中国医学影像行业报告：透视AI医学影像前景-爱分析-2019.6-50页
医疗影像AI应用的现状与前景
医疗影像AI应用的现状与前景医疗影像领域一直是医学研究领域的重要分支之一，也随着计算机技术的不断发展，逐渐应用人工智能技术，使得影像诊断和治疗等领域能够更好地服务于患者，进一步提高医疗水平和医疗效率。
本文将从现状、优缺点和前景三个方面，深入探讨医疗影像AI应用的现状与前景。
现状目前，医疗影像领域已经开始普及人工智能技术，AI在分类、分割、诊断、优化图像和病例推理等方面已经展现出无可比拟的优势。
AI技术不仅能够提高影像医师的识别能力，同时也可以帮助医生更准确地进行诊断和制定治疗方案。
在诊断方面，AI技术已经在MRI、CT、X线等医学影像领域展现出很高的研究价值。
例如，在肺部CT影像的肿瘤检测中，AI 算法推出的结果准确率高达97%以上，而传统的人工深度学习方法的诊断准确率普遍只有50%左右。
这表明AI算法具有更高的精度和可靠性，可为临床医学的诊断、治疗和病因分析等提供有效的辅助支持。
在病例推理方面，AI技术可以帮助医生为患者提供更好的、更全面的医生服务。
例如，当AI技术被应用于分析一组患者数据时，在病例推理方面AI技术能够快速准确地指导医生进行病因分析、治疗和护理等方面处理，从而提高医生的诊断、治疗效率和精准度。
优缺点医疗影像AI应用的优点有很多，主要包括提高诊断精度、提高医疗效率、方便患者接受诊疗和降低医疗成本等方面。
在这些方面，AI技术的应用已经被广泛认可，同时也在医疗行业中引起越来越多的关注和重视。
然而，医疗影像AI应用也存在一定的局限和缺陷。
例如，在病例推理方面，AI技术需要在人工标准的准确性和可靠性基础上进行推理分析，否则就可能会出现分析结果不准确、影响患者治疗等问题；在临床应用过程中，由于数据的质量和数据的数量等方面的受限，使得AI模型造成的偏误和错分比较常见，这也制约了AI技术在医疗影像领域的应用和推广。
前景尽管医疗影像AI应用存在一些局限和缺陷，但是从长远来看，这种技术应用具有很大的发展前景。
AI技术在医学影像诊断领域的发展现状总结
AI技术在医学影像诊断领域的发展现状总结在医学影像诊断领域，人工智能技术的应用正日益成为趋势。
随着科技的快速发展，人工智能在医学影像诊断领域的应用已经取得了许多重要的成果，极大地改善了医生们的工作效率，提高了疾病诊断的准确性。
本文将对AI技术在医学影像诊断领域的发展现状进行总结。
首先，AI技术在医学影像诊断领域的应用已经取得了很大的突破。
通过深度学习算法，AI可以对大量的医学影像数据进行学习和分析，准确地识别出患者是否存在疾病或异常。
例如，在肺癌的早期筛查中，AI技术可以快速而准确地识别出肺部影像中的异常病变。
这样一来，医生可以更加专注于关键病例的诊断，提高工作效率。
其次，AI技术在医学影像诊断领域的应用不仅可以提高诊断的准确性，还可以缩短诊断的时间。
AI能够处理大量的医学影像数据，可以帮助医生快速找到关键信息，减少冗余工作，从而缩短了诊断的时间。
这对于急诊患者来说尤为重要，可以及时做出诊断和治疗决策，最大程度地减少了病情的进一步恶化。
AI技术的应用还可以解决医生资源不足的问题。
在一些地区，医生的数量和专业水平可能无法满足大量患者的需求。
AI技术可以通过自动化分析和诊断，扩大医生的影响范围。
患者可以通过网络上传自己的医学影像，由AI技术进行初步筛查和分析，再由医生进行进一步的诊断和治疗建议。
这种模式可以极大地提高医疗资源的利用效率，让更多的患者得到及时的治疗。
此外，AI技术的应用还可以提高医学影像的质量。
传统的医学影像诊断是依赖于医生的经验和视觉判断，存在一定的主观性和误差。
而AI技术可以通过深入学习和模式识别，使医学影像的诊断更加客观和准确。
它可以捕捉更多的细节信息，提供更全面和精确的诊断结果。
这对于一些复杂疾病的早期诊断尤为重要，可以帮助医生更好地制定治疗方案，提高治疗效果。
尽管AI技术在医学影像诊断领域的应用前景广阔，但也存在一些潜在的问题和挑战。
首先，AI技术的应用需要大量的医学影像数据进行训练和学习。
人工智能医疗影像市场研究报告
人工智能医疗影像市场研究报告随着人工智能技术的不断发展，医疗行业也开始应用人工智能技术来改善影像诊断的准确性和效率。
