医疗AI行业曾经历过热捧与质疑的冰火两重天。如今，随着技术不断成熟和政策逐步放开，医疗AI正在走出商业化困境，在多个场景中实现了规模收入。
截至2024年7月，已有117款大模型通过备案并向社会开放服务，其中医疗AI正从“锦上添花”转变为“雪中送炭”的刚需技术。本文将深度解析医疗AI已经实现规模收费的五大场景，为行业提供商业化路径参考。
中国医疗AI行业已告别最初的狂热，进入务实商业化阶段。据《2023医疗健康AI大模型行业研究报告》显示，截至2023年10月，国内累计公开的医疗大模型近50个，涉及患者问诊、医生助手、药物研发、健康科普等多个领域。
行业面临的核心挑战是如何将技术转化为可持续的商业模式。百度集团资深副总裁何明科指出：“挣患者的钱、挣医院的钱、挣政府的钱，其实都很难实现规模商业化。”然而在这种背景下，一些细分领域却突破了商业化瓶颈，实现了规模收费。
AI医学影像成为医疗AI领域中落地最成熟的细分领域。截至2024年6月，国家药品监督管理局已累计批准92款AI医学影像产品的三类医疗器械注册证。
AI医学影像采用按次收费的模式。每次CT影像分析收费约为0.5元，成本仅为传统方式的十分之一，边际利润率高达60%。
预计到2025年，AI医学影像市场规模将突破150亿元，到2026年将进一步增长至235.7亿元。
在浙江一家三甲医院放射科，医生日均处理CT影像量从80例跃升至200例，误诊率却下降40%。这得益于医疗科技企业研发的影像智能分析系统，该系统通过深度学习百万级标注数据，可自动识别0.3mm肺结节。
政策支持也为AI医学影像商业化提供了有力保障。国家卫健委将AI辅助诊断纳入《医疗服务价格项目规范（2024版）》，明确允许对AI增强型检查项目上浮15-25%定价。
临床辅助决策系统（CDSS）是大模型在医疗领域的重要应用场景。传统CDSS主要基于固定的标准指南、教科书中等内容来辅助决策，而大模型的应用数据、多模态预训练模型与CDSS融合之后，能够帮助医生做出更好的决策。
CDSS的收费模式多样，包括按医院床位数收费、按节约金额分成等。通过实时分析患者心电图、病史、用药数据，实现恶性心律失常风险的提前预警，医院可按科室床位数对此项服务进行收费（200元/床/月）。
在DRG/DIP控费场景中，AI利用算法优势，帮助医院建立智能化控费系统，可按节约金额15%的比例向医院收取获利分成。通过试点，AI控费系统在浙江某医院分得的年利润超过180万元。
百度健康与武汉协和医院联合打造了中国第一款“大模型+医疗场景”应用——AI智慧门诊。AI小助手通过诊前多轮问询，通过多模态AI交互与病情整理，综合判断病情严重程度与诊疗资源情况，同时把结果展示给医生，医生可以在10秒内判断是否加号。据医生介绍，该模型审核判断的准确率约为95%。
电子病历、智慧服务、互联互通等政策的出台，均对医院信息化水平建设提出了更高要求，也为CDSS应用打开了更多场景。绝大部分医院极为重视CDSS，对CDSS创新应用研究、落地持开放态度。
美国约有100万执业医生和更多的护士、技师，医生平均将40%以上工作时间花在电子病历和文书上，“数字行政负担”极大。
如果每位医生每年为此类AI服务付费约5000美元（可能由医院或诊所支付），对应市场规模约50亿美元/年。
该领域的产品需求明确、ROI清晰，并且深度依赖与EHR系统（电子健康记录系统）的集成。像Abridge与Epic深度集成，能够拥有一定的定价权（约250-300美元/医生/月），而Nuance的DAX产品价格曾高达1000-2000美元/医生/月，后降至400-600美元/医生/月。
国外已有生成式AI与电子病历公司合作的案例，探索为医生自动起草对一些最常见和耗时的患者信息的回复草稿内容；以及利用语音AI来智能识别医生与患者的对话内容，然后将数据输入到电子病历中来自动创建临床记录，从而提升医生诊断的有效率。
这类医患沟通和记录场景是非常典型的，既是很实在的临床痛点，又能很好的发挥生成式AI自身特点。
