資本搶灘布局的AI醫療，即將迎來上市融資潮

來源：藥智網/粽哥2025

近年來，醫藥行業火熱的細分賽道除了創新藥、生物疫苗、CXO、IVD以外，還誕生了不少全新概念。其中AI醫藥就是炙手可熱的一環，其不僅長期保持高市場增速，在一級市場投融資的火熱程度也一直居高不下。更是吸引無數資本大佬和上市藥企爭相布局，小型創業型AI+醫藥公司更是俯拾皆是。

那么，究竟這背后隱藏著怎樣的邏輯？旁觀者又應該持有什么樣的態度？未來趨勢又是否有所變化？甚至是哪些AI醫藥企業更具投資價值呢？

01

以史為鏡，AI醫療為何發展如此迅速？

縱觀歷史全局，無論國內外AI醫療的發展都曾經歷多個階段， 且每個階段的作用不盡相同，卻又始終如一。

從20世紀前AI應用在臨床知識庫，到2000-2015年國外將研究重點放在手術機器人應用落地、鼓勵發展電子病歷，再到2015年之后的AI+影像應用、智慧病案等新產品相繼面世，關于AI醫療的探索和商業化落地從未停止。

如今，AI醫療更是進入了一個日新月異、突飛猛進的時代，就連今年醫療行業最高榮譽的蓋倫家也在今年新增了“最佳數字健康解決方案獎”，可見時代對其的重視程度，從某種意義上而言，在未來智能化時代更替之后，大部分現有產業格局或將受到顛覆性的影響。

如今，除了AI（人工智能）以外，隨著物聯網、大數據和云計算等技術不斷突破，如今大量技術已可以應用在醫療領域中。

例如，物聯網可以實現條碼化病人身份管理、移動遺囑、診療體征錄入、藥品設備管理等；

利用大數據技術，可以為臨床決策支持、疾病風險評估、遠程醫療等提供有力的技術支持；

云計算可以降低醫療機構對于服務器、存儲等硬件采購的成本、降低維護費用，同時云計算的模式也為AI等技術的應用提供了底層基礎。

人工智能的三次浪潮

數據來源：訊飛曉醫官微，安信證券研究中心

相對而言，AI在醫療領域的應用則更為廣泛，已經涵蓋醫療診斷（AI+基因檢測的診前預防、AI+醫療影像/輔助診斷的診中判斷及智能機器人等診后治療）、藥物研發（AI+藥物挖掘）、健康管理（包括AI+預防管理、AI+醫院管理、AI+分級診療）等諸多方面。

例如，AI+醫療可以通過CDSS、病歷圖譜、病情字典等協助醫生識別較為復雜的病情，且通過向農村地區提供標準化產品，逐步彌補城鄉醫療水平差距。

不難看出，AI醫療的價值就在于，不僅能提升醫院及藥企的管理與研發，而且能無差異化大規模提升基層醫療機構醫療水平和效率，是解決醫療資源供需不平衡的必然選擇。

中國醫療信息化市場規模

來源：方正證券

其實，隨著AI醫療的快速發展，也同樣使醫療信息化行業保持常年高增速。根據Frost&Sullivan的預測，我國醫療信息化整體市場2019-2024年復合增速將達到25%，2024年更是有望達到365.6億元。其未來市場之廣闊與如今市場之空白無疑形成了鮮明的對比。

拋開整體談細節，就商業化應用場景而言，目前全世界醫藥AI基本應用于兩大場景，一者是“醫”，二者是“藥”。

前者主要用于眼科、心血管、腦科等多個輔助診斷或治療領域。其中，醫學影像領域是我國AI醫療器械應用最多、最成熟的領域。根據鷹瞳科技招股書，預計2030年人工智能醫學影像市場規模（醫療健康場景）將達 423億元，CAGR超過60%。

2019-2030E人工智能醫學影像市場規模（醫療健康場景）（十億元）

資料來源：Frost & Sullivan、鷹瞳科技招股書、國信證券經濟研究所整理

例如，2020年1月，國內第一張“人工智能”器械注冊證花落科亞醫療的冠脈血流儲備分數計算軟件（CT-FFR）。

據統計，2020年共獲批9張AI醫療器械產品注冊證，2021年至今藥監局已累計批準6張，并有近10個產品進入綠色通道，審批進程明顯加速，全年獲批數量有望創新高。同時，從目前通過審核的產品看，心臟科產品數量最多，共計4項，占比44.4%，其次是內分泌科（2項）。