人工智能医疗影像市场逐渐崛起，为医生和患者提供了更好的医疗服务和诊疗体验。
一、市场概述随着医疗影像的数字化进程加快，人工智能在医疗影像领域的应用呈现出快速增长的趋势。
传统的医学影像诊断主要依靠医生的经验和专业知识，但存在人为因素导致的误诊率和漏诊率较高的问题。
而人工智能技术可以通过对影像数据的深度学习和模式识别，提高影像诊断的准确性和效率，有效解决这一问题。
二、市场规模人工智能医疗影像市场规模呈现出稳步增长的态势。
根据最新数据统计，2019年全球人工智能医疗影像市场规模达到XX亿美元，并有望在未来几年内持续增长。
其中，亚太地区的人工智能医疗影像市场增长最为迅猛，主要受益于亚洲国家医疗行业的快速发展和人工智能技术的广泛应用。
三、市场驱动因素1.技术发展：人工智能技术的突飞猛进为医疗影像领域的发展提供了先决条件。
深度学习、数据挖掘和模式识别等技术的不断突破，为人工智能医疗影像的应用提供了技术支持。
2.需求增长：随着人口老龄化趋势的加剧以及慢性疾病的不断增加，医疗影像诊断需求呈现出快速增长的态势。
人工智能医疗影像的高效性和准确性，能够满足大量患者的诊疗需要。
3.政策支持：各国政府纷纷出台相关政策和措施，推动人工智能技术在医疗行业的应用。
优惠政策和资金支持为人工智能医疗影像市场提供了良好的发展环境。
四、市场前景人工智能医疗影像市场前景广阔。
未来几年，随着技术的不断突破和应用场景的扩大，人工智能医疗影像市场将持续增长。
人工智能技术将成为医生的得力助手，帮助医生提高诊断的准确性和效率，并且有效降低医疗成本。
同时，人工智能技术还可以提高医疗机构的管理效率，提升医疗服务的质量。
总结：人工智能医疗影像市场呈现出快速增长的趋势，技术发展、需求增长和政策支持是市场发展的主要驱动因素。
未来几年，人工智能医疗影像市场有望继续保持稳定增长，并为医疗行业带来更多创新和发展机遇。
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。
2019年中国医疗影像行业分析报告
2019年中国医疗影像行业分析报告正文目录1.我国医疗影像发展正当时 (4)1.1医疗器械快速发展，影像市场替代空间广阔 (4)1.2政策助力行业发展 (6)2影像设备方兴未艾，进口替代空间广阔 (8)2.1医用X射线设备 (9)2.2超声临床需求不断扩容，进口替代加速 (11)2.3CT：行业进入技术瓶颈，本土品牌迎来追赶良机 (14)2.4核医学影像：配置权限下放助力PET/CT仪放量 (16)2.5MRI：国产不断进步，替代前景广阔 (19)3国产品牌的机遇 (20)3.1迈瑞医疗 (20)3.2开立医疗 (21)3.3万东医疗 (21)4风险提示 (22)1.我国医疗影像发展正当时1.1 医疗器械快速发展，影像市场替代空间广阔我国医疗器械市场发展快速在北美、欧洲等发达医疗体系的引领下，全球医疗器械市场逐渐步入成熟发展期，整体维持一个缓慢增长态势，增长动力主要来源于新品对存量的替代、配套耗材的使用以及新兴国家医疗器械市场的发展。
2018年全球医疗器械市场规模为4278亿美元，同比增长5.64%，预计未来仍将维持5%左右的增速稳定增长。
从全球医疗器械细分领域来看，IVD 是全球医疗器械行业发展规模最大的子板块，占市场总额的15%；心血管相关器械以14%紧随其后；而医学影像器械排名第三，占比12%，预计2017年市场规模约为480亿美元。
而近年来，随着我国经济的快速发展，人口老龄化的不断加剧，市场对医疗器械的需求日益增加，当前，国内医疗器械已经成为一个创新力强、产品品类齐全、市场需求旺盛的朝阳行业。
我国医疗器械市场规模从2013年的2120亿元增长至2018年的5304亿元，年复合增速超过20%，其中医学影像是我国医疗器械行业份额最大的细分板块，占比16%，预计2018年市场规模约为850亿元。
图表3：我国医疗器械市场规模和增速图表4：我国医疗器械细分市场竞争格局图表1：全球医疗器械市场规模和增速图表2：全球医疗器械细分市场竞争格局医学影像市场方兴未艾医改后医院盈利模式发生变化，“以药养医”时代的结束倒逼医院更加重视医疗服务的输出。
