核心内容の要約
最近、AI医療が再び資本の注目を集める分野となっています。商湯医療の評価額は100億を超え、上場を準備しており、字節（バイトダンス）は60億を投じて「AI専用の病院」を建設しています。テンセント、アント（アリババ）、バイドゥなどの大手企業もこの分野に投資を増やしています。市場規模はすでに1500億を超え、医療業界全体の数倍の成長率を誇っています。しかし、これが初めてのブームではありません。2021年にIPOを目指した4つの有望企業のうち、実際に上場したのは「鷹瞳（イングトン）」のみで、その後株価が急落し、「利益を上げられず、継続的な赤字」という古い問題が露呈しました。今回の違いは、大規模なモデル技術によりAIが「ツール」から「アシスタント」へと進化し、政策もAIを活用した診断を医療保険に組み込むことを支援し始めている点です。しかし、業界は依然として最も重要な問題に直面しています：AI医療の費用を誰が負担するのか？
一、AI医療は現在、どのようなことができるのか？
AI医療は医師の代わりに診察を行うのではなく、医師や患者が具体的な問題を解決するのを助けるものです。現在、主に以下の4つの方向性に分かれています：
1. 補助診断（最も成熟している）：例えば、画像処理用のAIを使用して、大量のラベル付けされたCT画像や眼底写真をアルゴリズムに入力し、病変の特徴を記憶させ、新しい画像から疑わしい領域を特定したり、病変の大きさを正確に計算したりします（脳梗塞の大きさなどは医師の目視では判断が難しい）。三次医療機関の70％以上でこのようなツールが使用されていますが、複雑な病変の識別にはまだ課題があります。本質的には「高度な画像処理」です。
2. AI製薬（最も大きな可能性を秘めている）：以前は新薬の研究開発に10年以上と10億ドル以上が必要で、失敗するリスクも高かったです。AIを使えば、コンピュータ上で標的分子の構造をシミュレーションし、初期の試行錯誤を短縮できます。現在、世界中で170以上のAI関連の医薬品が臨床試験を進めていますが、完全にAIによって設計された薬はまだ市場に出ていません。人体は非常に複雑であり、AIの計算が正確であっても、実際の効果は臨床試験で検証されなければなりません。
3. 疾病治療（最もハードルが高い）：例えば、手術用のロボットでは、医師がコンソールで操作し、機械アームが医師の動作を正確に再現します（人の手よりも安定しています）。しかし、装置が高価で訓練に時間がかかるため、基層医療機関では導入が難しいです。遠隔手術も同様で、ネットワークの遅延が1秒あるだけで危険が生じる可能性があります。
4. 健康管理（インターネットに最も似ている）：アントの「アフォ（アフ）」や京東健康のAI診療サービスでは、毎日数百万件の相談を受けていますが、ユーザーの支払い意欲は低く、「軽い病気を重く伝えたり、重い病気を軽く伝えたりする」という問題があります。例えば、風邪の場合は様々な可能性を提示しますが、実際に腫瘍がある場合には警告されません。
二、3つのタイプのプレイヤーがこの分野を争っており、それぞれに異なる戦略があります
現在、この分野に参入している企業は3つのグループに分かれており、それぞれに強みと弱点があります：
1. 大手企業（資金とユーザー数があるが、医療には詳しくない）：字節は60億を投じてAI病院を建設し、アントはC端（個人向け）の健康アプリ（月間ユーザー数3000万人）を運営し、テンセントはクラウドサービスを提供しています。しかし、医療はスロープロセスであるため、大手企業にとっては馴染みがありません。例えば、字節の「小荷健康」は運営を中止しました。業界関係者によると、「大手企業が医療AIに与える影響はほとんどない」とのことです。彼らは主に予約や支払いサービスを提供しており、臨床現場に深く関与していません。
2. 医療機器メーカー（チャネルと認可証があるが、技術が弱い）：例えば、聯影医療（リエンインメディカル）は、医療機器にAI機能を付加サービスとして販売しており、すでに20以上の医療機器認可証を取得しており、4000以上の医療機関に製品を提供しています。彼らの強みは「ハードウェアとAIを組み合わせて販売すること」ですが、大手企業ほどの汎用性の高いモデル技術はありません。
3. AI専門の企業（アルゴリズムには精通しているが、収益化が難しい）：例えば、商湯医療や数坤科技（シューコンテクノロジー）などです。彼らはモデルとデータを活用して収益を上げていますが、多くの製品が「外部からデータを取得して二次開発する」タイプであり、現在では医療機関が第三者にデータを提供しなくなっています。また、純粋なソフトウェアだけでは価格が安くなるため、利益を上げるのが難しいです（例えば、鷹瞳科技はコスト削減によって赤字を改善しましたが、収益の増加ではありません）。
三、最も重要な問題：誰が費用を負担するのか？
AI医療の市場規模は大きいですが、実際に企業の収益になる金額は多くありません。収入源は主に以下の4つです：
1. 医療保険（最も期待されているが、まだ明確ではない）：国家医療保険局は昨年、AIを活用した診断に対する補助制度を初めて設けましたが、具体的な支払い方法はまだ決まっていません。一度明確になれば、医療保険が最も安定した収入源になるでしょう。
2. 医療機関の購入（最も直接的だが、値切りが激しい）：画像処理用のAIや補助診断ソフトウェアを医療機関に販売しますが、費用削減の圧力の下で、医療機関は値切りを行います。
3. 製薬企業との協力（最も明確だが、AI製薬に限られる）：AI製薬企業は研究開発期間を短縮するためにAIを活用し、製薬企業はその費用を支払う意欲があります（例えば、英矽智能は70億ドルの契約を結びました）。しかし、これはごく一部の企業に限られています。
4. 個人ユーザーからの支払い（ユーザー数は多いが、支払い意欲は低い）：健康管理アプリのユーザーは多いですが、無料でサービスを利用する習慣があり、自発的に支払う人は少ないです。病気になっていない時に健康を管理するためにお金を払う人はほとんどいません。
現在、収益を上げているのは、ハードウェアと組み合わせた医療機器メーカーや製薬企業と協力するAI製薬企業のみです。純粋なソフトウェア企業はますます生存が困難になっています。
四、今回のブームと前回の違いは何か？
2021年のブームは「画像処理用のAI」が中心でしたが、今回は2つの大きな変化があります：
1. 技術の進歩：大規模なモデルの汎化能力（多様なタスクを処理できる）と多モーダル（テキスト、画像、音声を理解する）により、AIは「単なるツール」から「アシスタント」へと進化しました。例えば、以前は画像のみを処理できましたが、今では病歴を読んだり、患者の質問に答えたりできます。
2. 政策の支援：医療保険がAIを活用した医療サービスを支援するようになりました。
五、結論
AIは医療分野に大きな変化をもたらす可能性がありますが、実際に収益化するには多くの課題があります。企業は技術と市場のニーズを組み合わせて、新たなビジネスモデルを構築する必要があります。また、政府や医療機関もAIを活用した医療サービスを支援するための政策を整備する必要があります。