后者則是以改變現有醫藥研發局面為己任，試圖通過AI+醫藥的相關技術優化、升級藥品生產企業的新藥研發能力。其與生俱來的五大優勢作用下，未來甚至有可能顛覆整個醫藥研發行業。

• 縮短新藥發現時間：傳統新藥發現需要3-5年才能篩選出合適的先導物作為臨床研究候選，AI新藥發現只需要1-2年，甚至幾個月就能完成。
• 節省成本提高凈收入：AI醫藥幫助縮短新藥發現的周期及減少新藥發現研究耗材，減少約35%成本。
• 提高預測準確性、藥物功效和安全性：利用大數據數據庫，深度學習快速分析大數據，在數字端確認藥物與靶點的互動關系，為硏發開發提供了更好的預測。
• 提供簡便制備流程：一般AI藥物篩選成功后系統都會生成一套相對簡單的制備工藝流程，方便藥企快速制備藥物，提高臨床研究的效率。
• 多特異性靶向：諸如癌癥和阿爾茨海默氏癥等復雜疾病涉及數百種蛋白質，僅靶向其中一個靶點很難造成足夠影響。AI技術可嘗試尋找與數十種目標蛋白質相互作用但又避免與其他蛋白質相互作用的化合物。

來自 Tech Emergence 的一份報告研究了所有行業的人工智能應用，結果表明：人工智能可以將新藥研發的成功率從 12％提高到 14％，可以為生物制藥行業節省數十億美元。

總結來看，隨著AI醫療不斷拓展越來越多的臨床應用場景，市場空間變得更大，成長前景也更加明朗，胡須也將是未來5年成長最迅猛的賽道之一。

02

哪些資本在爭相布局？

如前所述，AI+醫療可以細分為AI+新藥研發、AI+輔助檢查、CDSS（臨床決策支持系統）、智慧病案、手術機器人、AI+基因檢查等不同類別，應用場景極為豐富。

自2018年AI應用于基因檢測序列以來，AI醫療的商業化模型逐步形成。

根據沙利文咨詢統計，2018年AI醫療市場規模增速616.7%，總融資71筆，融資總規模達30.5億元。2019年后，AI醫療以40%-60%的增速快速發展。

因此，AI醫療的迅速發展和巨大的市場前景，不斷吸引著資本大佬爭相布局。從一級市場的投融資情況，就能看出AI醫療賽道的火熱程度。

根據艾瑞咨詢資料顯示，盡管2020年醫療融資事件數持續遞減，但融資總額卻強勁走高，到達歷史最高的40億元，其中新藥研發是今年最熱門醫療AI融資領域，占已披露投資額的54%。AI+影像占融資額的比例連續三年保持在20%左右，成為另一熱門融資領域。

另外，對比2019年與2020年的融資項目輪次，其中天使輪、A輪與B輪占融資項目的比例由85.7%降低到70.6%，說明市場成熟度有所提高。

2010-2020中國AI+醫療總融資金額、融資件數與融資規模分布

數據來源：艾瑞咨詢，安信證券研究中心

從布局情況看，目前國內已獲批AI醫療器械注冊證的廠商大部分為創業公司，有少數醫療器械企業如樂普醫療、聯影智能也積極布局醫療AI產品。

此外，互聯網巨頭如騰訊、百度、IBM、谷歌均在嘗試醫療AI產品，行業發展早期從計算機技術端切入具備先天優勢。2018年谷歌成立Google Health，布局醫療AI業務，目前仍處于虧損狀態。

國內已批準上市和部分在研的醫療AI產品

資料來源：各公司招股書、公司官網、動脈網、CMDE、國信證券經濟研究所整理

另外，根據動脈網數據庫顯示，截至2017年紅杉資本就投資了6家醫療人工智能企業，例如依圖科技、推想科技、體素科技、海納醫信、百洋醫藥等，投資總額超過1.5億元（數百萬、數千萬按照100萬、1000萬算）。

03

AI醫療即將迎來IPO上市融資潮

從投資角度看，如今有哪些企業布局AI醫療？又有哪些公司更具投資價值呢？

根據前瞻經濟學人統計顯示，從各類醫療人工智能產品具體的布局企業來看，兩大熱門產品醫學影像和疾病風險預測聚集的企業較多。

據統計，目前有43家企業提供醫學影像服務，主要有阿里云、翼展科技、昕健醫療等；有45家企業提供疾病風險預測服務，這些企業有圖瑪深維、貝瑞健康、博奧生物等。下表為國內典型醫療人工智能產品及主要布局企業。