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。
人工智能在医学影像领域的发展现状与未来趋势分析
人工智能在医学影像领域的发展现状与未来趋势分析近年来，人工智能（Artificial Intelligence，AI）正日益成为医学影像领域的热门话题。
借助于机器学习和深度学习等技术，人工智能在医学影像解译、疾病诊断和治疗方案制定等方面展现出了巨大潜力。
本文将着重探讨人工智能在医学影像领域的发展现状与未来趋势，并分析其对医疗行业带来的影响。
一、发展现状近年来，人工智能在医学影像领域取得了诸多重要进展。
首先，在医学影像解译方面，人工智能能够快速准确地识别和标记图像中的病灶和异常情况，为医生提供辅助诊断和治疗方案制定的参考意见。
例如，人工智能可以帮助医生在肺癌检测中提取有关肿瘤的特征，并计算其恶性程度，从而辅助医生确定最佳治疗方案。
其次，在疾病的早期筛查和预防方面，人工智能也发挥着重要作用。
利用深度学习技术，人工智能可以对医学影像数据库进行大规模的分析和模式识别，发现潜在的疾病风险因素，并及早发现问题。
例如，人工智能可以通过分析眼底照片，识别患者是否存在糖尿病视网膜病变的风险，为早期干预提供重要依据。
此外，人工智能在医学影像领域的发展还涉及到医疗队伍的培训和教育。
通过利用人工智能技术，医学影像专家可以建立模型，并提供实时的辅助诊断和学习工具，帮助医学生和医生提高对医学影像的理解和分析能力。
这种通过人工智能进行医学影像教育的方式不仅能够提高医疗技术的普及程度，还能降低医疗资源的不平衡现象。
二、未来趋势在未来，人工智能在医学影像领域的发展将会呈现出以下几个趋势。
首先，人工智能在医学影像解译方面将更加准确和智能化。
目前，虽然人工智能在医学影像识别和标记方面已经初具规模，但仍然存在误诊率和漏诊率等问题。
随着对数据集的不断完善和模型算法的不断优化，人工智能在医学影像解译方面的准确度将会不断提高，甚至超越人类医生的水平。
其次，人工智能将会在医学影像处理和重建方面发挥更大作用。
目前，由于医学影像获取设备的限制，部分患者的影像数据质量可能较差，给诊断带来一定的困扰。
人工智能在医学影像分析中的前景
人工智能在医学影像分析中的前景在当今的医疗领域，医学影像技术如 X 射线、CT、MRI 等在疾病的诊断和治疗中发挥着至关重要的作用。
然而，对这些影像的解读往往依赖于经验丰富的医生进行人工分析，这不仅费时费力，还可能存在人为的误差和主观性。
随着科技的飞速发展，人工智能（AI）的出现为医学影像分析带来了前所未有的机遇和变革。
医学影像分析是一个复杂而精细的过程，需要医生具备深厚的专业知识和丰富的临床经验，才能从大量的影像数据中准确地识别出病变的特征和位置。
然而，即使是经验丰富的医生，也可能会因为疲劳、疏忽或者个体差异而出现误诊或漏诊的情况。
而人工智能技术则可以通过对海量的医学影像数据进行学习和分析，快速准确地识别出病变的特征，为医生提供可靠的诊断依据。
人工智能在医学影像分析中的应用具有多方面的优势。
首先，它能够显著提高诊断的准确性和效率。
AI 系统可以在短时间内处理大量的影像数据，并从中发现细微的病变迹象，这是人类医生难以在短时间内完成的。
例如，对于早期肺癌的筛查，AI 系统可以通过对肺部 CT 影像的分析，发现直径只有几毫米的小结节，大大提高了早期肺癌的诊断率。
其次，人工智能具有一致性和客观性。
它不会受到医生个人经验、情绪和疲劳等因素的影响，能够对每一张影像进行标准化的分析，从而为患者提供更加公正和可靠的诊断结果。
这对于一些需要进行大规模筛查的疾病，如乳腺癌、宫颈癌等，具有重要的意义。
再者，AI 还能够辅助医生进行疾病的分期和治疗方案的制定。
通过对肿瘤的大小、形态、位置等特征的分析，AI 可以为医生提供更加准确的肿瘤分期信息，帮助医生制定更加个性化的治疗方案。
同时，AI还可以对治疗效果进行预测和评估，及时调整治疗方案，提高治疗的效果。
然而，尽管人工智能在医学影像分析中展现出了巨大的潜力，但目前仍面临一些挑战。
数据质量和标注的准确性是其中的关键问题之一。
医学影像数据往往非常复杂，而且不同医疗机构之间的数据格式和标准也不尽相同，这给数据的整合和共享带来了困难。
AI在医疗影像分析中的发展调研报告
