Opportunités et défis de l'intelligence artificielle entrant dans le domaine médical

Depuis que le concept d'intelligence artificielle (IA) est devenu populaire, son entrée dans divers domaines industriels s'est accélérée. Cependant, étant donné la complexité du domaine médical, l'expansion de l'IA dans l'industrie médicale ne s'est pas déroulée sans heurts. Le seul qui a connu une croissance positive à grande échelle est celui des robots chirurgicaux. Après de nombreuses années de développement, l'ensemble du domaine est toujours un domaine d'activité. marché précoce immature. Il est difficile de véritablement commercialiser.

Si elles sont divisées selon les domaines dans lesquels l'intelligence artificielle entre dans le domaine médical, les principales catégories sont la recherche et le développement de médicaments, le diagnostic et le traitement, la reconnaissance d'images, les robots chirurgicaux et la gestion de la santé. Cependant, d'un point de vue pratique, bien qu'il y ait eu quelques progrès dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il reste encore un certain écart par rapport à la véritable échelle. Les attributs de l'outil dans le domaine du diagnostic et du traitement sont plus forts, et son rôle dans le traitement médical n’est qu’un rôle subsidiaire basé sur l’information. Les domaines qui ont vraiment attiré le marché ces cinq dernières années sont les solutions d’IA (principalement la reconnaissance d’images), les robots chirurgicaux et la gestion de la santé.

Bien que le marché des capitaux soit enthousiasmé par ces domaines, du point de vue actuel, les véritables perspectives de développement sont les robots chirurgicaux. Sans transformation stratégique, les deux autres domaines seront difficiles à développer commercialement, même à long terme.

Quatre angles d'analyse

Ces trois angles peuvent être analysés sous quatre angles : les attributs réglementaires, le caractère pratique, l'urgence et la durabilité.

Tout d'abord, du point de vue des attributs réglementaires, les licences réglementaires sont obtenues sur la base des dispositifs médicaux, mais seuls les robots chirurgicaux s'appuient véritablement sur des dispositifs médicaux et des consommables pour naviguer dans le modèle commercial. D'autres obtiennent des licences réglementaires basées sur les dispositifs médicaux, mais dans. fait Il ne s'appuie pas sur les dispositifs médicaux eux-mêmes pour réaliser son développement, mais préfère les modèles d'informatisation médicale en milieu hospitalier et hors hôpital. La reconnaissance d'images est similaire à l'achat de systèmes par les services d'imagerie hospitaliers pour améliorer leurs capacités d'information, tandis que la thérapie numérique est similaire à l'utilisation de logiciels d'information pour effectuer un suivi spécialisé hors de l'hôpital et une gestion de la réadaptation. Du point de vue de l'accès réglementaire, le modèle des dispositifs médicaux et des consommables est un modèle commercial mature avec un prix unitaire par client élevé, tandis que le modèle des logiciels d'information destinés aux spécialistes a un prix unitaire par client inférieur, et la croissance de la taille du marché dépend de volume. Quant à la gestion de la santé en dehors de l’hôpital, même la logique du modèle économique ne peut être établie.

Deuxièmement, d'un point de vue pratique, les robots chirurgicaux et la reconnaissance d'images sont très pratiques. Les utilisateurs sont principalement des services hospitaliers et ont des besoins d'achat relativement clairs. L’efficacité de la thérapie numérique n’a été prouvée que par des essais, mais comme elle n’a jamais conquis une large base d’utilisateurs, son caractère pratique est discutable. Puisqu’il nécessite une prescription d’un médecin et s’adresse principalement aux clients C-end hors hôpital, le scénario d’utilisation de la thérapie numérique ne peut pas créer un scénario de besoin urgent comme les deux premiers. Tout est contrôlé par la volonté subjective de l’individu. , et la durabilité est faible.

Encore une fois, l’urgence détermine la capacité et la volonté de payer. Une faible urgence entraînera une faible volonté de payer, et vice versa. Du point de vue de la volonté de payer, l'urgence des robots chirurgicaux est élevée et la volonté de payer est élevée, mais l'urgence de la reconnaissance d'images n'est pas forte, et l'urgence de la thérapie numérique est encore plus faible et la volonté de payer est plus faible. Du point de vue de l'abordabilité, les hôpitaux disposent des fonds les plus suffisants pour acheter du matériel et sont les plus acceptés par le marché. Le défi auquel sont confrontés les ventes de robots chirurgicaux est l'accès politique plutôt que l'abordabilité. La reconnaissance d'images est limitée aux services d'imagerie et le financement est relativement limité, donc la capacité de payer est évidemment limitée. De plus, les services fournis par la reconnaissance d'images s'apparentent davantage à des logiciels d'information, ce qui rend difficile l'augmentation du prix unitaire par client. En ce qui concerne les thérapies numériques, la capacité de payer de leur poche du côté du consommateur est toujours un gros problème. Il est difficile de promouvoir la commercialisation du secteur et doit s'appuyer sur les payeurs. Cependant, les payeurs doivent voir clairement l'efficacité et le coût. Les thérapies numériques ne disposent pas de ce contrôle et il est difficile d’obtenir des bénéfices commerciaux à l’échelle requise.

Enfin, du point de vue de la durabilité, la clé est de savoir si le modèle commercial peut continuer à répondre aux besoins des clients et à la capacité de paiement. Les robots chirurgicaux et la reconnaissance d'images reposent principalement sur les achats hospitaliers et disposent de fortes capacités de durabilité, mais la thérapie numérique repose sur C. - côté auto-paiement. Il est difficile d'obtenir une échelle de marché stable et sa durabilité est faible.

