中心思想 本报告的核心观点是：中国医疗器械行业虽然整体规模较小，行业集中度低，但正处于快速发展阶段。在分级诊疗、进口替代和鼓励创新器械等政策的推动下，以及国产企业内外兼修（外延并购+内在创新）的驱动下，行业有望保持20%以上的快速增长，集中度也将大幅提升。报告看好医疗器械行业及细分板块领军企业的长期发展。 中国医疗器械行业发展潜力巨大 中国医疗器械市场规模远小于药品市场，器械/药物市场规模比例仅为0.2:1，远低于全球0.5:1的水平，未来增长空间巨大。预计到2020年，中国器械市场规模有望达到7700亿元，占医药市场整体比重有望超过35%。 国产医疗器械竞争力提升空间巨大 目前，中国医疗器械行业呈现“小散乱”竞争格局，市值超500亿元的上市公司仅一家，超200亿元的上市公司仅10家。与全球器械巨头相比，中国企业规模普遍较小，行业集中度有待大幅提高。高端器械市场主要被进口产品垄断。 主要内容 我国医疗器械行业整体保持快速增长 全球医疗器械行业持续增长 全球医疗器械行业规模小于药品市场，但增速更快。2016年，全球医疗器械市场规模约4000亿美元，占全球医药商品市场规模的1/3。2011-2017年，器械行业复合增速为2.28%，高于药品行业的1.00%。发达国家市场增长稳定，而中国等新兴市场增速较快，潜力巨大。 中国医疗器械市场快速增长及细分板块分析 2016年，中国医疗器械市场规模约为3700亿元，占整体医药市场规模的20%左右。与全球市场类似，中国医疗器械市场也细分为多个子板块，医学影像、体外诊断、低值耗材、心血管和骨科占据前五大市场。不同细分板块的增长速度差异较大，神经科器械和糖尿病器械增速最快。 中国医疗器械行业未来增长预期 2017年，中国医疗器械市场规模约4500亿元，同比增速为20%-25%，远高于全球增速和中国药品市场增速。未来，中国医疗器械市场仍将保持快速增长。 我国医疗器械行业集中度尚有待提高 行业“小散乱”格局 截至2017年底，中国共有医疗器械生产企业1.6万家，其中大部分为中小型企业，行业平均收入规模较低，集中度低。 上市公司规模普遍较小 中国医疗器械上市公司数量约50家，市值超过500亿元的仅一家，超过200亿元的仅10家。与国际巨头相比，规模差距巨大。 高端器械市场进口垄断 中国高端医疗器械市场主要被欧美等发达国家企业垄断，国产器械在技术水平和市场份额上均存在较大差距。 政策引导扶持，国产器械正逐步提高竞争力 分级诊疗政策推动基层市场需求增长 分级诊疗政策的落地，推动了基层医疗机构诊疗人次的增长，增加了对中低端医疗器械的需求，为国产企业提供了发展机遇。 进口替代政策为国产器械带来机遇 国家政策鼓励进口替代，通过遴选优秀国产医疗设备、出台相关扶持政策等措施，推动国产医疗器械发展。 加速审评审批，鼓励医疗器械创新 国家加快了医疗器械审评审批速度，并推出创新医疗器械特别审批和优先审批程序，鼓励企业进行创新研发，缩短产品上市时间。 内在创新+外延并购驱动的行业领军企业逐步出现 细分行业龙头企业及市场天花板 中国医疗器械上市公司中，不少企业是细分行业的龙头，但由于细分市场规模有限，容易触碰到天花板。 外延并购是企业成长的必经之路 国际医疗器械巨头的成功经验表明，并购是企业快速发展的重要途径。中国医疗器械企业也开始积极进行外延并购，以提升市场竞争力。 创新研发驱动行业发展 中国医疗器械企业需要加大研发投入，提升创新能力，才能在高端医疗器械领域取得突破。一些领军企业已经开始积极布局创新器械，并取得了一定的成果。 总结 中国医疗器械行业虽然规模较小，集中度低，但发展潜力巨大。在政策扶持和企业自身努力下，行业正处于快速发展阶段。分级诊疗、进口替代和鼓励创新等政策为国产企业提供了良好的发展机遇。同时，企业通过内在创新和外延并购，不断提升自身竞争力。报告看好医疗器械行业及细分板块领军企业的长期发展。 未来，行业集中度有望大幅提升，国产器械的市场份额也将持续扩大。 然而，企业仍需加大研发投入，提升创新能力，才能在国际竞争中占据更有利的地位。