AI在医疗影像分析中的发展调研报告随着人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）技术的不断进步和应用的广泛推广，在医疗领域，尤其是医疗影像分析的应用方面也取得了显著的发展。
本报告将对AI在医疗影像分析中的发展进行调研和分析。
1. 背景介绍AI在医疗影像分析中，是利用计算机和机器学习等技术，对医学影像进行自动分析和诊断的过程。
传统的医疗影像分析需要医生进行手动观察和判断，这种方式下容易受到主观因素的影响，且耗时较长。
而AI技术的应用则可以解决这些问题，提高医疗影像分析的准确性和效率。
2. AI在医疗影像分析中的优势2.1 自动化分析：AI技术可以对医学影像进行快速自动的分析，无需人工干预，大大提高了分析的效率。
2.2 准确性提升：由于AI技术具备超强的模式识别能力，因此在医疗影像分析中，可以更容易地发现疾病的早期迹象，提高诊断的准确性。
2.3 数据积累：AI应用在医疗影像分析中，会产生大量的数据，这些数据可以用于对模型的训练和改进，进一步提高AI的诊断能力。
3. AI在医疗影像分析中的应用3.1 癌症筛查：AI可以通过对肿瘤影像的深度学习分析，帮助医生发现肿瘤的早期征兆，从而提供更早的诊断和治疗方案。
3.2 病理学分析：AI可以对病理学图像进行自动分析，帮助医生识别组织和器官的异常，提供更精确的病理学诊断结果。
3.3 脑部影像分析：AI在脑部影像分析中的应用可以帮助医生快速准确地诊断脑部疾病，如卒中、肿瘤等。
4. AI在医疗影像分析中的挑战4.1 数据隐私和安全：医疗影像涉及到患者的隐私信息，因此在应用AI技术时需要加强隐私保护措施，确保患者数据的安全性。
4.2 模型解释性：由于AI技术的黑盒性，医生难以理解AI模型的决策过程，这可能影响医生对诊断结果的信任度。
4.3 法律和伦理问题：AI在医疗影像分析中的应用涉及到一系列法律和伦理问题，如责任分配、医疗纠纷等。
5. AI在医疗影像分析中的发展趋势随着AI技术的快速发展，未来在医疗影像分析领域，可以预见以下几个趋势：5.1 算法改进：AI算法会不断改进和优化，提高在医疗影像分析中的准确性和效率。
人工智能医疗影像行业市场分析
人工智能医疗影像行业市场分析
随着人工智能技术的发展，在医疗影像领域也应用了深度学习和机器
学习算法。
人工智能在医疗影像中被广泛用于辅助诊断，这样可以帮助医
生快速分析大量的影像数据，更加准确的诊断病人。
虽然人工智能医学影
像市场尚处于早期阶段，但正在迅速发展。
本文将对人工智能医疗影像行
业进行市场分析，以便了解其现状和未来的发展方向。
第一，人工智能医疗影像行业的发展现状。
目前，人工智能医疗影像
行业的发展主要集中在四个领域，即影像辅助诊断，影像检测，影像识别
和影像报告。
其中，人工智能技术在影像辅助诊断方面的应用是最为广泛的。
人工智能可以自动分析大量的影像数据，从而帮助医生更精准地判断
病人的病情，从而更快地给出准确的医疗意见。
此外，人工智能技术在影
像检测、识别和报告方面也有所发展，可以帮助医生自动识别和检测病理、肿瘤和其他异常病变，为医生提供全面的报告。
第二，人工智能医疗影像行业的市场前景。
目前，人工智能医疗影像
行业的发展趋势非常明显，市场有望进一步扩大。
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
中国医学影像行业报告透视AI医学影像前景爱分析PPT课件
图 1：医学影像产业 链
数据来源：爱分析
1.1.1 公立医院把持患者源，核心地位牢固
医疗机构承担着服务患者的职责，包括公立医院、基层医疗卫生机构、民营医院和其他机构 （比如各类诊所、第三方影像中心、病理中心等）。 具体科室来看，医疗机构中与医学影像服务相关的科室包括放射科、检验科、病理科等医技科 室，放疗科等专科治疗科室，以及眼科、心血管科、消化科、内分泌科等临床科室。 医学影像诊断是诊疗流程中的一环，而且我国转诊制度与医疗机构间诊断结果互认尚未大规模 普及，影像检查与诊断大多在就诊医院完成。因此，虽然卫健委发文鼓励影像、病理、放疗等 第三方中心的发展，但患者获取这一首要难题，在一定程度上限制了第三方影像中心的发展。 根据卫健委公开数据，2018 年 1-9 月，全国医疗机构总诊疗人次 61.4 亿，其中公立医院 22.4 亿人次，基层医疗卫生机构 32.8 亿人次，民营医院和其他机构分别仅有 3.8 亿人次和 2.3 亿 人 次。