Défis d'échelle

Essentiellement, la reconnaissance d'images aide davantage les médecins en termes d'efficacité, mais contrairement aux systèmes d'information mondiaux tels que les dossiers médicaux électroniques, les établissements médicaux ne sont pas aussi pressés d'améliorer leur efficacité locale. Par conséquent, en partant du principe que la volonté de payer des établissements médicaux n'est pas forte, les prix des produits de reconnaissance d'images ne peuvent être comparés qu'à ceux des systèmes d'information spécialisés, et il est difficile de comparer avec les systèmes d'information des grands hôpitaux. Dans un environnement de marché où la demande est limitée et où les prix sont difficiles à améliorer, la commercialisation de la reconnaissance d'images se heurte à de grandes limites.

D'un autre côté, la reconnaissance d'images est un service à forte intensité de main-d'œuvre et nécessite beaucoup de main-d'œuvre pour produire des biomarqueurs, ce qui a considérablement augmenté les coûts de l'entreprise. Le coût de chaque yuan de revenu gagné est bien supérieur à 1 yuan. , un tel modèle économique ne peut être soutenu que par un financement continu. Contrairement aux sociétés Internet traditionnelles, parce qu'il s'agit d'un marché entièrement 2B et que le prix unitaire par client est faible, les sociétés de reconnaissance d'images n'ont pas la possibilité de se développer rapidement et il est difficile de dépenser de l'argent pour un développement à long terme.

Bien que le domaine des robots chirurgicaux soit relativement étroit, les robots actuellement matures concernent principalement la cavité abdominale, principalement l'urologie et la chirurgie générale. Il faudra encore du temps pour développer l'orthopédie, mais comme cela peut résoudre les problèmes des médecins, cela peut grandement s'améliorer. la précision de la chirurgie et l'efficacité, après plusieurs années de période de culture du marché, ont atteint un développement significatif. En raison du prix unitaire élevé par client et d’une certaine base d’utilisateurs payants, les robots chirurgicaux connaîtront une croissance significative dans la mesure où une assurance médicale est incluse dans certains domaines.

Cependant, le marché des robots chirurgicaux manque encore de marques nationales significatives. Bien qu’il existe actuellement de nombreuses gammes de produits en cours de développement et d’essais cliniques, il manque encore des robots chirurgicaux véritablement évolutifs. Les robots chirurgicaux sont un modèle commercial de développement à long terme, mais l'ouverture de canaux de vente sur le marché hospitalier doit être étroitement coordonnée avec le développement de produits, sinon il est facile de créer une situation où il y a un produit mais pas de marché, et cela traînera. depuis de nombreuses années, incapable de générer des flux de trésorerie et ayant toujours besoin de financement pour une transfusion sanguine.

La principale manifestation de l'intelligence artificielle dans le domaine de la gestion de la santé est la thérapie numérique. La thérapie numérique n’est pas un nouveau produit, mais plutôt un modèle logiciel-matériel qui reconditionne les produits existants. Contrairement à la reconnaissance d’images et aux robots chirurgicaux, la thérapie numérique est davantage orientée vers l’individu. L’essence de l’intelligence artificielle est d’améliorer l’efficacité et les compétences et de réduire les coûts, mais la thérapie numérique ne reflète pas cela. Même si les thérapies numériques ont démontré lors d’essais qu’elles peuvent traiter et gérer efficacement les problèmes de santé chroniques ou mentales, dans la pratique, leur efficacité réelle reste discutable. En conséquence, l’assurance médicale et l’assurance commerciale restent très prudentes en tant que payeurs, et leur volonté de couvrir directement les thérapies numériques est très faible, ce qui réduit la possibilité d’une expansion rapide.

Bien sûr, le principal avantage de l'intelligence artificielle en thérapie numérique est son algorithme. En ajustant constamment les données de l'utilisateur, l'algorithme peut être rendu plus précis, améliorant ainsi le niveau de santé de l'utilisateur. Cependant, tout comme la reconnaissance d’images, des investissements importants en main-d’œuvre et de grands échantillons sont nécessaires pour développer des algorithmes avec une plus grande précision. La thérapie numérique actuelle adopte le modèle de recherche et développement de médicaments et ne mène des essais que sur de petits groupes de personnes dans les hôpitaux. Lorsque de tels produits de thérapie numérique sont lancés, le taux d'utilisation des utilisateurs et le taux de renouvellement ne sont pas élevés. En tant que leader, le taux réel de délivrance des ordonnances de Pear Therapeutics n'est que de 50 % et le taux de paiement réel des ordonnances n'est que de 25 %, ce qui limite considérablement son utilisation. potentiel d’évolution.

Par conséquent, si l'on juge du potentiel du modèle commercial, l'urgence des besoins des utilisateurs, la volonté et la capacité de payer, ainsi que la durabilité sont les clés pour juger s'il peut réaliser un réel développement à l'avenir. À en juger par les tendances du marché, le modèle économique des robots chirurgicaux a mûri, mais il est soumis aux capacités technologiques et l'échelle future dépend de la maturité technologique et du contrôle des coûts. Le modèle commercial des solutions d'IA basées sur la reconnaissance d'images est encore immature et sa capacité à évoluer réellement à l'avenir dépend de la découverte de nouveaux scénarios d'application urgents et de l'augmentation de la volonté de payer de l'hôpital. La thérapie numérique n’a pas encore de modèle commercial clair et le marché continuera d’être exploré. ????

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!