据)在北京国际大数据交易所(后简称:北数所)进行了资产确权登记,同时完成交易。据宣武医院表示:相关数据集将应用于国产颈动脉支架产品的研发,助力医疗机构更加精准地理解中国人群的脑血管疾病。

对于影像AI而言,健康数据交易带来了*的积极影响。

在过去围绕企业——医院合作关系展开的研发模式下,影像AI企业需要频繁与医院医生进行沟通,确保合作流程的合理合规。这种模式不仅研发效率相对低下,还常需与院方共享AI算法的知识产权,影响后续的商业化进程。

如今健康数据拥有市场定价后,企业与医院的关系由合作方变为了买卖方。企业不仅可以清晰估算影像AI的研发成本,高效执行AI训练计划;还能对企业-医院合作开发的影像AI进行有效定价,便于企业回购AI知识产权,避免后续销售过程中潜藏的风险。

最后是产品形态。按照传统的单病种AI研发思路,影像AI可以逐步覆盖所有的中大通量病种。但人类可能罹患的疾病种类极其多,仅肺部便有200余种疾病,神经系统更是超过1000种,远远超出现有AI企业的能力总和。

而在影像大模型时代,企业无需再以通量为目标进行排序,单点式地突破病种。LLM及新的算法加持下,他们能够跨模态、跨部位进行综合性训练,实现能像医生一样诊断的真正意义上的人工智能。

2. 破局者的条件

当“数据”这一人工智能核心要素成为可交易品,从业医疗人工智能行业*的阻碍被移除。新的AI时代下,我们必然能够看到更多新的科技企业切入医疗领域,加速数智医疗时代的变革。

那么,什么样的影像AI企业能在新的AI时代中脱颖而出?

在健康数据市场的交易量成规模前,考察影像AI仍需关注他们的产品布局逻辑与商业创新能力。

回顾2024年,医药反腐带来的影响及愈发显著的设备集采趋势叠加,遏制住了医学影像设备逾十年的涨势。虽有“配置许可目录调整”“以旧换新”等政策催化,但由于市场反应存在滞后性,回暖速度有限,2025年很难重现过往的光辉。

此形势下,影像AI企业过往的销售模式难以为继。因此,几乎每家影像AI头部企业都在寻找属于自己的破局模式。譬如,医准智能重押技术难度较高、少有企业涉及AI超声,一举做出了人体所有重要脏器的超声AI模型;深睿医疗深入医院数据中心,协助医院进行影像、文本数据的资产化处理;联影智能发布基座模型,转变影像AI研发模式;推想医疗依靠医学影像切入外科领域,由AI诊断转为AI诊疗并行;数坤科技瞄准设备智能化,自研超声实现软硬深度融合……

从当下的视角看,每一个选择都对应了一个目光可及的市场,若能保障产品或解决方案的质量,均有希望开辟相当规模的新的市场。2025年,他们需要乘着政策的东风,尽快在自有的新布局中的觅得行之有效的商业模式,捱过黎明前的黑暗。

而当健康数据市场交易成为常态,各个路线之间的差异将被弱化,各家企业又需建立新的核心能力。

到那个时候,谁能具备充分的现金流,谁能最快最精准地找到临床之中的真实需求,谁能快速建立行之有效的算法,谁便能在这场漫长的竞争之中破局而立,独占鳌头。

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