支付领域不可忽略的一点是，我国医疗主要付费方是医保，商保占比不高。而医保控费是主旋 律，各类第三方中心（包含影像、放疗等）成为医保定点单位的周期长，这又进一步加强了医 院在产业链中的核心地位。 因此，与医院深度合作，是医学影像新力量商业化落地的正确选择。
1.1.3 科室运营瞄准二级医院市场
上游供应商从设备、诊断服务、科室运营层面切入医学影像市场，为医院提供服务。 其中， 设备供应基本格局已定，由 GPS（GE、Philips、Siemens）领衔。 诊断服务主要是 AI 医学影像产品，存在一定的数据和技术门槛，且处于商业化探索阶段；科 室 运营服务需提供包含设备和诊断服务在内的整体解决方案，对综合服务能力要求最高。 因此，对上游供应商来说，创新空间主要在诊断服务和科室运营服务。
AI在医学影像中的发展现状与展望
AI在医学影像中的发展现状与展望
一、医学影像中AI的发展现状
最近几年，AI技术在医学影像领域取得了非凡的成果，例如检测肝脏结节、病灶以及器官病变的技术已经有了相当长的发展历程。
近几年，AI技术在医学影像中的应用也得到了非常广泛的应用，可以有效地帮助医生诊断疾病，提高诊断的准确性。
以CT和MRI为例，近年来AI技术在这一领域得到了广泛的应用，可以有效地提取软组织投射的特征，有助于疾病的早期诊断。
为了更好地描述器官的细节，研究者们已经开发出了很多技术，如图像处理技术、深度学习技术等，能够有效提取病变特征，提高临床医生的诊断准确率。
另外，AI技术还可以应用于CT和MRI成像技术，可以实现自动化组织检测和器官定位，大大提高医生的诊疗效率。
由于AI技术能够提高医疗效率，使医生更加高效地处理病人问题，因此AI技术也在医疗保健方面发挥着重要作用。
二、AI在医学影像中的展望
随着AI技术的发展，未来AI技术将在医学影像中发挥更加重要的作用，实现更加自动化的诊断。
医疗影像AI技术的应用前景展望
医疗影像AI技术的应用前景展望医疗是一个具有挑战性的领域，充满了各种患者的不确定性和复杂性，因此，医学影像是医学领域中最关键的领域之一。
在常规的临床实践中，医学影像扮演着决定性的角色，为临床实践提供了关键的诊断和治疗方案。
然而，在这个医疗环境中，医生必须处理大量的数据，并做出复杂的决策。
而且，这些数据可能既深层又结构复杂，挑战了医生的专业知识和经验。
因此，使用人工智能（AI）技术处理医学影像数据可以帮助医生处理和分析这些数据，并为他们提供有价值的信息。
AI技术是通过基于大量的数据分析和模型训练来实现的，这大大提高了对医学影像数据的理解和分析。
因此，医学影像AI技术的发展可以作为医学领域最具有前景的领域之一。
一、医学影像AI技术的应用现代医学影像技术的发展使医生能够更加直观地观察人体内部的结构和器官，并发现隐形疾病。
医学影像AI技术将AI智能应用于医疗影像领域，可以对医学影像数据进行更准确和快速的处理和分析。
1、辅助诊断在医疗影像诊断中，医生需要对大量的影像数据进行分析，这通常需要很长时间。
然而，使用医学影像AI技术可以更快速而准确地处理和分析这些数据，从而帮助医生做出更精确的诊断。
2、治疗计划医疗影像AI技术可以帮助医生在治疗过程中更好地评估病人的身体状况和疾病进展情况。
特别是在疾病的早期诊断和治疗等方面，医学影像AI技术可以为医生提供更准确的信息。
3、影像分析随着医学影像技术的不断发展，影像数据的数量和复杂性也随之增加。
医学影像AI技术可以帮助医生更好地分析这些数据，并从中抽取最有用的信息，以帮助医生诊断和治疗疾病。
二、医学影像AI技术的前景1、提供个性化医疗医学影像AI技术可以为患者提供更加个性化的医疗服务。
例如，以往医生只能根据病人的体征进行诊断和治疗，而现在使用医学影像AI技术，可以更全面地了解患者的身体状况，因此提供更为精准、细致和有效的诊疗方案。
2、发现新的医疗知识医学影像AI技术可以把大量该领域的数据进行分析，并从中发现新的医疗知识。
AI医疗影像技术的应用前景
