Chancen und Herausforderungen des Einzugs künstlicher Intelligenz in den medizinischen Bereich

Seitdem das Konzept der künstlichen Intelligenz (KI) populär geworden ist, hat sich sein Einzug in verschiedene Industriebereiche beschleunigt. Angesichts der Komplexität des medizinischen Bereichs verlief die Expansion der KI in der medizinischen Industrie jedoch nicht reibungslos. Der einzige Bereich, der ein großes positives Wachstum erzielte, sind chirurgische Roboter. Nach vielen Jahren der Entwicklung ist der gesamte Bereich immer noch ein unreifer früher Markt. Es ist schwierig, ihn wirklich zu kommerzialisieren.

Unterteilt nach den Bereichen, in denen künstliche Intelligenz in den medizinischen Bereich Einzug hält, sind die Hauptkategorien Arzneimittelforschung und -entwicklung, Diagnose und Behandlung, Bilderkennung, Operationsroboter und Gesundheitsmanagement. Aus praktischer Sicht gibt es zwar einige Fortschritte im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung, es besteht jedoch immer noch ein gewisser Abstand zum tatsächlichen Maßstab. Die Werkzeugattribute im Bereich Diagnose und Behandlung sind stärker und ihre Rolle darin Die medizinische Behandlung ist nur eine informationsbasierte Nebenaufgabe. Die Bereiche, die in den letzten fünf Jahren den Markt wirklich angezogen haben, sind KI-Lösungen (hauptsächlich Bilderkennung), Operationsroboter und Gesundheitsmanagement.

Obwohl der Kapitalmarkt von diesen Bereichen begeistert ist, sind die eigentlichen Entwicklungsperspektiven aus heutiger Sicht Operationsroboter. Ohne strategische Transformation werden die anderen beiden Bereiche auch langfristig nur schwer kommerziell zu skalieren sein.

Vier Analysewinkel

Diese drei können aus vier Blickwinkeln analysiert werden: regulatorische Merkmale, Praktikabilität, Dringlichkeit und Nachhaltigkeit.

Zunächst einmal werden aus Sicht der regulatorischen Merkmale regulatorische Lizenzen auf der Grundlage medizinischer Geräte erworben, aber nur chirurgische Roboter verlassen sich wirklich auf medizinische Geräte und Verbrauchsmaterialien, um das Geschäftsmodell zu steuern. Andere erhalten regulatorische Lizenzen basierend auf medizinischen Geräten, aber in Tatsache ist, dass es sich bei der Entwicklung nicht auf medizinische Geräte selbst verlässt, sondern die Modelle der medizinischen Informatisierung im Krankenhaus und außerhalb des Krankenhauses bevorzugt. Die Bilderkennung ähnelt dem Kauf von Systemen durch Bildgebungsabteilungen in Krankenhäusern, um ihre Informationsfähigkeiten zu verbessern, während die digitale Therapie dem Einsatz von Informationssoftware zur Durchführung einer speziellen außerklinischen Nachsorge und Rehabilitationsverwaltung ähnelt. Aus Sicht des regulatorischen Zugangs ist das Modell für medizinische Geräte und Verbrauchsmaterialien ein ausgereiftes Geschäftsmodell mit einem hohen Stückpreis pro Kunde, während das Modell für Spezialinformationssoftware einen niedrigeren Stückpreis pro Kunde hat und das Wachstum der Marktgröße vom Volumen abhängt . Was das Gesundheitsmanagement außerhalb des Krankenhauses betrifft, lässt sich nicht einmal die Logik des Geschäftsmodells feststellen.

Zweitens sind Operationsroboter und Bilderkennung aus praktischer Sicht äußerst praktisch. Die Benutzer sind hauptsächlich Krankenhausabteilungen und haben relativ klare Einkaufsbedürfnisse. Die Wirksamkeit der digitalen Therapie wurde bisher nur in Studien nachgewiesen, da sie jedoch nie eine große Nutzerbasis erreicht hat, ist ihre Praktikabilität fraglich. Da eine ärztliche Verschreibung erforderlich ist und sich hauptsächlich an außerklinische C-End-Kunden richtet, kann das Anwendungsszenario der digitalen Therapie kein dringendes Bedarfsszenario wie die ersten beiden erzeugen. Alles wird durch den subjektiven Willen des Einzelnen gesteuert , und die Nachhaltigkeit ist schwach.

