2023年中国AI病理行业概览： AI赋能病理诊断，填补医疗资源缺口（独占版）-头豹科创网

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内容标题：2023年中国AI病理行业概览： AI赋能病理诊断，填补医疗资源缺口（独占版）

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2023年中国AI病理行业概览： AI赋能病理诊断，填补医疗资源缺口（独占版）
图 8-1 病理诊断主要流程
图 8-2 AI病理诊断流程
表 9-1 病理诊断主要诊断技术
图 10-1 AI病理行业发展历程
图 10-2 AI病理开发环节
图 11-1 病理诊断特点
表 11-1 病理科自动化设备情况，2023
图 11-2 临床科室成本构成，2022
图 12-1 中国病理科执业（助理）医师数量，2017-2022
表 12-1 中国病理科执业（助理）医师缺口，2019-2025E
图 13-1 中国女性癌症新发病例数，2020
图 13-2 中国女性癌症死亡病例数，2020
表 13-1 宫颈癌早期治疗存活概率
图 14-1 中国AI病理行业市场规模（含整体配套产品），2017-2027E
图 14-2 中国AI医学影像市场规模，2020-2030E
图 16-1 中国AI病理行业产业链图谱
表 17-1 AI病理研发企业布局状况（未完全统计）
图 18-1 上游仪器设备及试剂耗材产品国产化率
表 18-1 组织病理制片环节对应设备终端售价
表 18-2 中国分子诊断设备获批情况（未完全统计）
图 19-1 AI病理产品主要推广路径
图 20-1 AI病理产品主要商业模式
表 22-1 中国AI病理行业政策，2016-2022
图 24-1 中国AI病理行业竞争格局，2023
表 24-1 AI病理企业所处产业链环节
表 25-1 AI病理产品获批拿证情况，2021-2023.06
图 26-1 AI医疗及AI病理领域融资情况
图 26-2 中国AI病理企业各领域布局状况，2022
图 27-1 AI病理产品商业化落地面临的挑战
表 29-1 “两癌”筛查相关政策
图 29-1 AI辅助诊断研发或使用开展率
表 30-1 AI医疗应用场景
图 32-1 迪安诊断大数据与人工智能应用——医策科技
图 32-2 迪安诊断营业收入，2018-2023Q1
图 32-3 迪安诊断开发支出，2022
图 33-1 金域医学检测数据
图 33-2 金域医学营业收入，2018-2023Q1
图 33-3 金域医学研发费用，2018-2023Q1
图 34-1 安必平在研产品状况，截至2022.12.31

2023年中国AI病理行业概览： AI赋能病理诊断，填补医疗资源缺口（独占版）

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医药医疗 AI病理宫颈癌筛查细胞病理免疫组化

摘要

近日，微软展示了最新生物医学模型LLaVA-Med，该模型可根据CT、X光图片等推测出患者的病理状况。微软使用GPT-4，基于VisionTransformer和Vicuna语言模型，在八个英伟达A100GPU上对LLaVA-Med进行训练，其中包含“每个图像的所有预分析信息”，用于生成有关图像的问答，以满足“可自然语言回答有关生物医学图像问题”的助手愿景。据微软称，该模型最终具有“出色的多模式对话能力”、“在用于回答视觉问题的三个标准生物医学数据集上，LLaVA-Med在部分指标上领先于业界其他先进模型” 病理诊断是一种基于图像信息的诊断方式，被誉为疾病诊断的“金标准”，AI病理通过人工智能算法，对数字化的病理切片进行诊断，有效弥补人工诊断效率低、病理医生不足等问题。2023年3月，中国首张AI病理三类证获批，宫颈细胞学诊断正式进入AI时代，预计未来1-2年会有2-3家企业获三类证，AI病理市场将进一步扩容。报告基于AI病理行业发展现状、市场缺口、商业模式等角度进行阐述，旨在揭示AI病理发展目前发展瓶颈以及未来发展趋势

图表目录

图 8-1 病理诊断主要流程