中新經緯11月27日電 題：AI醫療投資新邏輯：不投“天才設想”，投“醫院賬單”
作者 陳莉 安邦智庫(ANBOUND)研究中心助理研究員
近期，商湯醫療、全診通等AI(人工智能)醫療企業接連宣布獲得大額融資，市場熱度顯著提升。
融資熱潮并非曇花一現
筆者認為，這輪AI醫療領域的融資小高潮并非曇花一現的短期現象，更可能是長期趨勢的開端。其背后，是供需關系的深刻變革與政策環境的持續優化。
從供需和結構性矛盾看，資本回流AI醫療有明確的現實基礎。我國醫療資源分布不均、醫生工作負荷過重等結構性問題長期存在，而人工智能技術在病歷結構化、影像輔助診斷、慢性病隨訪管理等環節具備明顯的提效潛力，為解決這些痛點提供了可行路徑。
從政策和監管環境看，《“健康中國2030”規劃綱要》與“人工智能+”行動的持續推進，以及國家衛健委近期發布的《關于促進和規范“人工智能+醫療衛生”應用發展的實施意見》，共同構建了激勵創新的政策環境。與此同時，國家藥監局對創新醫療器械和AI獨立軟件持續加快審批，為AI醫療提供了更具激勵的發展環境和更清晰的合規路徑，有助于行業健康有序發展。
技術突破更是這場變革的重要推動力。隨著生成式人工智能技術進一步精進，AI在提升醫療領域生產效率和患者體驗方面的效果也越來越好，有助于加速項目落地。近兩年，醫療AI的底層算法、計算能力和數據基礎不斷增強，使得許多過去只是概念性的項目，有條件轉為能在醫院落地、產生穩定現金流的產品和服務。
因此，在應用場景明確、政策支持到位、技術條件成熟的多重利好下，此輪資本回流體現的并非盲目跟風，而是市場與產業之間的理性選擇。
商業化能力成為融資通行證
回顧歷史，2015-2021年這七年，中國AI醫療幾乎各輪次都較為活躍；2022年之后，行業在“去泡沫”過程中呈現“兩頭大、中間小”特征，早期和極晚期項目占比提升，而B/C等中段項目明顯變少，許多尚未完成商業驗證的成長期企業生存壓力加大。從2024年至今的AI醫療融資情況來看，資本明顯偏好已完成產品驗證、正在加速放量的A輪及其前后階段，而商湯醫療等融資案例，背后往往已經有明確的醫院場景和收入曲線支撐，而不是僅停留在算法或概念驗證層面。
與前幾年相比，當前AI醫療領域在融資總量上雖然未回到高點，但單筆融資金額明顯變大、頭部集中度上升。這說明資金更多向具備規模化商業落地能力的頭部項目集中，而不是全面撒網。從融資輪次來看，則從“全線開花”轉向“A輪前后為核心、成長中段被擠壓”。投資方結構由“金融VC(風險投資)主導”轉為“產業資本+人民幣基金主導”。在這輪典型AI醫療融資里，產業資本、國資平臺和大型公募/保險資管扮演了更重要的角色。例如商湯醫療的股東中既有聯想創投這樣的科技CVC(企業風險投資)，也有美的系盈峰控股、人民衛生出版社集團旗下人衛科技發展公司等產業方。
而從具體的細分領域來看，當前資本最青睞的方向，集中在醫院能快速落地、可直接提升效率的應用場景，主要包括AI醫學影像、病歷結構化和文書自動生成、臨床級診療平臺以及智慧醫院運營管理等。從國家藥監局批準的AI醫療軟件以及三甲醫院的采購情況來看，影像AI依舊是商業化最成熟的賽道。而本輪融資中表現最突出的，是圍繞臨床工作的大模型應用，如商湯醫療和全診通在病歷結構化和診斷意見生成方面均實現落地百余家醫院、單日生成十萬級文書，這說明該領域已經接近商業化爆發點。相比之下，AI輔助新藥研發更偏長期，周期更長、但戰略價值高。智慧醫院管理則受政策驅動穩步推進。總體來看，資本正在走向務實，真正被青睞的是那些能嵌入醫院流程、具備可驗證價值、能形成持續現金流的AI醫療應用。
估值層面，當前市場對AI醫療企業的定價更多反映了對其未來增長的預期。對于那些已在頂尖醫院實現落地、具備明確產品優勢并形成穩定收入的頭部企業，估值大體上可以被基本面支撐；但很多仍處在試點和驗證階段的公司，其估值基礎相對脆弱，更多依賴預期，一旦商業化推進不及預期，就可能面臨回調壓力。
展望未來，企業估值能否獲得堅實支撐，主要取決于三個關鍵因素：第一，能否在更多醫療機構實現規模化部署，而不是停留在試點；第二，能否建立穩定的付費模式，讓醫院愿意持續買單；第三，能否在數據安全、算法透明度和醫療器械認證等監管環節順利通過。只有當產品被真正納入醫院日常流程、形成持續收益，并且符合監管要求時，當前估值才會變得更穩固，否則仍存在一定的下行風險。(中新經緯APP)
(文中觀點僅供參考，不構成投資建議，投資有風險，入市需謹慎。)
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責任編輯：宋亞芬
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