Auch hier bestimmt die Dringlichkeit die Zahlungsfähigkeit und -bereitschaft. Eine geringe Dringlichkeit führt zu einer geringen Zahlungsbereitschaft und umgekehrt. Aus Sicht der Zahlungsbereitschaft ist die Dringlichkeit von Operationsrobotern hoch und die Zahlungsbereitschaft hoch, aber die Dringlichkeit der Bilderkennung ist nicht groß und die Dringlichkeit der digitalen Therapie ist noch schwächer und die Zahlungsbereitschaft geringer. Unter dem Gesichtspunkt der Erschwinglichkeit verfügen Krankenhäuser über die meisten ausreichenden Mittel für den Kauf von Geräten und die höchste Marktakzeptanz. Die Herausforderung beim Verkauf von Operationsrobotern liegt eher im politischen Zugang als in der Erschwinglichkeit. Die Bilderkennung ist auf Bildgebungsabteilungen beschränkt und die Finanzierung ist relativ begrenzt, sodass die Zahlungsfähigkeit offensichtlich begrenzt ist. Darüber hinaus ähneln die von der Bilderkennung bereitgestellten Dienste eher Informationssoftware, was es schwierig macht, den Stückpreis pro Kunde zu erhöhen. Bei digitalen Therapien stellt die Möglichkeit, aus eigener Tasche zu bezahlen, immer ein großes Problem dar. Es ist schwierig, die Kommerzialisierung der Branche voranzutreiben und muss sich auf die Kostenträger verlassen Digitale Therapien verfügen nicht über diese Möglichkeit, und es ist schwierig, den erforderlichen kommerziellen Nutzen zu erzielen.

Abschließend ist aus Sicht der Nachhaltigkeit entscheidend, ob das Geschäftsmodell weiterhin den Kundenbedürfnissen und der Zahlungsfähigkeit gerecht werden kann. Chirurgische Roboter und Bilderkennung basieren hauptsächlich auf der Beschaffung im Krankenhaus und verfügen über starke Nachhaltigkeitsfähigkeiten, die digitale Therapie basiert jedoch auf C Es ist schwierig, einen stabilen Marktumfang zu erreichen, und seine Nachhaltigkeit ist schwach.

Skalierungsherausforderungen

Im Wesentlichen hilft die Bilderkennung den Ärzten mehr in Bezug auf die Effizienz, aber im Gegensatz zu globalen Informationssystemen wie elektronischen Krankenakten ist es für medizinische Einrichtungen nicht so wichtig, die lokale Effizienz zu verbessern. Unter der Voraussetzung, dass die Zahlungsbereitschaft medizinischer Einrichtungen nicht hoch ist, kann die Preisgestaltung von Bilderkennungsprodukten daher nur mit spezialisierten Informationssystemen verglichen werden, und es ist schwierig, sie mit den Informationssystemen großer Krankenhäuser zu vergleichen. In einem Marktumfeld, in dem die Nachfrage begrenzt ist und die Preisgestaltung schwer zu verbessern ist, stößt die Kommerzialisierung der Bilderkennung auf große Einschränkungen.

Andererseits ist die Bilderkennung eine arbeitsintensive Dienstleistung, die viel Personal erfordert, um Biomarker herzustellen. Die Kosten pro 1 Yuan Umsatz betragen weit mehr als 1 Yuan Ein solches Geschäftsmodell kann nur durch eine kontinuierliche Finanzierung getragen werden. Im Gegensatz zu herkömmlichen Internetunternehmen fehlt den Bilderkennungsunternehmen die Möglichkeit einer schnellen Skalierung, da es sich um einen vollständig 2B-Markt handelt und der Stückpreis pro Kunde niedrig ist, und es ist schwierig, Geld für die langfristige Entwicklung zu verbrennen.

Obwohl das Feld der chirurgischen Roboter relativ eng ist, sind sie derzeit vor allem für die Bauchhöhle, hauptsächlich für die Urologie und die allgemeine Chirurgie geeignet. Es wird noch einige Zeit dauern, die Orthopädie zu erweitern, aber da sie die Schmerzpunkte von Ärzten lösen kann, kann sie sich erheblich verbessern Die Genauigkeit der Chirurgie und die Effizienz haben sich nach mehreren Jahren der Marktbearbeitung erheblich weiterentwickelt. Aufgrund des hohen Stückpreises pro Kunde und einer gewissen Basis an Selbstzahlern werden Operationsroboter ein deutliches Wachstum verzeichnen, da in einigen Bereichen eine Krankenversicherung enthalten ist.

