2020年AI+医学影像行业分析报告

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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)