2018年医学影像智能识别分析报告

2018年医学影像智能识别分析报告

目录

一、医学影像识别有望成为AI 较快落地的领域 (4)

1、“人工智能+医疗”驶入快车道 (4)

2、智能影像诊断是“人工智能+医疗”较快落地的应用领域 (5)

二、智能影像识别分类多空间大，初期格局分散 (8)

1、智能影像识别市场分类多空间大 (8)

2、行业发展初期市场相对分散，未来有望逐步走向集中 (11)

三、国内外智能影像诊断参与方分析 (12)

四、从产业链上下游看数据与场景等核心商业要素 (14)

1、数据获取：与医疗机构合作有助于打磨产品 (14)

2、变现模式与场景：与上下游厂商合作有利于业务拓展 (16)

五、相关投资标的 (17)

风险提示 (18)

图表目录

表1：“人工智能+医疗影像”科研与商业团队针对不同病种开发的AI 产品识别准确率 (6)

表2：智能图像诊断和辅助诊疗的情况比较 (7)

表3：人工智能读片与人工读片的比较 (8)

表4：医疗影像的分类情况 (10)

表5：国内外巨头智能影像诊断业务梳理 (12)

表6：创业公司业务与融资情况 (13)

表7：AI+医疗影像的商业变现模式汇总与分析 (16)

表8：相关投资标的汇总 (17)

图1：人工智能+医疗快速发展 (4)

图2：AI+医疗的各类应用场景 (4)

图3：产业处于第一阶段，数据的整合与共享是推动“人工智能+医疗”发展的核心因素 (5)

图4：“AI+医疗”大部分应用处于“从0 到1”阶段，医学影像识别与辅助诊疗相对成熟 (6)

图5：借助图像识别和深度学习，诊断效果提升 (7)

图6：人工智能医学影像诊断准确率提高 (7)

图7：人工智能+医学影像的应用案例 (9)

图8：X 光、CT、核磁共振、超声设备，以及数字化病理系统 (10)

图9：不同类型医疗影像识别领域的参与公司 (9)

图10：医疗影像创业公司处于发展初期 (11)

图12：医学影像产业链情况 (14)

图13：YAPACS 远程专家影像诊断系统 (15)

图14：CFDA 认证流程 (16)

图15：AI+医学影像产品在上下游的变现方式 (17)

一、医学影像识别有望成为AI 较快落地的领域

1、“人工智能+医疗”驶入快车道

“人工智能+医疗”快速发展。医学是一门靠归纳逻辑、经验学习、循证运用的学科，人工智能在这个行业可以发挥重要作用。同时，我国医疗资源短缺，供给严重不足，人工智能在医疗行业的应用可以提升医生工作效率，变相提升医疗资源的供给。在政策推动和算法红利的促进下，“人工智能+医疗”快速发展，根据中国数字医疗网统计，2016 年中国AI+医疗市场规模达到96.61 亿元，增长率为37.9％，中国AI+医疗市场规模在持续增长，2017 年将超130 亿元，增长40.7％，有望在2018 年市场规模达到200 亿元。

图1：人工智能+医疗快速发展

人工智能在医疗行业的各环节均有应用。1>诊前：可用于个体或群体性疾病的预测，并给出健康建议。2>诊中：人工智能可以辅助诊断、辅助治疗，降低误诊率。3>诊后：能通过计算机视觉、图像识别和视频分析等渠道保证患者服药的真实性，辅助医生实现患者药物依从性的监督。4>其他环节：保险机构费用智能控制；人工智能参与到药物研发过程中，可以缩短时间、提高效率。

图2：AI+医疗的各类应用场景