2020年AI+医学影像行业分析报告
人工智能医学影像行业分析报告
人工智能医学影像行业分析报告人工智能医学影像行业是由医疗行业与人工智能技术相结合的新兴产业。
人工智能医学影像技术通过对医学影像数据的分析和处理，实现疾病的早期预警、诊断和治疗等方面的辅助或自主决策。
本文将对人工智能医学影像行业进行分析，从行业定义、分类特点、产业链、发展历程、行业政策文献、经济环境、社会环境、技术环境、发展驱动因素、行业现状、行业痛点、行业发展建议、行业发展趋势前景、竞争格局、代表企业、产业链描述、SWTO分析、行业集中度等多个方面展开。
一、行业定义人工智能医学影像行业是运用人工智能技术处理医学影像数据并进行分析和处理的新兴产业。
二、分类特点1. 基于医学影像的数据的分析和处理；2. 包括云端服务、智能诊断与分析、智能辅助与治疗；3. 应用领域包括影像诊断、病理分析、药物研发等。
三、产业链人工智能医学影像产业链包括医学影像数据采集、数据存储、数据传输、人工智能模型研发与训练、智能诊断与分析、智能辅助与治疗、医疗机构服务等多个环节。
四、发展历程人工智能医学影像技术应用于医学领域已有数十年的历史，近年来随着云计算、大数据等技术的不断发展，人工智能医学影像技术得到了广泛的应用。
2020年新型冠状病毒疫情的爆发更加推动了人工智能医学影像技术的应用和发展。
五、行业政策文献我国自2009年开始逐步引入人工智能技术，2017年《新一代人工智能发展规划》出台，特别强调将人工智能应用到医学领域的研究和发展。
六、经济环境人工智能医学影像行业发展受到众多因素影响，其中经济环境便是重要因素之一。
宏观经济形势好转可以带动人工智能医学影像行业的发展，行业获得投资和资金等的保障，行业规模和效益都可以得到进一步提高。
七、社会环境社会环境是人工智能医学影像行业发展需要考虑的因素，其中重点是法规和道德伦理问题，这会直接影响人工智能医学影像技术标准和使用方式。
行业的成功发展需要有明确的行业标准，包括隐私保护、数据共享、公平性以及公正性等方面。
人工智能医学影像行业分析报告
人工智能医学影像行业分析报告人工智能医学影像行业分析报告一、定义人工智能医学影像是指应用人工智能技术对医学影像进行处理和分析的一种医疗技术。
它利用计算机视觉、机器学习和深度学习等技术，对医学影像进行筛查、分类、诊断和预测等工作。
二、分类特点在人工智能医学影像领域，主要的技术分类包括图像处理、图像分析和图像识别。
其特点如下：1、快速处理：人工智能医学影像技术可以自动分析和识别医学影像，从而快速得出诊断结果；2、高准确性：由于其拥有强大的学习能力和智能处理能力，它在诊断准确性方面具有巨大的优势；3、全自动化：人工智能医学影像技术可以实现全自动分类、检测和诊断，减少人为因素的干扰，提高诊断效率；4、可视化：通过图像处理、分析和识别，可以将医学影像转换成数字化数据，方便医生分析和诊断；5、精准化：人工智能医学影像技术可以根据患者的具体情况，对医学影像进行精准处理和分析。
三、产业链1、人工智能技术提供商：包括各大互联网公司、人工智能初创公司等，提供核心技术支持；2、数据提供商：包括医院、医疗机构、药品企业等，提供临床数据支持；3、医学设备及服务提供商：包括各种医学影像设备厂商、提供影像服务的企业等，为人工智能医学影像技术提供数据支持；4、医疗机构和患者：使用人工智能医学影像技术进行诊断或者通过人工智能技术获得相应的医疗服务。
四、发展历程随着人工智能技术的发展，医学影像分析和处理也开始引起人们的关注。
最早在2005年，美国斯坦福大学的Hinton等人发现通过深度神经网络（Deep Neural Networks）对医学影像进行处理和分析，可以得到更准确的结果。
以此为契机，人工智能医学影像逐渐成为医学领域研究的热点之一。
五、行业政策文件及其主要内容随着人工智能医学影像技术的不断发展，政府也逐渐加强对其相关政策文件的制定和管理。
主要内容如下：1、《医疗器械监督管理条例》：对人工智能医学影像设备的监管进行规范；2、《电子医疗记录管理办法》：对患者的数据隐私进行保护；3、《药品管理法》：对利用人工智能医学影像设备进行新药研发的监管进行规范；4、《医学图像人工智能技术应用规范》：对医学图像人工智能技术的应用进行规范。
2020年中国AI+医疗行业研究报告
➢ 1960s开始尝试研发模仿医生
决策过程的临床知识库
全 ➢ 1972年，利兹大学研发出第
球
一 款 医 疗 人 工 智 能 系 统 AAP
HELP，用于辅助诊断
➢ 1976 年 ， 斯 坦 福 大 学 研 发
MYCIN 系 统 ； CASNET 、
PuFF等系统相继问世
卫生总费用占GDP比例（%）
来源：艾瑞咨询研究院根据2019年卫生统计年鉴绘制。
2015Βιβλιοθήκη 2016人均医疗保健支出（元）
2017
2018
医疗保健支出占消费性支出比例（%）
来源：艾瑞咨询研究院根据2019年卫生统计年鉴绘制。
AI+医疗驱动因素：供给端
基层与医院、城市与乡村，医疗技术水平仍有较大差距
➢ 2015年，开展AI+影响的相关 研究
➢ 2016-2017，市场出现相对 成熟的CDSS产品
➢ 2018年，AI开始应用于基因 检测领域
➢ 2019年，尝试利用人工智能 打造更科学的智慧病案
AI+医疗驱动因素：需求端
卫生总费用逐年上升，居民在医疗方面的付费意愿不断提升
