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曾經爆火的AI醫療產業，現如今已然褪去了神秘的色彩，相對成熟的眼底AI技術突出重圍，一直活躍在人們的視線中。

眾所周知，視網膜是人體中唯一一個能以無創方式直接觀察血管和神經細胞變化，以此作為多種慢性病指標的機體組織。因此，作為一種輔助檢查的手段，視網膜影像一直被列為醫療影像的研究重點，在AI醫療產業中也有舉足輕重的地位。

據鷹瞳科技招股書數據顯示，在人工智能醫學影像市場中，人工智能視網膜影像發展最快，2019年至2021年的年復合增長率為171.0%。

AI醫療在商業化戰場上屢屢碰壁，一直無法觸及診療核心，除了發展的技術跟不上時代的節奏以外，從本質上來說，也無法完全取代醫生的主導地位。就連眼底AI發展前景廣闊，也仍未走出逐年虧損的怪圈，“燒錢”一直是AI醫療撕不掉的標簽。

那么，醫療AI產業處在這不尷不尬的位置上，是否能成為新興行業的指路明燈？

眼底AI如何破局？

圈內有一個共識，想要發展AI醫療最難的部分就是數據庫的建立，畢竟每家醫院信息系統中的數據質量參差不齊，而創業初期的企業只能向一家或者幾家醫院，通過付費購買或者科研合作的方式達成合作，但很大概率只能獲得部分并不完整的數據。

而眼底AI領域就沒有這個后顧之憂，根據資料顯示，2018年3月，中檢院眼底圖像數據庫建庫工作完成。在此基礎知識之上，2020年8月，鷹瞳科技和硅基智能的“糖網輔助診斷軟件”第一批通過藥監局審批、取得第三類醫療器械證書。緊接著致遠慧圖、微醫醫療器械有限公司的產品也相繼獲得認證，其中還有幾款產品獲得了歐盟CE認證。

可以說，眼底AI的發展穩扎穩打，逐步建立起了以視網膜影像為基礎的診斷系統。根據了解，通過捕捉并分析視網膜圖像，不僅可以識別視網膜黃斑變性、病理性近視、視網膜脫落等眼科疾病，也能診斷糖尿病、高血壓、心腦血管病等全身性疾病。

從根本上說，雖然眼底AI不能完全代替眼科醫生進行診斷，但起到了明顯的預防作用。

根據《2017年中國衛生和計劃生育統計年鑒》獲悉，中國有4億左右慢性眼病患者，而只有3.6萬名眼科醫生，門診量超過1.1億，住院患者超過450萬結合整個醫療環境來說，眼底AI的出現讓很多慢性疾病實現了“早篩早治”，進一步結合醫生的診斷結果，讓很多病人得到了及早的治療。

除此之外，術業有專攻，眼科醫生對于糖尿病、內分泌等其他?？萍膊〉脑\療并不一定準確及時，而非眼科醫生對眼底影像閱片能力畢竟有限，尤其是眼底疾病病灶微小、不同病灶間區分度低，全國范圍內擁有閱片能力的醫生相對較少。而眼底AI的輔助診療，在一定程度上可以成為醫生的“幫手”。

眼底AI之所以可以在人工智能影像市場中脫穎而出，與企業落地場景的多樣性也有很大的關系。不管是肺部影像、心血管影像或是胸腔影像，一般都會選擇落地大型醫院，綁定硬件設備來銷售，而眼底AI的選擇范圍更加廣泛，既可以選擇三甲醫院，也可以從視光中心進行小范圍突破。就像鷹瞳科技的眼底篩查軟件，選擇用一個低成本要求的眼底相機，實現對基層醫療體系的滲透。

但眼底AI的走勢良好，不賺錢卻擺在了明面上。比如，鷹瞳科技的招股書顯示，2019年、2020年以及2021上半年，其實現收入3041.5萬元、4767.2萬元和4947.7萬元。去年11月，“醫療AI第一股”鷹瞳科技成功著陸，但上市即破發。

只能說，AI醫療產業尚且年幼，再加上最近經濟形勢低迷，新興業態的發展處于停滯狀態，想要有所發展必定先要突破固有商業模式，積極創新，才有新的轉機。

人工智能+醫療，齊頭并進？

或許是受西方電影橋段的影響，人工智能一直是人類終極形態的代表。

近幾年，人工智能的發展也是突飛猛進，其研究表明，2012至2018年6年間，在最大規模的人工智能模型訓練中所使用的計算量呈指數級增長，其中有3.5個月的時間計算量翻了一倍。其次眼科智能診斷系統，資本也持續看好中國人工智能產業發展，到2020年，中國人工智能產業融資規模達到1402億元。

尤其是交通場景和醫療場景受到了廣泛關注，特別是企業紛紛表示未來會重點布局人工智能。

在 數據顯示，超八成中國網民看好人工智能的未來發展前景，其中交通場景和醫療場景分別占比45.2%和40.5%。八成受訪企業表示對人工智能重視程度較高，近六成企業表示未來會重點布局人工智能。