AI医疗影像技术的应用前景人工智能（AI）是近年来迅猛发展的领域之一，其广泛的应用范围正在改变着人们的生活方式和工作方式。
在医疗领域，AI也正日益应用于医疗影像技术中，为医生提供更加准确和高效的诊断结果。
随着技术的不断发展和创新，AI医疗影像技术的应用前景也变得越来越广阔。
首先，AI医疗影像技术的应用能够提高诊断的准确性。
传统的医学影像诊断主要依赖于医生的经验和专业知识，但人的认知能力和主观因素会导致误诊的概率。
而AI技术则能够通过大数据和深度学习算法，对海量的医学影像数据进行分析和识别，从而辅助医生进行准确的诊断。
AI医疗影像技术通过精确的图像分析和模式识别，可以帮助医生及时发现和判读病灶，减少误诊率，提高治疗的准确性和效果。
其次，AI医疗影像技术的应用能够提高医生的工作效率。
医生在日常工作中，需要花费大量的时间研究和分析各种医学影像，而AI技术则能够帮助医生自动化完成一些繁琐的工作，节省医生的时间和精力。
AI医疗影像技术可以自动分析和筛选影像数据，提取有用信息，并生成详细的报告。
这不仅能够提高工作效率，减轻医生的工作压力，还能够为患者提供更快速和准确的诊断结果，从而更早地开始治疗。
此外，AI医疗影像技术的应用还能够促进医学研究和科学发展。
AI技术在医学影像领域的应用，可以帮助医学研究人员对大量的医学影像数据进行分析和挖掘，发现一些潜在的疾病特征和模式。
通过对这些数据的分析和研究，可以帮助医学研究人员更好地了解疾病的发展机制和治疗方法。
此外，AI技术还可以帮助医学研究人员进行药物研发和新疗法的开发，从而推动整个医学和健康领域的科学发展。
然而，AI医疗影像技术的应用也面临着一些挑战和难题。
首先，医疗影像数据的隐私和安全问题是一个重要的考虑因素。
大量的医疗影像数据涉及患者的隐私和个人信息，如果这些数据被未经授权的人员获取和使用，将会造成严重的隐私泄露和滥用问题。
因此，在应用AI医疗影像技术时，必须加强对医疗影像数据的保护和管理，确保患者隐私的安全。
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爱分析中国医学影像行业报告2019年6月报告编委报告指导人金建华爱分析创始人&CEO报告执笔人张扬爱分析联合创始人&首席分析师姜凯燕爱分析分析师外部专家（按姓氏汉语拼音排序）陈晖雅森科技创始人&CEO方骢依图医疗副总裁高云龙翼展医疗集团合伙人&CMO 康世功全域医疗联合创始人&副总裁吕晨翀医准智能创始人&CEO林祯成道彤投资高级副总裁乔昕深睿医疗联合创始人&CEO王世和一脉阳光创始人&董事长特别鸣谢报告摘要公立医院是医学影像产业链核心，供应商需与其深度绑定•公立医院患者流量优势明显，是绝对的医学影像产业链核心，医保的加持进一步强化了公立医院核心地位。
•患者获取和支付方缺位掣肘第三方影像中心的快速发展，国内科室运营服务比独立第三方服务有更大的空间。
医疗器械销售和服务费分成是AI医学影像两种落地方式•AI医学影像落地方式，一是作为医疗器械销售给医院，二是进行医疗服务费分成。
其中，服务费分成需要AI医学影像产品实现大规模普及，并且能够下沉基层医疗市场。
•商业化落地的方式与AI医学影像产品本身的定位有关，若是只作为提升效率的工具，则以医疗器械方式进院；如果能在诊断功能和水平层面得以提升，成为医学影像诊断服务提供者，则有望与医疗机构进行服务费分成。
基层是医学影像服务蓝海领域•基层医学影像市场有超千亿的增长空间。
•基层市场分散，医学影像相关的设备渠道也相对空白，存在建立渠道的机会，供应商可以以医学影像服务为切入点，掌握基层医疗下沉渠道，构建企业在基层医疗领域的核心壁垒。
目录一. 新力量——全方位行业赋能8二. 突破瓶颈，AI医学影像落地18三. 科室运营瓜熟蒂落30四. 新机遇——下沉基层38 结语46 关于爱分析47新力量——全方位行业赋能1.新力量——全方位行业赋能近年来，随着技术在医学影像诊断环节的渗透，以及政策对医疗创新的不断鼓励，提升医疗机构医学影像服务水平的新力量开始登上行业舞台。
尤其是以AI医学影像产品为代表的诊断服务，以及为影像科、放疗科等做整体赋能的科室运营服务，从科室筹建、日常运营、影像诊断等层面提供全方位的专业服务。
本章将首先进行医学影像产业链剖析。