2018年中国卫生总费用达到近6万亿元，约为2010年的三倍，同时，2010年-2018年期间，卫生费用占GDP的比例缓慢 上升。从居民个人角度看，受农村整体经济条件及医疗水平等因素影响， 2015-2018年农村居民在医疗保健方面的支出 低于城镇居民，差距基本保持在700元左右。城乡居民医疗保障支出占总消费性支出的比例均有所上升，居民在医疗保健 方面的付费意愿不断增强。艾瑞认为，国家、社会各界及居民个人越来越重视卫生健康，未来AI不仅能帮助医院及药企的 管理与研发，而且能帮助基层医疗机构提升医疗水平，从而满足居民不断增长的医疗保健需求。
2020年中国医疗影像产业链研究报告
⚫ 闪烁扫描（1951） ⚫ 荧光增强器（1954） ⚫ B超（1954） ⚫ Γ相机（1957） ⚫ 纤维胃镜（1958）
⚫ X线TV（1960） ⚫ 六脉冲高压发生器（1963） ⚫ 热成像设备（1963） ⚫ 介入放射学系统（1964）
21世纪
⚫ PET-CT成像套件生产（2000）
⚫ 64排CT（2004）
generally consists of six segments: raw material and parts production for the upstream, core components and mainframe manufacturing for the midstream, system integration and hospital for the downstream. ◆ The distribution of hospitals constitutes the downstream fundamentals of China's medical image market, with large demand and small base for senior hospitals, small demand and large base for primary hospitals. The market has long been benefited from the aging of the population, low penetration and the hierarchical diagnosis and treatment policies. Meanwhile, the development of AI technology has been a catalyst for AI start-ups that focus on the image assisted diagnosis and treatment, thus may develop a new market in the downstream. ◆ Image equipment in midstream is the main component of the industrial chain. The mainstream of equipment is based on the six imaging principles, including CT, DR, DSA, PET, MRI and ultrasound. At present, DR, ultrasound and CT are well developed in China. MRI has gradually achieved breakthroughs, but most of the core components are still imported. In terms of technology, the medical image mainframe is developing towards clearer, faster, safer, more portable and more intelligent. In terms of policies, the special approval channel encourages innovation of local enterprises and accelerates domestic substitution. ◆ Upstream manufacturing includes multiple kinds of raw materials, in which electronic components, sensors, and structural parts are the core components. Influenced by the five major trends of mainframe development, upstream signal chain and sensors are in need of upgrading. Signal chain upgrading plays an important role in the industrial chain development, it is moving towards reducing power and time consumption and improving image quality and level of integration.
