Краткое содержание анализа
В последнее время область медицинских технологий на основе искусственного интеллекта (ИИ) снова стала объектом большого интереса инвесторов: компания SenseTime оценивается более чем в 10 миллиардов юаней и готовится к выходу на биржу; ByteDance инвестировала 6 миллиардов юаней в создание “исходного для ИИ” больницы; такие гиганты, как Tencent, Ant Group и Baidu, также увеличивают свои инвестиции в этот сектор. Рыночный объем уже превысил 150 миллиардов юаней, и темпы роста в несколько раз превышают показатели всей медицинской отрасли. Однако это не первый подобный всплеск интереса: в 2021 году четыре компании пытались выйти на биржу, но только одна из них, EyeDoc, добилась успеха, при этом ее акции резко упали, что выявило старую проблему — невозможность получения прибыли и постоянные убытки. Отличие этого раза в том, что технологии больших моделей превратили ИИ из “инструмента” в “ассистента”, а политика начала поддерживать использование ИИ в диагностике, включая его в системы медицинского страхования. Тем не менее, отрасль по-прежнему сталкивается с ключевой проблемой: кто будет покрывать расходы на медицинские услуги, основанные на ИИ?
Что может делать ИИ в медицине на сегодняшний день?
ИИ в медицине не заменяет врачей, а помогает им или пациентам решать конкретные проблемы. В настоящее время существует несколько основных направлений применения:
1. Вспомогательная диагностика (наиболее зрелый сегмент): например, использование ИИ для анализа изображений (КТ-снимков, фотографий сетчатки глаза) с целью выявления патологий. Такие инструменты уже используются более чем в 70% больниц третьего уровня, однако их эффективность при распознавании сложных патологий ограничена; по сути, это “продвинутая обработка изображений”.
2. Разработка лекарств с использованием ИИ (наибольший потенциал): раньше разработка новых лекарств занимала более 10 лет и стоила миллиардов долларов, и часто заканчивалась неудачей. ИИ позволяет симулировать действие целевых молекул и структуры на компьютере, сокращая время первоначальных экспериментов. В настоящее время более 170 проектов по разработке лекарств с использованием ИИ находятся на стадии клинических испытаний, но ни одно лекарство, полностью разработанное с помощью ИИ, еще не вышло на рынок — человеческое тело слишком сложно для точных прогнозов.
3. Лечение заболеваний (самый сложный сегмент): например, использование роботов-хирургов, которые точно повторяют действия врача; однако такое оборудование дорогое и требует длительной подготовки, поэтому оно недоступно для малых медицинских учреждений. Дистанционные операции также сопряжены с рисками из-за возможных задержек в передаче данных.
4. Управление здоровьем (наиболее близко к традиционным интернет-сервисам): приложения типа Ant Fun и JD Health предлагают консультации, но пользователи редко готовы платить за них; кроме того, существует проблема завышения степени серьезности заболеваний при описании симптомов.
Кто участвует в развитии этого сектора и какие у них цели?
Участники рынка делятся на три группы, каждая из которых имеет свои преимущества и недостатки:
1. Крупные компании (имеют финансирование и аудиторию, но не разбираются в медицине): например, ByteDance и Tencent. Их проблема в том, что медицина — это медленно развивающаяся отрасль, и крупные компании не привыкли к таким темпам. Некоторые из их проектов (например, ByteDance’с HealthCare) были пересмотрены. Практикующие медики считают, что вклад крупных компаний в развитие ИИ в медицине незначителен — они либо занимаются бронированием мест и оплатой услуг, либо используют свою аудиторию для продвижения других продуктов.
2. Производители медицинского оборудования (имеют каналы распространения и необходимые лицензии, но технологически слабее крупных компаний): например, компания United Imaging. Они предлагают оборудование с функциями ИИ и уже получили более 20 высших лицензий; их преимущество в возможности продавать ИИ-системы вместе с оборудованием, но технологии больших моделей у них ограничены.
3 Компании, специализирующиеся на ИИ (хорошо разбираются в алгоритмах, но испытывают трудности с получением прибыли): например, SenseTime и Shukun Technology. Они зарабатывают на разработке и использовании моделей и данных, но многие их продукты работают только в сотрудничестве с медицинскими учреждениями; кроме того, цены на их программное обеспечение низкие, что снижает их прибыльность.
Ключевой вопрос: кто будет покрывать расходы на медицинские услуги на основе ИИ?
Несмотря на большие размеры рынка, реальная прибыль попадает в карманы компаний лишь из нескольких источников:
1. Медицинское страхование: в прошлом году Государственное управление медицинского страхования впервые включило ИИ-системы в список возможных методов диагностики, но детали процедур оплаты еще не установлены. Как только они будут определены, медицинское страхование станет стабильным источником дохода для компаний.
2 Покупки медицинскими учреждениями: это самый прямой источник дохода, но медицинские учреждения часто стремятся снизить затраты.
3 Сотрудничество с фармацевтическими компаниями: ИИ-компании помогают сократить время разработки новых лекарств, и фармацевтические компании готовы платить за эти услуги; однако это возможно лишь для небольшого числа компаний.
4 Платежи пользователей: хотя количество пользователей приложений для управления здоровьем велико, большинство из них не готовы платить за услуги.
В чем отличия этого всплеска интереса от предыдущего?
В 2021 году основной акцент делался на использовании ИИ для анализа изображений, но на этот раз произошли два важных изменения:
1. Технологический прогресс: технологии больших моделей позволяют ИИ выполнять различные задачи и обрабатывать разные типы данных (текст, изображения, голос), что превращает его из “инструмента” в “ассистента”.
2. Политическая поддержка: государственные органы активно способствуют развитию ИИ в медицине.
Выводы
Развитие медицинских технологий с использованием ИИ обещает улучшение качества медицинских услуг, но для его полного распространения необходимы согласованные усилия правительства, производителей и пользователей.