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。

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改革。2020年后，新药研发、知识图谱构造、健康管理等主导的 To B、To C 业务开始逐渐活跃。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收飞涨阶段。

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，尽可能推行“按例收费”的落地。

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160亿资金流入医疗人工智能领域，超过80%流向了头部企业。在这一阶段，初创公司广泛使用人工智能技术，但少有初创公司以人工智能产品为独立产品进入这一赛道。

医疗人工智能器械类企业年营收约为500万-1亿元，包含医疗人工智能器械与医疗 IT 类企业营收约为5000万-10亿元，这一数字与泛人工智能企业仍有差距。从招股书看发展趋势，2020年后，各类人工智能营收均发生较大幅度增长，人工智能企业的收支差距逐渐缩小，但由于数字差距较大，且企业将进一步加大销售、研发投入。因此，短期之内，医疗人工智能企业仍然较难盈利。