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      AI+醫療“軍備競賽”開啟,千億聯影醫療的“豪賭”

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      未來中國下一輪牛市必定是大科技抱團的牛市。

      在DeepSeek橫空出世后,整個中國資產都將進行重估。最近德銀的《中國AI的斯普特尼克時刻》的研報中稱,全球投資者今年將意識到中國制造業和服務業的競爭力優勢。

      為什么是DeepSeek出現之后,外資的對中國資產的看法就出現轉向呢?

      因為DeepSeek的意義在于,就算AI“賽場”中沒有先進的賽車,但依靠嫻熟的駕駛技術依然跑出優異的成績!

      中國的AI大模型將以“算法”的先進,帶動“算力”上下游的發展,從而帶動AI大模型的落地,進而引領整個國產科技界的突圍。

      而在國產科技界的AI落地中,AI+醫療有望成為搶先落地的領域。

      根據觀研數據預測,2024年-2032年,全球AI醫療市場將以43%的復合增長率快速增長,在2032年將達到4910億美元的龐大規模。

      那么,AI醫療將在哪個板塊率先落地呢?

      從細分領域看,醫學影像診斷是AI技術在醫療領域最早落地的場景之一。

      以美國為例,FDA已批準200余種醫療影像AI產品,大模型在影像分析中已經實現商業化。

      國內醫療領域,聯影醫療與DeepSeek合作的相關模塊測試準確率達97%,有望替代GE Healthcare的AI輔助診斷,更是實現將鼻咽癌放療準備時間從數天縮短至二十幾分鐘的壯舉。

      但除了聯影醫療之外,華為、騰訊、科大訊飛等企業也紛紛加入這場“軍備競賽”。

      01聯影醫療增長不再

      聯影醫療在醫療影像設備領域,堪稱國產“巨無霸”。其產品線豐富,猶如一個大型的醫療設備超市,涵蓋磁共振成像系統(MR)、X射線計算機斷層掃描系統(CT)、X射線成像系統(XR)等多種設備。

      以占營收近40%的CT為例,根據醫工研習社數據,2024年我國聯影醫療在我國CT市場占有率為26.6%,排名第一,在高端CT中的市場份額也超過23%,僅次于GE。



      然而,盡管市場份額居于第一,其財務表現卻出現下滑。

      2020-2023年,聯影醫療營收從不足30億元大幅增長至2023年的114億元,年復合增速40%,歸母凈利潤從虧損回升至19.7億元。

      但從2024年前三季度,營收、歸母凈利潤同比下跌6.43%和36.9%,營收僅為69.5億元,業績高增時代或已成為過去。



      而這一現象背后,是國產CT銷量的下滑,2024年CT銷量較2020-2022年下跌了近2500臺,較2023年下跌了近1000臺,尤其是64排以下CT持續萎縮。

      另一方面,近5年以寬體CT為代表的高端CT國內復合增長率高達21%,市場持續向高端CT轉型。

      不過好在磁共振成像系統(MR)在CT困頓之時撐起了聯影醫療的營收,2024年上半年MR創收16.85億元,同比增長了12.26%,占比已經達到32%。

      而聯影醫療業績下降的背后,是醫療設備領域的市場競爭將愈發激烈的縮影。

      一方面,地方針對大中型醫療設備的集采一直在加速推進。

      目前,安徽、福建、海南、四川等省市均已摸索出醫療設備帶量采購流程與推進方案。其中,福建省部分乙類大型醫用設備項目中,1.5T磁共振價格直接被壓縮到了260萬元;海南省三級公立醫院醫療設備集中采購,降價幅度達到了47.8%;四川宜賓市則將CT在內的八大類設備統統納入集采。



      在公立醫院嚴禁舉債購置醫療設備的大背景下,伴隨著集采規則不斷完善,未來必會有更多省市加入到醫療設備集采行列中來。

      另一方面,國產醫療設備玩家紛紛殺入XR、CT、MR等細分領域。比如,萬東醫療在美的入主之后,制定了三年發展規劃,磁共振、DSA和CT都將成為未來重點發力產線。此外,東軟醫療近年來明顯發力高端醫療設備,相繼推出128排256層NeuVizGlory耀世CT等產品,與聯影醫療正面PK。

      國內醫療設備市場因集采、醫療反腐等政策會愈加內卷,加之行業內玩家在多領域內相互滲透。

      聯影醫療也正是看到了未來競爭加劇的局面,便積極開拓新的增長曲線。這其中之一就是出海,其二就是擁抱AI。

      02聯影醫療在AI下重注

      2024年前三季度,聯影醫療海外市場營收為14.04億元,同比增長36.5%,占營業收入比重達到20.2%,同比提升6.35個百分點。這當中尤其是北美市場是主要增長驅動力。

      而聯影醫療在北美市場快速推進的原因和對AI下重注有脫不開的關系。

      例如在2024年4月北美RSNA展上,聯影智能公布了醫療垂直領域的大模型基座——uAI影智大模型,憑借AI的輔助讓醫生把原本需要幾小時的標注時間大幅縮短至幾分鐘,推動了產品在北美的銷售。

      而uAI影智大模型,就是聯影醫療參股公司聯影智能開發的。



      其實早在2017年聯影智能就成立了,并承擔了聯影醫療醫學影像數智化升級任務。

      聯影智能與聯影醫療之間存在著相互支持的關系。

      聯影醫療近五年來爆發式增長的影像設備,為聯影智能提供了豐富的臨床信息和訓練數據,促進了AI技術的進步。

      同時,聯影智能的AI大模型被集成到聯影醫療的各類影像設備中,為聯影醫療設備的智能化轉型提供了機遇。

      這實際上是一次影像醫療設備領域從“功能機”向“智能機”轉變的過程。

      那這種“功能機”向“智能機”轉變將帶來什么呢?