Allerdings mangelt es dem Markt für chirurgische Roboter immer noch an bedeutenden inländischen Marken. Obwohl sich derzeit viele Produktlinien in der Entwicklung und klinischen Erprobung befinden, mangelt es immer noch an wirklich skalierbaren chirurgischen Roboterprodukten. Chirurgische Roboter sind ein Geschäftsmodell für die langfristige Entwicklung, aber die Erschließung von Vertriebskanälen auf dem Krankenhausmarkt muss eng mit der Produktentwicklung koordiniert werden. Andernfalls kann es leicht zu einer Situation kommen, in der es ein Produkt, aber keinen Markt gibt, und es wird sich verzögern Sie sind seit vielen Jahren nicht in der Lage, einen Cashflow zu generieren, und benötigen immer eine Finanzierung für Bluttransfusionen.

Die Hauptausprägung künstlicher Intelligenz im Bereich Gesundheitsmanagement ist die digitale Therapie. Die digitale Therapie ist kein neues Produkt, sondern eher ein Software-plus-Hardware-Modell, das bestehende Produkte neu verpackt. Im Gegensatz zu Bilderkennung und Operationsrobotern ist die digitale Therapie individueller ausgerichtet. Das Wesen der künstlichen Intelligenz besteht darin, Effizienz und Fähigkeiten zu verbessern und Kosten zu senken, digitale Therapeutika spiegeln dies jedoch nicht wider. Während digitale Therapeutika in Studien gezeigt haben, dass sie chronische oder psychische Erkrankungen wirksam behandeln und verwalten können, bleibt ihre tatsächliche Wirksamkeit in der Praxis fraglich. Infolgedessen sind Krankenversicherungen und gewerbliche Versicherungen als Kostenträger immer noch sehr zurückhaltend und ihre Bereitschaft, digitale Therapien direkt zu übernehmen, ist sehr gering, was die Möglichkeit einer schnellen Ausweitung verringert.

Der Hauptvorteil der künstlichen Intelligenz in der digitalen Therapie ist natürlich ihr Algorithmus. Durch die ständige Anpassung der Benutzerdaten kann der Algorithmus genauer gemacht werden und dadurch das Gesundheitsniveau des Benutzers verbessert werden. Allerdings sind, genau wie bei der Bilderkennung, ein hoher Personalaufwand und große Stichproben erforderlich, um Algorithmen mit höherer Genauigkeit zu entwickeln. Die aktuelle digitale Therapie übernimmt das Forschungs- und Entwicklungsmodell von Medikamenten und führt Studien nur an kleinen Personengruppen in Krankenhäusern durch. Wenn solche digitalen Therapieprodukte auf den Markt kommen, sind die Benutzerauslastungsrate und die Erneuerungsrate nicht hoch. Als Marktführer beträgt die tatsächliche Rezeptabgaberate von Pear Therapeutics nur 50 %, und die tatsächliche Rezeptzahlungsrate beträgt nur 25 %, was sie stark einschränkt Potenzial zur Skalierung.

Wenn wir also das Potenzial des Geschäftsmodells beurteilen, sind die Dringlichkeit der Benutzerbedürfnisse, die Zahlungsbereitschaft und -fähigkeit sowie die Nachhaltigkeit der Schlüssel zur Beurteilung, ob es in Zukunft eine echte Entwicklung erreichen kann. Den Markttrends nach zu urteilen ist das Geschäftsmodell der chirurgischen Roboter ausgereift, unterliegt jedoch den technologischen Fähigkeiten und der zukünftige Umfang hängt von der technologischen Reife und der Kostenkontrolle ab. Das Geschäftsmodell der auf Bilderkennung basierenden KI-Lösungen ist noch unausgereift und ob es in Zukunft wirklich skalierbar ist, hängt davon ab, ob neue Anwendungsszenarien mit starrer Nachfrage gefunden werden können und die Zahlungsbereitschaft des Krankenhauses steigt. Für die digitale Therapie gibt es noch kein klares Geschäftsmodell und der Markt wird weiter erkundet. ????

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