AI医疗影像技术的发展现状及未来趋势分析
AI医疗影像技术的发展现状及未来趋势分析引言：随着人工智能技术的快速发展，AI医疗影像技术在医疗领域的应用日益广泛。
本文将探讨AI医疗影像技术的发展现状，并分析其未来的发展趋势。
一、AI医疗影像技术的发展现状1.1 数据驱动的进步AI医疗影像技术的发展得益于大量的医学影像数据的积累。
随着技术的进步和医疗数据的快速增长，AI可以利用这些数据进行机器学习，不断提高预测和诊断的准确性。
1.2 影像分析的进展AI医疗影像技术在传统医学影像分析的基础上取得了突破。
通过深度学习等技术，AI可以对医学影像进行自动化处理和分析，提取出有价值的医学信息，帮助医生做出更准确的诊断。
1.3 辅助医学决策AI医疗影像技术不仅可以对医学影像进行分析，还可以为医生提供辅助决策。
通过与医生的合作，AI可以提供更多的医学知识、临床指导和科学依据，帮助医生制定最佳的诊疗方案。
1.4 临床应用的拓展AI医疗影像技术已经应用于多个临床领域。
例如，在肺部CT影像中检测肿瘤、在眼底照片中诊断糖尿病视网膜病变等。
以及在急诊科、放射科、麻醉科等多个科室都有广泛的应用。
二、AI医疗影像技术的未来趋势2.1 多模态影像融合AI医疗影像技术将越来越多地采用多模态影像融合的方式，综合利用不同类型的医学影像数据，提高诊断的准确性。
例如，结合MRI和CT影像，可以更全面地评估肿瘤的生长和扩散。
2.2 智能化报告生成AI医疗影像技术将逐渐实现智能化报告生成，通过自动分析影像数据，生成结构化的诊断报告。
这将减轻医生的工作负担，提高报告的准确性和一致性。
2.3 个性化医疗AI医疗影像技术将逐渐发展为支持个体化的医疗服务。
根据患者的基因、生理状况和病史等信息，AI可以为每个患者提供个性化的预防、诊断和治疗方案。
2.4 远程医疗AI医疗影像技术将为远程医疗提供更多支持。
通过将影像数据传输到云端进行分析，医生可以远程获取诊断结果，并提供远程指导和治疗建议。
这将极大地方便了患者，并提高了医疗资源的利用效率。
人工智能医学影像市场调研报告
人工智能医学影像市场调研报告一、引言随着人工智能技术的不断发展，医学影像领域也面临着革命性的变革。
人工智能已经在医学影像分析、诊断和治疗等方面取得了显著的成果。
本报告旨在对人工智能医学影像市场进行全面调研，分析市场规模、发展趋势以及面临的挑战和机遇。
二、市场规模人工智能医学影像市场规模庞大，呈现强劲的增长趋势。
根据国际市场研究公司的数据显示，截至2020年底，全球人工智能医学影像市场规模达到xx亿美元，并预计将以每年xx%的复合年增长率增长。
三、市场发展趋势1. 成像质量的提升：人工智能技术可以通过智能算法对医学影像进行优化和增强，提高成像质量，减少噪音干扰，使医生能够更准确地进行诊断和治疗。
2. 自动化诊断：人工智能医学影像技术可以实现影像的自动分析和诊断，大大缩短医生的判断时间，提高诊断准确度。
例如，肺癌早期筛查的人工智能算法可以在医生观察之前自动识别潜在的异常病变，并提供相应的建议。
3. 医疗资源优化：人工智能技术可以帮助医院合理分配医疗资源，通过优化排班、病人流程管理等方式提高效率，缓解医疗资源短缺问题，提供更好的医疗服务。
4. 个性化治疗：根据大数据分析和人工智能算法，医学影像可以为患者提供个性化的治疗方案。
例如，在放射治疗过程中，人工智能可以根据患者的实时情况自动调整辐射剂量，实现精准治疗。
5. 多学科协同：人工智能医学影像可以实现多学科之间的协同工作，医生、影像学家、放射技师等可以通过共享人工智能算法提供的分析结果，共同制定治疗方案和评估疗效。
四、市场挑战1. 数据隐私问题：医学影像涉及大量的个人隐私信息，如何对这些数据进行安全、隐私保护成为一个亟待解决的问题，尤其是在人工智能算法的训练过程中。
2. 技术成熟度：尽管人工智能医学影像已经取得了一些令人瞩目的成果，但仍然存在技术不成熟的问题，例如在部分疾病的诊断准确度上还存在一定的误差。
3. 系统集成问题：人工智能算法需要与医疗设备和信息系统进行良好的集成，才能够实现全面的应用。
人工智能在医学影像中的发展现状与未来趋势分析
人工智能在医学影像中的发展现状与未来趋势分析引言：人工智能（Artificial Intelligence，简称AI），作为当今科技发展的焦点之一，正逐步渗透到各个领域。
在医学影像领域，人工智能的应用正逐渐成为医疗诊断和治疗的重要工具，为医生提供更准确、高效的影像解读和疾病诊断帮助。
本文将探讨人工智能在医学影像中的发展现状与未来趋势。
一、人工智能在医学影像中的发展现状1. 自动化影像解读：传统的医学影像解读通常需要借助医生的经验和专业知识，这一过程耗时且容易出现误判。
而人工智能技术通过深度学习和机器学习算法，可以快速地自动解读各类影像，如CT、MRI、X光等，准确率较高。
