自從人工智能（AI）概念大熱之后，其進入各個產業領域的速度加快。不過，鑒于醫療領域的復雜性，AI在醫療產業的拓展并不順利，唯一獲得規?；恼蛟鲩L的是手術機器人，其他在經歷了多年的發展，整個領域仍屬于不成熟的早期市場，難以真正商業化。

如果按照人工智能進入醫療的領域來區分，主要分類是藥物研發、診療、影像識別、手術機器人和健康管理5大方向。但從實踐來看，藥物研發領域雖有一些進展，但離真正規?；杂幸欢ň嚯x，而診療領域的工具屬性更強，對醫療的作用只具備信息化附屬的角色。真正在過去5年吸引市場的領域是AI解決方案（以影像識別為主）、手術機器人和健康管理這三大類。

雖然資本市場熱捧這幾個領域，但從目前來看，真正有發展前景的還是手術機器人，如果沒有戰略轉型，其他兩個領域即使在長期來看也難以在商業上規?；?。

首先，從監管屬性來看，都是按照醫療器械來獲得監管許可，但是只有手術機器人是真正依賴醫療器械和耗材來走通商業模式的，其他都是比照器械來獲得監管許可，但實際上并不是依靠醫療器械本身來獲得發展，而是更偏向醫療信息化的院內和院外模式。

其次，從實用性來看，手術機器人和影像識別的實用性較強，用戶主要為醫院科室，有著較為明確的采購需求。而數字療法的療效目前只是在試驗中獲得了證明，但由于始終沒有獲得大基數的用戶，其實用性存疑。由于需要醫生開具處方且主要面向院外C端客戶，數字療法的使用場景無法像前兩者那樣創造出一個具有迫切性的剛需場景，一切都掌握在個人的主觀意愿上，可持續性偏弱。

再次，迫切性決定支付能力和意愿，迫切性低會導致支付意愿低，反之就高。從支付意愿來看，手術機器人的迫切性較高，支付意愿度較高，但影像識別的迫切性并不強，數字療法的迫切性更弱，支付意愿更低。從支付能力來看，醫院采購設備的資金最充足，市場接受度也最高，手術機器人的銷售面臨的挑戰是政策準入而不是支付能力。

最后，從可持續性來看，商業模式能否持續滿足客戶需求和支付能力是關鍵，手術機器人和影像識別主要依賴醫院采購，可持續性能力較強，但數字療法依靠C端自費，難以獲得穩定的市場規模，可持續性較弱。

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