通过梳理我们发现，公立医院是医学影像产业链的绝对核心，不管是科室运营服务，还是诊断服务，最终的商业化落地都离不开与公立医院的深度绑定和合作。
而长期来看，得益于分级诊疗的推进，以及提升医学影像服务水平的迫切诉求，基层将是未来的新机遇所在。
接下来将分析科室运营服务和AI医学影像产品如何为医学影像行业进行赋能，以及由此带来的行业影响。
科室运营服务满足医院影像科全方位需求的同时，解决了患者源获取和医保覆盖问题，是商业化较为顺利的方向。
而AI技术已成功渗入医学影像诊断流程，并在诊断效率和水平方面证明了自己，人机协同阅片就在不远的未来。
1.1 公立医院是医学影像产业链核心医学影像产业链最终的服务对象是患者，供给方分为三个部分，医疗机构是产业链核心，上游是其供应商，下游是支付方。
医疗机构把持着患者流量，处于中心地位，其中公立医院流量优势最为明显，是绝对的核心。
我国医疗主要支付方是医保，而实现医保覆盖的主要是公立医院和基层医疗卫生机构，因此，支付方的加持进一步强化了公立医院在产业链中的核心地位。
上游供应商主要从设备、诊断服务、科室运营三个方面为公立医院提供服务。
其中，科室运营涵盖了科室前期筹备和日常运营全部所需服务，门槛最高。
图1：医学影像产业链数据来源：爱分析1.1.1 公立医院把持患者源，核心地位牢固医疗机构承担着服务患者的职责，包括公立医院、基层医疗卫生机构、民营医院和其他机构（比如各类诊所、第三方影像中心、病理中心等）。
具体科室来看，医疗机构中与医学影像服务相关的科室包括放射科、检验科、病理科等医技科室，放疗科等专科治疗科室，以及眼科、心血管科、消化科、内分泌科等临床科室。
医学影像诊断是诊疗流程中的一环，而且我国转诊制度与医疗机构间诊断结果互认尚未大规模普及，影像检查与诊断大多在就诊医院完成。
因此，虽然卫健委发文鼓励影像、病理、放疗等第三方中心的发展，但患者获取这一首要难题，在一定程度上限制了第三方影像中心的发展。
根据卫健委公开数据，2018年1-9月，全国医疗机构总诊疗人次61.4亿，其中公立医院22.4亿人次，基层医疗卫生机构32.8亿人次，民营医院和其他机构分别仅有3.8亿人次和2.3亿人次。
图2：各医疗机构诊疗人次占比数据来源：卫健委公开数据爱分析由于公立医院和基层医疗卫生机构把持着绝大部分患者流量，而且公立医院医疗水平和科室建设普遍强于基层医疗卫生机构，影像检查多集中在公立医院，因此，当前阶段公立医院是医学影像产业链的核心，其地位难以被撼动。
1.1.2 医保控费是主旋律，进一步增强医院地位支付领域不可忽略的一点是，我国医疗主要付费方是医保，商保占比不高。
而医保控费是主旋律，各类第三方中心（包含影像、放疗等）成为医保定点单位的周期长，这又进一步加强了医院在产业链中的核心地位。
因此，与医院深度合作，是医学影像新力量商业化落地的正确选择。
1.1.3 科室运营瞄准二级医院市场上游供应商从设备、诊断服务、科室运营层面切入医学影像市场，为医院提供服务。
其中，设备供应基本格局已定，由GPS（GE、Philips、Siemens）领衔。
诊断服务主要是AI医学影像产品，存在一定的数据和技术门槛，且处于商业化探索阶段；科室运营服务需提供包含设备和诊断服务在内的整体解决方案，对综合服务能力要求最高。
因此，对上游供应商来说，创新空间主要在诊断服务和科室运营服务。
图3：医学影像创新空间数据来源：爱分析作为诊疗流程中必不可少的一环，医学影像诊断的结果会直接影响临床疾病诊断。
而我国医疗机构水平参差不齐，尤其是三甲医院和基层医疗卫生机构的影像诊断水平有天壤之别，主要体现在设备、诊断能力、科室运营能力三个方面。
以医学影像诊断量最大的影像科为例，三甲医院在设备配置、医生数量和水平、科室整体运行效率（包含收入与成本、工作流程控制等）方面都较为出色。
唯一面临的问题是医生处于高负荷作业状态，在一定程度上存在利用技术手段提升诊断效率的诉求。
根据宁波大学附属医院（三甲医院）的统计，影像科医生平均每天需要完成80-100份CT、或60-80份磁共振、或120-150个超声部位的影像诊断。
即使每份报告只用七八分钟，也需要10个小时才能完成。
AI可以大幅度提升其影像诊断效率。
而很多县级医院的影像科，在经历了前几年国家层面的设备投放之后，影像设备配置基本到位。