2. 辅助诊断功能：人工智能技术可以辅助医生进行疾病的早期筛查和诊断。
以乳腺癌筛查为例，通过对大量的乳腺影像数据进行分析，人工智能可以快速准确地识别潜在的肿瘤病变，为医生提供相应的辅助决策。
3. 智能化影像处理：人工智能技术还可以用于医学影像的处理和增强。
例如，通过图像处理算法，可以更清晰地提取病灶的形态和边界，有助于医生进行更精确的定量测量和评估。
二、人工智能在医学影像中的未来趋势1. 高度自动化与集成化：未来，人工智能将进一步实现医学影像的高度自动化和集成化，医生只需上传影像，人工智能系统便可自动完成分析和诊断，大大提高医疗效率。
此外，不同医学影像之间的链接与整合也将逐渐实现，为医生提供更全面的信息。
2. 深度学习的应用与突破：随着深度学习技术的不断发展，人工智能在医学影像中的应用也将得到突破。
通过深度学习算法的训练和优化，人工智能系统可以更好地识别和分析病灶特征，进一步提高精确度和准确率。
3. 跨领域合作与数据共享：未来，医学影像领域的发展离不开不同领域的跨学科合作和数据共享。
医学数据的标注与分享将促进人工智能技术的快速发展，并扩大应用范围。
同时，隐私和数据安全也是未来发展中的重要考虑因素，需要寻找有效的解决方案。
4. 云计算与边缘计算的结合：随着云计算和边缘计算技术的不断进步，将人工智能应用于医学影像的计算和存储成为可能。
人工智能与医学影像诊断的结合调研报告
人工智能与医学影像诊断的结合调研报告摘要：人工智能（Artificial Intelligence，AI）的迅猛发展正在为医学影像诊断领域带来革命性的变化。
本文通过调研分析了人工智能技术在医学影像诊断中的应用现状，探讨了其对医学影像诊断的积极影响和潜在挑战。
研究结果显示，人工智能技术在医学影像诊断中能够提高诊断准确性、加快解读速度，并辅助医生进行疾病判断和治疗决策。
然而，与之相关的伦理、法律以及隐私保护问题也值得关注。
最后，本文对未来人工智能与医学影像诊断的发展趋势进行了展望。
第一章：引言1.1 研究背景医学影像诊断是临床医学重要的辅助工具，对于疾病的早期检测和诊断起着至关重要的作用。
然而，传统的医学影像诊断过程中往往需要医生在大量影像资料中进行人工解读和判断，存在诊断结果因个体差异、疲劳等因素产生的主观误差的问题。
1.2 人工智能在医学影像诊断中的应用现状人工智能技术的迅猛发展为医学影像诊断带来了新的机遇。
目前，人工智能已经在医学影像诊断领域取得了显著的成果，具体应用包括影像分析、自动报告生成、病灶检测与分割、分类与诊断支持等方面。
第二章：人工智能在医学影像诊断中的积极影响2.1 提高诊断准确性人工智能技术能够对大量的影像数据进行高效、准确的分析，弥补了人眼分析的局限性。
它可以发现微小的病灶，减少漏诊和误诊的风险，并提供精确的诊断结果。
2.2 加快解读速度相比于传统的人工解读方式，人工智能技术具有高速处理和分析大规模数据的能力，能够在短时间内生成准确的诊断报告，提高医生的工作效率。
2.3 辅助医生进行疾病判断和治疗决策人工智能技术可以通过分析大规模的医学数据和文献，为医生提供全面、准确的疾病信息，辅助医生制定最佳的治疗方案，提升临床决策的准确性。
第三章：人工智能在医学影像诊断中的挑战与问题3.1 伦理和道德问题在人工智能技术应用于医学影像诊断过程中，涉及的信息隐私、医疗伦理以及责任分配等问题亟待解决。
2020年医学影像设备行业分析报告
2020年医学影像设备行业分析报告2020年12月目录一、行业发展情况 (5)1、医学影像设备定义与分类 (5)2、行业发展历程 (7)（1）X射线胶片时代（1960-1970年） (7)（2）影像数字化时代（1971-2000年） (8)（3）分子影像学时代（2001年至今） (8)3、行业发展趋势 (9)（1）政策推动国产设备占比上升 (9)（2）盈利受限下生产商业务向产业链下游拓展 (10)（3）人工智能助力产业升级 (11)二、行业市场规模 (12)1、第三方医学影像中心催生新机遇 (13)2、收入增长与医保覆盖提升居民支付能力 (13)3、技术进步助力研发制造 (13)三、行业上下游情况 (14)1、上游 (14)2、下游 (15)（1）公立医院与民营医院 (16)（2）独立影像中心 (16)（3）线上影像平台 (17)（4）衍生服务机构 (17)四、影响行业发展的因素 (17)1、有利因素 (17)（1）第三方医学影像中心催生新机遇 (17)（2）收入增长与医保覆盖提升支付能力 (19)（3）技术进步助力研发制造 (20)2、不利因素 (21)（1）行业总体研发投入不足，企业竞争力弱 (21)（2）市场准入标准高，国产设备购买动力不足 (22)五、行业竞争格局 (23)1、X射线设备 (24)2、CT (25)3、MRI (26)4、核医学 (26)5、超声诊断 (27)6、内镜 (27)六、行业相关企业简析 (28)1、上海联影 (28)（1）研发优势 (28)（2）国际布局 (29)2、东软医疗 (29)（1）提供全面解决方案 (30)（2）全球化布局 (30)3、推想科技 (30)（1）深耕临床场景需求 (31)（2）人才优势 (31)医学影像设备是利用各种不同媒介作为信息载体，将人体内部结构重现为影像的各种仪器，其影像信息与人体实际结构有着空间和时间分布上的对应关系。
