21世纪经济报道记者 雷若馨 深圳报道
开年以来，AI医疗赛道如火如荼。
wind数据显示，截至3月21日，港股的AI医疗指数年内累计上涨28.25%，智能医疗指数年内累计上涨23.10%，A股的智能医疗年内累计上涨20.13%。
人工智能技术正深度重塑医疗行业生态。
2024年11月14日，国家卫健委联合多部门发布的《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》明确了84个AI应用场景，涵盖影像、病理、药物研发等多个高价值领域。
其中，医学影像是最为成熟、广泛的AI临床应用之一，目前国内AI医疗器械中95%的研究或产出都集中在此领域。通过神经网络和计算机视觉技术，AI能够对CT、MRI等影像数据进行快速分析，精准识别病灶，生成结构化报告，帮助医生快速完成诊断，显著提升影像数据处理效率和早期疾病筛查精度。
在政策与技术的双重驱动下，AI医疗影像正成为企业竞逐的核心战场。
风口布局
早在2018年，便有众多企业申报用于筛查肺结节的“AI+肺部CT”相关产品。
据统计，截至2024年6月，已有92款第三类医疗器械AI医学影像产品获批上市，主要涵盖心血管疾病、肺部疾病、脑血管疾病、骨科检查、眼底疾病、乳腺疾病等。
随着居民就医需求的持续增加，中国优质医疗资源紧缺矛盾突出，而AI医学影像技术的普及，可有效提升基层医疗机构及偏远地区的诊疗能力，缩小与大型医院的差距。
据华经产业研究院数据，2023年中国AI医学影像市场规模达到36.2亿元，同比增长244.76%，预计2025年将达到126.8亿元，增长动能强劲。
目前，已有多家龙头上市企业涉足AI医疗影像领域，通过自主研发和战略合作，构建了广泛的智能化产品体系。
具体而言，医疗影像龙头联影医疗（688271.SH）在MR、CT、MI等领域均有AI应用布局。其提供的CT、MR等高性能医学影像设备及智能化解决方案，凭借核心的人工智能图像处理技术，在国内市场占有领先地位。
3月18日，其发布公告，拟向联影智能增资7000万元，加码医疗AI。
信息显示，联影智能的技术广泛应用于医疗影像分析、智能诊断辅助、数据管理和疾病预测等领域。
万东医疗（600055.SH）推出了包括数据管理、数据标识、模型训练的昆仑AI智慧影像平台，及双子星AI 3.0T超导磁共振产品。
针对“磁共振扫描速度慢、患者等候时间长”的传统难题，万东医疗推出“WDL广域深度学习平台”，实现1键扫描，0秒准备，2倍病灶检出，4倍扫描速度。
3月17日，其子公司万里云宣布，万里云医学影像SaaS应用全系产品已与DeepSeek深度融合。
在超声AI方面，开立医疗（300633.SZ）已推出第五代人工智能产前超声筛查技术凤眼S-Fetus 5.0并完成临床验证，并于2024年取得国内首张产科人工智能注册证。“凤眼S-Fetus”为全球首个具备切面自动抓取、测量分析、超声质量控制的整机智能系统。
迈瑞医疗（300760.SZ）则先后推出了搭载AI的超高端超声Resona A20、高端妇产超声诊断系统 Nuewa A20。3月11日，其“三瑞”之一的瑞影云++牵手DeepSeek大模型，发布了“瑞影·AI+”解决方案，为超声医生提供临床指南、医学文献、影像技术等内容。
目前，AI医学影像主要有三种ToB的商业模式：平台分成、软件售卖、硬件结合。平台分成模式中，企业与基层医院合作，提供影像智能诊断服务，按诊断数量收取费用，即承接医院医疗影像的部分外包服务，并从中获得分成；软件售卖模式是与大型医院、体检中心、第三方医学影像中心合作，提供技术解决方案，出售“AI+医学影像”解决方案的使用权或使用期间定期收取使用费；软硬件结合模式则是在医疗设备中加入智能模块，硬件捆绑软件销售，将产品功能嵌入到硬件设备当中。
上述医疗器械龙头均采用了与设备相结合的方式，驱动业绩增长，这也是目前走得最为顺畅的是商业模式。但脱离设备之后，单纯AI应用的价值定义、具体收费、谁来买单，仍然像是“薛定谔的猫”。
价值变现
上海长征医院放射诊断科主任刘士远团队在2022年的一项临床应用情况调研显示，以国内的三级医院为例，配备软件的医院占比达到了73.9%，而AI影像辅助诊断软件向患者收费的比例仅为4.4%。
据此前央视网的报道，大部分来院患者并不愿意接受AI带来的额外收费。
最早一批纯粹专注于AI医学影像技术、无设备傍身的企业，至今仍未跨过漫长的盈利周期。
AI医学影像头部企业数坤科技、推想医疗曾在2021年先后向港交所递交上市文件。前者是在心、脑、胸三个关键领域同时具备NMPA三类证、MDRCE认证的医疗AI高科技企业；后者在几年前便拿到了国内首张肺部AI产品的医疗器械三类证，并通过欧盟、日本和美国的市场准入完成了国际化的商业布局。但即便如此，二者的财务数据均为亏损。
不过，这一局面或将迎来转折。
2024年底，AI辅助诊断被国家医保局列入医疗服务价格构成。通过分析AI潜在的应用场景，国家医保局在放射检查、超声检查、康复类项目中设立“AI辅助”扩展项。同样的价格水平下，医院可以选择培养医务人员进行诊疗，也可以选择使用人工智能参与诊疗行为。而在已经收取相关诊疗费用后，不宜单就AI辅助诊断再向患者额外收费。
医疗器械业内人士对本报记者表示，对于企业来说，这一变化为AI影像的商业化道路指出了较为明确的道路。此前，由于AI应用本身的具体价值及收费资格未有官方承认，“对医院来讲还比较鸡肋”。如今，AI影像算是坐上了牌桌，医疗机构也会更愿意为此“买单”。
数坤科技、推想医疗传出消息称，有望在今年实现盈利。这意味着，AI医学影像在逐步渗透至医疗机构及第三方影像中心的同时，正从应用到商业化逐步过渡。
不过，AI影像医疗商业化的不确定性仍未完全消除。
有分析指出，虽然医保支付政策已明确将AI辅助诊断纳入医疗服务定价体系，但目前AI医疗器械产品仍处于新型应用阶段，实际落地仍面临统一收费标准缺失、数据孤岛与隐私安全等问题。
此外，业内人士向本报记者表示，AI影像的判断准确率虽然在逐步提升，但并非万无一失，一旦误诊，所涉及的法律责任划分十分复杂。“就像无人驾驶汽车，技术是OK了，大家可以用。但关键是如果出了车祸，责任该如何判定。在这方面，法律和监管还需要时间探索和完善。”
走向商业化是AI医疗发展的必然结果，但即便是相对成熟的AI医疗影像，也仍处在价值兑现的关键期，距离完全大众化及成熟商业化还需要时间。
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