AI在医疗企业的应用现状 - 约30%的AI驱动医疗企业在技术研发环节借助AI工具进行靶点选择、效率提升和创意来源 [2] - 约30%的企业在销售与运营环节引入AI用于市场资料搜集和宣传 [2] - 约10%的企业在生产制造阶段运用AI进行质量管控和分析 [2] AI医疗监管与产品发展路径 - 基于AI算法的AI医疗器械在美国FDA已形成成熟审评流程，上市产品超过1000个 [2] - FDA现阶段难以接受用AI预测的虚拟数据取代实际临床试验数据，仅在剂量调整和给药频次上有少数成功案例 [2] - AI驱动的药物研发目前尚未有成功案例 [2] AI医疗的商业化应用场景 - AI医疗服务预计将率先在院外慢病管理领域取得突破，实现医疗服务质量、可及性和成本三要素的协同 [3] - 健康管理商业逻辑随着数据、智能终端和可穿戴设备打通而显现，付费主体明确，例如糖尿病和脂肪肝的智能管理 [3] - AI将改变医疗教育行业，加速人类医生的培养和带教，形成巨大市场 [3] AI医疗产品的变现模式 - AI眼科筛查设备现阶段按网点数和用户付费客单价实现收费，基于投资回报率进行市场定价 [4] - 未来“为疗效买单”的商业模式可能成为更多医疗药械企业的选择 [4] - 美年健康面向约20万用户售出阿尔茨海默氏症早筛产品，结合血液标志物实现预警，定价约为100美元 [4][5] AI医疗服务的支付逻辑 - 当前面向C端的医疗健康应用主要目的为汇总数据和流量，未来变现出口可能集中在有决策参考价值的智能体上 [5] - 互联网公司的支付逻辑在于实现线上产品在用户心中的价值，形成差异化、入口型的商业化服务模式 [5] - 商业化闭环可通过供应链模式或服务模式实现，关键共性逻辑是产品易于拿证或提升用户体验感 [5] 行业合作与支付建议 - 医疗供应链企业应采取自研与采购第三方付费相结合的模式 [5] - 医疗服务供给型企业的合作模式将更加场景化，由企业、上游厂家共同投入成本，结合C端自费用户和保险公司作为支付方 [5]