AI制药是医疗AI应用中增长速度最快的领域之一。AI主要为制药企业提供提高研发效率、降低研发成本的解决方案。
AI制药2024年市场规模将达5.62亿元，2019~2024年AI制药市场规模CAGR达53%。
从AI制药公司主攻适应症分布情况来看，肿瘤、免疫学及神经病学领域占比最大，分别为37%、21%和14%。
国内多数AI药物研发企业在SaaS服务商、AICRO和AI biotech这三种商业模式中，选择兼容其中两种甚至三种模式。
华为云开发了盘古药物分子大模型，新增了靶点口袋发现、分子对接、分子属性预测、自定义属性建模、分子聚类、口袋分子设计、自由能微扰、合成路径规划、分子优化、分子搜索等十大AI制药核心场景，将药物设计的效率提升33%，优化后的分子结合能提升40%以上，实现早研阶段的全流程加速。
深睿医疗也针对医药研发，推出了基于AI大模型的智能多模态科研平台，提出医疗图像通用分割模型SAMI，适配X-Ray、CT、MRI、PET、超声、病理切片、内镜、皮肤镜、牙片、血涂片等多模态医疗数据，为医疗实践中的一切图像分割任务提供AI一键式解决方案。
健康管理是医疗AI应用中市场规模最大的领域，预计2023~2027年市场规模将由1.12万亿元增加至2.59万亿元，复合增速为23.22%。
我国健康管理市场规模快速增长主要系慢性病与亚健康群体规模的增长，以及人口老龄化进程的加快，促使健康管理需求显著提升。健康管理的B端面向医疗机构、药店等商业及专业机构；C端则聚焦于慢病患者、亚健康群体等个体消费者。
调研显示，68%的中老年人愿意为AI中医服务多支付30%的费用。互联网中医问诊量年增长率达150%。
智云健康推出自主研发的AI平台智云医疗大脑ClouDr Brain，核心由ClouD GPT智能诊断模型与ClouD DTx研发平台两大支柱构成。
该企业推出的合理用药系统聚焦院外诊疗场景，以海量处方业务为依托，系统性分析和梳理“人”“药”“病”“医”四方面数据，形成知识图谱数据库，并转化为独特的风控规则。
在中医药领域，AI面诊仪客单价2.8万元，智能把脉手环月租198元。南京某中医馆引入AI诊断后，客流量提升120%。医疗AI的商业化之路已经从试水阶段进入到实质性的改变阶段。那些真正跑通商业化的场景都有一个共同点：它们解决了医疗系统中的核心痛点，要么提升了收入，要么降低了成本。
政策支持也在不断加强。2024年11月，国家医保局将AI辅助诊断技术纳入医疗服务价格项目立项指南，首次确立其收费依据，打通关键技术的价值转化路径。
未来十年的医疗巨头，必是那些能用AI将数据转化为临床价值、将技术转化为付费场景、将生态转化为护城河的企业。医疗没有永恒的壁垒，只有不断进化的生产力。
这条赛道既需要对医疗场景的深度理解，也需要长期坚持的技术投入——医疗AI的商业化不是短跑，而是一场马拉松。
参考资料：
1、 亿欧《医疗大模型落地赛，敢问钱在何方？》
2、 CSDN博客《AI诊断即服务（AIAAS）：医院按诊断次数付费》
3、 今日头条《聚焦数字健康|“AI+医疗”加速落地，如何应对商业化路上重重关卡？》
4、 21经济网《聚焦数字健康|医疗AI大模型之下发展之路：从试水到改变》
5、 经济观察网《“AI+医疗”加速落地，如何应对商业化路上重重关卡？》
6、 人民网《“AI医生”为健康“保驾护航”》
7、 腾讯新闻《人工智能技术加速助力医疗“把脉问诊”》
8、 腾讯新闻《东北证券：AI+医疗重塑行业生态，细分领域市场规模持续增长》
9、 今日头条《AI数字化中医康养盈利狂潮：4大变现路径+6个落地实例》
10、 今日头条《医疗 Agent 最全图谱：AI 如何填补万亿美金“效率黑洞”》
特别声明：智慧医疗网转载其他网站内容，出于传递更多信息而非盈利之目的，同时并不代表赞成其观点或证实其描述，内容仅供参考。版权归原作者所有，若有侵权，请联系我们删除。
凡来源注明智慧医疗网的内容为智慧医疗网原创，转载需获授权。
