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AI医学影像
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何婉怡·头豹分析师
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行业定义
人工智能(AI):是计算机科学的一个分支,通过智能系统模拟人类智能,达到机器展示人类智能目的,比如图像分析和语言识别。
AI访谈
行业分类
根据AI医学影像用途进行分类,可分为以下六大类:
AI访谈
行业特征
中国AI医学影像行业具有人才缺口大、资本投入密集和监管规范化的特征。
AI访谈
发展历程

AI医学影像行业

目前已达到 2个阶段
AI访谈
产业链分析
AI访谈
行业规模
AI医学影像行业规模
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AI访谈数据图表
政策梳理
AI医学影像行业
相关政策 6篇
AI访谈
竞争格局
AI医学影像企业市场竞争格局中IPO企业较少,结合企业IPO进程和已完成注册的AI影像产品数,中国AI医学影像竞争格局呈现三个梯队:1)迈瑞医疗、乐普医疗、鹰瞳科技和联影医疗。这些企业已经完成IPO或者在IPO进程中,且注册数均有一定竞争力,占据市场一定的市场地位。2)第二梯队为科亚医疗、数坤科技为代表的融资进程进入C轮融资的企业。3)其余未进行融资或在A、B轮融资的企业为第三梯队。
AI访谈数据图表
摘要
AI医学影像市场,行业初起步,产业潜能空间巨大 人工智能与医学领域的结合点众多,AI医学影像是AI医疗发展的重要组成部分,有数据显示,人工医学影像是AI医疗的第二细分市场,预计市场占比约为25%。 弗若斯特沙利文数据显示,AI医学影像的主要用在医疗健康市场和大健康场景中,医疗健康市场86%的AI医学影像应用是协助医生进行疾病监测及诊断,而大健康场景的AI医学影像主要用于健康风险评估。 中国AI医学影像市场规模将从2021年的8.2亿元增至2025年1376亿元,2021年至2025年的复合增长率为102.4%。如果计算2021年到2030年的中国AI医学影像市场规模,其复合增长率则为60%, 至2030年中国AI医学影像市场规模为9231亿元。
行业定义
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Prompt
AI医学影像行业最常用的定义是指利用人工智能技术对医学影像进行分析和诊断的过程。这种技术可以帮助医生更准确地诊断疾病,提高医疗效率和减少误诊率。 此外,AI医学影像行业还有其他的定义,如基于机器学习的医学影像分析、医学影像智能诊断系统等。这些定义的区别在于强调的技术手段和应用场景不同。基于机器学习的医学影像分析强调的是通过机器学习算法对医学影像进行数据分析和预测,以辅助医生诊断。而医学影像智能诊断系统则是指利用人工智能技术构建的智能医学影像诊断系统,可以自动识别和分析医学影像中的信息,减轻医生的工作负担并提高医疗效率。 在实际应用中,AI医学影像行业的定义也有所不同。有些人将AI医学影像行业定义为利用深度学习技术对医学影像进行特征提取和诊断的过程,这种技术可以对复杂的医学影像进行分析,提高医疗精度和效率。而有些人则将AI医学影像行业定义为利用人工智能技术对医学影像进行自动化处理和诊断的过程。这种技术可以自动化完成医学影像的诊断和处理,降低人工干预的需求,提高医疗效率和准确性。 总之,AI医学影像行业的定义有多种,但都强调了利用人工智能技术对医学影像进行分析和诊断的过程。不同的定义在于强调的技术手段和应用场景不同,但都体现了AI医学影像行业的重要性和发展前景。
开通头豹会员
人工智能(AI):是计算机科学的一个分支,通过智能系统模拟人类智能,达到机器展示人类智能目的,比如图像分析和语言识别。
机器学习:是人工智能的一个子集,使机器在明确编程的情况下,即人为干预特定层次结构,从数据或者经验中学习。机器学习可以从大量的数据中提取知识,使之运用,生成准备预测。