中心思想 本报告的核心观点是：中国医疗人工智能产业发展迅速，市场规模巨大，但同时也面临着诸多挑战。 中国医疗AI市场规模及增长潜力 2016年中国医疗人工智能市场规模达到96.61亿元，2017年超过130亿元，2018年有望达到200亿元，年增长率超过30%。这主要得益于中国庞大的人口基数、充足的医疗数据以及国家政策的支持。 市场需求方面，中国医疗行业长期存在优质医生资源分配不均、诊断误诊漏诊率较高、医疗费用成本过高、医生资源供需缺口大等问题，人工智能技术可以有效缓解这些问题，提高医疗服务水平。技术方面，算法、算力等基础技术条件日渐成熟，医疗行业也积累了大量的医疗数据，为医疗人工智能的发展提供了坚实的基础。 医疗AI产业发展驱动因素 中国医疗AI产业的快速发展主要由以下几个因素驱动： 市场需求: 优质医疗资源短缺，诊断误诊漏诊率高，医疗费用高昂等问题催生了对AI技术的巨大需求。例如，中国每千人的平均医生拥有量仅为2.1人，远低于发达国家水平，人工智能辅助诊断技术可以有效缓解放射科医师的压力，提高诊断效率。 技术进步: 深度学习算法的突破、GPU算力的提升以及海量医疗数据的积累，为AI技术在医疗领域的应用提供了技术基础。 政策支持: 国家出台了一系列政策支持人工智能发展，包括人才培养、技术创新、标准监管、行业融合、产品落地等方面，为产业发展提供了良好的政策环境。 主要内容 中国医疗人工智能市场环境分析 本节分析了中国医疗人工智能市场的规模、增长趋势以及驱动因素，并以图表形式展示了2016-2018年市场规模的增长情况。报告指出，中国医疗人工智能市场潜力巨大，未来发展前景广阔。 中国医疗人工智能产业发展历程 本节以时间轴的形式，回顾了人工智能技术的发展历程以及中国医疗人工智能产业发展中的重要事件，展现了从技术萌芽到产业爆发式增长的过程。 医疗人工智能产业格局分析 本节分析了中国医疗人工智能产业的参与者，包括创业企业、互联网巨头（BAT）和传统医疗企业（如飞利浦）。报告指出，创业企业主要集中在辅助诊断领域，互联网巨头利用自身平台优势进行布局，传统医疗企业则更注重医疗属性，并利用自身优势进行产业链延伸。 创业企业涌现及融资情况 截至2018年6月，中国共有89家医疗人工智能创业企业获得投资，总金额约219.38亿元。大部分企业处于A轮融资阶段，融资额度跨度较大。辅助诊断是创业企业最主要的业务方向，其中医学影像智能辅助诊断系统最为常见。 互联网巨头大手笔入场 BAT等互联网巨头纷纷布局医疗人工智能领域，百度和阿里巴巴推出各自的医疗人工智能解决方案，腾讯则主要通过投资创业公司进行布局。互联网巨头更倾向于利用自身平台优势进行布局，其商业模式与创业公司有所不同。 传统医疗企业战略布局 飞利浦等传统医疗企业凭借自身在医疗设备、数据和渠道方面的优势，积极布局医疗人工智能领域，并推出整合的解决方案，覆盖健康管理、智能诊断、智能治疗和智能康复等环节。 医疗人工智能应用领域及商业模式分析 本节详细分析了医疗人工智能在医疗产业链四大环节（医疗、医药、医保、医院）的应用，并对不同类型的企业（创业企业、互联网巨头、传统医疗企业）的商业模式进行了比较分析。 医疗环节：围绕患者构建生态 医疗人工智能在医疗环节主要围绕患者提供健康管理、智能诊断、智能治疗和智能康复等服务。报告以“记健康”平台和IBM Watson肿瘤解决方案为例，分别阐述了人工智能在健康管理和辅助诊疗方面的应用。 医药环节：提升研发效率 人工智能在医药领域主要应用于药物研发，包括化合物构效关系分析、药物晶型结构预测等。报告以晶泰科技为例，介绍了人工智能在药物研发中的应用。 医院管理环节：提高效率，降低成本 人工智能在医院管理方面主要应用于智能导诊、分诊、数据收集等，可以提高医院管理效率，降低成本。报告以腾讯睿智医疗人工智能引擎为例，介绍了智能导诊系统的应用。 医保控费环节：规范医保基金使用 人工智能在医保控费方面主要应用于医保智能审核、大数据监管等，可以有效防范违规和欺诈骗保行为，控制医疗费用不合理增长。报告以数联易康为例，介绍了人工智能在医保控费方面的应用。 挑战与前瞻 本节分析了中国医疗人工智能产业发展面临的挑战，包括缺乏统一标准、复合型人才不足、数据结构化程度低、技术有待完善等。报告指出，解决这些问题需要政府、企业和科研机构的共同努力。 标准缺失：监管滞后 目前，中国医疗人工智能行业缺乏统一的标准和监管，导致产品审批困难，商业化落地受阻。 人才短缺：复合型人才需求迫切 医疗人工智能领域急需既懂人工智能技术又懂医疗知识的复合型人才，而目前中国市场上此类人才严重短缺。 数据基础薄弱：数据质量和结构化程度有待提高 医疗数据的质量和结构化程度直接影响人工智能模型的准确性和可靠性，而目前中国医疗数据存在非结构化比例高、数据质量参差不齐等问题。 总结 中国医疗人工智能产业发展迅速，市场规模巨大，并呈现出蓬勃发展的态势。然而，产业发展也面临着诸多挑战，包括缺乏统一标准、人才短缺、数据质量问题等。未来，需要政府、企业和科研机构共同努力，解决这些问题，推动中国医疗人工智能产业健康、可持续发展。 尤其需要关注标准制定、人才培养和数据质量提升，才能确保医疗人工智能技术安全有效地应用于临床实践，最终实现提高医疗效率、降低医疗成本、改善医疗服务水平的目标。