AI医疗商业化挑战 - 当前AI医疗领域面临的最大困境是支付端的缺失[3] - 技术创新在商业化落地时面临共同困境 例如AI技术在血管介入领域通过大模型分析可更精准判断是否需要放置支架但商业化困难[3] - 单靠企业自身无法突破支付瓶颈 需要构建包括政府、医保、商保、企业、医院、患者在内的全方位生态系统[3] 政策与行业支持需求 - 期待医保和药监部门对AI及器械企业的创新有更多包容和支持[2][5] - AI医疗作为新兴领域需要各方面持续投入和支持 类似创新药发展需较长培育周期 当前结果是2015、2016年甚至更早投入的体现[4] - 行业发展需制度创新与技术创新同步推进[5] 公司实践与数据资产化 - 赛诺医疗作为血管介入器械代表企业 已在美国进行FDA临床试验 一款产品获FDA附条件批准 另一款获FDA突破性器械认定[2] - 公司在支架产品上市后积累了五六千例上市后临床实验数据 但数据开发利用面临诸多挑战[4]