但影像科医生数量和水平不足，使其诊断能力难以支撑临床诊断需求，影像科日常运营能力也无法得以积累和提升。
因此，越是基层的医疗机构，对于提升影像诊断水平的诉求越强，对于科室运营的需求也越大。
图4：不同层级医疗机构医学影像服务需求数据来源：爱分析从产业链上游来看，设备层面有GPS把持高端市场，国产新锐企业联影等正逐渐在中端和低端领域进行国产替代，加上各级公立医疗机构设备配置基本到位，因此不存在爆发性机会。
诊断服务是从基层到三甲医院的普遍需求，诊断能力和效率的问题可以通过AI医学影像产品得以解决。
深睿医疗、依图医疗、推想科技、图玛深维、医准智能、致远慧图等新兴企业都在这一领域布局。
科室运营当前则主攻以县级和部分市级医院为代表的二级医院市场，提供从前期筹备到日常运营所需的全部服务，包含设备、诊断服务在内。
其中诊断服务既包括AI医学影像诊断服务，也包括影像医生、专家服务。
因此业务门槛要求较高，需要具备资质、资金、诊断、运营全方位能力。
图5：医学影像行业图谱数据来源：爱分析1.2 科室运营和诊断服务——全方位行业赋能鉴于公立医院在产业链中的核心地位，与其深度绑定和合作的上游供应商，才能彰显竞争力和生命力。
更为重要的是，对于基层而言，整体赋能的科室运营服务很接地气，也符合基层医疗需要从“0”到“1”的实际情况。
其中，在基层放射科医生匮乏的情况下，诊断能力的提升很大程度上得益于技术在医学影像诊断环节的渗透。
不论对基层医疗卫生机构，还是三甲医院，AI医学影像产品带来的诊断能力和效率双重提升，都已在业内达成共识。
科室运营和诊断服务，已成为医学影像全方位行业赋能的新力量。
1.2.1 与公立医院深度绑定的科室运营更有生命力2017年，卫健委发文，增加检验、影像、康复、护理、血透、消毒、体检等10类独立设置的医疗机构，随后开设第三方影像中心的标准文件出炉，第三方中心作为一种新的模式登上医学影像服务舞台。
然而，如前所述，国内患者流量基本在公立医院，短期内第三方中心获取患者源有两种思路，一是做高端体检、二次诊断等，满足高端医疗需求，由患者自付或者商保支付；二是与医院合作，承接大三甲医院溢出的患者流量，为三甲医院提供影像诊断服务，商业模式与第三方检验类似，由医院付费。
图6：国内第三方影像中心获取患者方式数据来源：爱分析其中，第二种方式符合与医学影像产业链的核心——公立医院深度绑定发展的思路，更容易实现规模化增长。
比如，一脉阳光在各地建设第三方影像中心为医疗机构提供影像检查和诊断服务。
病理领域也有企业在布局，比如，兰丁高科作为第三方检验中心，为医院提供宫颈癌病理诊断服务。
虽然美国第三方影像中心市占率达40%，但国内医学影像市场短期内仍由医院主导。
除了以第三方的形式服务公立医院，与公立医院深度合作还有另外两种方式，一是以整体解决方案赋能科室运营，二是与医院共建科室。
比如，一脉阳光通过与医院深度合作的方式，为基层有需求、有患者流量的医院提供整体医学影像服务。
部分医院采取科室共建的形式。
专注放疗领域的全域医疗，从设备、医生、放疗方案等全方位助力医院运营放疗科，并通过AI技术、远程等方式提升其肿瘤放疗水平和效率。
1.2.2 AI和医生协作是未来常态科室运营服务是从整体层面提升医学影像诊断水平，聚焦到诊断能力本身，本质上是取决于放射从业人员数量和水平，而当前最大的瓶颈在于基层放射科医生稀缺，AI医学影像有望帮助基层突破诊断能力不足的瓶颈。
从医生与设备对应数量来看，2016年，影像科医生、技术以及护理人员约15.8万人，对应7万台医学影像设备保有量，放射从业人员数量并算不上匮乏。
从阅片量角度来看，影像科医生每日可完成100份CT影像阅片，年产能2.5万份。
要覆盖中国15亿次影像诊断，只需要6万名影像医生。
但是从放射从业人员分布看，三级医院6.8万人，二级医院9万人。
也就是说，一级医院和基层医疗卫生机构的放射从业人员完全处于空白状态。
因此，影像科医生匮乏，是基层医学影像领域面临的主要问题。
图7：我国放射从业人员分布数据来源：爱分析但随着国家对分级诊疗制度的大力推进，中国医学影像的增量市场将更多来自服务基层医疗卫生机构，因此，从需求和现有情况来看，基层将是医学影像服务企业大展身手的蓝海领域。