自从人工智能（AI）概念大热之后，其进入各个产业领域的速度加快。不过，鉴于医疗领域的复杂性，AI在医疗产业的拓展并不顺利，唯一获得规模化的正向增长的是手术机器人，其他在经历了多年的发展，整个领域仍属于不成熟的早期市场，难以真正商业化。

如果按照人工智能进入医疗的领域来区分，主要分类是药物研发、诊疗、影像识别、手术机器人和健康管理5大方向。但从实践来看，药物研发领域虽有一些进展，但离真正规模化仍有一定距离，而诊疗领域的工具属性更强，对医疗的作用只具备信息化附属的角色。真正在过去5年吸引市场的领域是AI解决方案（以影像识别为主）、手术机器人和健康管理这三大类。

虽然资本市场热捧这几个领域，但从目前来看，真正有发展前景的还是手术机器人，如果没有战略转型，其他两个领域即使在长期来看也难以在商业上规模化。

首先，从监管属性来看，都是按照医疗器械来获得监管许可，但是只有手术机器人是真正依赖医疗器械和耗材来走通商业模式的，其他都是比照器械来获得监管许可，但实际上并不是依靠医疗器械本身来获得发展，而是更偏向医疗信息化的院内和院外模式。

其次，从实用性来看，手术机器人和影像识别的实用性较强，用户主要为医院科室，有着较为明确的采购需求。而数字疗法的疗效目前只是在试验中获得了证明，但由于始终没有获得大基数的用户，其实用性存疑。由于需要医生开具处方且主要面向院外C端客户，数字疗法的使用场景无法像前两者那样创造出一个具有迫切性的刚需场景，一切都掌握在个人的主观意愿上，可持续性偏弱。

再次，迫切性决定支付能力和意愿，迫切性低会导致支付意愿低，反之就高。从支付意愿来看，手术机器人的迫切性较高，支付意愿度较高，但影像识别的迫切性并不强，数字疗法的迫切性更弱，支付意愿更低。从支付能力来看，医院采购设备的资金最充足，市场接受度也最高，手术机器人的销售面临的挑战是政策准入而不是支付能力。

最后，从可持续性来看，商业模式能否持续满足客户需求和支付能力是关键，手术机器人和影像识别主要依赖医院采购，可持续性能力较强，但数字疗法依靠C端自费，难以获得稳定的市场规模，可持续性较弱。

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