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市场潜力巨大:人工智能落地医学影像

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市场潜力巨大:人工智能落地医学影像

631
2019年中国人工智能医学影像行业概览
2019年中国人工智能医学影像行业概览

头豹研究院

发布时间

2019-7-19 08:00

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全文字数:2503字, 阅读时间:4分钟

 “人工智能+”医学影像,前景可期备受关注


医学影像是医疗诊断及治疗的重要环节,存在分析工作繁琐重复、工作量大、误诊漏诊率上升等行业痛点,传统医学影像行业亟需升级转型。人工智能医学影像是当前最受行业热捧的解决方式之一。中外人工智能技术巨头已开始布局人工智能医学影像市场,独立研发团队组成的创业企业开始发展。


人工智能医学影像行业定义及应用分类


人工智能医学影像指在医学影像的基础上,将人工智能技术在依赖于成像数据的医学领域,如放射学、病理学、皮肤病学和眼科学等学科进行应用。由于人工智能可在数据中进行复杂模式的识别,并以自动化方式提供定量评估,人工智能医学影像在临床工作流程中,可为医生提供辅助,有助于形成更准确的放射学评估。

人工智能在医学影像的临床应用可衍生为以下场景:⑴疾病检出:可帮助医生提高早诊率,减少误诊率,在肺癌筛查、骨折筛查、AD、视网膜病变和病理诊断等领域已应用于临床;⑵多维定量:为精准医学提供技术支撑,用于病变特征提取、病灶自动分割等;⑶精准诊断:可精准判断肿瘤良恶性,并为疾病进行精准的分级、分期,节省医生诊断时间;⑷治疗评估:可为患者进行预后测算、术前设计和疗效评估。


人工智能医学影像应用场景分类

来源:头豹研究院编辑整理


中国人工智能医学影像行业产业链分析


中国人工智能医学影像行业的上游市场参与者主要为人工智能医学影像器械制造过程中所需硬件和软件供应商,以及技术研发所需的算法数据平台的提供商;中游环节主体是人工智能医学影像制造企业,业务涉及产品研发、生产及推广;下游是人工智能医学影像消费群体,包括各级医疗机构、C端患者、保险公司、体检中心等。

中国人工智能医学影像行业产业链

来源:头豹研究院编辑整理


上游:

上游的硬件供应商主要供应人工智能医学影像设备的组装硬件,包括半导体、元器件、传感器、精密电阻、电源芯片、FPGA、MCU、ASIC、ADC、DSP等配件。软件提供商主要提供影像采集软件、影像归档和输出系统、影像打印系统等基础的医学影像设备软件,为后期人工智能技术的加入提供支持。

算法学术平台和数据平台主要提供后期人工智能产品学习的资料。


中游:

中游为本体制造行业,参与主体为电商、科技巨头及初创企业。在产业链中游的参与者中,腾讯、阿里、科大讯飞较早启动对人工智能医学影像的研发工作,初创企业中图玛深维、推向科技等企业的产品也在各级医疗机构获得良好口碑。现阶段参与企业已完成技术累积,构建合理的落地模式和商业模式将是未来人工智能医学影像企业长远发展的关键要素。


下游:

下游主要包括各级医疗机构、C端患者、保险公司、体检中心等。各级医疗机构是人工智能医学影像企业的主要消费终端,盈利主要来自人工智能医学影像设备的租赁或销售收入。C端患者是人工智能医学影像电子胶片的主要付费方,利润由各级医疗机构和人工智能医学影像厂家共同承担。保险公司和体检中心终端目前仍没有成熟的市场环境可落地,处于初步探索阶段。


中国人工智能医学影像行业的市场规模


中国人工智能医学影像行业起步较晚,但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%。

中国人工智能医学影像市场规模,2015-2023年预测

来源:头豹研究院编辑整理


中国人工智能医学影像行业驱动因素分析


Ø 人工智能落地医学影像难度较小

医学影像学科是人工智能落地医疗领域的主要突破口,得到医疗行业多方重视,人工智能医学影像行业迎来增长契机。医学影像数据获取难度小、影像处理较容易等特征,意味着人工智能与医学影像的高契合度,使人工智能技术落地实际应用场景成为可能,推动人工智能医学影像行业的开创和发展。


Ø 产品优势明显,使用需求提升

人工智能医学影像对比传统医学影像,能更为直接、清晰、客观地呈现影像信息,在短时间内进行独立完成初步筛选、判断、进行定量分析,有效提高诊断稳定性和准确率,提高诊断效率,完善诊断结果。人工智能医学影像凭借其优势,在产品面世早期,广受各级医疗机构青睐,医生对人工智能医学影像设备的使用需求不断提升,人工智能医学影像行业因此迅速发展。


Ø 医疗行业数据量增长迅速

中国电子病历系统自2003年开始在全国范围内覆盖以来,中国医疗行业数据开始积累,数字化的实验室幻灯片,高分辨率的放射图像、视频形成的数据量增长迅速,为机器学习在医疗行业落地提供了数据支持。此外,国家已陆续出台扶持医疗大数据发展的相关政策。人工智能医学影像企业依靠对海量、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储、深度学习和开发,推动了人工智能医学影像的技术进步,成为行业高速发展的重要基础。

中国人工智能医学影像行业驱动因素

来源: 头豹研究院编辑整理


中国人工智能医学影像行业发展趋势


Ø 加快行业标准和法律法规的制定

人工智能医学影像行业作为新兴行业,中国政府及有关部门仍未出台具体的行业标准及监管政策。未来,政府及有关部分需加快制定和完善相关行业标准及法律法规,规范人工智能医学影像产品的研发、生产、推广、销售和使用全过程,促进人工智能医学影像行业有序、长远发展。


Ø 加速应用场景落地

人工智能医学影像行业技术发展已日趋成熟,进入稳定发展阶段,当前市场对人工智能医学影像企业的评判重点由技术转移至产品的应用场景落地。优化人工智能医学影像设备功能,丰富产品的场景落地经验,提升场景应用影响力,成为未来人工智能医学影像企业的发展重点。


Ø 明确商业模式和盈利模式

人工智能医学影像技术日渐完善,产品的应用场景落地能力正逐步增强,人工智能医学影像企业形成清晰的商业模式,探索稳定的盈利来源,是未来行业规模化发展的前提。未来,人工智能医学影像行业的商业模式,会以平台分润的模式为主,也有部分人工智能医学影像企业向技术授权变现的商业模式进行探索,寻求盈利的可能。


中国人工智能医学影像行业发展趋势

来源: 头豹研究院编辑整理


深度见解


人工智能医学影像是人工智能落地医疗领域的产物,利用人工智能技术辅助医疗诊断,提高诊断准确率及效率,成为未来医学影像的重要发展趋势。其中,通过大量级的数据训练,完善人工智能医学影像技术,提高人工智能医学影像产品的临床适应能力,是未来产品升级的核心要素,也是决定人工智能医学影像企业能否形成清晰的商业模式的关键。

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