医学影像设备可分为大型医学影像设备和其他医学影像设备。
2020年医学影像设备行业分析报告
2020年医学影像设备行业分析报告2020年医学影像设备行业分析报告2020年12月目录一、行业发展情况 (5)1、医学影像设备定义与分类 (5)2、行业发展历程 (7)（1）X射线胶片时代（1960-1970年） (7) （2）影像数字化时代（1971-2000年） (8) （3）分子影像学时代（2001年至今） (8)3、行业发展趋势 (9)（1）政策推动国产设备占比上升 (9)（2）盈利受限下生产商业务向产业链下游拓展 (10) （3）人工智能助力产业升级 (11)二、行业市场规模 (12)1、第三方医学影像中心催生新机遇 (13)2、收入增长与医保覆盖提升居民支付能力 (13)3、技术进步助力研发制造 (13)三、行业上下游情况 (14)1、上游 (14)2、下游 (15)（1）公立医院与民营医院 (16)（2）独立影像中心 (16)（3）线上影像平台 (17)（4）衍生服务机构 (17)四、影响行业发展的因素 (17)1、有利因素 (17)（1）第三方医学影像中心催生新机遇 (17)（2）收入增长与医保覆盖提升支付能力 (19)（3）技术进步助力研发制造 (20)2、不利因素 (21)（1）行业总体研发投入不足，企业竞争力弱 (21)（2）市场准入标准高，国产设备购买动力不足 (22)五、行业竞争格局 (23)1、X射线设备 (24)2、CT (25)3、MRI (26)4、核医学 (26)5、超声诊断 (27)6、内镜 (27)六、行业相关企业简析 (28)1、上海联影 (28)（1）研发优势 (28)（2）国际布局 (29)2、东软医疗 (29)（1）提供全面解决方案 (30)（2）全球化布局 (30)3、推想科技 (30)（1）深耕临床场景需求 (31)（2）人才优势 (31)医学影像设备是利用各种不同媒介作为信息载体，将人体内部结构重现为影像的各种仪器，其影像信息与人体实际结构有着空间和时间分布上的对应关系。
医疗影像AI分析项目可行性分析报告
医疗影像AI分析项目可行性分析报告一、项目背景随着医疗技术的不断发展，医疗影像在疾病的诊断、治疗和监测中发挥着越来越重要的作用。
然而，传统的医疗影像分析方法主要依赖医生的肉眼观察和经验判断，不仅效率低下，而且容易受到主观因素的影响，导致诊断结果的准确性和一致性存在一定的局限性。
近年来，人工智能（AI）技术的迅速崛起为医疗影像分析带来了新的机遇。
AI 技术能够快速处理大量的医疗影像数据，提取有价值的信息，并提供准确、客观的分析结果，有望提高医疗影像诊断的效率和准确性，为患者提供更好的医疗服务。
二、项目目标本项目旨在开发一款基于 AI 技术的医疗影像分析系统，能够对常见的医疗影像（如 X 光、CT、MRI 等）进行自动分析和诊断，为医生提供辅助决策支持，提高医疗影像诊断的效率和准确性。
三、市场分析（一）市场需求随着人口老龄化的加剧和人们对健康的重视程度不断提高，医疗服务的需求持续增长。
同时，医疗资源的短缺和分布不均衡也使得提高医疗效率和质量成为当务之急。
医疗影像 AI 分析系统能够有效缓解医生的工作压力，提高诊断效率和准确性，具有广阔的市场需求。
（二）市场规模根据市场研究机构的数据，全球医疗影像 AI 市场规模预计将在未来几年内保持高速增长，到具体年份将达到具体金额。
（三）竞争态势目前，国内外已有多家企业和科研机构涉足医疗影像 AI 领域，竞争较为激烈。
但大多数产品仍处于研发和临床试验阶段，尚未形成成熟的市场格局。
本项目具有一定的先发优势和技术创新能力，有望在竞争中脱颖而出。
四、技术可行性分析（一）数据采集医疗影像数据的质量和数量是影响 AI 模型训练效果的关键因素。
本项目将与多家医疗机构合作，建立医疗影像数据库，确保数据的多样性和代表性。
同时，采用先进的数据采集技术和数据清洗方法，提高数据的质量和可用性。
（二）算法选择针对医疗影像分析的特点，选择适合的 AI 算法，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
人工智能医学影像市场分析报告
人工智能医学影像市场分析报告1.引言1.1 概述概述部分：人工智能技术在医学影像领域的应用已经成为当前医疗行业的热点之一。