深度学习:是机器学习的一个子集,指模仿人类大脑神经元连接开发的算法,来实现智能执行任务的目的,比如:慢性病的早期检测、辅助诊断进行医学影像分析。深度学习使数据提取更加自动化,消除大部分人为干预,从而提高了准确性。
AI医学影像:借助于AI技术(核心技术为深度学习),达到对医学影像的病灶的智能识别和勾画等,辅助医生做相关疾病的临床诊断和早期筛查。
[1]
1:https://baike.baidu.com/item/%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD/9180?fr=aladdin
2:https://baike.baidu.com/item/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0/217599
3:https://baike.baidu.com/item/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0/3729729?fr=kg_general
4:百度百科
行业分类
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Prompt
AI医学影像行业可以根据不同的分类标准进行分类,其中最主流的分类标准为技术应用分类。根据技术应用的不同,AI医学影像行业可以分为以下三类:图像识别、辅助诊断和影像分析。 图像识别是AI医学影像行业中的一种基础技术,主要应用于医学影像的初步分类和筛查。该技术通过深度学习等算法,能够自动识别影像中的不同组织、器官和病变等特征,从而实现对影像的自动分类和初步筛查。典型的图像识别应用包括肺部结节筛查、乳腺钼靶检查等。这种技术的特点是准确性高、速度快,但是对于复杂病例的识别和判断存在一定的局限性。 辅助诊断是AI医学影像行业中的另一种应用,主要是指通过AI技术对医学影像进行深入分析,提供辅助诊断的结果和建议。该技术不仅可以提高医生的诊断准确性和效率,还可以在一定程度上减轻医生的工作负担。典型的辅助诊断应用包括肺部结节的诊断、乳腺癌的诊断等。这种技术的特点是准确性高、可靠性强,但是需要医生进一步判断和确认。 影像分析是AI医学影像行业中的一种高级技术,主要是指通过AI技术对医学影像进行深入分析,提供更为详细和精准的分析结果和建议。该技术可以帮助医生实现对影像的更为精细和深入的分析,从而提高诊断的准确性和效率。典型的影像分析应用包括心脏功能分析、肺功能分析等。这种技术的特点是分析结果精准、可靠性强,但是对于影像分析的复杂度和难度较高,需要医生具备较为专业的知识和技能。 总的来说,AI医学影像行业根据技术应用的不同可以分为图像识别、辅助诊断和影像分析三类。这三类技术都具有不同的特点和应用场景,可以帮助医生提高诊断的准确性和效率,提高医疗质量和效益。随着技术的不断发展和创新,AI医学影像行业未来的应用前景也将更加广阔和深远。
开通头豹会员
根据AI医学影像用途进行分类,可分为以下六大类:
AI医学影像分类
超声
在超声领域主要是通过AI三维图像进行辅助诊断,应用于甲状腺、乳腺和心脏等治疗。
内镜
在内镜领域主要是通过AI上色进行特征标记,针对消化系统疾病、肠息肉等。
X线
在X线上的应用主要是通过辅助拍片或阅读以进行辅助诊断,针对肺结核、气胸、骨折、乳腺癌等领域的诊疗。
CT
在CT上应用主要是通过AI图像重建以进行辅助诊断,针对肺结节、肺炎、冠心病和骨折等。
核磁共振MRI
通过AI三维图像进行辅助诊断,针对颅内肿瘤、心血管病和静脉癌等。
眼底图像
通过图像分隔与合成进行辅助诊断,针对糖尿病性视网膜病变、黄斑变性、青光眼、早产儿视网膜病变等。
[2]
1:https://blog.csdn.net/u014576453/article/details/123888885
2:CSDN
行业特征
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Prompt