另外，據健康界不完全統計，2020年1-12月，國內醫健AI領域共發生了65起融資事件，其中醫學影像約占總融資數的1/3。

從融資輪次看，部分企業開始步入發展成熟階段，產品技術得到市場認可、商業模式趨于成熟的企業也更易得到資本的青睞。各企業也紛紛加大技術研發力度，以創新厚植競爭優勢，加快發展的步伐。

2020-2021國內AI醫療融資事件

2021年1月15日，醫渡科技（02158.HK）登陸港交所上市，成為2021年首家在港上市的醫療健康板塊公司，也是騰訊醫療投資布局中第一家登陸二級市場的企業，上市首日較發行價上漲121.48%。

醫渡科技主要提供基于大數據和人工智能（AI）技術的醫療解決方案服務，旗下擁有大數據平臺解決方案、生命科學解決方案和健康管理三大業務板塊。財報顯示，2019財年、2020財年、2021財年總營收分別為1.02億元、5.58億元、8.67億元；同期，歸母凈利潤分別虧損9.34億元、15.1億元、37億元。

除此以外，還有多家AI醫療公司處于IPO階段，例如科亞醫療、鷹瞳科技、推想醫療等。

科亞醫療（曾用名北京科亞方舟）：2016年成立，2020年12月獲得3億元D輪融資。Keya Medical為心臟病學、神經學、放射學、病理學和外科等專業開發了解決方案。財報顯示，2019年、2020年營收分別為116.7萬元、70.9萬元，同期凈虧損分別高達5392.5萬和4.874億元。

2021年3月16日，科亞醫療向港交所遞交招股書，擬在香港主板掛牌上市，獨家保薦人為中金公司。此前參與公司融資的投資機構和上市公司包括IDG資本、中金資本、天士力、昆侖萬維等。

鷹瞳科技：Airdoc為人工智能醫療器械公司，主要提供人工智能視網膜影像識別的早期檢測、輔助診斷及健康風險評估解決方案。參與公司融資的投資機構和上市公司，包括清池資本、禮來亞洲基金、復星集團、中信建投資本、三生國健等。

根據招股書顯示，鷹瞳科技2019年-2020年兩個財政年度營業收入分別為3041.5萬元、4767.2萬元，同期凈虧損分別為8713.9萬、7962.6萬元，研發開支分別為4121.2萬、4230.9萬元。

推想醫療：醫療AI頭部的智能醫療影像診斷系統研發商，致力于采用深度學習技術分析DR、CT及MRI等醫學影像數據，為醫療影像輔助篩查提供解決方案，自主研發了智能醫療影像系統INFERVISION，應用場景覆蓋X光、CT、MRI、病理影像等領域。

同時，推想醫療也是全球首個擁有中國NMP1A、美國FDA、日本PMDA、歐洲CE四大醫療市場四證齊全的AI醫療公司，于2020年12月18日與中信建投證券簽訂上市輔導協議，擬在科創板掛牌上市，投資機構包括紅杉資本、啟明創投、高盛集團等。

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結語

總體而言，資本的爭相入局，無疑加速了醫療AI賽道的火熱程度。

不過，從行業現狀看，AI醫療總體行業滲透率相對較低，商業落地規模不及安防、新零售等AI應用較為成熟的領域。同時，隨著布局者越來越多，在實現商業化的過程中，也不可避免會面臨諸多痛點。

例如，醫療AI未來發展應注重數據和科研的落地，那到底該如何切入到診療路徑中解決切實的臨床需求并有恰當的付費模式？諸如醫學數據問題、復合人才問題、行業標準問題，以及如何與醫療機構建立長期合作等，也亟待解決。

歸根到底，只有回歸醫療本質、解決臨床痛點，才是實現AI醫療商業化落地的核心。關鍵就看AI醫療企業實現IPO上市后，能否更好地解決痛點，向市場交出滿意的答卷。

參考資料：

艾瑞咨詢，《2020年中國AI+醫療行業研究報告》

方正證券研報

安信證券研報

國信證券研報

前瞻經濟學人，預見2021：《2021年中國醫療人工智能產業全景圖譜》

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