通过智能分析和诊断，人工智能可以帮助医生更快速、更准确地进行疾病诊断，提高医疗影像的诊断准确性和效率。
本报告旨在对人工智能医学影像市场进行深入分析，探讨其发展趋势、市场规模、主要竞争对手和发展现状，以及未来发展的前景和挑战。
通过本报告的研究分析，可以更好地了解人工智能在医学影像领域的应用现状和未来发展趋势，为投资方、医疗机构和相关企业提供决策参考。
1.2 文章结构文章结构部分的内容是对整篇文章的结构进行简要介绍，包括各个部分的主要内容和重点分析。
例如：文章结构部分将首先介绍本篇长文的主要结构，包括引言、正文和结论三部分。
在引言部分，我们将对人工智能医学影像市场进行概述并阐明本篇文章的目的和意义。
接着在正文部分，将着重介绍人工智能在医学影像领域的应用、市场规模和趋势分析，以及主要竞争对手和发展现状。
最后在结论部分，我们将对人工智能医学影像市场的发展前景、挑战与机遇进行深入探讨，并对全文进行总结。
通过本篇文章的结构安排，读者将能够清晰地了解到人工智能医学影像市场的整体情况及发展趋势。
1.3 目的:本报告的目的是对人工智能在医学影像领域的市场进行全面分析，探讨其应用和发展趋势，了解市场规模和竞争对手情况，为企业和投资者提供决策参考。
同时，也旨在为医学影像领域的相关企业和研究机构提供市场前景和发展趋势的参考，促进行业的可持续发展。
通过本报告，期望能够深入了解人工智能医学影像市场的现状和未来发展潜力，为相关行业的发展提供有益的信息和建议。
1.4 总结经过对人工智能医学影像市场的分析报告，我们可以得出以下结论：人工智能在医学影像领域的应用将会持续扩大，为医疗行业带来革命性的变革和发展机遇。
市场规模和趋势分析显示，人工智能医学影像市场具有巨大的潜力和增长空间，未来将呈现出快速增长的趋势。
主要竞争对手和发展现状方面，一些领先的人工智能技术公司已经在医学影像领域取得了初步成果，并且逐步建立了自己的核心竞争优势。
人工智能医学影像行业分析报告
3.行业现状分析
行业现状分析 行业市场规模 行业驱动因素 行业痛点 行业发展建议
行业市场规模
中国人工智能医学影像行业起步较晚，得益于国家相关政策支持与技术的进步，本土 人工智能医学影像企业崛起，目前已进入稳步发展阶段。2015年，中国人工智能医 学影像行业市场开始成型，市场规模约为10.9亿元人民币，2018年，中国人工智能 医学影像行业市场规模增长至49.7亿元人民币，年复合增长率高达65.8%。未来五年， 中国人工智能医学影像行业市场规模仍将保持44.9%的年复合增长率继续增长，并于 2023年达到307.0亿元人民币规模。
行业社会环境
中国医学影像数据总量巨大，但利用效率较低。据权威调查数据显示，医疗行业非结构化数据 占整个数据量的90%左右，医疗行业的非结构化数据主要包括医疗PACS系统产生的医学影像， 比如DR、CT、MRI等。而且，中国医学影像数据仍以每年30%以上的增速在增长。中国每年 的基础数据量超过欧美，特别是根据众多人口数量获得的医疗和健康数据，但是这些海量数据 缺乏一个统一标准、跨平台分享的生态环境，大多数都是数据孤岛，利用率和利用价值不高。
2.行业发展环境分析
行业政策环境 行业经济环境 行业社会环境
行业政策1
工业和信息化部
《促进新一代人工智能产业 发展三年行动计划了2018-
2020年)》
提出要助推人工智能应用场景落地，特 别是在智慧医疗领域，支持智能医疗系 统等产品的研制及产业化鼓励开发数字 化医疗影像设备、分析系统、诊断系统、 健康检测系统等智能医疗设备。
《中华人民共和国国民经济和 社会发展第十三个五年规划纲
要》
加强类人智能、自然交互与虚拟现实等技术研究,推动宽带移动互联网、云计算、物联网、大数据、高性能计算、移动智能 终端等技术研发和综合应用
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2018年AI+医学影像行业分析报告Word格式，下载后可编辑修改目录一、“AI+医学影像”需求迫切，数百亿市场空间待掘金 (6)（一）分级诊疗和第三方影像中心建设驱动医学影像需求释放 ..................................................1、分级诊疗打开基层医学影像市场空间 (6)2、第三方影像市场方兴未艾，驱动医学影像需求快速释放 (8)（二）医学影像诊断痛点颇多，“AI+医学影像”有望破冰行业难点....................................................1、医学影像医生缺口大，误诊率高、效率低，服务模式亟待创新 (9)2、“AI+医学影像”直指行业痛点，将逐步进入快速发展阶段 ..................................................