1. 商业模式 中国AI医学影像行业的商业模式主要包括AI技术提供商、医疗影像设备制造商和医疗机构三个方面。AI技术提供商主要提供AI算法、模型和平台,为医疗机构提供AI医学影像诊断服务。医疗影像设备制造商则在医疗影像设备中嵌入AI技术,提供更高效、准确的影像诊断服务。医疗机构则是AI医学影像的最终应用场景,利用AI技术提高医疗影像的诊断准确率和效率,提升医疗服务质量。 根据2019年中国AI医疗影像市场研究报告,AI技术提供商所占市场份额最大,占据了51.7%的市场份额,医疗影像设备制造商和医疗机构分别占据了27.4%和20.9%的市场份额。这说明AI技术提供商在AI医学影像行业中的地位较为重要。 2. 竞争环境 中国AI医学影像行业的竞争主要来自于国内外的企业。国内企业主要包括科大讯飞、云从科技、华大智造等,其中科大讯飞是目前市场占有率最高的企业;国外企业主要有GE、西门子、飞利浦、IBM Watson Health等,这些企业拥有较为成熟的AI技术和丰富的行业经验,具有一定的竞争优势。 根据2019年中国AI医疗影像市场研究报告,目前中国AI医疗影像行业的竞争格局呈现出国内企业和国外企业并存的趋势,其中国内企业占据了65.1%的市场份额,国外企业占据了34.9%的市场份额。这说明国内企业在AI医学影像行业中具有一定的优势,但仍需要不断提升技术水平和服务质量以保持竞争力。 3. 用户画像 AI医学影像的用户主要包括医疗机构、医生和患者。其中,医疗机构是AI医学影像的最终应用场景,通过AI技术提高医疗影像的诊断准确率和效率,提升医疗服务质量;医生则是AI医学影像的主要使用者,通过AI技术提高诊断准确率和效率,提高工作效率;患者则是AI医学影像的受益者,通过AI技术提高诊断准确率,提高治疗效果和生活质量。 根据2019年中国AI医疗影像市场研究报告,目前中国AI医学影像的主要用户为公立医院和私立医院,其占据了市场份额的80%以上。这说明AI医学影像在公立医院和私立医院中具有广泛的应用前景,但也需要不断提升技术水平和服务质量以满足用户需求。
开通头豹会员
中国AI医学影像行业具有人才缺口大、资本投入密集和监管规范化的特征。
1
人才缺口大
人才稀缺
AI医学影像不管是专业医生还是专业AI人才缺口都比较大,未来国家鼓励专业人才培养及AI医学影像产品朝多病种和执行多任务发展。
2
资本投入密集
资本投入更加密集,增加头部企业研发能力
沙利文咨询数据显示,2019到2020年,中国医疗AI领域共发生了77次融资事件,融资总额超过50亿元,其中2020年的35次融资总额已接近40亿,其中AI医学影像融资额度超过10亿元。A轮融资是行业发展阶段的分水岭,AI医学影像行业内大部分企业处于天使轮、A轮和B轮融资阶段,融资规模集中在亿元级和千万元级。其中,A轮融资企业占比达到49%,表明行业产品或服务体系已经得到市场认可,有可能往更成熟的商业模式推进。
3
监管规范化
加强监管规范化
目前,全球人工智能标准规范仍处于起步发展期,我国与欧美等发达国家在人工智能医疗器械标准规范上处于同位起跑的阶段。2021年7月,中国通过了《2021年医疗器械行业标准制修订计划项目》。更严格的监管环境:2020年我国首批人工智能医疗器械行业标准《人工智能医疗器械质量要求与评价第1部分:术语》和《人工智能医疗器械质量要求与评价第2部分:数据集通用要求》已经进入报批阶段。未来,AI医学影像企业只有进行广泛临床前研究及临床试验证明产品的安全性及有效性,才能向药监局申请第三类医疗器械注册证书,最后完成产品的商业化。
[3]
1:https://www.cae.cn/cae/html/main/index.html
2:https://www.cn-healthcare.com/articlewm/20200310/content-1094274.html?appfrom=jkj
3:https://baijiahao.baidu.com/s?id=1704504630986468870&wfr=spider&for=pc
4:中国工程院、健康界、弗若斯特沙利文
中国工程院、健康界、弗若斯特沙利文
词条作者链
何婉怡·头豹分析师
2024-05-17
修改“AI医学影像”词条报告
何婉怡·头豹分析师
2024-05-17
发布“AI医学影像”词条报告
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