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萬智文摘發布時間：05-2419:05優質原創作者2009年互聯網+醫療開始起步，醫療健康產業達到快速增長。2014年生物科技和人工智能相繼入場助理產業發展。在官方出臺的《健康中國2020規劃》中也提到，預計到2020年，中國的醫療健康產業規模將達到8萬億，接近屆時中國GDP的10%，將成為當之無愧的國民經濟支柱。龐大的產業需求，蘊藏巨大的產業機會。醫療健康產業，是當之無愧的朝陽產業。生物+醫療成就年復合增長市場生物科技是利用生物體或細胞的科學研究，在我們的統計分類中，生物科技還拆分出基因領 域和創新藥（歸屬于新藥研發）三個類別，這幾個細分賽道一直是近五年的融資大戶。 基因測序、基因編輯技術在最近十年獲得了長足的進步，而新的疾病治療方式，如 CAR-T 和 PD-1 這樣的免疫療法以及靶向藥開發，都得到了顯著發展，這些都是新興醫療公司的機會。 隨著精準醫療的發展，個性化醫療正越來越受到臨床醫學界的重視。生物醫療是一個有很高年復合增長率的潛力市場。據統計，整個行業的全球市場規模預計將 會從 2016 年的 2020 億美元，上升到 2022 年的 3260 億美元左右，年復合增速 8.3%，而國內 的增長率預期會達到 20%左右。生物科技領域從 2014 年開始就一直是風險投資關注的重點，當年國內基因領域就獲得 27 億 人民幣投資排名第一，加上生物科技領域，一共有接近 40 億投資。在經濟下行的環境背景 下，生物醫藥領域作為朝陽產業吸引了很多專業或者準專業的投資機構。 精準醫療和個性化醫療得益于生物技術的發展。基因檢測技術的普及開啟了精準醫療的大 幕，現在也逐漸向治療端延伸，比如從腫瘤基因檢測到以生物標志物驅動的新藥研發，逐漸 在形成精準醫療的整個體系。目前這一領域的熱度也逐年提升，僅在 2016 年，國內獲得投資 的近 300 家醫療類公司中，涉及精準醫療的就接近 200 家，甚至有多家獲得了超過億元的融 資。但是，生物科技領域因為其極高的技術含量，是所有醫療投資板塊中，陷阱最多的地 方。生物醫藥企業的投資投入和產出之間存在黑箱以及極大的不確定性。 在生物創新藥方面，從 2014 年開始，生物創新藥的研發在加速，市場上的醫藥研發創新企業 中，生物藥占到了 80%以上。中國是全球第三大藥品市場，但主要是體現在原料藥上。相比 原料藥的優勢地位，我國的生物創新藥物在全球醫藥市場則份額有限，市場對研發的投入還 處于相對低水平。 新藥研發被稱為“死亡之谷”，周期長、風險大、投入大，受到全世界最嚴格的監管。國外 新藥研發平均投入 10 億，周期長達十年，發展初期的生物制藥公司想要成長，沒有資本的保 駕護航，在激烈競爭的市場是很容易夭折的。 生物醫藥企業雖然周期長、風險高，但是它卻是逆經濟周期發展的朝陽行業，然而在我國， 生物醫藥相對于國外藥企而言，一直處于短板位置。2017 年，羅氏研發投入近 115 億美元， 而國內只有兩家藥企研發投入過 10 億。 為了補齊這個短板，生物醫藥已經被納入“中國制造 2025”十大戰略性發展領域。政策無論是供給端還是支付端，都是鼓勵生物醫藥發展。在審評審批環節的改革，讓 2015 年最高峰時 藥審中心積壓下 2.2 萬件藥品臨床和上市注冊申請壓縮到今年的 4000 件以內。在醫保支付上 2018 版的基藥目錄公布，本輪調整納入了多個近年來國家新批準的重磅新藥，以及動態調整 機制也開始傾向于創新藥。 人工智能將落地醫院，遍布全國人工智能作為一種底層技術，分布于醫療各細分領域。人工智能醫療企業從 2016 年開始嶄露 頭角，2017 年進入黃金發展期，2018 年進入收獲期。醫學影像是發展最快，也是最早實現 商業化的人工智能細分賽道。 2019年阿里健康研發出基于深度學習模型的腦電癲癇診斷產品，可顯著提升醫生的腦電圖讀圖效率，并將在其合作的腦電中心和醫療機構投入應用。人工智能技術的發展，得益于深度學習技術和醫療大數據領域的突破。深度學習技術讓機器 擁有了學習能力，醫療大數據讓機器有學習的范本和參考資料。醫療人工智能從技術初創階 段，就開始展現出驚人的學習能力和工作效率，幫助醫生解決臨床問題。 人工智能在醫生工具、醫學影像、藥物研發、尋醫問診等各個領域都有分布，我們從底層技 術上對企業進行標記后統計。人工智能醫療企業的商業化布局始于 2014 年。蛋殼研究院曾經 統計過 2011 年到 2016 年全球人工智能醫療企業的投融資金額，全球人工智能醫療企業的融 資金額從 2013 年的 3100 萬美元暴漲到 2.45 億美元，而當時國內的人工智能醫療企業在 2014 年僅錄得 4 次融資事件。 2014 年的醫療人工智能技術大多數還在實驗室的驗證階段，通過和醫院的合作，獲取用戶的 電子病歷、診斷影像、處方、基因組資料、保險記錄的合作，輔助醫生進行疾病診斷和治 療。在 2015 年、2016 年之后，人工智能的應用場景在擴大，受到的質疑也在實踐中逐漸減 少。早期雖然中國的人工智能技術要落后于美國，應用場景也在學習美國的先進經驗。但是近兩年的發展可以說是實現了彎道超車，國內人工智能領域 2017 年完成 47 次融資，2018 年 完成 45 次融資，落地醫院遍布全國，很快從初生走向成熟。 2017年發布《新一代人工智能發展規劃》，從國家層面推動人工智能產業在各行 各業的發展，建設布局人工智能創新平臺，強化對人工智能研發應用的基礎支撐。人工智能技術在醫療領域的應用發展較快，以醫學影像、輔助診療和疾病預測為主的醫療人工智能產品大量涌現，為醫療器械質量評價和監管提出了新的要求和挑戰。中檢院作為國家監管技術支撐機構，專門成立了人工智能小組承擔了醫療人工智能產品質量評價與研究工作。 （部分內容來源于網絡，如有侵權請聯系刪除）

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