（三）“AI+医学影像”前景广阔，百亿市场待掘金.............................................................二、政策、技术双重驱动，“AI+医学影像”蓄势待发. (16)（一）国家高度支持，具体产业扶植政策有望加速出台.........................................................（二）算力算法快速迭代，“AI+医疗影像”期待大数据引爆............................................................1、大量深度学习平台和框架开源降低技术门槛 (18)2、AI 处理器技术向高性能、低功耗的方向发展 (20)3、高质量数据获取和标注能力是AI 医学影像公司的核心竞争力之一 (23)三、科技巨头加速跑马圈地，创业公司获资本青睐 (24)（一）科技巨头抢滩，加速布局“AI+医学影像”市场..........................................................（二）创业公司受资本青睐，“AI+医学影像”成投资新风口 .....................................................四、商业模式逐渐明晰，平台分成与技术授权各具潜力 (32)五、相关标的 (35)（一）万东医疗：影像设备龙头，携手阿里发力影像AI（医药行业覆盖）..........................................（二）科大讯飞：人工智能+医学影像表现亮眼，“平台+赛道”战略成果显现............................................（三）东软集团：影像云平台添彩医疗健康业务，汽车电子厚积薄发有望加速放量...................................六、风险提示 (40)图表目录图表1 医学影像行业产业链 (6)图表2 各地政府基层医疗相关政策颁布数量 (7)图表3 国内分级诊疗体系 (7)图表4 国内主要第三方医学影像中心 (8)图表5 放射科医生数量增长远不及医学影像数据增长 (9)图表6 与美国比较，病理科医生存在较大的缺口 (9)图表7 医学影像领域的患者痛点与医生痛点 (9)图表8 我国医学影像建设水平仍落后于美国 (10)图表9 中国影像误诊人数远高于美国 (11)图表10 借助图像识别和深度学习，影像诊断效果显著提升 (11)图表11 人工智能参与医学影像诊断的方式 (12)图表12 人工智能在医学影像三大应用场景下的参与企业 (12)图表13 人工智能与医学影像结合能大幅降低误诊、漏诊率 (13)图表14 人工阅片与AI 阅片对比 (13)图表15 患者、医师和医院均将受益于“AI+医学影像” (14)图表16 “AI+医学影像”不断实现突破 (14)图表17 2009-2018 年美国医疗影像诊断市场规模 (15)图表18 国家政策助力医学影像行业发展 (16)图表19 国家对医疗领域提出人工智能发展要求 (17)图表20 人工智能+医疗技术成熟度分布 (18)图表21 深度学习是人工智能技术的历史性突破 (18)图表22 2010-2015 年ImageNet ILSVRC 大赛冠军团队识别分类的错误率 (19)图表23 大量深度学习平台和框架开源降低技术门槛 (20)图表24 FPGA 硬件架构 (21)图表25 CPU 和GPU 呈现出非常不同的架构 (21)图表26 TPU，GPU，CPU 和改进的TPU的性能对比 (22)图表27 FPGA 与GPU 性能与功耗对比分析 (22)图表28 全球医疗数据量2013 年以来年增长率达48% (23)图表29 2020 年人类医疗数据总量预测（万亿GB） (23)图表30 我国医疗数据特征 (24)图表31 科技巨头在医疗人工智能领域的布局 (25)图表32 IBMWatson 辅助诊疗过程 (26)图表33 IBM Waston在“AI+医学影像”领域的优势 (27)图表34 谷歌利用人工智能更准确地识别肿瘤 (28)图表35 科大讯飞医学影像辅助诊断系统 (28)图表36 科大讯飞在LUNA 评测中获得第一并刷新世界纪录 (29)图表37 国内医疗人工智能历年融资情况（百万元人民币） (30)图表38 国内医疗人工智能企业图谱 (30)图表39 部分医学影像人工智能公司融资情况 (31)图表40 部分“AI+医疗影像”创业公司业务情况 (31)图表41 AI+医学影像行业商业模式分析 (33)图表42 代表公司的商业模式分析 (34)图表43 我国各类医疗机构数量（万家） (34)图表44 公司影像设备产品业务线 (35)图表45 万里云平台——打造一站式影像检查和诊断服务 (36)图表46 万里云股权结构 (37)图表47 万里云签约医生数量和日阅片量高速增长 (37)图表48 万里云平台架构 (38)一、“AI+医学影像”需求迫切，数百亿市场空间待掘金医学影像产业主要分为两个部分，上游是影像设备，包括零部件厂商、整机厂商、配套软件，最终服务对象是医院及影像科医生，以机器或系统的销售收入作为统计口径，壁垒是包括研发积累、精密制造水平及配套服务。
