近年来,医疗影像人工智能(AI)平台在提升医疗诊断效率和准确性方面展现出巨大潜力,吸引了众多科技企业和医疗机构的关注。然而,尽管市场潜力不断被看好,医疗影像AI平台行业的发展过程却面临诸多难题和挑战。近期,著名医药与数字技术巨头拜耳宣布退出其在医疗影像AI平台领域的业务,标志着整个行业或将迎来一场重要的结构性调整。 拜耳的这一决定不仅意味着其旗下Calantic数字解决方案AI平台及英国子公司Blackford Analysis的服务将停止,也揭示了当前医疗影像AI平台模式存在的深层次问题。自2018年开始,拜耳持续投入资源致力于打造一个能够整合多家AI软件开发者应用的开放平台,旨在帮助放射科医师更便捷地将AI工具纳入临床工作流程。然而,经过五年的尝试,拜耳最终选择了战略撤退,方向转向其他更具成长潜力的医疗领域。
医疗影像AI平台的本质在于为医院和放射科提供一个"一站式"解决方案,汇聚丰富多样的AI应用,简化访问和使用流程,理想状态下可以降低采纳门槛和成本,推动AI技术在临床的广泛落地。然而,实际运作过程中却暴露出不少矛盾。 首先,AI应用的临床接受度和采用速度远不及预期。医疗行业本身具有风险厌恶特性,创新技术的临床验证周期长,监管要求严格,使得医生和医疗机构在引入新的数字化工具时保持谨慎。此外,很多平台需要医院大量投入和整合改造,时间成本以及IT系统融合难题成为阻碍广泛推广的重要因素。 其次,现行的商业模式面临巨大挑战。
多家AI应用聚集的平台通常从合作伙伴收入中抽取约三成的费用,但仅靠局限于专业放射科领域的有限市场规模难以支撑如此较高的分成比例。这使得平台方在盈利和投入之间陷入两难,尤其当竞争激烈、应用同质化现象普遍存在时,平台运营的经济效益受到严重影响。 此外,资金流动的变化也加剧了行业寒冬。随着大型投资者和风投机构转向更热的生成式AI以及无需严格监管的应用领域,医疗影像AI平台的融资规模和热度明显下降,资金资源紧张限制了研发和市场拓展的能力。 拜耳的撤出引发了市场对整个行业未来格局的深切担忧。市场分析师指出,当前全球已有约30家医疗影像AI平台提供商,拜耳和Blackford退出后,市场规模骤然缩水近10%。
这一突如其来的变化动摇了投资者和医院客户对AI平台模式的信心,可能会引发更大范围的整合浪潮。 从更广泛的视角看,拜耳的选择也反映了技术推广与市场需求之间难以调和的矛盾。AI平台所承诺的简化与规模化在实际操作中反而增加了额外的复杂度和成本,未能有效促进医院快速采用多样化AI工具。随着时间推移,部分平台或许将陷入生存困境,被更具规模和硬件优势的医疗设备制造商吸收整合。例如,业界普遍看好像飞利浦、通用医疗这类大型OEM企业能够通过将AI平台功能捆绑进自身设备和服务,实现更有效的市场切入和客户锁定。 放眼未来,医疗影像AI的发展仍具备巨大潜力,但其商业生态和技术路径必然需要调整。
平台化战略可能需要与软硬件融合、临床数据深度集成相结合,形成更紧密的生态闭环。推动临床医生的实际体验优化、简化日常使用流程及加速相关政策和保险体系的支持也至关重要。 市场对AI技术的期待依然高涨。许多放射科及医疗机构希望AI能够辅助他们提升诊断质量,减轻工作量,提高病人管理效率,但对AI技术作为独立诊断工具的认可度尚未全面形成。患者、医生及管理者对AI可信赖度和实时效果抱有现实和审慎态度,渴望见证有说服力的临床成果和长期价值。 与此同时,业界也在努力探索AI实现差异化突破的路径。
例如与NVIDIA MONAI等平台合作、结合先进的神经网络模型、开展多中心临床试验验证等,都在不断丰富产品竞争力和临床实用性。部分企业通过强化服务能力和与医疗信息系统(HIS、PACS等)的深度融合,也在寻求突破传统瓶颈。 整体来看,医疗影像AI平台行业站在关键的转折点。拜耳的退出和Blackford可能被出售等消息,体现了市场整合的必然趋势。独立AI平台单打独斗的时代或将终结,大型医疗设备厂商或者综合数字健康企业将成为行业的新主流。未来,唯有切实解决技术落地难题、优化用户体验、实现商业模式可持续,才能赢得医疗市场的真正认可。
患者的医疗体验和诊断质量是行业发展的核心驱动力,AI技术要想成为医疗流程中不可或缺的一环,必须经过时间和临床实践的检验。虽然目前扩散速度不及预期,但随着技术不断成熟及行业生态逐步完善,医疗影像AI未来发展空间不可限量。 总结而言,医疗影像人工智能平台行业正经历深刻震荡和格局调整,拜耳的战略撤退揭示了行业技术推广的复杂性和商业模式的挑战。未来,平台与设备制造商的整合、临床需求驱动以及资本结构调整将成为决定行业走向的关键因素。对于医疗机构和开发者而言,理解市场趋势、注重创新及合作,积极应对变革,或是赢得新一轮医疗数字化浪潮的重要前提。随着行业不断成熟,医疗影像AI有望真正迈向广泛落地与高效服务的新时代。
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