      首先,這種醫學影像大模型能夠通過無監督學習并完成原本醫護人員的影像勾畫分割任務,節省大量成本。

      其次,大模型還能夠對小樣本數據進行充分學習,為小通量病種模型找到了一種低成本高效率的產出路徑。以腎動脈血管分割任務為例,測試顯示,該大模型僅需10個訓練數據即可達到傳統小模型需要201個數據才能實現的性能水平。

      第三,能提升醫療治理的效率,例如在香港大學完成的全球首例混合大模型驅動口腔頜面整復手術中,uAI MERITS平臺通過影像分割算法和動態投影技術,精準定位穿支血管,將術前規劃時間從數小時縮短至20分鐘。

      截至2024年底,聯影智能融取得了神經外科手術導航定位系統、髖關節置換手術導航定位系統、關節置換手術計劃軟件等三款AI賦能的外科手術場景應用。



      結合聯影智能的眾多輔助診斷應用,聯影的診療數智化閉環已初步構建完成。

      2024年12月,聯影智能獲10億元融資,投后估值100億元,遠超同業水平。



      緊接著,在不到一個月的時間內,聯影醫療又成立了聯影科技創新(北京)有限公司,專注于人工智能基礎軟件和應用軟件的開發,進一步加強并整合了聯影醫療內部的醫療AI能力。

      相比于國內其他醫療設備企業,聯影醫療明顯走在前列,但這并不意味著聯影醫療在AI+醫療中就可以高枕無憂了,某種程度上來說,現在的AI醫療大模型的落地,才剛剛開始。

      03AI+醫療“軍備競賽”開啟

      雖然從聯影的AI生態系統的深度來看,已經超越了市場上很多同類生態系統,但實際經營數據仍面臨諸多挑戰。

      據公開資料披露,聯影智能在2023年全年的營業收入為2.54億元,同時虧損1.36億元。此外,與AI相關的其他子公司亦普遍處于虧損狀態,距離實現盈利尚需時日。

      而這背后主要可歸結為兩個方面原因。

      首先,國內醫療機構對軟件付費的接受程度本就不高,加之近年來經濟下行周期的影響,進一步削弱了它們的付費意愿。在這樣的背景下,醫院愿意為影像AI支付的價格始終偏低,難以覆蓋研發成本。

      其次,目前影像AI的能力尚有限,它們更多地專注于提高效率而非提升質量,這使得醫療機構和患者難以認可其價值并為之付費。

      而且當下影像AI產品大多為針對單一疾病的診斷工具,而醫生們需要的是一種能夠一次性識別影像中所有可能疾病的AI。

      盡管聯影智能已擁有數個AI三類證,但其產品仍難以覆蓋單個臟器的所有疾病,醫院需要整合多家企業的應用才能滿足需求。

      在過去,聯影尚有充足的時間逐步解決這些問題,并逐步充實其AI產品線。

      但現今,以醫學裝備企業、省市數據中心為核心的AI平臺已紛紛涌現。通過整合眾多初創公司的應用,這些生態系統已經具備甚至超越了聯影的AI能力。

      例如,浙江溫州推出了醫學AI集成平臺,歸集252家醫療機構20TB數據(含診療記錄66億條),構建封閉化數據訓練空間,支撐AI產品孵化與標準化應用。

      深圳大學附屬華南醫院“AI醫院”中樞,則基于DeepSeek-R1構建臨床-科研-管理全場景智算系統,試點泌尿外科知識庫助手和個性化診療。

      歌銳科技還基于DeepSeek-R1大模型構建了“牛頓United”診療機器人平臺,能幫助醫生全流程手術,并支持骨科、腫瘤介入等復雜場景。

      華為還跟瑞金醫院開發了“瑞智病理大模型RuiPath”,能覆蓋全癌種發病人數90%的常見癌種,將數據判斷時間周期縮短80%。

      科大訊飛旗下的訊飛醫療則將 AI 技術與醫療場景相結合,服務全國超6萬家基層醫療機構,并與超500家醫院合作。其中尤其在醫學影像領域,訊飛醫療建立了能全國應用影像云平臺。



      根據聯影過往的決策模式,聯影智能未來將繼續與聯影醫療保持緊密合作,并在影像大模型這一技術路徑上尋求突破。

      但聯影醫療自身的病理數據在廣度和深度方面,和地方性醫療AI平臺以及華為、騰訊等AI巨頭的行業合作廣度和深度根本就不在一個起跑線上面,如果未來地方省市以數據中心為核心的AI平臺展現出比聯影智能更加廣泛的普適性和準確性,則對聯影醫療當前在AI領域的布局將產生極大的挑戰。

      所以在這個新的醫療AI時代,像聯影醫療這種“起了個大早”的參與者,仍不能在這場AI競賽中掉以輕心。開放合作、順勢而為,才能真正找到自己獨特的競爭優勢。

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