下游为影像诊断，包括医生、影像中心、影像耗材、远程诊断服务等，在影像设备产出图像的基础上附加医生的劳动成本，最终服务对象是患者，以诊断收入作为统计口径，诊断环节最重要的因素是专业而可靠的诊断结论。
图表1 医学影像行业产业链全球的医疗影像设备市场被少数巨头占据，老牌医学影像设备公司占据了超过90%的市场份额，尤其是排在前三位的西门子、通用电气和飞利浦。
在国内的数字医疗影像市场，跨国企业占据了75%以上的市场份额，前三大厂商在中高端市场的份额甚至超过80%。
在基层市场，国产设备有着较为明显的价格优势，市场占有率较高，分级诊疗带来的基层需求释放及第三方影像中心的推进也将对以基层市场为主的国产设备厂商带来新增量空间。
另一方面，随着研发积累和多领域持续的技术进步，国产设备厂商的竞争力也有了较大的提升，在中高端设备上开始发力，有望逐步实现国产替代。
（一）分级诊疗和第三方影像中心建设驱动医学影像需求释放1、分级诊疗打开基层医学影像市场空间政策主导需求下沉，基层诊疗市场将迎来新的增量空间。
2015 年9 月，国务院办公厅印发《关于推进分级诊疗制度建设的指导意见》,提出分级诊疗试点工作考核评价标准，包括到2017 年基层医疗卫生机构诊疗量占总诊疗量比例要大于等于65％。
根据《2016 年卫生与计划生育统计年鉴》显示，2015 年全国基层医疗机构诊疗量为43.4 亿人次，占总诊疗量56.4%，次均门诊费用为97.7 元。
据动脉网蛋壳研究院估计，如果基层诊疗量占总诊疗量比例达到65%，假定次均门诊费用维持2015 年97.7 元不变，则基层医疗门诊全年费用将达到4887 亿元。
如果将基层医疗机构产生的住院费用计算在内，带来的增量市场则更大。
医改持续推进，分级诊疗进入落地阶段。
所谓分级诊疗制度,就是要按照疾病的轻、重、缓、急及治疗的难易程度进行分级，不同级别的医疗机构承担不同疾病、不同病情患者的治疗，实现基层首诊和双向转诊，基层医疗的发展机会，将得益于我国对分级诊疗的持续推进。
从基层医疗领域相关政策来看，分级诊疗已不是仅仅停留在规划和顶层设计中，多个方面都开始进入到了实质性的阶段。
图表2 各地政府基层医疗相关政策颁布数量受益于分级诊疗政策红利，基层医学影像市场有望实现快速发展。
基层医疗机构对大型医学影像设备，无论是数量还是质量都无法和大型医院媲美，如不少贫困县区至今依旧使用最初级的双排CT 设备。
2015 年9 月，《国务院办公厅关于推进分级诊断制度建设的指导意见》提出，整合区域医疗资源，设立第三方独立的检验实验室、医学影像中心、血液净化中心等机构，弥补基层医疗机构资源稀缺，推进同级医疗机构间以及医疗机构与独立检查机构间的结果互认，同时鼓励二、三级医院向基层医疗卫生机构提供远程会诊、远程病理诊断、远程影像诊断、远程心电图诊断、远程培训等服务，鼓励有条件的地方探索“基层检查、上级诊断”的有效模式。
分级诊疗的快速推进以及社会办医的持续扶持，都将直接推动基层及民营医院医学影像诊断水平的提升，打开基层医学影像市场更大成长空间。
图表3 国内分级诊疗体系2、第三方影像市场方兴未艾，驱动医学影像需求快速释放第三方影像中心是独立于医院的影像诊断中心，可以有效弥补大医院影像诊断供不应求、小医院及私人诊所无力提供影响诊断服务的弊端。
从美国来看，截至2013 年，美国有近7000 家的医学影像中心，其中第三方影像中心2421 家，占比35%（美国影像中心分为医院的医学影像科、医院与影像机构合资合作建立的影像中心以及第三方影像中心三种）。
其中排名第一的第三方影像中心RadNet 公司，其影像中心目前数量已达300 家，年诊断数超600 万人次，且还在不断增长，显示出第三方影像行业巨大的发展潜力。
国内医学影像资源匮乏，且存在结构性失衡，催生第三方影像中心发展机遇。
大型公立医院新增大型医用设备受到政策限制，分级诊疗是现阶段医改的战略性大方向，影像检车在疾病诊断中发挥着补课替代的中庸，而基层医疗机构影像设备配置落后，“大病不出县”缺乏配套支撑，此外，日益壮大中产人群对医疗服务质量提出了更高要求，通过第三方提供高质量的服务是推动分级诊疗的重要手段。
在此背景下，第三方独立影像中心、体检中心等多种形式的医疗服务模式有望迎来更大的发展机遇。