健康是人類永恒的話題，在人口老齡化加劇與醫(yī)療資源有限的矛盾日益凸顯的背景下，人工智能技術以其極強的分析決策能力全面賦能院前、院中、院后各個環(huán)節(jié)，提升了診療水平和效率，促進醫(yī)療資源合理配置。

醫(yī)療機器人屬于服務機器人中的特種服務機器人分類，是指應用于醫(yī)院、診所的醫(yī)療或輔助醫(yī)療的半自主或全自主工作的機器人，它能夠完成有益于人類健康的服務工作，但不包括從事生產(chǎn)活動的設備。近年來，我國明確提出要發(fā)展“醫(yī)用機器人等高性能診療設備”，醫(yī)療服務機器人呈現(xiàn)快速增長態(tài)勢。數(shù)據(jù)顯示，2020年我國醫(yī)療服務機器人市場規(guī)模達59.4億元，預計2022年中國醫(yī)療機器人將進一步達到97.1億元。

使用海量數(shù)據(jù)訓練算法模型，使之具備自主學習的能力，進而模擬人的行為，即為人工智能(Artificial Intelligence)。人工智能技術可大幅提升工作效率與準確率，降低勞動力成本，創(chuàng)造更便捷的體驗，已廣泛應用于在醫(yī)療、金融、零售等行業(yè)，虛擬人、元宇宙等新興賽道的誕生也離不開人工智能技術的支撐。

醫(yī)療健康是人工智能技術率先實現(xiàn)規(guī)?；瘧玫闹饕I域之一。人工智能技術已實現(xiàn)在疾病輔助篩查與診斷、臨床治療輔助決策、藥物研發(fā)、醫(yī)學研究、醫(yī)療信息化等多個環(huán)節(jié)的全面滲透，為患者創(chuàng)造了便捷高效的就醫(yī)體驗，提高了醫(yī)療機構、體檢機構、藥械公司等的工作效率。

目前的人工醫(yī)療場景中，大多需要醫(yī)生憑肉眼、手感和經(jīng)驗來判斷醫(yī)療情況，許多主觀因素直接影響醫(yī)療判斷的精確性，這就造成診療難以規(guī)模化開展。此外，人口老齡化和消費能力的升級，目前的醫(yī)生資源難以滿足不斷增長的醫(yī)療需求。

從醫(yī)療機器人相關企業(yè)區(qū)域分布來看，醫(yī)療機器人在業(yè)/存續(xù)相關企業(yè)云集廣東省，企業(yè)數(shù)量達12414家。江蘇省、山東省排名第二和第三，醫(yī)療機器人相關企業(yè)分別為6848家、5395家。浙江省、上海市、福建省、河南省、陜西省醫(yī)療機器人相關企業(yè)數(shù)量超2000家，依次排名第4-9名，海南省進入前十，醫(yī)療機器人相關企業(yè)1931家。

隨著集采的方向塵埃落定，將會有越來越多的企業(yè)著眼于醫(yī)療類機器人行業(yè)，這就勢必造成中外不同類型企業(yè)之間的競爭，長期被國外器械把持的局面將在不久的未來改變?？梢詧孕诺氖?，集采不會讓優(yōu)秀的企業(yè)走向低谷，這場博弈中，創(chuàng)新是獲勝的唯一砝碼。面對集采，相關企業(yè)一方面積極降價征戰(zhàn)集采市場;另一方面，則要加快創(chuàng)新研發(fā)，布局技術含量更高的新興產(chǎn)品。

找準痛點，擴大場景，最大化 AI 之于人的價值是醫(yī)療 AI 企業(yè)持續(xù)發(fā)展的關鍵。在診斷流程繁瑣、工作量大的醫(yī)學影像領域，AI 能夠顯著提升診療效率，其成效在新冠肺炎疫情檢測中得到驗證。由此可見，對醫(yī)療 AI 企業(yè)來說，切入行業(yè)痛點，不斷打磨算法模型以滿足不同場景的需求是關鍵。

數(shù)據(jù)質量逐步提升，數(shù)據(jù)應用進一步規(guī)范化。數(shù)據(jù)數(shù)量與質量是算法模型精準程度的決定性因素，數(shù)據(jù)合規(guī)則是必要的門檻，在監(jiān)管與市場的共同作用下，海量優(yōu)質合規(guī)數(shù)據(jù)的積累將成為醫(yī)療 AI 行業(yè)的關注重點。

總體來看，醫(yī)療 AI 企業(yè)前期投入大，大部分企業(yè)尚未實現(xiàn)盈利，商業(yè)模式可持續(xù)性仍待驗證。同時，醫(yī)療 AI 行業(yè)存在大量待挖掘場景，隨著法規(guī)的完善與產(chǎn)品質量的提升，人工智能對醫(yī)療行業(yè)數(shù)字化、自動化轉型的拉動作用將不斷增強。

在診前階段，醫(yī)療機器人可提供導診與預問診服務;在治療階段，手術機器人可協(xié)助醫(yī)生進行術前規(guī)劃、術中定位與導航以及手術操作;在診后階段，康復機器人可輔助人體完成肢體動作，協(xié)助制定康復計劃，縮短恢復周期。